OpenAI dévoile Prism, un outil de rédaction et de collaboration pour les articles scientifiques

• Un workspace IA gratuit conçu pour intégrer tout le processus de rédaction, révision et collaboration autour des articles scientifiques
• Basé sur GPT-5.2, spécialisé dans le raisonnement en mathématiques et en sciences, il comprend le contexte global d’un document et peut traiter conjointement les équations, les citations et la structure
• Met l’accent sur la collaboration de recherche à grande échelle avec la prise en charge de projets et collaborateurs illimités ; utilisable gratuitement avec un simple compte ChatGPT (sans limite de nombre d’utilisateurs ni abonnement distinct requis)
• Intègre, dans un environnement LaTeX cloud, l’ensemble du flux de travail, du brouillon à la préparation pour publication, avec une IA qui fonctionne non pas comme un outil auxiliaire externe mais comme un système interne au document
• Sera également proposé dans les offres ChatGPT Business, Team, Enterprise et Education ; des fonctionnalités IA plus puissantes seront progressivement proposées plus tard dans des offres payantes
• Fonctionnalités clés
  • Conversation avec GPT‑5.2 Thinking : explorer des idées, vérifier des hypothèses et examiner des problèmes scientifiques complexes en tenant compte du contexte de recherche
  • Rédaction et révision d’articles en utilisant l’ensemble du document comme contexte : prise en compte simultanée du texte environnant, des équations, des citations, des figures et de la structure globale
  • Recherche de littérature pertinente : examen de ressources dans le contexte du manuscrit en cours pour les intégrer au texte (par ex. recherche sur arXiv)
  • Génération et analyse d’équations, de citations et de figures : création, modification ou analyse de divers éléments avec l’aide d’une IA qui comprend comment ils s’articulent dans l’ensemble de l’article
  • Conversion directe en LaTeX d’équations ou de diagrammes dessinés sur un tableau blanc
  • Collaboration en temps réel avec co-auteurs, étudiants et directeurs de recherche : modifications, commentaires et changements pris en compte immédiatement
  • Modification directe du document : possibilité d’éditer le document directement, sans avoir à copier-coller le contenu entre un éditeur séparé et un outil de chat
  • Édition vocale : application de changements simples par commande vocale sans interrompre le flux de rédaction ou de relecture

[bohblue23]

Liner a de gros soucis… je l’utilisais bien pourtant…

[dbs0829]

J’ai l’impression qu’OpenAI ne sait toujours pas vraiment quelle direction prendre.

[GN⁺]

