IA et recherche en SHS : comprendre et expérimenter l'IA générative
Code UE : NTA102
- Cours + travaux pratiques
- 2 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 22 heures
Responsable(s)
Philippe DURANCE
Objectifs pédagogiques
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
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
Contenu
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
• 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
Contact
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Enseignement non encore programmé
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(+ ou - 10%) : 22 heures
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Philippe DURANCE