Programme :

Appréhender les grands modèles de langage (LLM) :

- Présentation des fondements techniques des IA génératives (ChatGPT, Gemini, Claude…).
- Capacités, limites, et implications pour les usages professionnels et scientifiques.

Interagir avec l’IA – techniques de prompting

- Dialoguer efficacement avec l’IA pour affiner les réponses (approche conversationnelle) et utiliser des formulations types selon les objectifs visés (prompts structurés)
- S’initier à différents cadres logiques comme CRAFT ou Chain of Thought pour guider l’IA dans des tâches complexes.
- Adapter ses consignes à son domaine, créer des modèles de prompts réutilisables.

Recherche assistée par IA – Approches RAG et corpus personnalisés interrogeables

- Explorer l’approche RAG avec des outils comme Perplexity, Gemini ou ChatGPT pour interroger le web et enrichir les réponses avec des sources pertinentes.
- Apprendre à produire des synthèses et des rapports détaillés à partir de recherches en ligne, en comprenant les limites de ces dispositifs.
- S’initier à la création de corpus personnalisés avec NotebookLM : structurer une base de connaissance, interroger ses propres documents, appliquer une méthodologie efficace.

Enjeux juridiques et éthiques

- Responsabilité de l’utilisateur, biais, transparence, limites des IA.
- Introduction aux questions juridiques : droit d’auteur, RGPD, intégrité scientifique.

Outils spécialisés pour la recherche scientifique

- Découvrir des moteurs de recherche enrichis par l’IA (Semantic Scholar, Consensus) pour identifier rapidement des publications pertinentes.
- Explorer des outils de cartographie (Litmaps, Research Rabbit) pour visualiser les connexions entre articles et suivre une dynamique de recherche.
- Exploiter SciSpace et Elicit : recherche d’articles, aide à la lecture des PDF et redaction assistée par l’IA
- Utiliser Zotero pour centraliser références et documents, synchronizer avec des outils comme Research Rabbit ou SciSpace.