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Les IA génératives

Guide sur les ressources et stratégies pour utiliser ChatGPT et autres IA génératives à l'université

Recherche scientifique et langage informatique

Forces

ChatGPT peut :

  • proposer une méthodologie de recherche par étape et détailler chacune d'elles
  • faire une ébauche de plan de gestion de données et suggérer des pistes pour documenter vos données
  • proposer une liste de revues scientifiques où publier selon le sujet
  • suggérer le nom de personnes collaboratrices et organismes potentiels
  • générer des questionnaires et un texte de présentation
  • élaborer des courriels-type (pour soumettre son article à un éditeur, pour des demandes de collaborations, etc.)
  • aider à remplir des formulaires de demande de subvention

N.B. D'autres outils ayant recours à l'intelligence artificielle (tels que Consensus, Research Rabbit, Elicit, Quilbot, Paper Digest et ConnectedPapers) peuvent répondre, dans une certaine mesure, à des besoins spécifiques.

Faiblesses

Il n'existe pas de politiques uniformes de la part des comités éditoriaux de revues savantes quant à l'utilisation de l'intelligence artificielle générative. Il importe donc d'en tenir compte avant de soumettre un texte pour publication, voire avant de débuter le processus de recherche scientifique.

Nous ne listerons pas ici les faiblesses de ChatGPT pour la recherche, elles sont nombreuses, vues que la qualité, la fiabilité et la rigueur exigées pour un travail de recherche scientifique. Des enjeux éthiques et méthodologiques sont nombreux.

Source : Guide des bibliothèques UQAM "ChatGPT et intelligence artificielle" https://uqam-ca.libguides.com/ChatGPT_et_IA/Forces_faiblesses

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Des outils tels que ResearchRabbit ou Semantic Scholar peuvent aider à repérer des articles académiques en montrant les liens de collaborations ou de citations des articles.

Forces

ChatGPT peut :

  • proposer des morceaux de code basés sur des descriptions de fonctionnalités ou des solutions à des problèmes spécifiques
  • suggérer des causes potentielles et des solutions pour des erreurs de code
  • fournir des conseils généraux sur l'amélioration de la lisibilité et de l'efficacité du code
  • expliquer des concepts de programmation et proposer des ressources pour l'apprentissage de nouveaux langages ou applications
  • générer des commentaires descriptifs pour rendre le code plus compréhensible, aidant ainsi à la maintenance et à la collaboration
  • traduire un extrait de code d'un langage de programmation à un autre

Faiblesses

  • interpréter incorrectement des requêtes complexes ou très spécifiques, conduisant à des suggestions de code inappropriées
  • renommer de manière incohérente les variables au cours de l'élaboration du code, ce qui peut entraîner des erreurs et de la confusion
  • manquer de contexte, rendant les suggestions potentiellement non optimales ou même inapplicables
  • être dépassé par les dernières technologies ou mises à jour de langages/applications, ce qui peut limiter son efficacité dans des environnements de développement de pointe
  • nécessiter une vérification de sécurité rigoureuse, car les morceaux de code générés doivent être soigneusement examinés pour éviter les vulnérabilités de sécurité
  • favoriser la dépendance, car une utilisation excessive peut entraver le développement des compétences fondamentales des programmeurs

Source : Guide des Bibliothèques UQAM "ChatGPT et intelligence artificielle" https://uqam-ca.libguides.com/ChatGPT_et_IA/Forces_faiblesses

IA et recherche de références académiques