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L'IA au Service de la Recherche : Méthodes, Outils et Pratiques

Ce programme intensif de 8 semaines a été conçu spécifiquement pour les chercheurs, doctorants, post-doctorants et professionnels académiques qui souhaitent intégrer l'intelligence artificielle dans leurs pratiques de recherche. Dispensé en français par la Dr. Sophie Aubert (CNRS / ENS Paris), ce cours transforme votre manière de conduire une recherche scientifique rigoureuse. De la revue de littérature automatisée à l'analyse de corpus volumineux, en passant par la rédaction assistée et la visualisation de données, vous maîtriserez les outils et méthodologies IA les plus utilisés dans le monde académique international. À l'issue du programme, vous serez autonome pour accélérer vos travaux, améliorer la reproductibilité de vos expériences et produire des publications de niveau international.

Duration
8 semaines
Level
Intermediate
Students
198 enrolled
Schedule
Mercredis & Vendredis, 18h30–20h30 CET
DA
Dr. Sophie Aubert
Chercheuse en IA & Méthodologie de la Recherche, CNRS / ENS Paris
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Gratuit

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  • 8 semaines duration
  • Intermediate level
  • Max 30 students
  • Direct lecturer communication

Free to register · No payment required upfront

What You'll Learn

✓ Réduire de 60 % le temps consacré à la revue de littérature grâce aux outils IA
✓ Analyser des corpus de textes volumineux avec des méthodes NLP
✓ Traiter et visualiser des données quantitatives et qualitatives avec Python et R
✓ Utiliser l'IA pour améliorer la rédaction de vos articles et rapports scientifiques
✓ Garantir la reproductibilité et l'éthique de vos analyses assistées par IA
✓ Constituer un portfolio de projets de recherche IA présentable en comité

Course Syllabus

  • 1
    Semaine 1 : Introduction — pourquoi l'IA révolutionne la recherche académique
  • 2
    Semaine 2 : Revue de littérature automatisée — Semantic Scholar, Elicit, Consensus, Zotero AI
  • 3
    Semaine 3 : Analyse de textes et corpus avec le NLP — extraction d'entités, classification thématique
  • 4
    Semaine 4 : IA pour les données quantitatives — régression, clustering, anomalies avec Python/R
  • 5
    Semaine 5 : IA pour les données qualitatives — codage, entretiens, analyse sémantique
  • 6
    Semaine 6 : Rédaction scientifique assistée — reformulation, synthèse, détection de biais et plagiat
  • 7
    Semaine 7 : Visualisation de données et communication des résultats
  • 8
    Semaine 8 : Éthique, reproductibilité et projet final

Requirements

  • Niveau Master ou équivalent dans n'importe quelle discipline
  • Notions de base en statistiques (lecture de tableaux, moyenne, corrélation)
  • Aucune compétence en programmation requise — les outils no-code sont privilégiés

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