Décrivez le point que vous devez citer, avec vos propres mots, et recevez de vrais articles, extraits de bases de données scientifiques ouvertes et fiables comme Crossref et Semantic Scholar, classés selon leur capacité à servir votre argument, et formatés dans sept styles de citation. Ici, l'IA lit votre description et classe les notices, elle n'est jamais autorisée à rédiger une référence, elle ne peut donc pas en inventer une.
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
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Rédigez au moins 50 mots sur ce que vous défendez, étudiez ou présentez, l'affirmation, la population ou le matériau, la terminologie du domaine. Précisez si vous avez besoin d'un appui, d'éléments contradictoires, d'un contexte ou de méthodes, et indiquez la plage d'années ainsi que le type de source.
Votre description devient plusieurs recherches dans les bases de données, effectuées dans des bases de données scientifiques ouvertes et fiables couvrant des centaines de millions de notices. Les articles retournés sont classés par rapport à votre question réelle, chacun accompagné d'une note en une ligne sur son apport.
Suivez les liens vers les notices pour lire ce que vous comptez citer, puis copiez les références individuelles ou la liste entière en APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE ou Vancouver, avec des italiques qui restent intactes lors du collage dans Word ou Google Docs.
Les résultats sont extraits de bases de données scientifiques ouvertes et fiables comme Crossref et Semantic Scholar, jamais générés. L'IA classe ce que les bases renvoient et ne peut pas ajouter d'article de son propre chef, de sorte qu'aucune référence inventée n'a de voie d'entrée dans votre liste.
Indiquez si vous avez besoin de sources qui appuient votre point, le remettent en cause, fournissent un contexte ou décrivent des méthodes. Les résultats comportent des libellés de position et une note en une ligne sur l'apport de chaque article, afin que le tri prenne quelques secondes au lieu d'un après-midi.
Une description de 50 mots contient ce que trois mots-clés ne peuvent pas exprimer, l'affirmation, la population, le type de preuve dont vous avez besoin. Le finder effectue des recherches selon plusieurs angles et classe les résultats par rapport à votre question, ce qui lui permet de faire remonter des articles qu'une recherche par mots-clés manquerait.
Chaque résultat est formaté à partir des métadonnées propres à la notice par le même moteur que notre générateur de citations, sept styles, italiques corrects, copie ligne par ligne et copie intégrale de la liste.
Le moyen le plus rapide d'obtenir une bibliographie en 2026 est de la demander à un chatbot, et c'est aussi le moyen le plus rapide d'obtenir une liste de références contenant des entrées inventées. Lorsqu'un modèle de langage est sollicité pour des sources, il produit un texte qui a la forme de sources, mais il ne sait pas lui-même si chacune existe. Les moteurs de recherche ont le problème inverse, chaque résultat est réel, mais une boîte de mots-clés ne peut pas comprendre que vous avez besoin de preuves contre une affirmation, d'études sur une population précise ou de méthodes que vous pourriez reprendre. Combiner les deux correctement signifie confier à chacun uniquement la tâche qu'il sait bien faire.
C'est ainsi que ce finder est conçu. Le modèle de langage lit votre description et ne fait que deux choses, il rédige les requêtes de recherche dans les bases de données qu'un bibliothécaire spécialisé pourrait formuler, et il classe les notices renvoyées par ces recherches. La récupération elle-même se fait dans des bases de données scientifiques ouvertes et fiables comme Crossref, le registre DOI avec des métadonnées déposées par les éditeurs pour 160+ millions d'ouvrages, et Semantic Scholar, l'index de 200+ millions d'articles de l'Allen Institute for AI. Comme le modèle ne rédige jamais de référence, le défaut d'hallucination n'est pas filtré après coup, il est structurellement impossible.
Le minimum de 50 mots est l'autre moitié du dispositif. La pertinence d'un classement dépend de la qualité de la question, et une description complète de votre point, dans la terminologie propre à votre domaine, permet au finder de chercher selon plusieurs angles à la fois, l'affirmation centrale, le mécanisme ou la population, et, lorsque vous demandez des éléments contradictoires, les critiques. Les libellés de position sur chaque résultat proviennent du titre et du résumé de l'article, il faut donc les considérer comme un triage, et lire tout ce que vous comptez citer. Une citation est une affirmation sur votre lecture, pas seulement sur l'existence de l'article.
Quand votre liste est constituée, deux outils complémentaires complètent le processus. Le AI citation checker vérifie toute liste de références, quel qu'en soit l'outil d'origine, par rapport aux mêmes bases ouvertes, et le citation generator met en forme des sources individuelles à partir d'un DOI ou d'une recherche par titre. Notre hallucinated-citation audit explique les vérifications manuelles derrière les trois.
Les chatbots hallucinent des références parce que le modèle les rédige. Ici, le modèle est totalement écarté de cette tâche.
Le modèle de langage de cet outil n'a exactement que deux tâches, transformer votre description en requêtes de recherche dans les bases de données, puis classer les notices renvoyées par ces recherches. Il n'a aucun moyen d'ajouter un article de son propre chef, de sorte que le défaut d'hallucination des chatbots est conçu hors du système, et non filtré après coup.
Les titres, auteurs, années, revues, DOI et nombres de citations proviennent textuellement de bases de données scientifiques ouvertes et fiables comme Crossref et Semantic Scholar. Si un article n'est pas dans ces index, il ne peut pas apparaître ici, et rien dans un résultat n'est du texte généré.
Chaque résultat renvoie à la notice dont il provient, DOI en premier, de sorte que la vérification d'une source ne prend qu'un clic. Et lorsque votre liste de références est finalisée, l'AI citation checker de ce site vérifie chaque entrée par rapport aux mêmes bases de données, comme contrôle final d'intégrité.
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