Vous connaissez le terme « infobésité » ? En 2022, environ 2,8 millions d’articles scientifiques ont été indexés dans les grandes bases de données mondiales, soit 47 % de plus qu’en 2016. Les estimations pour 2025 dépassent les 3,4 millions de publications annuelles. Ce volume ne ralentit pas. Pour les chercheurs, les médecins et les professionnels R&D, la question n’est plus de trouver des articles : c’est de savoir lesquels méritent vraiment attention, et comment les agréger de manière fiable sans y passer des semaines.
Des bases de données qui ne couvrent pas les mêmes choses
La première difficulté vient du paysage lui-même. Les grandes bases de données scientifiques ont chacune leur périmètre et leur logique propre.
PubMed se concentre sur les sciences biomédicales et la santé. Sa couverture est rigoureuse et ses données structurées, mais elle reste limitée à son domaine. Semantic Scholar, développé par l’Allen Institute for AI, couvre un spectre plus large et propose des fonctionnalités d’analyse de citations et de connexions entre travaux de recherche. arXiv est centré sur les prépublications (preprints) en physique, mathématiques, informatique et biologie computationnelle : utile pour suivre des travaux avant publication officielle, mais sans processus de peer review. Cochrane Library s’adresse aux professionnels de santé à la recherche de revues systématiques et de méta-analyses sur des questions cliniques précises. Google Scholar offre la couverture la plus large, toutes disciplines confondues, mais avec une précision très faible dans les résultats. Des plateformes comme OpenAlex, Scopus ou Web of Science complètent ce paysage, chacune avec ses propres critères d’indexation et ses angles morts.
Aucune base ne couvre tout. Une revue systématique rigoureuse nécessite généralement d’interroger plusieurs bases simultanément, et les guides méthodologiques le recommandent explicitement.
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Infobésité et agrégation : le vrai problème de fond
Consulter plusieurs bases de données en parallèle crée une charge de travail considérable. Chaque plateforme a ses propres conventions de recherche, ses filtres, son format d’export. Les résultats se chevauchent partiellement d’une base à l’autre. Il faut ensuite dé-dupliquer, trier, évaluer la pertinence de chaque article par rapport à la question de départ, puis construire une bibliographie cohérente.
Ce travail d’agrégation et de tri se déroule avant même d’avoir commencé à lire. Il peut représenter une part importante du temps alloué à un projet de recherche. Et pourtant, il est souvent traité de manière artisanale : fichiers Excel, bibliothèques Zotero, gestion manuelle des doublons dans un dossier sur le bureau…
À mesure que le volume de publications augmente, cette approche devient de moins en moins tenable.
Comment juger si mon article est pertinent ?
Trouver des articles est à la portée de tous, mais juger rapidement de leur pertinence dans un contexte de recherche précis devient un goulet d’étranglement, et nous sommes souvent obligés de multiplier les outils sans pouvoir vraiment centraliser les résultats.
Docmeup est un outil conçu pour les chercheurs et professionnels qui travaillent régulièrement avec la littérature scientifique. Il permet d’explorer plusieurs bases de données depuis un point d’entrée unique, et d’identifier les publications pertinentes par rapport à une thématique donnée.
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Ce que ça change concrètement
L’explosion du volume de publications scientifiques n’est pas un phénomène conjoncturel. C’est une tendance structurelle qui demande des méthodes adaptées. Chercher sur une seule base de données n’est plus suffisant pour couvrir un sujet sérieusement. Agréger, dé-dupliquer et évaluer manuellement des centaines de résultats n’est pas tenable à long terme.
Des outils spécialisés peuvent réduire significativement la charge de travail liée au sourcing bibliographique, sans remplacer le jugement du chercheur. L’objectif n’est pas d’automatiser la pensée, mais de réduire le temps passé sur les tâches les plus répétitives.
