Rédiger un mémoire ou une thèse à l’ère de l’IAG : méthodes, limites et bonnes pratiques

L’intelligence artificielle s’est installée dans les processus de recherche académique sans que les universités aient eu le temps d’établir des règles claires. Des étudiants qui utilisent l’IA sans cadre, des directeurs de mémoire désorientés, des institutions qui naviguent à vue.

Cette formation donne un cadre rigoureux et concret : ce que l’IA peut faire pour votre recherche, ce qu’elle ne peut pas faire, et comment travailler avec elle de manière transparente, honnête et conforme aux exigences académiques.

Formatée par un doctorant en fin de parcours à l’Université Laval qui utilise ces outils au quotidien dans sa propre recherche. Ce n’est pas une présentation sur les risques de l’IA – c’est une méthode de travail testée, avec ses forces et ses limites réelles.

Étudiant·e·s de maîtrise et de doctorat dans les universités francophones
Jeunes chercheur·e·s en début de carrière académique
Directeurs et directrices de mémoire souhaitant comprendre les pratiques de leurs étudiants
Services universitaires de méthodologie et de soutien à la recherche
Universités souhaitant former une cohorte entière (offre institutionnelle disponible)

Semaine 1 – L’IA dans le processus de recherche
Tour d’horizon des outils : Claude, ChatGPT, Perplexity, Connected Papers, Consensus. Ce que chacun fait bien, ce qu’aucun ne remplace. Positionnement des universités francophones face à l’IA.

Semaine 2 – Structurer et rédiger avec l’IA
Utiliser l’IA pour problématiser, construire un plan, améliorer la clarté d’un texte existant. Garder sa voix d’auteur. Exercices sur des extraits réels de mémoires des participants.

Semaine 3 – Sources, citations et bibliographie
Combiner Zotero et l’IA. Vérifier les sources générées. Citer correctement une information trouvée avec l’aide de l’IA. Normes APA, Chicago, MLA.

Semaine 4 – Éthique, déclaration et politique d’usage
Comment déclarer l’usage de l’IA dans sa thèse. Rédiger sa propre charte d’usage. Politiques actuelles de l’ULaval, de l’UQAM et des universités africaines.

Livrable concret : une section réelle du mémoire ou de la thèse améliorée pendant la formation + une déclaration d’usage de l’IA prête à soumettre.