• IA générative, modèles de langage, moteurs de recherche augmentés et outils spécialisés IST.
• Différence entre recherche web, base scientifique, moteur IA et assistant documentaire.
• Ce que l’IA peut aider à faire : explorer, reformuler, synthétiser, comparer, extraire.
• Ce qu’elle ne garantit pas : exactitude bibliographique, actualité, exhaustivité, qualité scientifique.
• Enjeux : fiabilité, traçabilité, citations, biais de corpus, hallucinations.

• Clarifier son sujet et ses hypothèses de recherche.
• Élargir ou préciser un champ lexical.
• Identifier concepts, synonymes, termes associés, traductions, acronymes.
• Construire des requêtes pour moteurs classiques, bases spécialisées et outils IA.
• Identifier les types de sources pertinentes : articles, rapports, thèses, données, institutions, revues.
• Comparer les résultats obtenus selon les outils.

Atelier pratique
Construire une stratégie de recherche scientifique augmentée sur une thématique donnée.

• Panorama des usages : moteurs IA, assistants de recherche, outils de cartographie, outils de résumé et d’analyse.
• Utiliser des modèles généralistes avec méthode.
• Découvrir des services spécialisés orientés recherche scientifique.
• Comparer les résultats : qualité, sources citées, biais, fraîcheur, profondeur d’analyse.
• Choisir l’outil selon le besoin : exploration, vérification, synthèse, revue de littérature, analyse d’article.

• Résumer un article selon différents niveaux : résumé court, points clés, méthodologie, résultats, limites.
• Extraire les hypothèses, méthodes, données, conclusions et controverses.
• Comparer plusieurs articles.
• Identifier les apports, limites et zones d’incertitude.
• Reformuler pour différents publics : expert, décideur, étudiant, grand public.
• Vérifier les références et citations.

Atelier pratique
Analyser un article scientifique avec l’aide de l’IA et produire une fiche de lecture critique.

• Constituer un corpus limité et maîtrisé.
• Interroger un ensemble de documents.
• Repérer thèmes récurrents, auteurs, méthodes, résultats et lacunes.
• Produire une synthèse thématique.
• Identifier des pistes de veille ou de recherche complémentaire.
• Préparer une revue de littérature assistée, sans déléguer l’analyse scientifique.

Atelier pratique
Produire une synthèse à partir d’un mini-corpus scientifique.

• Nettoyer ou structurer un fichier simple.
• Comprendre des données issues d’un tableau.
• Identifier les tendances, regroupements ou anomalies.
• Produire une synthèse ou une recommandation.
• Transformer les résultats en livrable : note, tableau, plan, résumé exécutif.

• Vérifier les sources citées.
• Détecter les références inventées ou approximatives.
• Croiser avec les bases scientifiques fiables.
• Respecter les règles de citation et d’intégrité scientifique.
• Identifier ce qui relève de l’aide à l’analyse et ce qui doit rester une expertise humaine.
• Construire une checklist de vérification.

• Utiliser l’IA pour préparer et optimiser une recherche scientifique.
• Identifier les outils utiles selon les besoins IST.
• Analyser et synthétiser des articles avec méthode.
• Exploiter un corpus documentaire scientifique.
• Vérifier la fiabilité des sources, citations et résultats.
• Produire des livrables scientifiques ou documentaires fiables.

• Auto-évaluation dans le questionnaire de préparation
• Validation des concepts
• Exercices pratiques
• QCM
• Évaluation à chaud
• Évaluation à froid (6 mois)

Avant : FAD50 pour consolider l’usage professionnel des IA génératives.
Après : FAD51 pour approfondir la veille, FA141 pour travailler sur un corpus documentaire avec NotebookLM, FA118 pour renforcer les méthodes de vérification.