Titre de la partie : 'Utiliser l'IA générative dans ses recherches documentaires' : 30min. Compétence développée : Utiliser l'IA générative dans sa recherche documentaire. Résultats d'apprentissage visés : Identifier une source fiable. Identifier des biais dans des contenus générés par IA. Rédiger un prompt efficace. Citer son usage d'un outil d'IA générative.
Comme plus de 75% des étudiants de Nantes Université, vous avez probablement déjà utilisé des outils d'Intelligence Artificielle générative (IA générative) comme ChatGPT 1.
Mais savez-vous comment ils fonctionnent ? Quelles sont les limites de ces outils et les bonnes pratiques à développer ? 

Dans cette partie, découvrez-en plus sur les IA génératives pour les utiliser avec discernement et responsabilité pendant vos études.

1 Enquête 2025 sur les usages et perceptions de l'IA générative par les étudiants de Nantes Université
1. Le fonctionnement des IA Génératives
Cette vidéo présente le fonctionnement général de ces nouveaux outils et les enjeux qu'ils soulèvent.

2. Les biais des IA génératives
Les outils d'IA générative ne sont pas magiques. Ils ont plusieurs défauts. Selon vos besoins, d’autres outils seront donc plus adaptés et plus fiables. Cette vidéo résume les principales limites et faiblesses des modèles de langage (LLM). Attention, ces outils évoluent très vite, les failles évoquées ici pourraient donc rapidement devenir obsolètes.

Testez ces 2 jeux pour mieux comprendre les biais associés à l'IA :

3. L'impact environnemental des IA génératives

L'IA a de nombreux impacts sur l'environnement. La fabrication et le fonctionnement des infrastructures de l'IA nécessite de l'eau, de l’électricité et des métaux rares.

 

Zoom sur la consommation électrique : L'Agence internationale de l’énergie (AIE) prévoit « une multiplication par 10 de la consommation d’électricité du secteur de l’IA entre 2023 et 20262 ». 

Face à cette projection, il est important de prendre conscience de l’impact de nos usages des IA, afin de choisir une utilisation ciblée et raisonnée.

2 Pour une intelligence artificielle durable, Ministère de la transition écologique et Ministère de l’aménagement des territoires, 11 Février 2025
 
Pour limiter les impacts, garder en tête la règle des 3R : Remplacer, Réduire, Raffiner
La règle des 3R appliquée aux IA génératives - Remplacer - Réduire - Raffiner

L'usage de l'IA générative ne doit donc pas être automatique. N'hésitez pas à ré-interroger votre besoin et à étudier les alternatives, par exemple :

Besoin Alternatives aux IA générative
Relire un texte
ou document

Demandez à d'autres étudiants.
Avantage : création de liens, partage informel d'informations.
Corriger l'orthographe

Utilisez un correcteur orthographique.
Avantage : plus efficace, moins énergivore.
Faire une recherche

Utilisez un moteur de recherche ou Wikipédia pour une recherche généraliste ;
Utilisez les outils dédiés à la recherche documentaire (les documentalistes sont aussi disponibles pour vous aider).
Avantage : résultats de meilleur qualité (pertinence, diversité), voire gain de temps.
Illustrer une affiche,
un article ou
un espace numérique
de formation

Sélectionnez une image dans une banque d'images.
Avantage :  respect du droit d'auteur, image de meilleure qualité (car produite par des professionnels de l'image), voire gain de temps.

4. L’ingénierie du prompt
Un prompt, c’est une instruction que vous donnez à un outil d’IA générative afin de cadrer sa réponse. Le plus souvent, il vous faudra détailler votre demande en plusieurs étapes, au cours desquelles vous échangerez des informations avec l’outil afin qu’il adapte sa réponse à vos exigences.
Pour produire un prompt efficace, vous devez être précis et mentionner différents éléments. Il existe de nombreuses méthodes pour aider à rédiger un prompt, nous avons choisi de présenter la méthode CARP. C’est un acronyme pour : Contexte – Action – Rendu – Précisions.
  • Contexte : Précisez qui vous êtes, et votre contexte d’étude.
    Exemples : « Je suis un étudiant en L1 dans une Université française. » / « Pour un travail en groupe en [matière], ... »

