Réaliser son doctorat à l’heure de l’intelligence artificielle (IA) générative

This scientific communication examines the opportunities and challenges of generative AI in the context of doctoral research. As generative AI tools like ChatGPT become widely available, questions emerge regarding maintaining academic integrity. This presentation aims to provide working definitions of artificial intelligence, foundation models and generative AI based on key literature (Bommasani et al., 2022). Risks are described, including "hallucinations", that is information generated by language models that seems plausible but is factually false. Also noted are the risks of plagiarism, reproduction of biases and discrimination (Navigli et al., 2023), as well as overreliance on AI tools over personal effort and critical thinking (Eke, 2023). A "trainee method" is proposed to contextualize the need for human supervision of AI. Use cases demonstrate how tools like ChatGPT might assist understanding of academic papers or annotation of qualitative data (Gilardi et al., 2023). However, academic integrity stakeholders must establish codes of best practices for the ethical use of these emerging technologies (Russell Group, 2023), and researchers as well as students need adequate training.Cette communication scientifique examine les opportunités et les défis de l'intelligence artificielle (IA) générative dans le contexte de la recherche doctorale. Alors que des outils d'IA générative comme ChatGPT deviennent largement disponibles, des questions émergent quant au maintien de l'intégrité académique. Cette présentation vise à fournir des définitions opérationnelles de l'intelligence artificielle, des modèles de fondations et de l'IA générative sur la base de la littérature (Bommasani et al., 2022). Des risques sont décrits, notamment les « hallucinations », soit ces informations générées par les modèles de langage qui semblent plausibles mais qui sont factuellement fausses. On note aussi les risques de plagiat facilité, de reproduction de biais et de discriminations (Navigli et al., 2023) ainsi que de dépendance excessive envers les outils d'IA au détriment de l'effort personnel et de la pensée critique (Eke, 2023). Une "méthode du stagiaire" est proposée pour contextualiser le besoin de supervision humaine de l'IA. Des cas d'utilisation montrent comment des outils comme ChatGPT pourraient aider à la compréhension d’articles scientifiques ou à l'annotation de données qualitatives (Gilardi et al., 2023). Cependant, les parties prenantes de l'intégrité académique doivent établir un code de bonnes pratiques pour un usage éthique de ces technologies émergentes (Russell Group, 2023), et les chercheurs, comme les étudiants ont besoin de formations adéquates