De +10 000 articles à votre liste finale — en heures, pas en mois
Des évaluateurs IA indépendants évaluent chaque enregistrement selon chaque critère — pour voir où les modèles s’accordent, divergent et pourquoi.
Inscrivez-vous gratuitement et sélectionnez jusqu'à 500 enregistrements avec notre essai.
Quatre étapes vers votre liste de preuves
Sans programmation. Sans configuration. Sans expertise en machine learning.
Téléchargez votre dataset
Importez vos références depuis PubMed, Scopus, Web of Science ou toute base de données. Nous prenons en charge les formats RIS, BibTeX, NBIB et CSV.
Définissez vos critères
Établissez des critères d'exclusion et de caractérisation en langage naturel. Notre assistant IA vous aide à les affiner avec les cadres PICO.
Le panel IA évalue chaque enregistrement
Les modèles évaluent indépendamment. En cas de désaccord, ils échangent des arguments anonymisés sur plusieurs tours jusqu’au consensus — ou le signalent pour votre révision.
Examinez le consensus
Obtenez votre liste classée par taux d'accord. Voyez quels modèles étaient d'accord, lesquels ne l'étaient pas et pourquoi — pour chaque enregistrement.
Vos critères peuvent évoluer.
Chaque enregistrement est évalué selon chaque critère — rien n’est écarté prématurément. Si vous changez d’avis sur les critères d’exclusion, vous obtenez de nouveaux résultats en quelques secondes. Sans retraitement.
Ce qui prenait des mois de lecture ne prend plus que quelques heures. Vous recevez les articles qui comptent — nous nous occupons du reste.
Un modèle d’IA décide. Plusieurs modèles délibèrent.
Inspiré de la méthode Delphi : jugements indépendants, retours anonymes et réévaluation structurée en cas de désaccord des évaluateurs.
Sélection traditionnelle par IA
Un seul algorithme prend toutes les décisions
Tour 1 : les modèles évaluent indépendamment
Aucun moyen de mesurer le consensus
Le taux d'accord quantifie le consensus inter-modèle
Erreurs invisibles jusqu'à la révision humaine
Le désaccord déclenche un nouveau tour avec des arguments de pairs anonymisés.
Recommandations en boîte noire
Justification complète par enregistrement, par critère, par évaluateur et par consensus
Changer un critère, tout retraiter
Changer quels critères excluent — nouveaux résultats en secondes, mêmes évaluations.
“Quand 4 évaluateurs IA sur 5 conviennent qu'un article doit être exclu — et que chacun donne une raison différente alignée avec vos critères — vous pouvez faire confiance à la décision. Quand ils divergent, vous savez exactement où concentrer votre révision.
Modèles d'IA de pointe. Travaillant ensemble.
Choisissez parmi 40 modèles d’IA de 8 fournisseurs. Les différentes architectures et schémas d’erreur font du désaccord votre signal le plus précieux.
Vous choisissez le panel. Les évaluateurs indépendants rendent l’incertitude visible.
Construit sur une méthodologie éprouvée
Chaque affirmation sur cette page est étayée par une recherche évaluée par des pairs — pas par des promesses marketing.
La méthode Delphi
Utilisée dans plus de 10 000 études publiées pour atteindre un consensus fiable entre experts indépendants. Nous avons intégré des modèles de langage au panel d'experts — même rigueur, résultats plus rapides, avec le chercheur toujours aux commandes.
Le coût de la sélection manuelle
La sélection manuelle en double de 10 000 enregistrements prend ~667 heures-chercheur. Les outils assistés par IA réduisent cela de 50 à 80%.
Transparent par conception
La communauté scientifique exige la reproductibilité. Chaque décision de Delph-AI inclut la chaîne complète de raisonnement — quels modèles étaient d'accord, lesquels non et pourquoi.
“Une méthodologie validée depuis 75 ans — et la première implémentation qui l'apporte à la sélection par IA.
Le premier outil de revue systématique dans votre langue
Nos modèles d'IA comprennent et filtrent la littérature en plus de 90 langues — votre dataset, dans n'importe quelle langue.
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Nous savons quels modèles nous utilisons. Et vous aussi.
La transparence n'est pas une fonctionnalité — c'est notre architecture.
Transparence IA
Voyez quels modèles ont examiné chaque enregistrement, comment ils ont voté et pourquoi. Pas de boîtes noires. Construit avec les principes de transparence de l'EU AI Act Art. 50.
Protection des données
Chiffré en transit et au repos. Infrastructure d'application principale hébergée dans l'UE (Belgique). Inférence IA via plusieurs fournisseurs (voir Sous-traitants). Construit avec les principes du RGPD. Delph-AI n'utilise jamais vos données pour entraîner des modèles d'IA.
Piste d’audit prête pour PRISMA
Exportez chaque vote de modèle, la justification par critère pour chaque tour de délibération, et la décision finale. Conçu pour soutenir des rapports PRISMA 2020 transparents et reproductibles.
Conformité
Principes RGPD, PCI-DSS (via Dodo Payments), LFPDPPP (Mexique), LGPD (Brésil). Nous publions nos pratiques de sécurité ouvertement.
Choisissez le plan adapté à votre recherche. Évoluez selon vos besoins.
Tarification transparente. Sans frais cachés.
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Choisissez votre panel d’évaluateurs IA, faites remonter les désaccords et concentrez la révision humaine là où elle compte le plus.