Réactions sur Hacker News

• Autrefois, ce service existait sous le nom de crixet.com
  Au début, il utilisait une compilation WASM côté client, puis est passé plus tard au rendu serveur
  Désormais, il semble impossible de désactiver les fonctions d’IA, et j’espère que cela ne limitera pas les fonctionnalités essentielles
  • Il avait moins de contraintes qu’Overleaf, ce qui permettait de compiler des documents complexes ou de partager des projets avec des non-inscrits
  • Overleaf est open source et peut être self-hosted, donc cette idée pourrait aussi être absorbée de ce côté-là
  • Je me demande à quel point c’est réellement compétitif face à Overleaf sur le plan fonctionnel
    • J’utilise moi-même Overleaf en self-hosting, et même si c’est pénible, c’est faisable si on veut éviter de payer 21 dollars par mois
    • Cela dit, je me demande combien de temps ce service restera gratuit
    • La compilation LaTeX à distance coûte cher, donc je ne suis pas certain que ce soit viable à long terme
  • Pour prendre complètement en charge toute la toolchain LaTeX en WASM, il faut en pratique simuler presque toute une distribution Linux
    • Entre Beamer, LuaLaTeX et le support mobile, les limites de ressources rendaient la chose très difficile
  • Il existe une interview en podcast du fondateur de Crixet avec Kevin Weil d’OpenAI
  • Je ne pense pas que ce soit une bonne idée qu’OpenAI associe les documents LaTeX aux images générées par IA
    • Il y a maintenant le risque que les documents LaTeX soient perçus comme des contenus générés par IA
• Partage d’un mini-article intitulé « The Post-LLM World: Fighting Digital Garbage »
  Il traite d’un futur où les humains ne sont pas remplacés par l’IA, mais ensevelis sous des productions numériques de mauvaise qualité
  Il propose les nouveaux concepts de verification debt et de recursive garbage → model collapse
• En tant qu’éditeur et relecteur de revue scientifique, j’ai l’impression que ce genre d’outils crée plus de problèmes qu’il n’en résout
  Le seuil d’entrée pour soumettre des articles « plausibles » baisse, ce qui augmente le nombre de papiers non vérifiés
  Beaucoup de soumissions servent simplement à gonfler un CV, ce qui pèse sur l’écosystème académique
  La partie vraiment difficile reste toujours la compréhension du contexte de recherche et la création d’idées nouvelles
  • La GenAI donne l’impression d’une attaque DDoS contre les ressources gratuites
    • Relire demande bien plus d’efforts que générer
    • J’ai l’impression qu’il va devenir de plus en plus difficile de trouver de vraies informations sur Internet
  • J’ai peur que ce phénomène nuise aussi aux revues scientifiques, comme les rapports de bugs générés par IA
    • C’est une ère d’abondance, mais ce qui déborde, ce sont seulement des données poubelles
  • Comme quelqu’un qui passe ses journées à faire des reviews pour des conférences, ce genre d’annonce ne me réjouit pas
    • OpenAI ne semble pas avoir conçu un vrai produit académique sérieux
    • Seul arXiv est intégré, sans connexion aux grandes bases comme ACM·IEEE·Springer
    • Au final, on risque surtout de voir déferler des articles non vérifiés
  • Je propose des frais de soumission sous forme de dépôt pour décourager les envois inutiles
    • Si l’article est accepté, on rembourse ; sinon, cela couvre le coût du temps perdu
  • J’aimerais demander si vous êtes favorable au gatekeeping académique
    • La hausse du nombre d’articles de faible qualité est un problème antérieur aux LLM
    • Il faut discuter de savoir si la démocratisation de la science doit avoir des limites, et où les placer
• Overleaf proposait déjà en réalité des fonctions d’IA via l’intégration de Writefull
  • L’avantage concurrentiel d’Overleaf est sa notoriété de marque, mais OpenAI a plus de capital
  • Comme Writefull dépend de l’API de ChatGPT, il risque d’être désavantagé sur les prix
• C’est un choix intéressant d’avoir repris comme nom de produit celui d’un programme d’espionnage mentionné par Snowden
  • Cela dit, OpenAI ne savait peut-être pas que ce nom était déjà bien connu comme celui de Prism, une application de bureau pour scientifiques
• Un chatbot capable de manier naturellement LaTeX peut être utile aux chercheurs
  • La rédaction d’articles prend énormément de temps, donc toute aide sur les corrections non essentielles est bienvenue
  • La vraie valeur d’Overleaf réside dans ses fonctions de collaboration
• J’utilisais Overleaf pendant mes études de master/doctorat, et c’était largement suffisant
  • Je me demande quelle valeur ajoutée ce produit apportera cette fois
  • Réduire le nombre d’options peut parfois être une meilleure approche
• Dans la vidéo, on voit Prism chercher des articles à citer et les ajouter dans un fichier .bib,
  • mais je me demandais quel intérêt il y avait à mettre dans la bibliographie des articles qu’on ne cite pas réellement
  • J’ai eu un cours de philosophie où un nombre minimum de citations était exigé
    • Imposer des citations d’autorité plutôt qu’un raisonnement logique est contradictoire
  • En recherche, on commence souvent par une revue de littérature pour rassembler des références, puis on n’en cite qu’une partie
    • Une bibliographie et une citation ne sont pas la même chose
    • La plupart des chercheurs gèrent en continu leurs références avec des outils comme Zotero ou Mendeley
• Le podcast Latent Space a interviewé Kevin Weil et Victor Powell d’OpenAI ici
  Il comprend une démo, des explications de contexte et une séance de questions-réponses
  • J’ai été profondément impressionné par l’ambition du projet AI for Science d’OpenAI
  • Cette année pourrait ouvrir de grandes opportunités à l’intersection entre l’IA et la science
  • Je pense que c’est aussi le moment pour les ingénieurs plus traditionnels de se tourner vers les hard STEM fields