  • Action : Décrivez les tâches précises à effectuer.
    Exemples : « Résume ce texte jusqu’à la page 33. / « Explique moi le concept de.... »

  • Rendu : Indiquez la structure et mise en forme attendue pour la réponse (tableau, liste à puces, nombre de parties, nombre de phrases ou mots maximum…).
    Précisez le ton (factuel, drôle, passionné...) et le niveau de langage attendu.
    Exemples : « Donne moi une réponse étape par étape. » / « Présente le résultat sous forme d’un tableau en 3 colonnes. » / « Tu utiliseras un ton sérieux en étant factuel et direct. »

  • Précisions : Ajoutez des éléments susceptibles d’aider l’outil à améliorer sa réponse (un document ou un rôle que l’outil peut prendre).
    Exemples : « Pars de mes notes du cours de [matière].» / « Rédige ces questions comme un enseignant de [matière]. »

Vous devrez peut-être reformuler vos questions pour les préciser et les améliorer au fur et à mesure. C’est tout à fait normal !


5. Mentionner ses usages des IA génératives
L'énoncé de principes institutionnels, qui encadre les usages des IA génératives à Nantes Université indique que "dans tous les travaux administratifs, pédagogiques et scientifiques (rapports, publications, ressources, évaluations...), l’utilisation méthodique, technique et matérielle des IAGen doivent être explicitement mentionnées. Cela inclut les textes, images ou vidéos générés en partie ou en totalité par ces outils. Cette transparence renforce la confiance et protège l’intégrité scientifique. Les enseignants, les chercheurs, les étudiants, les personnels administratifs et techniques doivent informer les parties prenantes (superviseurs, institutions, co-auteurs, partenaires socio-économiques) lorsque l'IA est utilisée. Cela participe d’une appréciation éclairée des documents et travaux produits, évitant tout malentendu sur la contribution humaine".
Si vos enseignants ont autorisé l'usage de l'IA dans une activité de cours, et que vous choisissez d'utiliser ces outils pour vous aider à reformuler un texte, produire une illustration, réaliser un exercice, etc. vous devrez le signaler.

6. IA générative et recherche documentaire
Les IA génératives calculent statistiquement des réponses en s’appuyant sur une énorme quantité de contenus, qui composent leur base de données d’entraînement. La qualité de leurs réponses dépend donc de la qualité des données qu’on leur a fournies au départ.
Le plus souvent, les concepteurs des IAG n’ont pas accès aux textes intégraux des articles scientifiques ou aux ouvrages publiés par des éditeurs spécialisés, évalués et relus par des scientifiques et des experts de l’édition. Les IAG traitent plutôt les résumés, les mots du titre, les mots-clés, pour vous proposer des conseils bibliographiques. 
Pour le moment, les principales IAG généralistes ne collectent pas les contenus les plus pointus et récents publiés dans les différentes disciplines. Les suggestions de références qu’elles vous feront sont donc nécessairement incomplètes. Elles peuvent vous offrir des pistes de départ, qui doivent ensuite impérativement être complétées par une recherche dans des bases de données scientifiques et/ou dédiées à votre discipline.
Avantages et points de vigilance sur les outils d’IA générative :
Avantages Points de vigilances
  • Ils sont pratiques pour chercher des mots-clés, pour obtenir une première explication générale sur un concept qu’on ne connaît pas ou que l’on comprend mal.

  • Ils présentent les choses de façon synthétique, ordonnées
    et personnalisées.
  • Le temps passé à vérifier le résultat peut être important si l'on est pas expert du sujet.

  • Le gain de temps perçu peut être illusoire par rapport au temps passé à vérifier la fiabilité des résultats.

  • Certains outils citent en partie leurs sources mais ne les hiérarchisent pas
    (exemple : un blog personnel côtoie un site institutionnel).

Des outils dédiés à la recherche documentaire et intégrant des fonctionnalités d'IA ont commencé à se développer récemment (exemples : Consensus, Elicit...). Ces plateformes spécialisées offrent des résultats de meilleure qualité que les outils d’IA générative généralistes.