Formation · Perplexity · Recherche et sciences

Perplexity pour les chercheurs

La recherche assistée par IA avec Perplexity : réponses sourcées, choix des sources, Spaces, Deep Research et vérification des faits.

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

« Perplexity pour les chercheurs » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Doctorantes et doctorants, Post-doctorants et ingénieurs de recherche et Enseignants-chercheurs et responsables d'équipe. Vous découvrez Perplexity non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Recherche et sciences.

Perplexity associe des modèles de langage à une recherche web en temps réel et fournit des réponses appuyées par des sources numérotées. L'outil se prête donc particulièrement aux tâches où l'actualité et la traçabilité comptent : veille marché et concurrence, recherche réglementaire et normative, évaluation de fournisseurs ou de partenaires, préparation de notes de décision. Pendant cette journée pratique, vous apprenez à formuler des questions de recherche précises, à orienter le choix des sources et à enchaîner les relances pour transformer une première réponse en résultat solide.

Vous travaillez avec les Spaces, qui regroupent les recherches sur un sujet, accueillent vos propres fichiers et fixent des consignes communes à l'équipe. Avec Deep Research, vous générez des rapports approfondis qui exploitent de nombreuses sources et les organisent de façon structurée. La qualité est au cœur de la formation : vous apprenez à évaluer une source, à recouper une affirmation et à repérer les erreurs typiques, comme une information périmée ou mal attribuée. Nous abordons aussi la protection des données et les licences en entreprise. Vous repartez avec une démarche de recherche réutilisable dans votre métier.

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 formulez des questions de recherche précises et orientez le choix des sources.
  • Vous évaluez les sources selon leur origine, leur fraîcheur et leur fiabilité, et remontez jusqu'à l'original.
  • Vous organisez vos recherches dans des Spaces en combinant sources web et documents internes.
  • Vous produisez avec Deep Research des rapports structurés et des aides à la décision.
  • 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 la recherche assistée par IA
  • Principe : modèle de langage, recherche web en direct et citations
  • Différences avec un moteur de recherche classique et un assistant conversationnel
  • Formuler une question précise : période, zone géographique, type de source
  • Relancer et approfondir plutôt qu'enchaîner des requêtes isolées
Module 2 Orienter et évaluer les sources
  • Restreindre les sources : web, littérature scientifique, fichiers internes
  • Cibler les sources primaires, sites officiels et publications spécialisées
  • Évaluer une source : origine, fraîcheur, intérêts en jeu
  • Remonter citations et chiffres jusqu'à la source d'origine
Module 3 Spaces et travail en équipe
  • Créer des Spaces par thème, projet ou demande client
  • Importer vos documents et les combiner avec des sources web
  • Définir des consignes pour des formats de restitution homogènes
  • Partager les recherches et les mettre en forme en pages ou rapports
Module 4 Deep Research et rapports structurés
  • Traiter des questions larges avec Deep Research
  • Produire panoramas de marché, comparatifs concurrentiels et dossiers thématiques
  • Restituer les résultats en tableaux, comparatifs et synthèses pour la direction
  • Identifier les limites d'une recherche approfondie et affiner les résultats
Module 5 Vérification des faits, données et méthode
  • Vérification systématique : contre-recherche et détection des contradictions
  • Erreurs typiques : informations périmées, mal attribuées ou inventées
  • Protection des données, licences entreprise et requêtes confidentielles
  • Démarche de recherche réutilisable et traçabilité des sources
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 de la recherche en ligne dans un cadre professionnel ; 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 Perplexity ; un accès Pro ou Enterprise est recommandé pour utiliser pleinement les Spaces avec fichiers et Deep Research.

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.

  • mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 30 novembre 2026 Augsbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • ven. 8 janvier 2027 En ligne Demander
  • ven. 15 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • lun. 25 janvier 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

En quoi Perplexity diffère-t-il de ChatGPT ou d'un moteur de recherche ?

Un moteur de recherche renvoie une liste de liens, et un assistant conversationnel répond souvent à partir de ses données d'entraînement. Perplexity interroge le web au moment de la question, synthétise les résultats et appuie chaque affirmation sur des sources. Il convient donc très bien aux recherches actuelles et vérifiables, même s'il reste à évaluer soi-même les sources.

Peut-on se fier aux sources citées par Perplexity ?

Les citations facilitent considérablement la vérification, sans la remplacer. Il arrive qu'une affirmation soit attribuée à une source qui ne dit pas exactement cela, ou qu'une page périmée soit utilisée. Pendant la formation, vous apprenez une méthode de vérification légère pour contrôler rapidement les affirmations critiques auprès de la source d'origine.

Perplexity convient-il aux recherches confidentielles en entreprise ?

Les offres Enterprise apportent des engagements supplémentaires sur l'usage des données et l'administration. Il reste déconseillé de saisir secrets d'affaires ou données personnelles dans une requête sans que votre politique interne l'autorise. Nous voyons comment formuler les requêtes pour protéger les informations sensibles tout en gardant une recherche pertinente.

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 « Perplexity 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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