Utiliser ChatGPT avec ses 1000 milliards de paramètres, c’est comme si on utilisait une fusée pour aller de la maison au supermarché.
Sommaire
Les IA génératives : de quoi parle-t-on ?
Les IA génératives (IAG) sont des outils qui produisent des contenus (images, textes, vidéos …) qui ressemblent à ceux créés par des êtres humains. Ces contenus textuels sont le résultat de probabilités calculées par les Large Language Models (LLMs ou Grands Modèles Linguistiques) à partir d’énormes quantités de données récoltées sur le web. Les IA génératives ne raisonnent pas, ne comprennent pas le contenu qu’elles analysent et produisent. Elles n’ont pas conscience de la vérité. Elles sont des machines de prédiction. Chaque requête faite à une IA mobilise des milliers de paramètres et nécessite des ressources d’énergie importantes. C’est pour cela que toute information produite par une IA doit être vérifiée.
Le règlement européen sur l’IA ou IA Act
Direction du numérique
À partir du 2 août 2026, les agents d’État doivent marquer clairement les contenus crées ou altérés par l’IA pour être en conformité avec l’IA Act
06.2026
Des définitions relatives aux domaines de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique qu’il est indispensable de bien comprendre pour pouvoir en appréhender les enjeux.
[Consulté : 09.2026]
Introduction aux IA Génératives, aussi bien à leur entrainement qu’à leur fonctionnement, notamment pour les agents conversationnels comme Chat GPT ou le Chat de Mistral.
04.2026
Cette formation explore l’impact de l’IA sur la recherche documentaire.
12.2025
Les IA spécialisées pour la recherche : outils et usages
Accessible à l’ensemble de la communauté universitaire, cet assistant permet d’effectuer des recherches dans le contenu de la Web of Science Core Collection, qui comprend plus de 22 000 revues scientifiques de qualité.
[Consulté : 09.2026]
Assistant de recherche basé sur l’intelligence artificielle, Consensus est conçu pour trouver rapidement des publications scientifiques en fournissant des réponses courtes et structurées.
[Consulté : 09.2026]
Quelles différences entre une IAG généraliste et une IA académique/universitaire* ? Cette vidéo courte sur la recherche documentaire avec IA montre les fonctionnalités plus avancées des IA académiques.
21.04.2026
Présentation à l’occasion de la demi-journée organisée par le réseau MATE MED (réseau local d’ingénieur.e.s SHS d’Aix/Marseille et Montpellier. Support de la présentation en ligne ici.
10.03.2026
* Une source savante est une publication rédigée par des experts, généralement des chercheurs, des professeurs ou des spécialistes, et destinée à un public universitaire ou professionnel. On trouve couramment ces sources dans des revues à comité de lecture, des ouvrages universitaires et des actes de conférence. (Source)
RAG : Concept clé pour la recherche profonde
Les IA académiques comme Consensus et Elicit utilisent la technologie de RAG (Retrieval Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération) pour interroger les bases de données fiables (ex. PubMed) au lieu des données d’entraînement inconnues.
Ces IA indiquent leurs références et peuvent même générer une revue de la littérature.
Mais attention ! Bien que moins fréquentes avec les RAG, les hallucinations sont toujours caractéristiques de toute IA — et elles sont de plus en plus fréquentes dans la littérature scientifique.
Il faut toujours vérifier l’authenticité de chaque référence et chaque synthèse générée par une IA.
Le taux des hallucinations dans la recherche scientifique augmente en flèche depuis 2024 (The Lancet, mai 2026).
Comment construire un bon prompt ?
Qu'est ce qu'un prompt ?
Un prompt est une instruction donnée à une IA pour obtenir une réponse. Il peut s'agir d'une question, d'une demande de rédaction ou d'analyse, ou d'une instruction pour une tâche plus complexe. La qualité de cette instruction (prompt) est décisive pour la pertinence et la précision de la réponse générée." (Source : Adaptée de La Promptothèque, Direction du Numérique)
Les prompts efficaces
- Utilisent du langage direct
- Décrivent un rôle, un contexte, un objectif, un ton, les limitations, et un format
- Sont itératifs ; dans un deuxième temps il faut réviser le prompt ou ajouter des clarifications en fonction de ce que l’IA propose comme résultat.
→ N’hésitez pas à donner des exemples à l’IA et même téléverser un document de référence (sans données personnelles ou sensibles) pour arriver au résultat voulu.
Pour aller plus loin :
- France Numérique propose un guide pour créer des prompts efficaces
- Voir aussi le Promptothèque de la Direction du Numérique, qui met a disposition des prompts classés par catégorie.
Quel outil pour quel usage ?
