Formation IA pour Doctorants & Chercheurs Universitaires

Les ateliers sont animés sur vos propres corpus d'articles, notes de recherche et chapitres de thèse.

Jour 1 (5 heures) : Revue de littérature, cartographie et problématisation

Module 1 : L'IA dans la démarche scientifique : cadre critique et déontologique

• Comprendre les mécanismes des LLMs appliqués au texte académique : potentiel réel, limites conceptuelles et pièges à éviter.
• Posture du chercheur augmenté : l'IA comme catalyseur d'analyse, l'esprit critique humain comme seul arbitre de la validité scientifique.
• Panorama des outils de pointe pour la recherche : Claude pour la lecture critique d'articles longs, Perplexity pour l'état de l'art, ChatGPT pour la reformulation.

Module 2 : Revue de littérature augmentée & analyse comparative d'articles

• Méthodologie d'extraction rapide des hypothèses, méthodologies, échantillons et conclusions d'un corpus d'articles.
• Comparaison croisée de plusieurs publications divergentes pour faire émerger les consensus et les controverses scientifiques.
• Construction de tableaux synthétiques de littérature pour étayer le cadre théorique de votre thèse.

Module 3 : Problématisation, argumentation et architecture de thèse

• Éprouver la robustesse de votre question de recherche et tester vos hypothèses face à des contre-arguments générés par l'IA.
• Structuration logique des chapitres de thèse et optimisation des transitions argumentatives.
• Découpage de problématiques complexes en sous-questions de recherche opérationnelles.

Jour 2 (5 heures) : Rédaction académique, assistant doctoral et intégrité scientifique

Module 4 : Rédaction scientifique, clarté académique et publication internationale

• Amélioration de la fluidité stylistique de vos manuscrits en français et en anglais académique sans dénaturer votre pensée.
• Rédaction percutante d'abstracts, de lettres d'accompagnement aux éditeurs (cover letters) et de résumés de vulgarisation.
• Réponses argumentées et courtoises aux remarques des relecteurs (reviewers) lors du processus de peer-review.

Module 5 : Conception de votre assistant de recherche doctoral personnalisé

• Création d'un espace de travail privé (Claude Project) alimenté par votre bibliographie fondamentale et vos notes de terrain.
• Paramétrage de consignes pour contraindre l'assistant à répondre uniquement à partir de vos sources documentaires avec citation des pages.
• Organisation d'un tableau de bord de suivi de thèse et capitalisation sur vos fiches de lecture.

Module 6 : Éthique académique, intégrité scientifique et prévention du plagiat

• Définition claire de la frontière entre assistance méthodologique légitime et fraude scientifique.
• Protocoles de vérification systématique de chaque citation, équation et donnée empirique.
• Bonnes pratiques de transparence et mentions d'usage des outils d'IA dans les remerciements ou la méthodologie.
• Détection des biais algorithmiques et protection de la confidentialité de vos données de recherche non encore publiées.