Formation · IA générative · Recherche et sciences

IA générative pour les chercheurs

Une journée pratique et indépendante des éditeurs : comprendre les modèles de langage, leurs erreurs et réussir le déploiement en équipe.

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 IA générative 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.

L’IA générative est désormais présente dans la plupart des entreprises, mais les équipes manquent souvent d’une vision commune de ce que les modèles de langage savent réellement faire et de leurs limites. Dans cette formation indépendante des éditeurs, vous découvrez comment les grands modèles de langage produisent du texte, pourquoi ils hallucinent et comment un prompting soigné, un contexte pertinent et la vérification des sources permettent d’obtenir des résultats fiables. Plutôt que des promesses commerciales, vous utilisez des critères objectifs pour comparer les outils.

Le second axe porte sur la mise en pratique au quotidien. Vous identifiez des cas d’usage concrets dans votre métier, évaluez bénéfices, risques et effort, puis élaborez un plan de déploiement réaliste pour votre équipe. Au programme : des règles claires pour les données confidentielles, une bibliothèque de prompts partagée et des leviers pour favoriser l’adhésion et mesurer les résultats. Tout au long de la journée, vous travaillez sur des exemples issus de votre domaine et repartez avec une feuille de route directement exploitable.

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 savez expliquer simplement comment les modèles de langage génèrent du texte et pourquoi ils hallucinent.
  • Vous rédigez des prompts qui produisent de manière reproductible des résultats utiles et vérifiables.
  • Vous comparez les outils d’IA selon des critères clairs de protection des données, de fonctionnalités et de coût.
  • Vous identifiez et priorisez des cas d’usage concrets pour votre métier.
  • 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 Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage
  • Tokens, fenêtre de contexte et probabilités : ce qui se passe lors de la génération d’un texte
  • Connaissances issues de l’entraînement, recherche web et documents internes (RAG)
  • Texte, image, audio et code : ce que permettent aujourd’hui les modèles multimodaux
  • Évaluer avec réalisme leurs forces et faiblesses dans le travail de bureau
Module 2 Repérer les hallucinations et fiabiliser les résultats
  • Pourquoi les modèles produisent des erreurs plausibles et quand le risque augmente
  • Techniques de prompting : rôle, contexte, exemples, format de sortie et consignes par étapes
  • Exiger des sources, recouper les faits et instaurer un double contrôle
  • Découper les tâches pour que l’IA assiste sans décider à votre place
Module 3 Choisir ses outils en toute indépendance
  • Panorama des assistants conversationnels, de l’IA intégrée aux suites bureautiques et des outils spécialisés
  • Critères : traitement des données, lieu d’hébergement, administration, intégrations et modèle tarifaire
  • Licences entreprise, accès API et modèles open source hébergés en local
  • Construire une grille d’évaluation simple pour votre propre sélection
Module 4 Identifier les cas d’usage de votre métier
  • Recenser méthodiquement les tâches récurrentes de rédaction, de recherche et d’analyse
  • Évaluer bénéfice, risque et effort de mise en œuvre pour chaque cas
  • Distinguer les gains rapides des projets stratégiques
  • Constituer un backlog de cas d’usage priorisé pour l’équipe
Module 5 Déployer l’IA générative dans l’équipe
  • Règles d’usage : quelles données dans quel outil et qui valide les résultats
  • Créer et faire vivre une bibliothèque de prompts et de modèles partagés
  • Référents IA, formats de formation et échanges entre pairs pour ancrer les pratiques
  • Mesurer le succès : temps gagné, qualité et satisfaction des utilisateurs
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

Aucune connaissance technique n’est requise. Il est utile d’apporter des tâches typiques de votre quotidien que vous souhaitez faciliter grâce à l’IA. Une expérience du travail scientifique dans une discipline ; des notions de programmation sont utiles mais pas indispensables.

Prérequis techniques

Prévoyez un ordinateur portable avec un navigateur à jour et une connexion internet. Un compte gratuit auprès d’un assistant IA courant suffit ; vos licences d’entreprise sont les bienvenues.

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

La formation est-elle liée à un outil d’IA particulier ?

Non, elle est volontairement indépendante des éditeurs. Vous travaillez avec des assistants conversationnels répandus et apprenez des principes valables pour tous les grands modèles de langage. Vous pourrez ainsi appliquer vos acquis à l’outil validé dans votre entreprise et évaluer vous-même les nouvelles offres selon des critères objectifs, sans dépendre des arguments marketing.

Comment les données confidentielles sont-elles traitées pendant la formation ?

Les exercices s’appuient sur des exemples anonymisés ou fictifs issus de votre métier. Vous apprenez en parallèle quelles catégories de données peuvent être saisies dans quels outils, à quoi veiller concernant la sous-traitance et la réutilisation des données pour l’entraînement, et comment formaliser ces règles de façon claire pour votre équipe.

Repartons-nous avec des éléments concrets à mettre en œuvre ?

Oui. Vous repartez avec un backlog de cas d’usage priorisé, une grille d’évaluation des outils, des modèles de prompts testés et une première version de règles d’usage pour l’équipe. Ces supports sont conçus pour alimenter directement vos échanges internes avec la direction, la DSI et le délégué à la protection des données.

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 « IA générative 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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