CAS D'USAGE IA
Moteur de Correspondance Chercheurs-Appels à Projets
Identifiez automatiquement les appels à projets pertinents pour chaque chercheur, en éliminant des heures de veille manuelle.
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Ce système utilise le traitement du langage naturel pour analyser les publications, CV et axes de recherche des enseignants-chercheurs, puis surveille en continu les bases de données des organismes financeurs pour remonter les opportunités pertinentes. Les services de valorisation de la recherche constatent généralement une réduction de 30 à 50 % du temps consacré à la veille manuelle sur les appels à projets, et une augmentation de 15 à 25 % du nombre de dossiers déposés. En alertant les chercheurs sur des opportunités qu'ils n'auraient pas identifiées seuls, le moteur améliore à la fois le volume et le taux de succès des candidatures.
Données nécessaires
Dossiers de publications des chercheurs, CVs ou profils de recherche, et accès aux bases de données d'opportunités de financement (par ex. Horizon Europe, ANR, flux NSF).
Systèmes requis
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Maintenir à jour les profils des chercheurs en intégrant le système CRIS (Current Research Information System) existant de l'institution.
- Curatèle et rafraîchissement régulier des sources de données de financement incluant Horizon Europe, ANR et les agences de financement nationales.
- Mettre en place une boucle de rétroaction permettant aux chercheurs d'évaluer la qualité des correspondances pour améliorer continuellement les recommandations.
- Désigner un champion du bureau de recherche qui surveille les performances du système et communique la valeur auprès des chercheurs.
Comment ça rate
- Les profils des chercheurs sont incomplets ou obsolètes, entraînant une mauvaise qualité de correspondance et une méfiance des chercheurs.
- Les bases de données de subventions ne sont pas tenues à jour, causant des recommandations obsolètes ou non pertinentes.
- Faible adoption car les alertes sont trop fréquentes ou mal classées, poussant les chercheurs à ignorer les notifications.
- Les modèles NLP ne capturent pas les domaines de recherche interdisciplinaires de niche, manquant les appels d'offres de financement pertinents et spécialisés.
Quand NE PAS faire ça
Ne pas mettre en œuvre ce système si l'institution compte moins de 50 chercheurs actifs ou ne dispose pas d'un bureau de recherche dédié pour agir sur les recommandations, les frais généraux dépasseront les bénéfices.
Fournisseurs à considérer
Sources
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