Formation · Lovable · Recherche et sciences

Lovable pour les chercheurs

Créer des applications web par prompt : avec Lovable, de l’idée à une app React opérationnelle, avec Supabase, GitHub et déploiement.

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

« Lovable 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 Lovable de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Recherche et sciences – des bases aux workflows avancés.

Avec Lovable, vous créez des applications web en décrivant simplement ce dont vous avez besoin, sans aucune compétence en programmation. Cette formation s’adresse aux équipes métier – marketing, ventes, RH, opérations ou gestion de produit – qui veulent transformer une idée en application cliquable et fonctionnelle en quelques heures : une landing page de campagne, un outil interne de suivi des demandes, un portail client simple ou un prototype pour convaincre en interne.

La formation est résolument pratique. Vous travaillez sur votre propre petit projet et apprenez à formuler clairement vos besoins, à enregistrer les données en toute sécurité, à mettre en place des connexions utilisateurs et à publier le résultat. Le regard réaliste compte tout autant : quels projets mener sans l’appui de la DSI, quand associer l’informatique ou le délégué à la protection des données, et comment transmettre un prototype réussi à une équipe de développement. Vous utilisez ainsi Lovable efficacement, sans créer de shadow IT ni de risques de sécurité.

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 décrivez vos besoins de façon à ce que Lovable génère une application web exploitable.
  • Vous créez une landing page avec formulaire et la publiez en autonomie.
  • Vous construisez un outil interne avec connexion, stockage de données et rôles, sans coder.
  • Vous concevez des prototypes cliquables et les utilisez pour aligner les parties prenantes.
  • 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 De l’idée à la première version
  • Ce que Lovable sait faire et ce qui se passe en coulisses, expliqué simplement
  • Décomposer une idée en objectif, utilisateurs, pages et contenus
  • Rédiger un premier prompt et évaluer le résultat
  • Avancer par petites demandes précises plutôt que tout recommencer
Module 2 Landing pages et présence web
  • Pages de campagne ou d’événement avec un message clair et un appel à l’action
  • Intégrer images, textes et charte graphique
  • Formulaires de contact et d’inscription avec enregistrement des réponses
  • Vérifier l’affichage sur smartphone et ordinateur
Module 3 Outils internes et formulaires
  • Créer des écrans de saisie, des listes de suivi et des tableaux de bord simples
  • Stocker des données dans une base sans écrire de SQL
  • Mettre en place connexions et rôles : qui peut voir et modifier quoi
  • Repérer les erreurs courantes et les corriger grâce à l’historique
Module 4 Portails clients et prototypes
  • Portails simples pour clients ou partenaires avec espace protégé
  • Prototypes cliquables pour idées produit et présentations aux décideurs
  • Recueillir les retours et mettre en œuvre les itérations de façon ciblée
  • Transmettre un prototype bien documenté au développement ou à la DSI
Module 5 Publication, sécurité et règles du jeu
  • Publier l’application et la rendre accessible sur votre propre domaine
  • Données personnelles, RGPD et coordination avec la DSI et le DPO
  • Coûts, limites d’utilisation et effort réaliste
  • Savoir quand un projet doit passer entre les mains de développeurs
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

Une utilisation aisée du navigateur et des logiciels de bureautique courants suffit. Aucune connaissance en programmation n’est nécessaire. 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, un compte Lovable (une offre payante est conseillée pour un usage intensif) ainsi que des comptes gratuits GitHub et Supabase.

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

Le code généré par Lovable m’appartient-il ?

Oui. Il s’agit de code React et TypeScript standard que vous pouvez transférer dans votre propre dépôt grâce à la synchronisation GitHub. Vous pouvez ensuite le faire évoluer, le tester et le déployer sans dépendre de Lovable. Pendant la formation, nous vous montrons comment organiser cela dès le départ pour éviter tout enfermement propriétaire.

Lovable convient-il à des applications en production ?

Oui pour des prototypes, des MVP, des outils internes et des applications clients de taille raisonnable, à condition de vérifier sérieusement la sécurité et le modèle de données. La Row Level Security de Supabase, la gestion des secrets et la maintenabilité d’un code qui grossit demandent une vraie vigilance. Nous détaillons les contrôles utiles avant une mise en ligne.

Quelle différence avec Cursor ou Claude Code ?

Lovable est un générateur d’applications dans le navigateur, avec une pile imposée, un hébergement intégré et la connexion à Supabase : idéal pour démarrer vite. Cursor et Claude Code travaillent sur n’importe quelle base de code existante, quelle que soit la technologie. Beaucoup d’équipes combinent les deux : lancement dans Lovable, puis suite du développement dans l’éditeur via GitHub.

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 « Lovable 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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