Explainpaper

Qu’est-ce que Explainpaper ?

Explainpaper est un assistant d’analyse de articles scientifiques basé sur l’IA, destiné aux étudiants, enseignants, chercheurs et lecteurs professionnels. Après avoir téléchargé un article de recherche, l’utilisateur peut sélectionner directement les mots, phrases, descriptions de formules ou paragraphes qu’il ne comprend pas, permettant au système de fournir une explication plus simple en s’appuyant sur le contexte global de l’article.

Son objectif n’est pas de rechercher un grand nombre d’articles, ni d’écrire des synthèses bibliographiques pour les utilisateurs, mais plutôt de réduire la difficulté de lecture des articles complexes déjà trouvés. Il est particulièrement utile pour l’apprentissage interdisciplinaire, pour faire connaissance avec les termes techniques pour la première fois et pour comprendre rapidement les chapitres méthodologiques.

Télécharger la thèse pour commencer à lire

Après s’être connecté, l’utilisateur télécharge un article de recherche ; le système analyse le document et affiche son contenu dans une interface de lecture en ligne. Il est ensuite possible de sélectionner du texte pour obtenir des explications tout en lisant, sans avoir à copier répétitivement des paragraphes dans des outils de messagerie généraux.

Une qualité de scan médiocre, un format à deux colonnes, les formules mathématiques, les tableaux complexes et le texte dans les images peuvent affecter l’analyse. Les contenus importants doivent être consultés par rapport au PDF original, car on ne peut pas se fier uniquement au texte extrait.

Explication instantanée en surbrillance

L’opération principale d’Explainpaper consiste à mettre en surbrillance le texte difficile à comprendre et à cliquer pour obtenir une explication. Le modèle prend en compte le contenu sélectionné ainsi que le contexte du papier, et réécrit les termes, les phrases longues et les expressions spécialisées dans un langage plus facile à comprendre.

L’explication est une reformulation secondaire qui aide à la compréhension, et non un remplacement officiel du point de vue de l’auteur original. Si le modèle omet des conditions restrictives, le champ d’étude ou la signification statistique, il convient de revenir à la phrase originale et au contexte pour vérifier.

Niveau de difficulté de l’explication réglable

L’utilisateur peut ajuster le niveau de complexité des explications, du niveau débutant à celui d’expert. Le mode débutant met l’accent sur les analogies et les concepts de base, tandis que les niveaux plus avancés permettent de conserver les termes techniques et les détails spécialisés.

Le niveau de difficulté contrôle la manière d’expression, sans garantir que les réponses possèdent le jugement d’un expert correspondant. Les contenus à haut risque tels que la médecine, le droit ou la sécurité en ingénierie nécessitent toujours une vérification par des professionnels.

Plus de 50 langues

La plateforme permet de générer des explications dans plus de 50 langues ; les utilisateurs chinois peuvent télécharger des articles en anglais et demander des explications en chinois. Elle convient aux étudiants dont les compétences linguistiques ne sont pas encore au niveau nécessaire pour lire des articles professionnels, et elle facilite également la communication entre équipes internationales.

L’interprétation interlinguistique peut modifier la signification des termes. Les concepts clés doivent conserver leur terme original en anglais, et il convient de consulter des dictionnaires spécialisés ou des traductions fiables, afin d’éviter d’inclure directement des traductions automatiques dans le mémoire.

Compréhension du contexte

Le système ne se contente pas d’interpréter des phrases isolées, mais comprend les pronoms, les abréviations, les méthodes et les relations argumentatives en se référant au contexte du texte. Cela permet d’obtenir une description plus adaptée aux problématiques de la recherche actuelle que lorsqu’on utilise un traducteur ordinaire pour des phrases simples.

Le contexte disponible pour les longs essais reste influencé par les limites du modèle et analytiques. Lorsqu’on rencontre des raisonnements inter-chapitres, il est préférable d’indiquer clairement le chapitre, les variables et le contenu à comparer.

Dialoguer avec la thèse

Les utilisateurs peuvent poser des questions sur le mémoire, par exemple : quel est le problème de recherche, quels données l’auteur a-t-il utilisées, quelles hypothèses sous-tendent les méthodes, les résultats sont-ils significatifs, quels sont les limites ? Les réponses se basent sur le contenu réel du mémoire, et non seulement sur des connaissances générales.

Les questions-réponses sur les articles peuvent encore interpréter à tort les tableaux, confondre la discussion avec les résultats ou en tirer des conclusions non mentionnées dans le texte original. Avant de citer dans des devoirs ou des recherches, il est nécessaire de localiser l’original pour le vérifier.

