Formation · Google Gemini · Recherche et sciences

Google Gemini pour les chercheurs

Exploiter Google Gemini et Gemini dans Workspace : Docs, Sheets, Gmail, Meet, Gems personnalisés et NotebookLM pour vos sources.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Google Gemini aux processus quotidiens du domaine Recherche et sciences. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

Pour les entreprises qui travaillent sous Google Workspace, Gemini est l'assistant IA tout désigné : il existe sous forme d'application autonome et s'intègre directement à Gmail, Docs, Sheets, Slides, Drive et Meet. Au cours de cette journée pratique, vous apprenez à combiner ces deux accès à bon escient. Vous faites résumer des fils d'e-mails et préparer des réponses, rédigez des documents à partir de fichiers stockés dans Drive, structurez et analysez des tableaux dans Sheets et laissez Meet prendre des notes de réunion – toujours en partant de vos propres processus de travail.

Vous créez également vos propres Gems : des assistants spécialisés, dotés de consignes et de fichiers de connaissances, qui standardisent les tâches récurrentes de l'équipe. Avec Deep Research, vous produisez des rapports de recherche étayés, et vous utilisez NotebookLM comme espace de travail ancré dans vos sources, qui répond uniquement à partir de vos documents en citant les passages concernés. Un module dédié traite de la protection des données et de l'administration de Workspace. Vous repartez avec des prompts éprouvés, un Gem opérationnel et une idée claire de l'outil Google adapté à chaque tâche.

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 utilisez Gemini dans Gmail, Docs, Sheets, Slides et Meet pour vos tâches récurrentes.
  • Vous rédigez des prompts qui intègrent fichiers Drive et e-mails existants comme contexte.
  • Vous créez un Gem personnalisé et le partagez avec votre équipe.
  • Vous travaillez dans NotebookLM à partir de vos sources et obtenez des réponses référencées.
  • 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

Module 1 Fondamentaux de Gemini et prompts efficaces
  • Application Gemini et Gemini dans Workspace : accès et usages
  • Prompts avec tâche, contexte, format et référence à des fichiers Drive
  • Recherche web, Deep Research et vérification des sources
  • Limites, hallucinations et évaluation critique des résultats
Module 2 Gmail, Docs et Slides
  • Résumer des fils d'e-mails et rédiger des réponses adaptées au contexte
  • Rédiger, reformuler et adapter des documents dans Docs
  • Intégrer et combiner des contenus issus de fichiers Drive
  • Créer contenus et visuels de présentation dans Slides
Module 3 Sheets et Meet
  • Structurer des tableaux, générer des formules et nettoyer les données
  • Analyses, synthèses et graphiques dans Sheets
  • Faire prendre automatiquement des notes de réunion dans Meet
  • Dégager actions et décisions à partir des comptes rendus
Module 4 Gems et NotebookLM
  • Créer des Gems avec consignes et fichiers de connaissances
  • Tester, améliorer et partager des Gems avec l'équipe
  • NotebookLM, espace de travail ancré dans vos propres documents
  • Produire synthèses, supports d'apprentissage et résumés audio à partir de sources
Module 5 Protection des données, administration et déploiement
  • Engagements de confidentialité : clients Workspace et comptes personnels
  • Partages dans Drive et incidence sur les résultats de Gemini
  • Traitement des données personnelles et confidentielles selon le RGPD
  • Charte d'utilisation et contrôle qualité au sein de l'équipe
Module 6 Atelier pratique : Recherche et sciences
  • Explorer la littérature
  • Affiner le protocole
  • Écrire du code d'analyse
  • Retravailler un manuscrit
  • Préparer un projet financé
  • Analyser des données qualitatives
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.

Prérequis

Une pratique courante de Google Workspace (Gmail, Drive, Docs, Sheets) ; aucune connaissance préalable en IA n'est requise. Une expérience du travail scientifique dans une discipline ; des notions de programmation sont utiles mais pas indispensables.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et un compte Google Workspace avec les fonctions Gemini activées ; à défaut, un compte Google pour l'application Gemini et NotebookLM.

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.

Questions fréquentes

Quelle différence entre l'application Gemini et Gemini dans Workspace ?

L'application Gemini est un assistant conversationnel autonome pour la recherche, la rédaction et l'analyse. Gemini dans Workspace travaille directement dans Gmail, Docs, Sheets, Slides et Meet et peut s'appuyer sur vos e-mails et fichiers Drive. Au quotidien, les deux se complètent : l'application pour les questions ouvertes, la version intégrée pour travailler sur des documents précis.

Pourquoi utiliser NotebookLM en plus de Gemini ?

NotebookLM limite ses réponses aux sources que vous lui fournissez – directives, études ou dossiers de projet – et renvoie aux passages concernés. Les hallucinations s'en trouvent réduites, ce qui en fait un bon outil pour s'approprier un sujet, constituer une base de connaissances interne ou préparer des supports de formation. Gemini, plus généraliste, peut aussi puiser sur le web.

Mes données Workspace servent-elles à entraîner Gemini ?

Pour les clients Google Workspace, Google s'engage à ne pas utiliser les contenus de Gmail, Drive et des autres services pour entraîner des modèles en dehors de votre domaine sans autorisation. Les comptes personnels obéissent à d'autres règles. Dans tous les cas, le RGPD et vos règles internes priment ; nous passons ensemble en revue les réglages pertinents.

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 « Google Gemini pour les chercheurs » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 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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