1- L'IA comme outil dans la recherche académique : découverte
Applications pratiques
Génération d'hypothèses et automatisation de tâches
Découverte des outils, les IA de la recherche : Perplexity, Scite, ResearchRabbit, NotebookLM, etc.
Fiabilité des modèles et problème de la "boîte noire" des algorithmes.
2- Enjeux éthiques liés à l'utilisation de l'IA
Principaux défis éthiques
Biais algorithmiques et discrimination
Intégrité scientifique, propriété intellectuelle et plagiat
Impact sociétal et futur de l’IA dans la recherche
Cadres éthiques existants
3- Pratiques responsables pour intégrer l’IA dans la recherche
Transparence et explicabilité des modèles.
Validation rigoureuse des résultats produits par IA.
Niveau à l'entrée en formation:
Information non communiquée
Niveau à l'entrée en formation obligatoire:
Non
Formation certifiante:
Non
Rythme de la formation:
Temps plein
Modalités d'entrée sortie:
Entrées / sorties à dates fixes
Langue utilisée lors de la formation:
Français