Communiqués de presse

Springer Nature et l’Université Grenoble Alpes lancent un logiciel gratuit permettant de traquer les fausses publications scientifiques

PySciDetect est une version améliorée du logiciel open source SciDetect permettant de détecter les résultats et données de recherche frauduleux dès leur soumission.

Paris | Londres | Heidelberg, 31 mars 2022

Springer Nature lance PySciDetect, un logiciel open source de nouvelle génération pour détecter les recherches frauduleuses. Développé en interne avec Slimmer AI et publié en collaboration avec le Dr Cyril Labbé de l'Université Grenoble Alpes, PySciDetect peut être téléchargé et utilisé par tous les éditeurs et l’ensemble de la communauté scientifique. Il repose sur le logiciel SciDetect datant de 2015 avec deux améliorations :

  • Il tient compte des avancées de la technologie en matière d'intelligence artificielle (IA) pour identifier1 avec plus de rapidité et de précision, les données et résultats de recherche frauduleux dès leur soumission ;
  • écrit en langage de programmation Python2, il offre une meilleure compatibilité avec les infrastructures informatiques modernes et peut donc être largement utilisé.

Volker Boeing, vice-président Process and Content Management chez Springer Nature, a déclaré :

« Les éditeurs jouent un rôle important dans la protection de l'intégrité scientifique. Dans la continuité de cet engagement pour des pratiques de recherche fiables et robustes, Springer Nature investit sans relâche dans les outils de détection comme PySciDetect afin d’éviter les erreurs et de prévenir la fraude scientifique. PySciDetect en est un exemple. Bien que le logiciel ne remplace pas, et ne doit pas remplacer, une évaluation par des humains et l’examen par les pairs, il offre un moyen complémentaire, rapide et désormais plus précis pour identifier les recherches et données frauduleuses dans les articles avant leur acceptation. »

Depuis sa mise en service, SciDetect a été utilisé par un grand nombre d'éditeurs et de membres de la communauté scientifique. Au sein de Springer Nature, le logiciel a analysé plus de 3,8 millions d'articles de revues et plus de 2,5 millions de chapitres de livres. PySciDetect est disponible sous forme de logiciel open source et renforce l'engagement de Springer Nature comme partenaire actif de cette communauté, encourageant l’approche collaborative de détection des recherches scientifiques frauduleuses et de protection de l'intégrité du contenu scientifique.



1 PySciDetect est capable de détecter de courtes parties de texte falsifié au sein d'un article, contrairement à son précurseur SciDetect, qui ne pouvait identifier que de grandes parties de texte généré.

2 Le nouveau logiciel a été réécrit et mis en œuvre par Slimmer.ai en collaboration avec Springer Nature.

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