Formation · Claude Code · Recherche et sciences

Claude Code pour les chercheurs

Le coding agentique avec Claude Code dans le terminal et l’IDE : CLAUDE.md, sous-agents, hooks, MCP, CI et gestion fine des permissions.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Claude Code pour les chercheurs » s’adresse notamment aux profils suivants : Doctorantes et doctorants, Post-doctorants et ingénieurs de recherche et Enseignants-chercheurs et responsables d'équipe. Elle montre pas à pas comment utiliser Claude Code de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Recherche et sciences – des bases aux workflows avancés.

Claude Code ne s’adresse pas seulement aux développeurs. Les utilisateurs métier sans expérience de la programmation peuvent eux aussi, en langage courant, analyser des données, nettoyer des fichiers Excel et CSV, produire des rapports ou créer de petits outils internes. Vous décrivez ce qui doit se passer, et Claude Code écrit puis exécute lui-même les scripts nécessaires. Cette déclinaison vous montre comment tirer parti de ces possibilités au quotidien sans devoir comprendre le code, et comment vérifier les résultats de manière fiable.

Vous travaillez sur des cas concrets de bureau : fusionner des exports issus de plusieurs systèmes, réaliser des analyses avec graphiques, générer automatiquement documents et publipostages, ou transformer des manipulations de fichiers répétitives en une seule commande. Le travail en sécurité occupe une place centrale : quelles données peut-on traiter, comment garder la maîtrise des autorisations, et quand associer la DSI ? Vous repartez avec des outils utiles qui soulagent votre équipe tout en restant transparents.

Le travail scientifique se partage entre veille bibliographique, analyse de données, rédaction de projets et pression à la publication. L'IA générative peut intervenir à chaque étape : explorer et synthétiser la littérature, affiner une question de recherche, écrire du code d'analyse, retravailler un manuscrit en anglais ou préparer une demande de financement. Des agents IA peuvent automatiser les tâches répétitives comme le nettoyage des données ou la vérification des références. Mais l'IA touche aussi au cœur de l'intégrité scientifique : qui est auteur, comment déclarer son usage, comment éviter les références inventées ? Les chercheurs ont donc besoin non seulement de techniques de prompt, mais d'une pratique méthodique, transparente et reproductible des outils d'IA.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Doctorantes et doctorants
  • Post-doctorants et ingénieurs de recherche
  • Enseignants-chercheurs et responsables d'équipe
  • Services d'appui à la recherche et gestion de projets financés
  • Équipes R&D en entreprise

Les défis concrets que nous traitons

  • Un volume de publications en croissance constante, difficile à suivre
  • Une charge rédactionnelle lourde pour projets, rapports et articles
  • Des analyses de données qui exigent des compétences en programmation
  • Des incertitudes sur les règles d'usage de l'IA fixées par revues, financeurs et établissements

Objectifs pédagogiques

  • Vous confiez à Claude Code, en langage courant, des analyses de données et des tâches sur fichiers.
  • Vous nettoyez et rapprochez des données Excel et CSV, puis en contrôlez la cohérence.
  • Vous automatisez la production récurrente de documents et de rapports grâce à des consignes réutilisables.
  • Vous faites développer de petits outils internes et les améliorez par étapes.
  • Utiliser l'IA pour la bibliographie et la rédaction sans enfreindre les règles d'intégrité scientifique.
  • Produire avec l'aide de l'IA un code d'analyse traçable et documenté de façon reproductible.
  • Déclarer l'usage de l'IA en toute transparence selon les exigences des revues, financeurs et établissements.

Programme

Jour 1

Module 1 Premiers pas sans compétences en programmation
  • Ce qu’est un agent de développement et ce qu’il peut faire sur votre poste
  • Lancer Claude Code et préparer un dossier de travail protégé
  • Formuler une demande en langage courant : objectif, fichiers d’entrée, résultat attendu
  • Comprendre les demandes d’autorisation et les accepter ou refuser en connaissance de cause
Module 2 Analyser des données Excel et CSV
  • Nettoyer des exports : doublons, formats de date, valeurs manquantes
  • Rapprocher plusieurs tableaux et calculer des indicateurs
  • Produire graphiques et synthèses au format Excel ou image
  • Vérifier la cohérence des résultats par sondages et recoupements
Module 3 Automatiser documents et tâches répétitives
  • Générer rapports, comptes rendus et publipostages à partir de modèles et de données
  • Renommer, classer et convertir des fichiers automatiquement
  • Enregistrer les procédures récurrentes sous forme de consignes réutilisables
  • Rédiger un mode d’emploi simple pour l’équipe dans CLAUDE.md
Module 4 Créer de petits scripts et outils internes
  • De l’idée à l’outil opérationnel : exprimer clairement le besoin
  • Faire créer des formulaires de saisie ou des interfaces web locales simples
  • Améliorer par itérations : décrire le problème plutôt que déboguer soi-même
  • Documenter le résultat pour que les collègues puissent l’utiliser

