Résumé IA d’articles scientifiques
Résumez la démarche et les résultats d’un article scientifique, ou obtenez une évaluation critique de sa rigueur avec une note en lettre.
Votre clé reste dans votre navigateur.Elle part directement chez le fournisseur, jamais sur nos serveurs, et nous ne la journalisons ni ne la conservons. Utilisez une clé dédiée avec un plafond de dépenses et supprimez-la dans la console du fournisseur une fois terminé.
Entrée
Résultat
Le résultat apparaîtra ici.Deux modes pour lire les articles plus vite. Résumé suit le pattern summarize_paper de Fabric : titre et auteurs, objectif principal, approche technique, ce qui est original, protocole expérimental et résultats, avantages et limites, conclusion — les questions que vous vous posez pour décider si un article mérite une lecture complète. Évaluation critique suit analyze_paper : résultats, plan d’étude, taille de l’échantillon, intervalles de confiance, valeurs p, taille d’effet, reproductibilité, conflits d’intérêts, notes de 1 à 10 pour la nouveauté, la rigueur et l’empirisme, et une note de A à F. Collez le texte d’un article arXiv ou seulement son résumé, et lisez le résultat en français, en anglais ou dans une autre langue.
Comment ça marche
- Quand un article ne rapporte pas une statistique, l’évaluation écrit « Not reported in the provided text » (non rapporté dans le texte fourni) au lieu d’inventer un chiffre plausible — un défaut courant des outils IA pour articles scientifiques.
- Si vous ne collez que le résumé, le modèle le signale en tête et limite ses jugements à ce qu’un résumé permet d’étayer.
- Les règles de notation sont celles de Fabric : une méthodologie peu transparente abaisse la note de rigueur, et des conflits d’intérêts peuvent coûter jusqu’à trois lettres.
- Le texte de l’article va de votre navigateur au fournisseur associé à votre clé, si bien qu’un manuscrit non publié ne touche jamais nos serveurs.
Où vont vos données
Avec votre propre clé, votre saisie et la clé partent de votre navigateur directement chez le fournisseur choisi, sans passer par Hysen Labs. En mode hébergé, votre texte transite par notre serveur jusqu’à notre fournisseur (DeepSeek) et est facturé en crédits ; pour la facturation, nous conservons le nombre de tokens et le coût de chaque exécution, jamais le texte ni la réponse. Le traitement du texte par le fournisseur relève de sa propre politique de confidentialité.
Cet outil manipule des clés et des identifiants : rien n’est enregistré sur une exécution, pas même dans votre propre historique.
À propos de votre clé API
Nous ne collectons, ne stockons et ne divulguons pas votre clé : elle ne vit que dans la mémoire de cette page (sauf si vous cochez « mémoriser dans cet onglet ») et disparaît à la fermeture. Restez prudent malgré tout avec toute clé collée dans une page web : créez une clé dédiée avec un plafond de dépenses, puis supprimez-la ou renouvelez-la dans la console du fournisseur une fois terminé.
Ce que ça coûte
Cet outil est gratuit, sans connexion ni points.
Questions fréquentes
- Comment extraire le texte d’un PDF ?
- Utilisez un outil de conversion PDF en texte — il y en a un parmi les outils PDF de ce site — ou copiez depuis la version HTML de l’article, qu’arXiv propose pour de nombreux articles récents et qui se copie plus proprement. Les équations et les tableaux peuvent perdre leur mise en forme, ce que le modèle sait généralement encore lire ; les figures sont perdues, donc les résultats présentés uniquement dans un graphique manqueront.
- La note en lettre est-elle fiable ?
- Considérez-la comme un premier avis structuré, pas comme une relecture par les pairs. Le modèle ne peut juger que ce qui figure dans le texte : il ne peut ni vérifier les données ni refaire l’analyse, et il peut manquer des problèmes propres au domaine qu’un expert repérerait. Son intérêt est d’imposer les questions — taille de l’échantillon, taille d’effet, conflits d’intérêts — qu’une lecture rapide laisse de côté.
- Un article entier tient-il dans la fenêtre ?
- Un article typique de 10 à 20 pages compte environ 6 000 à 15 000 mots, ce qui tient dans la fenêtre de contexte de la plupart des modèles actuels. Une thèse, peut-être pas ; supprimez d’abord la bibliographie et les annexes, ce qui économise aussi des tokens sans rien perdre de ce que l’évaluation utilise.
- Combien coûte une exécution, et quelle clé utiliser ?
- Vous payez votre fournisseur pour les tokens de l’article plus la réponse — un article complet représente quelque 10 000 à 20 000 tokens en entrée. Utilisez une clé créée pour ces outils, avec une limite mensuelle stricte, et révoquez-la à la fin de la séance de lecture ; la clé va uniquement à ce fournisseur, jamais à nous.
L’open source derrière
Le prompt de cet outil est adapté de danielmiessler/Fabric (MIT) et s’exécute sur le modèle de votre choix. Pour la même fonction en ligne de commande ou dans votre propre programme, partez de ce projet.
danielmiessler/FabricAussi appelé
- résumer un article scientifique
- résumé d’article de recherche ia
- résumer un article arxiv
- analyse d’article scientifique
- assistant de lecture d’articles
- revue de littérature ia