L’Association Internationale des Éditeurs Scientifiques, Techniques et Médicaux (STM) est l’association mondiale qui représente les principaux éditeurs académiques ainsi que les organisations offrant des services et un soutien dans l’écosystème de l’édition scientifique (https://stm-assoc.org/who-we-are/). STM propose des directives complètes pour tous les acteurs de l’édition scientifique, en abordant le rôle des technologies d’IA générative (GenAI).

Ce guide explore les applications potentielles de la GenAI dans divers rôles du cycle éditorial, à savoir les auteurs, les équipes éditoriales, les évaluateurs et les prestataires, en tenant compte des questions de droits d’auteur, de confidentialité, de protection des informations et d’éthique. Compte tenu des vastes implications des outils de GenAI dans chacun de ces domaines, promouvoir une culture d’utilisation responsable et éthique nécessite une attention particulière à ces aspects.

Un exemple concret du rôle de la GenAI réside dans son assistance pour améliorer la langue et le style, en particulier pour les chercheurs non anglophones natifs. Un outil linguistique piloté par la GenAI peut, par exemple, aider un auteur à affiner la grammaire, la clarté et la lisibilité d’un travail, supprimant les barrières linguistiques et améliorant l’accessibilité. Cependant, cette utilisation présente aussi des défis. Une forte dépendance aux révisions générées par l’IA peut brouiller la frontière entre les contributions uniques de l’auteur et le contenu généré par la machine, ce qui pourrait compliquer les questions d’attribution et de propriété intellectuelle. En outre, les modèles de GenAI peuvent produire des “hallucinations” – des informations plausibles mais incorrectes. Dans les travaux académiques, de telles hallucinations pourraient entraîner l’inclusion de données erronées ou de références inventées, compromettant ainsi la crédibilité du travail publié.

L’émergence de la GenAI a donc accru le besoin de réflexion approfondie sur ses avantages et ses risques dans l’édition scientifique. D’un côté positif, la GenAI peut améliorer la qualité des publications, combler les lacunes linguistiques et accroître l’efficacité pour tous les acteurs concernés. Cependant, elle soulève également le risque de résultats de recherche falsifiés, car les outils de GenAI peuvent désormais générer facilement des données et des images fabriquées. Les outils actuels de vérification de l’intégrité ne sont pas encore pleinement adaptés pour identifier ces problèmes, rendant difficile la vérification de l’authenticité du contenu généré par l’IA et soulignant la nécessité d’une utilisation responsable ainsi que le développement continu de solutions de vérification d’authentification dans l’édition scientifique.

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The International Association of Scientific, Technical & Medical Publishers (STM) is the global trade association representing leading scholarly publishers and organizations providing services and support within the scholarly publishing ecosystem (https://stm-assoc.org/who-we-are/). STM offers comprehensive guidance for all stakeholders in scholarly publishing, addressing the role of generative AI (GenAI) technologies.

This guide explores potential GenAI applications across various roles in the publishing cycle, including authors, editorial teams, reviewers, and vendors, with considerations for copyright, privacy, confidentiality, and ethics. As GenAI tools have far-reaching implications in each of these areas, promoting a culture of responsible and ethical use requires careful attention to these factors.

One practical example of GenAI’s role is in assisting authors with language and style refinement, especially for researchers who are non-native English speakers. A GenAI-powered language tool, for instance, can help an author improve grammar, clarity, and readability in a manuscript, breaking down language barriers and enhancing accessibility. However, this use also poses challenges. Heavy reliance on AI-generated revisions may blur the line between an author’s unique contributions and machine-generated content, potentially complicating questions of authorship and intellectual ownership. Further, GenAI models are known to produce “hallucinations” — plausible-sounding yet incorrect information. In academic manuscripts, such hallucinations could lead to the inclusion of erroneous data or fabricated references, undermining the credibility of the published work.

The emergence of GenAI has, therefore, heightened the need for careful consideration of both its advantages and risks in scholarly publishing. On the positive side, GenAI can improve the quality of published material, bridge language gaps, and enhance efficiency for all stakeholders involved. However, it also raises the risk of faked research results, as GenAI tools can now produce fabricated data and images with ease. Current integrity-checking tools are not fully adapted to identify these issues, making it difficult to verify the authenticity of AI-generated content and further underscoring the need for responsible use and continued development of AI integrity solutions in scholarly publishing.

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