Promesses et limites de l'IA pour les neurosciences, Nicolas P. Rougier

Les techniques récentes issues de l’intelligence artificielle, en particulier celles fondées sur l’apprentissage profond, transforment profondément le champ des neurosciences en facilitant l’exploitation du volume considérable de données généré par les nouveaux outils d’observation de l’activité cérébrale. En offrant des capacités de traitement inédites, elles rendent accessible l'analyse de données qui demeuraient jusqu’alors difficilement exploitables. Dans le même temps, les IA génératives (production de texte ou d’images) contribuent également à reconfigurer les pratiques scientifiques, pour le meilleur, mais aussi pour le pire.

Nicolas Rougier  est directeur de recherche Inria et travaille à l’Institut des Maladies Neurodégénératives à Bordeaux où il dirige l’équipe de neurosciences computationnelles. Il travaille en particulier sur la prise de décision, l’apprentissage et la mémoire en modélisant certaines des structures du cerveau qui sont impliquées. Il a par ailleurs de nombreuses activités de recherches et de médiations autour de la science ouverte, intègre et reproductible. 

(Més)usages des LLM pour la production scientifique, Ophélie Fraisier-Vannier

L’explosion de l’IA générative ces dernières années a impacté l’ensemble de la société, notamment via les nouvelles possibilités présentées par les outils de génération de texte et d’images dont ChatGPT est le représentant le plus connu. Le monde de la recherche n’est pas épargné par ce phénomène. 
Dans cette présentation, Ophélie Fraisier-Vannier parlera de la façon dont ces outils ont été mobilisés par les chercheurs, en se concentrant plus particulièrement sur ses usages dans les pratiques de recherche discutables autour de la publication et la donnée scientifique, et des questions que cela soulève sur le monde de la recherche dans son ensemble.

Ophélie Fraisier-Vannier  est maîtresse de conférences en informatique à l’université de Toulouse (IRIT), spécialisée en fouille de données. L'un de ses axes de recherche actuels porte sur la détection et l'analyse des pratiques de recherche discutables par fouille de textes et de graphes dans la littérature scientifique, telles que l'utilisation de phrases torturées ou la manipulation de citations.

L’intelligence artificielle comme assistant du chercheur : retour d’expérience, Clément Dussarps et Élodie Vaugier

Cette contribution s’intéresse aux outils d’intelligence artificielle générative (IAG) pour le chercheur en SHS : sur quelles tâches les IAG peuvent-elles l’assister ? Sont-elles satisfaisantes et permettent-elles réellement un gain de temps et d’efficacité ? Après avoir fait un retour d’expérience général sur les IAG pour accompagner le chercheur au quotidien, un focus sera apporté sur les IAG pour assister l’analyse de données quantitatives. Nous explorerons à la fois les intérêts et les limites, et proposerons des recommandations en termes de posture et de prompt engineering.

Clément Dussarps  est Maître de conférences en sciences de l’information et de la communication au sein de l’Université de Bordeaux et du laboratoire IMS CNRS UMR 5212 (et membre associé au laboratoire MICA UR 4426 de l’Université Bordeaux-Montaigne). Ses recherches portent sur les dispositifs de formation à distance, la médiatisation de l’apprentissage, la persévérance des apprenants à distance et les pratiques numériques pour l’enseignement et l’apprentissage.

Élodie Vaugier est ingénieure d’études au sein du programme de recherche PERSCOL (Université de Bordeaux, laboratoire IMS CNRS UMR 5218), qui étudie la persévérance scolaire en formation à distance. Depuis 2023, elle explore les usages des IA génératives pour l’apprentissage et la recherche, dans une approche à la fois expérimentale et critique. Elle s’est formée au prompt engineering et assure une veille régulière sur les évolutions des IA.