Formation · Vibe Coding · Recherche et sciences

Vibe Coding pour les chercheurs

Créer des logiciels en langage naturel : du prompt à l’application, itérations rapides, qualité, sécurité et passage du prototype à la production.

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

« Vibe Coding 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 Vibe Coding 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.

Grâce au vibe coding, les utilisateurs métier sans connaissances en programmation peuvent eux aussi créer leurs propres outils numériques. Vous décrivez en langage courant ce qu’une mini-application, un tableau de bord ou un formulaire doit faire, et des outils comme Lovable, Claude, ChatGPT Canvas ou Replit produisent une solution opérationnelle. Des aides concrètes pour votre quotidien voient ainsi le jour rapidement, sans attendre que la DSI dispose de capacités. Cette formation vous guide pas à pas et vous montre ce qui fait la différence.

Pendant la formation, vous construisez des applications issues de votre propre environnement : une vue d’ensemble d’indicateurs, un formulaire de saisie, un petit calculateur ou une automatisation de tâches récurrentes. Vous apprenez en parallèle à évaluer les risques avec lucidité. Quelles données peut-on confier à ces outils, qui exploite et maintient la solution, à quel moment faut-il associer la DSI ? Vous créez ainsi des solutions utiles, acceptées dans l’entreprise et durables dans le temps.

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 créez, sans savoir programmer, vos propres mini-applications, tableaux de bord et formulaires par le vibe coding.
  • Vous décrivez vos besoins assez clairement pour que les outils d’IA produisent des solutions exploitables.
  • Vous améliorez vos applications par étapes et en vérifiez l’exactitude.
  • Vous automatisez des tâches récurrentes simples dans votre environnement de travail.
  • 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 Comprendre le vibe coding côté métier
  • Ce qu’est le vibe coding et ce que vous pouvez réaliser sans savoir programmer
  • Tour d’horizon des outils : Lovable, Claude, ChatGPT Canvas, Replit et plateformes similaires
  • Repérer les bons candidats pour vos propres outils au quotidien
  • Des attentes réalistes : atouts, limites et pièges fréquents
Module 2 Décrire et construire sa mini-application
  • Formuler simplement objectif, utilisateurs, données saisies et résultat attendu
  • Générer une première version et la parcourir ensemble
  • Améliorer apparence, textes et parcours grâce à des retours ciblés
  • Sauvegarder les étapes et revenir à une version antérieure en cas de problème
Module 3 Tableaux de bord, formulaires et calculateurs
  • Transformer des données Excel ou CSV en tableau de bord interactif
  • Créer des formulaires de saisie avec champs obligatoires et contrôles de cohérence
  • Concevoir calculateurs et aides à la décision pour votre équipe
  • Vérifier l’exactitude des résultats avec des données de test et des sondages
Module 4 Automatiser les tâches répétitives
  • Identifier les tâches récurrentes qui se prêtent à l’automatisation
  • Créer des automatisations simples pour rapports, notifications ou classement de fichiers
  • Étudier la connexion aux outils existants via des interfaces autorisées
  • Documenter clairement les automatisations et les transmettre aux collègues

Jour 2

Module 5 Risques et concertation avec la DSI
  • Quelles données confier ou non aux outils d’IA : confidentialité et protection des données
  • Maîtriser droits d’accès, partages et liens publics
  • Éviter le shadow IT : clarifier exploitation, maintenance et responsabilité
  • Préparer la reprise par la DSI lorsqu’une solution grandit ou devient critique
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 le navigateur, la bureautique et les tableurs suffit. Une expérience du travail scientifique dans une discipline ; des notions de programmation sont utiles mais pas indispensables.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec un navigateur récent, Git et l’outil de développement IA de votre choix, par exemple un éditeur IA ou un agent de développement avec compte actif.

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.

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Berlin Demander
  • mar. 15 décembre 2026 – mer. 16 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 Stuttgart Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 En ligne Demander
  • jeu. 18 février 2027 – ven. 19 février 2027 Hanovre Demander

Questions fréquentes

Le vibe coding ne sert-il qu’aux prototypes rapides ?

Le vibe coding excelle pour les prototypes, les outils internes et les expérimentations. Avec les bonnes pratiques, à savoir spécifications claires, tests, revues et gestion de versions rigoureuse, les résultats peuvent aussi devenir des applications de production. La formation vous apprend à piloter cette transition et à reconnaître à temps quand une reconstruction est préférable.

Quels outils utilise-t-on pendant la formation ?

La formation est indépendante des éditeurs. Nous travaillons avec les grandes familles d’outils : éditeurs IA comme Cursor ou Windsurf, agents de développement comme Claude Code ou Codex, et générateurs d’applications dans le navigateur. Vous pouvez utiliser votre outil préféré, car les principes de spécification, d’itération, de qualité et de sécurité s’appliquent à tous.

Comment gérer les risques de sécurité du code généré ?

Le code généré présente souvent des faiblesses typiques : identifiants écrits en dur, validation des entrées absente, interfaces trop ouvertes. Vous apprenez à rechercher ces schémas, à intégrer les exigences de sécurité dès la spécification, à utiliser des analyses automatisées et à prévoir une validation humaine explicite avant chaque mise en production.

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 « Vibe Coding 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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