Cette page a été traduite de l’anglais.
IA et machine learning
Créez une plateforme de recherche scientifique
Kliv est un créateur d'applications par IA. Décrivez votre plateforme de recherche scientifique, et Kliv construit la base de données, les flux de travail, les accès collaborateurs, les règles de validation et l'agent ancré dans vos archives, autour de votre étude.
Entrez simplement votre idée dans la zone de texte et AI la construira pour vous
Qu'est-ce que Kliv ?
Kliv n'est pas un cahier de laboratoire électronique ni un produit de données figé — c'est une IA qui construit un logiciel pour vous.
Vous décrivez en mots simples l'application dont votre étude a besoin, et Kliv la construit : la base de données, les écrans, les règles de validation, les accès collaborateurs, l'archive et les points d'entrée typés. Vous en êtes propriétaire, vous l'exécutez sur vos propres comptes, et vous la faites évoluer plus tard simplement en le demandant. Ce n'est pas un modèle préfabriqué.
Sur cette page, cette application est une plateforme de recherche scientifique pilotée par l'IA. Kliv construit toutes sortes d'applications web ; cette page se concentre sur les données de recherche, les protocoles, les instruments, les collaborateurs et les réponses ancrées dans les archives.
Pourquoi un laboratoire a besoin de plus qu'un disque partagé
Un laboratoire d'écologie des eaux douces avec de nombreuses saisons de terrain peut détenir un historique continu portant sur des dizaines de sites. Le problème vient souvent de l'endroit où cet historique est conservé : des dossiers, d'anciens répertoires, des noms de fichiers incohérents, et des détails de protocole gardés dans la mémoire des gens.
Kliv construit une plateforme façonnée autour du plan d'étude. Les sites, campagnes, échantillons, instruments, versions de protocole et collaborateurs deviennent des enregistrements soumis à des règles. L'archive devient consultable, et le laboratoire ne dépend plus de qui se souvient de quel dossier compte.
Les registres d'une étude
Les registres que tient un groupe de recherche de terrain, et ce que chacun impose.
Sites et campagnes
Chaque lac est un site avec ses coordonnées et son historique ; chaque saison est une campagne avec son plan. Chaque mesure renvoie aux deux, si bien que « lac d'Annecy, août, toutes années confondues » devient une simple requête.
Échantillons et mesures
Chaque relevé porte son site, son instrument, sa version de protocole et son opérateur. Les unités sont vérifiées à la saisie, si bien que les valeurs impossibles sont rejetées avant d'atteindre l'analyse.
L'étagère des protocoles
Les procédures, articles de méthode et comptes rendus de réunion sont versionnés. Une série de 2019 reste rattachée au protocole en vigueur cette année-là, et l'agent répond à partir de cette étagère.
Instruments et étalonnage
Chaque sonde a son journal d'étalonnage. Un relevé enregistré avec un instrument en retard d'étalonnage est signalé dès son arrivée.
Rôles et collaborateurs
Chercheurs principaux, post-doctorants, techniciens de terrain et universités partenaires se connectent avec des accès différents. Les campagnes non publiées restent visibles uniquement pour l'équipe du projet.
Ce que Kliv ajoute à la paillasse
Pas un logiciel d'analyse. C'est le système d'enregistrement autour de l'analyse que vous menez déjà.
Un agent qui a lu les archives
Une question comme « Quel fixateur a été utilisé pour la série de zooplancton de 2019 ? » peut renvoyer la réponse et le passage de la procédure sur lequel elle s'appuie, tiré de la version en vigueur cette saison-là.
Une recherche qui survit aux départs
La recherche sémantique dans les propres archives du laboratoire peut faire remonter la bonne note de terrain même quand le nom du fichier n'aide en rien.
Un point d'entrée typé pour les pipelines
Les enregistreurs de données et le pipeline R peuvent publier des résultats vers une fonction serveur typée. Un lot mal formé est rejeté avec un motif.
Des lignes qui respectent les embargos
La connexion d'une université partenaire ne voit que la campagne partagée, rien de plus. La restriction s'applique à chaque ligne, pas selon le lien que quelqu'un possède.
Des tableaux de bord pour l'exploitation et les subventions
L'exhaustivité des campagnes, l'indisponibilité des instruments et le nombre d'échantillons par site et par saison proviennent des mêmes lignes que celles utilisées par la science, avec des chiffres traçables jusqu'aux enregistrements.
Un exemple : le laboratoire d'écologie des eaux douces de la Dre Camille Vasseur
Voici comment un laboratoire pourrait utiliser une plateforme de recherche construite avec Kliv. Ce n'est qu'un exemple — vous décririez votre propre plan d'étude, vos registres, vos rôles et vos règles de validation.
Le plan d'étude devient la base de données
La Dre Vasseur décrit 40 sites lacustres, des campagnes de terrain annuelles, des échantillons, des instruments, des versions de protocole et des rôles de collaborateurs. Kliv construit l'application autour de ces registres.
Les données de terrain sont vérifiées dès leur arrivée
Une mesure porte son site, son instrument, sa version de protocole, son unité et son opérateur. Si la valeur est impossible ou si l'étalonnage de l'instrument est périmé, l'application le signale immédiatement.
L'archive répond aux questions de protocole
Une nouvelle étudiante demande quel fixateur a été utilisé pour la série de zooplancton de 2019. L'agent répond à partir de la version de la procédure rattachée à cette saison-là et cite le passage.
