Cet article réinterprète l'« Ars Combinatoria » de Ramón Yul comme fondement conceptuel pour la construction d'une machine moderne de génération d'idées de recherche. En définissant trois axes constitutifs – le sujet (par exemple, l'efficacité, l'adaptabilité), le domaine (par exemple, la réponse aux questions, la traduction automatique) et la méthode (par exemple, l'entraînement contradictoire, l'attention linéaire) – nous représentons les motivations, les formulations de problèmes et les approches techniques couramment rencontrées dans le travail scientifique à un niveau d'abstraction élevé. En extrayant des éléments d'articles d'experts ou universitaires et en organisant leurs combinaisons, nous créons un modèle linguistique à grande échelle (MLH) pour générer des idées de recherche diversifiées, pertinentes et actuelles. Cette machine à penser moderne fournit un outil léger et interprétable pour stimuler la créativité scientifique et ouvre la voie à la génération collaborative d'idées entre humains et IA.