Jour 2

Module 5 Travailler de façon sûre et responsable
  • Traiter correctement les données personnelles et confidentielles
  • Limiter les autorisations et travailler uniquement dans des dossiers validés
  • Reconnaître les limites : quand confier un outil à la DSI
  • Organiser la concertation avec la DSI, le DPO et les responsables métier
Module 6 Projet pratique : votre propre solution – Recherche et sciences
  • Matrice bibliographique – Une petite application pour saisir les études avec méthode, échantillon et résultat principal, les filtrer et exporter un tableau pour l'état de l'art.
  • Tableau de bord de données – Un outil interne qui lit des mesures en CSV, effectue des contrôles de plausibilité et affiche tendances et valeurs aberrantes de façon interactive.
  • Vérificateur de dossier – Un outil qui confronte un projet de dossier à la liste des exigences de l'appel et signale les rubriques obligatoires manquantes ou les longueurs dépassées.
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les principes d'intégrité scientifique s'appliquent : l'IA ne peut être autrice, son usage doit être déclaré et chaque référence vérifiée dans l'original. Les données de recherche à caractère personnel, notamment issues d'études avec participants, relèvent du RGPD et des avis éthiques ; résultats non publiés et expertises restent confidentiels.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Explorer la littérature

L'IA résume résumés et textes intégraux, extrait méthodes, échantillons et résultats dans des tableaux comparatifs et aide à formuler des requêtes pour les bases bibliographiques ; chaque source est ensuite vérifiée dans l'original.

Affiner le protocole

Questions de recherche, hypothèses et opérationnalisations sont mises à l'épreuve avec l'IA comme contradicteur, afin de repérer tôt lacunes, variables confondantes et explications alternatives. Les limites de généralisation sont aussi discutées.

Écrire du code d'analyse

Des chercheurs sans grande expérience de la programmation produisent avec l'IA des scripts Python ou R pour le nettoyage, les statistiques et la visualisation, documentés pour garantir la reproductibilité.

Retravailler un manuscrit

L'IA aide à corriger la langue, restructurer et raccourcir un texte scientifique, vérifie la cohérence terminologique et assiste la réponse aux relecteurs, sans jamais se substituer à l'auteur.

Préparer un projet financé

Les règles d'un appel à projets deviennent des listes de contrôle, lots de travail et jalons sont structurés et des sections comme le plan de valorisation ou le résumé grand public sont déclinées en plusieurs versions.

Analyser des données qualitatives

Transcriptions d'entretiens et réponses ouvertes sont précodées et regroupées par thèmes avec l'IA ; le chercheur vérifie, affine et documente la grille de codage selon une méthodologie reconnue.

Projets pratiques possibles

Matrice bibliographique

Une petite application pour saisir les études avec méthode, échantillon et résultat principal, les filtrer et exporter un tableau pour l'état de l'art.

Tableau de bord de données

Un outil interne qui lit des mesures en CSV, effectue des contrôles de plausibilité et affiche tendances et valeurs aberrantes de façon interactive.

Vérificateur de dossier

Un outil qui confronte un projet de dossier à la liste des exigences de l'appel et signale les rubriques obligatoires manquantes ou les longueurs dépassées.

Prérequis

Aucune connaissance en programmation n’est requise ; une bonne aisance avec Excel, les fichiers et les dossiers de votre poste suffit. Une expérience du travail scientifique dans une discipline ; des notions de programmation sont utiles mais pas indispensables.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec droits administrateur, Git, environnement Node.js et un éditeur récent ; un abonnement Claude ou un accès à l’API Anthropic est nécessaire pour les exercices.

Protection des données & conformité

Les principes d'intégrité scientifique s'appliquent : l'IA ne peut être autrice, son usage doit être déclaré et chaque référence vérifiée dans l'original. Les données de recherche à caractère personnel, notamment issues d'études avec participants, relèvent du RGPD et des avis éthiques ; résultats non publiés et expertises restent confidentiels.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 26 janvier 2027 – mer. 27 janvier 2027 Brême Demander
  • mer. 3 février 2027 – jeu. 4 février 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui distingue Claude Code de l’autocomplétion classique ?

L’autocomplétion propose les lignes suivantes, alors que Claude Code agit comme un agent capable de traiter une tâche entière : il explore le dépôt, planifie des modifications sur plusieurs fichiers, exécute tests et commandes, puis se corrige à partir des résultats. Vous fixez l’objectif et validez le résultat au lieu de piloter chaque ligne.

Claude Code est-il suffisamment sûr pour un usage en entreprise ?

Par défaut, Claude Code demande une validation avant de modifier un fichier ou de lancer une commande. Règles de permission, sandbox, paramètres gérés et hooks permettent de définir précisément ce que l’agent a le droit de faire. Pendant la formation, vous apprenez à les configurer selon vos exigences de sécurité et de protection des données, et à évaluer des risques comme l’injection de prompt.

Claude Code fonctionne-t-il avec mon langage et ma stack technique ?

Oui. Claude Code est indépendant du langage, car il travaille avec des fichiers, des commandes de terminal et vos outils de build et de test existants. Python, Java, TypeScript, Go, développements SAP ou infrastructure as code : l’essentiel est un CLAUDE.md bien rédigé qui décrit vos commandes et conventions. Chaque déclinaison de la formation apporte l’ancrage métier.

Puis-je utiliser l'IA pour rédiger ma thèse ?

Cela dépend de votre école doctorale et des règles de votre établissement. L'IA est souvent admise pour la correction linguistique et la réflexion, à condition de déclarer son usage et que l'apport intellectuel personnel reste clair. La formation vous apprend à documenter cet usage et à évaluer sereinement les zones grises.

Comment éviter les références inventées ?

Les modèles de langage peuvent produire des citations plausibles mais inexistantes. Privilégiez des outils connectés à de vraies bases, demandez les DOI et vérifiez chaque source dans l'original. La formation présente un flux de travail associant recherche assistée par IA et gestion bibliographique fiable.

Combien coûte la formation « Claude Code pour les chercheurs » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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