Citations de chapitres spécifiques et sauts

La réponse peut faire référence à des sections de articles scientifiques pertinents, permettant à l’utilisateur de revenir aux paragraphes contenant les informations nécessaires. Cette capacité est plus facile à vérifier que des résumés sans source, et convient également pour localiser rapidement les méthodes, les résultats et les limites.

La localisation indiquée par le modèle n’équivaut pas à une citation académique normative. Une citation formelle doit toujours mentionner l’auteur de l’article original, l’année, la page ou le paragraphe, et être formatée selon le style requis.

Interrogations successives

L’utilisateur peut continuer à poser des questions sur la même explication, par exemple en demandant des exemples, en sollicitant une explication des relations entre les variables, en comparant deux méthodes ou en demandant des précisions sur une étape de démonstration. Les questions-réponses successives permettent de décomposer progressivement des concepts complexes.

Plus les questions ultérieures s’éloignent du mémoire, plus le modèle est susceptible d’intégrer des connaissances générales. Lors de la formulation des questions, on peut demander explicitement de « se baser uniquement sur ce texte » ou indiquer que des connaissances extérieures sont autorisées.

Découvertes de la thèse et synthèse des résultats

La plateforme permet de résumer rapidement les principales découvertes, arguments et conclusions d’un article, afin d’aider les lecteurs à déterminer s’il vaut la peine d’être lu en détail. Pro prend également en charge la génération d’un résumé pour l’ensemble de l’article.

Un résumé ne peut pas remplacer le texte complet. Les conclusions des recherches sont souvent soumises aux contraintes du échantillon, des méthodes, de la puissance statistique et des limites de l’auteur ; un résumé rapide peut facilement cacher ces détails.

Génération automatique d’un plan intelligent

Auto-Generated Insights analyse la structure de l’article et génère un plan intelligent, permettant à l’utilisateur de comprendre les relations entre l’introduction, les méthodes, les expériences, les résultats et la discussion. Lors de la lecture d’un article long, on peut d’abord parcourir la structure avant de sélectionner les chapitres importants.

Extraction des points clés

Le système extraira les découvertes clés et les arguments principaux, afin de réduire la charge informationnelle lors de la première lecture. Les chercheurs peuvent utiliser ces points essentiels comme guides de lecture personnels, mais ne doivent pas les copier directement dans le contenu de la revue de littérature.

Relations conceptuelles

La plateforme tente de montrer comment les concepts sont liés entre eux, par exemple les relations entre les problèmes, les méthodes, les variables et les conclusions. Pour les articles en apprentissage automatique, en médecine et en sciences sociales, riches en terminologie, cela contribue à une compréhension globale.

Les relations automatiques sont une interprétation du modèle, et non des diagrammes de causalité formels fournis par l’auteur. Les corrélations, les prédictions et la causalité doivent être strictement distinguées.

Enregistrer les soulignements et les explications

Les utilisateurs Pro peuvent enregistrer le contenu mis en évidence ainsi que les explications correspondantes, afin de les utiliser pour des révisions ultérieures et des discussions. Cela convient à la lecture de cours, à la préparation de séances de groupe et à l’organisation des connaissances personnelles.

L’explication enregistrée peut contenir des erreurs de modèle. Lors de sa migration vers le système de notes, il est recommandé d’enregistrer en même temps la phrase originale, le numéro de page et son propre jugement.

Comparaison des prix et des versions

Version gratuite

Le prix gratuit est de 0 dollar ; il offre un nombre illimité d’explications en surbrillance, de questions supplémentaires et un modèle d’IA de base. Le niveau gratuit convient à une lecture occasionnelle de articles, à l’explication de termes et à la vérification de l’expérience d’utilisation.

Le site officiel décrit la version gratuite comme étant disponible à long terme, et l’inscription à un compte gratuit ne nécessite pas de carte de crédit. Le résumé complet, les explications de sauvegarde ainsi que les questions-réponses plus détaillées relèvent principalement de la version Pro.

Prix Pro

Pro coûte actuellement 16 dollars par mois, utilise des modèles d’IA avancés, permet de générer des résumés pour l’ensemble du mémoire, de sauvegarder les annotations et les explications, ainsi que de poser des questions et d’y répondre concernant le mémoire.

Le site officiel propose une version complète Pro à essayer pendant 7 jours, mais cette période d’essai nécessite une carte de paiement liée. L’utilisateur doit confirmer la date de renouvellement avant de commencer et annuler avant la fin de la période d’essai si ce n’est pas nécessaire.

Comment choisir entre la version gratuite et Pro ?