Ce panorama interactif des IA généralistes et IA spécialisées pour la recherche résument leurs données d’entraînement, niveau de sécurité et options gratuites/payantes.
06.2026
Ce comparatif offre des préconisations d’outils selon des catégories d’usage.
03.2026
Vidéo de vulgarisation sur les IA grand public les plus connues.
Attention : la confidentialité et la souveraineté de données sont à peine mentionnées.
21.06.2026
Est-ce que les IA généralistes sont utiles à toute étape du processus de recherche ? Suivez cette formation pour le savoir.
09.04.2026
Pour des recherches simples, privilégiez les moteurs de recherche. Formez-vous sur la différence entre une IA et un moteur de recherche.
08.12.2025
Avant d’utiliser l’IA : risques et limites
Les IA génératives nous font basculer dans la vraisemblance informationnelle au lieu de la vérité.
Les principaux risques liées à l’IA générative concernent : la fiabilité des informations, la transparence, les biais et inégalités, la sécurité et la confidentialité des données.
Fiabilité
Il faut impérativement vérifier toute information générée par une IA. Pourquoi ?
- Les IA génératives ont des hallucinations : elles peuvent présenter avec confiance des informations qui ont l’air « réelles » mais qui sont fausses ou déformées.
- Les hallucinations sont intrinsèques à toute IA.
- Les IA ne donnent pas toujours des références, et les références qu’elles donnent peuvent être inventées ou mal-représentées.
- Les données des IA génératives ne sont pas actualisées après la « date limite » des données sur lesquelles l’outil a été entraîné, sauf si l’IA en question tire une partie de ses informations en direct du web.
Transparence
Pourquoi compare-t-on souvent les IA à des boîtes noires ?
- On ne sait pas sur quels jeux ou bases de données les grands modèles linguistiques (LLM) ont été entraînés.
- Les algorithmes des intelligences artificielles sont inconnus : on ne sait pas pourquoi une source est donnée ou a de l’importance plutôt qu’une autre.
- Les recherches et les réponses données par les IA ne sont pas réplicables.
- Ce manque de transparence fait qu’il est difficile de repérer les biais et les informations erronées.
- La récolte massive de données textuelles par les fournisseurs d’IA enfreint parfois les lois de la propriété intellectuelle.
Biais et inégalités
- Les données d’entraînement des IA et le contenu généré par les IA ont des biais importants (sous-représentation de langues et de groupes marginaux, sur-représentation de contenu anglophone, etc.).
- Ces biais ont des impacts sur les populations visées dans des domaines aussi variés que ceux de la santé, de l’emploi et de la justice.
- L’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique propose des moyens d’agir pour combattre les inégalités sociales et environnementales liées à l’IA.
Sécurité et confidentialité des données
Vous avez déjà entendu parler du « Shadow AI » ?
Le shadow AI ou « IA fantôme/ IA de l’ombre » est le terme employé pour l’utilisation informelle d’une IA personnelle au travail sans supervision ou validation par le service d’informatique.
L’IA de l’ombre peut augmenter la productivité mais elle pose aussi de risques importants à la sécurité des données et de l’infrastructure numérique de son organisation, dont les fuites de données et les cyberattaques.
Posez-vous la question : « Est-ce que je pourrais publier les informations que je rentre dans une IA sur un site web public ? »
- Rappelez-vous que tout ce que vous transmettez à un système d’IA peut être collecté et traité par les fournisseurs des systèmes ou peut fuiter en cas de détournement du système.
- Ne rentrez jamais des données sensibles ou personnelles dans un IA générative, que ce soit dans la boîte de texte ou dans les documents téléversés à l’IA : vous risquez de violer le Règlement général sur la protection de données (RGPD).
- Ne fournissez pas à un outil d’IA générative des photos, des enregistrement s audios ou vidéos (ex. pour créer un compte-rendu) sans l’accord préalable des participant·es.
Ressources pour aller plus loin
Aline Bouchard, conservatrice des bibliothèques, propose régulièrement des ateliers de formation en distanciel, dont les supports de présentation sont mis à disposition.
[Consulté : 09.2026]
État des lieux de l’écosystème des revues académiques.
29.05.2026
Aperçu des impacts de l’IA sur différents aspects des métiers de la documentation et les archives, pages 20 à 35.
2025
Ressources pour les formateur·rices membres du réseau Ascodocpsy (Réservé aux adhérents).
07.2026
Revue de littérature des IA spécialisées (Scopus AI, WOS Research Assistant, Elicit, Consensus, Scispace…).
02.2026
Formation interactive présentant les risques scientifiques, les questions éthiques et les cadres réglementaires autour de l’IA.
09.2025
Plongées de 30–45 minutes dans des sujets au cœur des débats autour de l’IA.
[Consulté : 09.2026]
