Ce cours offre une immersion dans le monde de la recherche assistée par l’intelligence artificielle. Les étudiants apprendront à sélectionner et à utiliser un large éventail d’outils d’IA pour collecter, analyser et interpréter des données. Ils développeront également une pensée critique leur permettant d’évaluer les avantages et les limites de ces outils dans différents domaines de recherche. Enfin, ils seront formés à la communication scientifique, en apprenant à présenter leurs résultats de manière claire et convaincante à l’aide de visualisations et de présentations interactives.

Temps présentiel : 12.5 heures

Charge de travail étudiant : 62.5 heures

Méthode(s) d'évaluation : Projets, Travaux pratiques contrôlés

Référence :
Ouvrages généraux sur l’IA et ses applications • Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. • Nilsson, N. J. (2010). The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements. Cambridge University Press. • Stone, P., et al. (2016). Artificial Intelligence and Life in 2030. One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel. Méthodologie de la recherche avec l’IA • Davenport, T. H., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). “How artificial intelligence will change the future of marketing”. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24-42. (Exemple d’application dans un domaine spécifique, mais les principes sont transposables) • Manyika, J., Chui, M., Miremadi, M., Bughin, J., George, K., Willmott, P., & Dewhurst, M. (2017). A future that works: Automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute. • Floridi, L. (2010). Information: A very short introduction. Oxford University Press. Outils d’IA pour la recherche. Pour la recherche d’informations et l’analyse de la littérature : o Semantic Scholar, ResearchGate, Google Scholar (Plateformes et moteurs de recherche académiques utilisant l’IA) o Connected Papers (Outil de visualisation des liens entre les publications scientifiques) o Elicit (Outil d’aide à la recherche bibliographique et à la synthèse d’articles) Intelligence artificielle et éthique de la recherche • Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. • O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown. • Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679. • Règlement (UE) 2024/1689 (Loi sur l'IA), https://www.google.com/url?sa=E&source=gmail&q=https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689 • La Charte éthique européenne d'utilisation de l'intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires et leur environnement (CEPEJ). https://www.coe.int/fr/web/cepej/cepej-european-ethical-charter-on-the-use-of-artificial-intelligence-ai-in-judicial-systems-and-their-environment