Outils d'IA en recherche documentaire – Contexte d'enseignement et d'apprentissage

Outils d’IA en recherche documentaire – Contexte d’enseignement et d’apprentissage Bibliothèque 2 décembre 2025 Sauf mention contraire, Outils d’IA en recherche documentaire –Contexte d’enseignement et d’apprentissage, par Bibliothèque de l’Université Laval est sous licence CC BY 4.0 •Portrait qualitatif des demandes sur les SIA à la FSS •Offre de service de la Bibliothèque sur l’IA •Formations documentaires : avant / après l’IA •Démonstration d’outils IAg pour la recherche documentaire Nous verrons : DEMANDES FSS ET OFFRE DE SERVICE EN BIBLIOTHÈQUE •Une adoption très variable selon les disciplines •Les outils les plus mentionnés •Enjeux fréquents rapportés par les professeurs •Utilisation dans l'enseignement Portrait qualitatif des demandes sur les SIA à la FSS Nous ne sommes pas des experts en IA… mais nous sommes : •Curieux : nous explorons les outils et leurs possibilités. •Actifs : nous testons, comparons et expérimentons. •Réflexifs : nous intégrons l’IA progressivement dans nos pratiques. •Pragmatiques : nous évaluons l’utilité réelle des outils pour les sciences sociales. Notre posture face à l’IA Nous suivons l’évolution rapide des outils d’IA, sans prétendre tout couvrir. Notre approche : •Surveiller les tendances pertinentes pour la recherche. •Identifier les outils fiables et utiles et développer une vision de l'accès. •Documenter les limites, biais et risques. •Conseiller avec transparence et prudence. Une veille réaliste et responsable Pourquoi en parler ? •Les étudiants utilisent déjà l’IA, souvent sans encadrement. •Nous intégrons maintenant l’IA dans : –nos formations régulières en recherche documentaire ; –formations à ChatGPT, Copilot, Consensus et Elicit ; –nos discussions sur l’intégrité, l’éthique et le métier d'étudiant.e.s. L’IA est dans le quotidien des étudiants Nous aidons les étudiants à : •reconnaître les bons et mauvais usages de l’IA ; •comprendre les opportunités (accélérer l’exploration, synthèse, classification) ; •anticiper les enjeux (hallucinations, biais, références inventées, confidentialité) ; •articuler les impacts éthiques, méthodologiques et environnementaux. Notre rôle : outiller les étudiants Les outils d’IA peuvent : •accélérer l’exploration d’un sujet ; •enrichir la recherche documentaire ; •offrir des méthodes complémentaires (et non substitutives). L’IA comme complément aux méthodes traditionnelles •Question posée en langage naturel –Comment chaque mot est-il interprété par l’outil ? Jusqu’où va sa capacité de lemmatisation et de sémantisation ? •Résultats obtenus sans savoir comment ils sont repêchés, ni pourquoi ils ont été retenus par les outils –Pourquoi ces résultats sont-ils repêchés parmi les centaines de milliers de références disponibles ? En formation : exemples de questions ouvertes pour susciter la réflexion •Documents en français ou plus anciens –Moins bien représentés : absence dans les réponses •La recherche de sources documentaires variées –Surtout des références sont des articles de revue et des chapitres de monographies : absence de données en accès fermé et de sources primaires, par exemple En formation : exemples de nuances et limitations à souligner DÉMONSTRATIONS Assistants de recherche Retrieval augmented generation (RAG) / Systèmes de génération enrichie d'information Abonnement UL Intégrés aux bases de données Utilisation gratuite (limitée) / payante ETC. Systèmes d’IA comprenant : •Un module de récupération d’information (recherche) dans un corpus défini •Un module de génération de texte (LLM) + Une réponse fondée sur des références réelles retrouvées de manière automatique Assistants de recherche Retrieval augmented generation (RAG) / Systèmes de génération enrichie d'information Elicit : Find Papers Elicit : Library Elicit : Library Elicit : Research Report Elicit : Research Report Asta : Report Asta : Report Google Scholar Labs Gratuit, pas de compte Utilisation gratuite (limitée) / payante Un mot sur les outils se basant sur les réseaux de citations •À partir d'un échantillon d'études pertinentes •Algorithmes de recherche en réseau •Certains ont une composante de recherche sémantique utilisant un grand modèle de langage Enjeux et bonnes pratiques partagés aux étudiants Utilisation optimale des assistants de recherche en recherche documentaire Bonnes pratiques •Recherches exploratoires et complémentaires •Exploiter la complémentarité des outils "traditionnels" et des outils intégrant l'IA •Ne pas tenir compte des résumés et rapports produits par les outils (sauf si expert du sujet) •Esprit critique et évaluation de la qualité de l'information trouvée •Sobriété numérique Enjeux •Recherche non exhaustive •Recherche non transparente et non reproductible •Sources de qualité variable •Résumés et rapports produits : Basée sur des études qui ne sont pas nécessairement les meilleures et les plus pertinentes Parfois basées seulement sur les résumés Pas de processus de réflexion et d'analyse humaine •Impact environnemental important Ressources sur l’IA de la Bibliothèque •Page Utiliser les outils d’intelligence artificielle (IA) en recherche documentaire •Formations de groupe, en personne ou en ligne (recherchez les termes Elicit, Consensus, IA) •Module Exploiter l’intelligence artificielle générative de la boîte à outils Construire ma réussite •Page sur l’intelligence artificielle du Bureau du droit d’auteur Crédits •Les logos sont la représentation graphique d'une marque déposée soumise au droit des marques. Ils sont reproduits dans cette présentation en vertu du principe de l’utilisation équitable. •Les captures d’écran des logiciels sont reproduites dans cette présentation en vertu de l’utilisation équitable. Pour citer ce document (style APA) Bibliothèque de l’Université Laval. (2025). Outils d’IA en recherche documentaire – Contexte d’enseignement et d’apprentissage [présentation]. Bibliothèque de l’Université Laval.CC BY 4.0 Pour collaborer à l’amélioration de ce document Écrivez : bibl.ulaval.ca