Les collaborateurs ne voient que le travail partagé
Une université partenaire se connecte et voit les campagnes partagées avec elle. Les campagnes non publiées d'un autre projet n'apparaissent pas.
L'analyse reste à sa place
Le laboratoire garde R et Python en place. Le pipeline publie les résultats vers un point d'entrée typé, et la traçabilité relie les chiffres dérivés aux échantillons.
Le registre de la subvention survit aux départs
Quand une étudiante obtient son diplôme, les échantillons, les journaux d'étalonnage, l'historique des protocoles et l'archive restent dans une base de données que le laboratoire contrôle.
Décrivez la plateforme d'étude dont vous avez besoin
Kliv construit à partir de votre description, donc incluez les registres, règles de validation, rôles, documents d'archive et pipelines externes dont vous avez besoin. Voici trois exemples :
Laboratoire d'écologie de terrain
Sites, campagnes, mesures étiquetées par protocole.
“Construis une plateforme de données de recherche pour notre laboratoire d'écologie des eaux douces. Suis 40 sites lacustres, les campagnes de terrain, les échantillons, les mesures, les instruments, les dates d'étalonnage, les versions de protocole et les documents de procédure. Permets aux collaborateurs de se connecter avec un accès selon leur rôle, et laisse notre pipeline R publier des résultats validés vers un point d'entrée typé.”
Archive d'essais de matériaux
Éprouvettes, bancs d'essai, méthodes et procédures.
“Construis une plateforme pour notre laboratoire de matériaux. Suis les éprouvettes, les résultats d'essais de traction par banc, les journaux d'étalonnage, les versions de méthode, les notes d'opérateur, et un agent qui répond à partir de nos procédures téléversées en citant le document source.”
Suivi de cohorte d'étude
Participants, visites, sites et versions d'instrument.
“Construis une plateforme d'étude longitudinale. Suis les participants, les visites, les scores de questionnaire par version d'instrument, la saisie des données par site, un accès selon le rôle pour chaque site de recherche, et des tableaux exportables pour notre pipeline statistique.”
Du disque partagé au système d'enregistrement
L'archive devient consultable. Téléversez les procédures, articles de méthode et comptes rendus de laboratoire dans la base de connaissances. L'agent répond avec le passage sur lequel il s'est appuyé, et chaque échange est conservé pour l'audit.
Les données ne sont pas enfermées. Les mesures sont des lignes dans une base de données que le laboratoire contrôle, les tableaux peuvent être téléchargés au besoin, et le code source de l'application se synchronise vers un dépôt que le laboratoire possède.
Le code d'analyse reste où il est. Kliv n'exécute pas vos statistiques. R, Python et les autres outils d'analyse restent en place ; Kliv construit le système d'enregistrement autour d'eux.
Un agent ancré dans un corpus privé est un principe qui va bien au-delà d'un seul laboratoire — la vue d'ensemble des applications IA recense ce qu'il peut porter d'autre.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Kliv exactement ?
Kliv est un créateur d'applications par IA. Vous décrivez la plateforme de recherche dont vous avez besoin, et Kliv construit la base de données, les écrans, les règles d'accès, la validation, l'archive et l'agent qui l'entourent.
Est-ce que j'obtiens une vraie application, ou un modèle préfabriqué ?
Une vraie application. Elle est construite autour des sites, échantillons, protocoles, rôles et pipelines de votre étude, pas selon la mise en page générique d'un cahier de laboratoire.
Puis-je la modifier une fois construite ?
Oui. Vous pouvez ajouter des champs, modifier les règles de validation, ajouter des collaborateurs, revoir les tableaux de bord, ou ajouter un nouveau point d'entrée simplement en le demandant.
Est-ce que l'agent invente des réponses ?
Il répond à partir de l'étagère des protocoles et des lignes que la personne qui interroge peut lire, en citant le passage utilisé. Si l'archive ne contient pas la réponse, il doit le dire.
Des collaborateurs d'une autre université peuvent-ils se joindre ?
Oui. Ils se connectent avec leurs propres comptes et voient les campagnes que vous partagez avec eux. La restriction s'applique aux lignes, pas aux liens.
À qui appartiennent les données quand la subvention se termine ?
Au laboratoire. Les mesures sont dans votre base de données, les téléchargements vous appartiennent, et le code source de l'application vit dans votre propre dépôt Git.
Est-ce que Kliv exécute nos statistiques ?
Non. Votre code d'analyse reste dans R, Python, ou là où il se trouve aujourd'hui. Kliv reçoit les résultats via des points d'entrée typés et conserve la traçabilité jusqu'aux échantillons.
Pouvons-nous rejeter les données erronées avant qu'elles n'arrivent ?
Oui. Des fonctions serveur typées peuvent valider les lots entrants et rejeter les lignes mal formées avec un motif avant qu'elles n'atteignent les tables.
Les tableaux de bord peuvent-ils utiliser les mêmes registres que les données de recherche ?
Oui. Les tableaux de bord d'exhaustivité, d'indisponibilité et de couverture d'échantillonnage lisent les mêmes lignes que les registres de recherche.
Puis-je quitter Kliv plus tard ?
Oui. Le code se synchronise vers votre propre dépôt Git, et vos données peuvent être exportées depuis la base de données que vous contrôlez.
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