IA et recherche en SHS : comprendre et expérimenter l'IA générative

Description

Comprendre l’IA générative : fondements, concepts, enjeux
• Fondamentaux sociotechniques : approche symbolique et connexionniste
• Le fonctionnement des algorithmes (machine learning, deep learning),
modèles de fondation, LLM, transformer, etc.
• Les limites de l’IA générative : biais, hallucinations, etc.
• Revue des principaux usages
• Panorama des principales recommandations nationales et internationales en
lien avec l’intégrité scientifique dans la publication

Explorer les outils d’IA générative pour la recherche
• Identifier des articles de recherche et construire une bibliographie
• Synthétiser des documents, y compris des vidéos
• Obtenir une aide à la rédaction
• Y compris, décrire avec précision des représentations (images, photos)
• Corriger un texte et en améliorer le style d’écriture
• Y compris, reformuler pour un public donné
• Traduire
• Évaluer la qualité scientifique d’un article
• Analyser de données
• Y compris, réaliser une carte heuristique
• Retranscrire un entretien enregistré
• Illustrer un texte (photo, dessin, etc.)
• Produire un support de présentation
• Produire une vidéo
• Produire un post performant sur les réseaux sociaux à partir d’un article
• Détecter la production d’un texte par une IA générative
 

Appliquer l’IA générative à son projet de recherche (atelier autonome accompagné)
• Présentation de l’atelier
• Définition d’un objectif individuel (par exemple, améliorer l’écriture d’un texte, coder des données, réaliser une analyse lexicale, etc.)
Travaux pratiques individualisés
• Les doctorants travaillent sur leur propre matériel (textes, corpus, problématique)
o Encadrement individualisé par l’enseignant
Retours d’expérience
• Présentation par quelques doctorants de leurs expérimentations
• Analyse collective critique : utilité, limites, surprises
Conclusion générale
• Perspectives d’usage à long terme
• Recommandations et outils pour aller plus loin

Finalité

Comprendre les fondements techniques de l’IA, en particulier de l’IA générative ;
Prendre connaissance des enjeux d’ordre épistémologique, méthodologique etéthique dans les usages de l’IA en recherche et des propositions de recommandation émanant des autorités compétentes ;
Savoir identifier quand utiliser l’IA générative dans une recherche ;
Expérimenter concrètement l’IA générative dans la recherche ;
Développer un regard critique et réflexif sur les apports et les limites de ces technologies