La version gratuite suffit pour expliquer un petit nombre de phrases complexes ou pour lire occasionnellement des articles, car elle dispose déjà des fonctionnalités essentielles. Les chercheurs qui doivent enregistrer fréquemment leurs notes de lecture, résumer tout l’article et poser de nombreuses questions sur le contexte trouveront Pro plus adaptée.

Le site officiel ne divulgue actuellement pas de données détaillées sur la taille des fichiers, le nombre d’articles ou le nombre de questions/réponses ; il ne faut donc pas établir de limites fixes en se basant sur des articles tiers. Les restrictions réelles sont indiquées dans les notifications de compte.

Quels fichiers sont pris en charge ?

Le processus principal d’Explainpaper est axé sur la conception de PDF de articles de recherche. Le site officiel utilise l’expression « télécharger n’importe quel article de recherche », mais ne mentionne pas sur la page d’accueil publique le support d’autres formats de fichiers tels que Word, Excel ou des pages web.

Par conséquent, la méthode la plus fiable est de télécharger un PDF au texte sélectionnable. La numérisation de PDF nécessite du OCR, tandis que pour les fichiers joints et ensembles de données complexes, il convient d’utiliser des outils spécialisés correspondants.

Guide d’utilisation d’Explainpaper

Terminer une tâche de base

1. Définir le problème, la période, la région, la priorité des sources et le format de sortie ;
2. Dans Explainpaper, téléchargez des documents dont vous avez les droits d’utilisation ou saisissez une question de recherche ;
3. Commencez par télécharger le mémoire pour établir une structure de lecture, puis complétez avec des explications immédiates en soulignant les éléments de preuve ;
4. Il est nécessaire de distinguer les faits de source, les opinions de l’auteur et les inférences de l’IA ;
5. Vérifier une par une les dates, les chiffres, l’emplacement dans le texte original et les preuves contradictoires ;
6. Modifier manuellement les conclusions et enregistrer l’heure de vérification avant de les publier ;

Créer des flux de travail professionnels réutilisables

1. Découper les sujets complexes en quatre catégories de questions : contexte, données, comparaisons et conclusions ;
2. Le téléchargement combiné des articles pour commencer à les lire, l’highlighting avec des explications instantanées et une difficulté d’explication ajustable forment des étapes de recherche fixes ;
3. Privilégier les sites officiels, les articles scientifiques, les documents réglementaires et les données brutes ;
4. Mettre en place une vérification par une deuxième personne pour les conclusions à haut risque ;
5. Conserver les requêtes, les preuves, les versions et les problèmes non résolus ;
6. Redémarrer après modification des données et mettre à jour les conclusions ;

Adapté à l’apprentissage en cours

• Les étudiants peuvent télécharger les articles de lecture désignés, consulter d’abord l’aperçu et les idées principales, puis expliquer point par point les difficultés.
• Les enseignants peuvent également l’utiliser pour montrer comment décomposer le langage académique, mais ils doivent demander aux élèves de retourner au texte original et d’en former leur propre compréhension ;

Adéquat pour la recherche interdisciplinaire

• Lorsque les chercheurs pénètrent dans un domaine inconnu, ils se heurtent souvent à de nouveaux termes, méthodes et indicateurs d’évaluation.
• Explainpaper peut fournir rapidement des explications de base, réduisant ainsi le temps de lecture initial, puis compléter par des références et des manuels pour un contexte plus approfondi.

Est-ce adapté à la sélection des thèses ?

• Il peut aider à évaluer rapidement les problématiques de recherche et les résultats d’un article, mais ce n’est pas une base de données bibliographique, et il ne remplace pas les processus de recherche systématique, de suppression des doublons ou d’inclusion/exclusion.
• Les revues à grande échelle doivent d’abord utiliser des outils de recherche spécialisés et de gestion de la littérature ;

Intégrité académique

L’explication par l’IA peut être utilisée pour faciliter l’apprentissage et la lecture, mais elle ne doit pas faire passer des résumés générés pour des analyses originales propres à l’IA. Les cours, les revues et les institutions ont des exigences différentes en matière de divulgation concernant l’IA générative ; il convient de consulter les politiques pertinentes avant d’en utiliser.

Lors de la citation d’un article, il faut citer l’auteur original, et non considérer Explainpaper comme une source de preuve. Si l’IA est utilisée pour aider au filtrage ou à l’analyse dans les méthodes, il convient également de le préciser conformément aux normes de recherche.

Confidentialité et documents sensibles

Télécharger un fichier signifie que le contenu du mémoire sera traité par un service en ligne. Les manuscrits non publiés, les documents de révision, les rapports soumis à des accords de confidentialité, les données des patients et les secrets d’entreprise ne doivent pas être téléchargés sans vérifier les conditions et autorisations.

Lors des achats en groupe, il convient de vérifier plus en détail les politiques de conservation des données, de suppression, d’entraînement des modèles et de traitement des modèles tiers ; on ne peut pas supposer que un fichier est sécurisé simplement parce qu’il est au format PDF.

Précision de la réponse

Les grands modèles de langage peuvent produire des explications qui semblent plausibles mais ne correspondent pas au texte original, et ils peuvent également mal interpréter les statistiques, les mots négatifs, les formules et les graphiques. Explainpaper convient mieux en tant qu’assistant pour la révision que comme outil d’évaluation par les pairs ou de vérification des conclusions scientifiques.

On peut réduire le risque d’erreurs en suivant la procédure « interprétation — localisation du texte original — vérification des méthodes et graphiques — lecture des références ».

GitHub et l’état open source

Explainpaper dispose d’une organisation GitHub officielle du même nom, mais il n’existe actuellement aucun dépôt principal public vérifiable ; le code source complet de l’application web, du moteur de parsing des documents et des services d’IA n’est pas rendu public.

D’autres outils sur GitHub tels que Explainpaper AI Simplifier, des interpréteurs de thèses ou des projets de recherche appartiennent à des tiers et ne peuvent pas être considérés comme du code source pour un produit officiel. Par conséquent, Explainpaper doit être qualifié de service en ligne à code fermé.

Une API est-elle disponible ?

Le site officiel ne propose actuellement ni prix officiels pour les API destinées aux développeurs, ni documentation correspondante. Les utilisateurs ayant besoin d’analyser des documents en masse, de poser des questions de manière automatisée ou d’intégrer des fonctionnalités doivent contacter les services officiels pour obtenir des informations, et ne pas recourir à l’automatisation de sites web non autorisée.

À qui s’adresse-t-il ?

• Étudiants qui lisent pour la première fois un article de recherche en anglais ;
• Les chercheurs qui ont besoin de décomposer rapidement les termes et les phrases longues ;
• Apprenants interdisciplinaires entrant dans un domaine inconnu ;
• Utilisateurs qui préparent des réunions de groupe, des discussions en classe et des présentations de mémoires ;
• Ceux qui souhaitent comprendre des articles en anglais dans leur langue maternelle, telle que le chinois ;
• Utilisateurs Pro qui ont besoin de conserver les highlights, les explications et un résumé complet.

Avantages du produit

• L’highlighting signifie l’explication, le mode d’interaction est intuitif ;
• La complexité peut être ajustée du niveau débutant à celui d’expert ;
• Prend en charge plus de 50 langues d’interprétation ;
• La réponse peut indiquer la partie spécifique du mémoire ;
• La version gratuite permet un nombre illimité d’explications soulignées ;
• Les plans intelligents et les points clés aident à naviguer rapidement.

Restrictions et précautions

• Ce n’est pas un moteur de recherche pour les thèses, un gestionnaire de documents ou une plateforme d’analyse systématique ; sa compréhension des scans, des formules, des tableaux et d’une mise en page complexe peut être erronée.
• La version gratuite utilise un modèle de base ; un résumé complet et l’enregistrement nécessitent Pro.
• Le site officiel ne divulgue pas de détails sur les quotas de téléchargement et de questions/réponses.
• Il convient de vérifier les conditions de confidentialité avant de télécharger des documents sensibles ;
• Toute interprétation importante doit être vérifiée à partir du texte original ;

Questions fréquentes

Est-ce que Explainpaper est gratuit ?

Il existe une version gratuite à 0 dollar, qui prend en charge un nombre illimité d’annotations explicatives, des questions supplémentaires et un modèle d’IA de base.

Combien coûte Explainpaper Pro ?

Pro coûte 16 dollars par mois et prend en charge les modèles avancés, un résumé complet, l’enregistrement des soulignements et des explications, ainsi que des questions-réponses sur les articles.

Pro est-il disponible en essai gratuit ?

Il est possible de tester pendant 7 jours, mais une carte de paiement doit être liée ; après la période d’essai, la facturation se fera selon les conditions de abonnement.

Est-ce que l’explication en chinois est disponible ?

Soutien. Le site officiel indique que des explications peuvent être générées dans plus de 50 langues, permettant aux utilisateurs chinois de comprendre les articles en anglais en langue chinoise.

Peut-on faire confiance directement à la synthèse de l’article ?

Non. Un résumé peut omettre des restrictions ou interpréter à tort les données ; il est nécessaire de vérifier en comparant avec le texte original du papier, les graphiques et les méthodes.

Est-ce que Explainpaper est open source ?

Pas de code source ouvert. Le GitHub officiel ne met pas en ligne le code source complet du cœur du produit, et les autres dépôts du même nom appartiennent à des tiers.