Ressource gratuite · Kit Word + Excel
Kit IA Chercheurs : 24 prompts pour progresser en 4 niveaux
Les meilleurs cas d’usage de la recherche, de l’état de l’art à la valorisation, avec leurs prompts prêts à copier et sept outils Excel. Une progression pas à pas, sans rien céder sur la rigueur scientifique ni sur la traçabilité des sources.
Le kit IA Chercheurs, en bref
- Ce que c’est
- Un kit de montée en compétence autonome pour les équipes de recherche : 24 cas d’usage, chacun avec son prompt, organisés en quatre niveaux de maîtrise, et un classeur de sept outils.
- Pour qui
- Chercheurs, ingénieurs de recherche et doctorants, équipes R&D des organismes de recherche, des agences et des grands groupes industriels, équipes de valorisation et de transfert (SATT), et les responsables d’équipe qui veulent l’animer collectivement.
- Format
- Document Word de 74 pages : mode d’emploi, fondamentaux, cadre d’usage, 24 fiches, 4 défis de passage, 4 dossiers d’actualité, une partie pour animer le kit en équipe, 6 annexes. Classeur Excel de 7 onglets.
- Ce qu’il contient
- Prompts à copier et prompts de relance, instructions de six assistants, missions de six agents et leurs garde-fous, protocole de vérification d’une référence en cinq étapes, journal d’usage de l’IA pour la déclaration de transparence, les trois feux pour les données non publiées et les travaux avant brevet, registre des références, plan de veille, grille de relecture avant soumission.
- Outils
- Copilot Chat et Microsoft 365 Copilot (souvent appelé « Copilot Premium »), ChatGPT, Claude, Gemini et Mistral, dans leurs versions entreprise, l’assistant interne de votre organisation, et des repères sur les outils spécialisés de recherche bibliographique.
- Sur quoi il s’appuie
- Les lignes directrices européennes sur l’usage responsable de l’IA générative en recherche, les enquêtes Wiley, Elsevier et Nature sur les chercheurs et l’IA, les politiques des éditeurs et des financeurs, l’AI Act, et les formations IA animées avec des équipes de recherche.
- Prix
- Gratuit, contre une adresse email professionnelle. Aucun email non sollicité.
- Mise à jour
- Version 1 du 31 octobre 2026.
- Ce que ça ne remplace pas
- Les règles d’intégrité scientifique de votre organisation, les consignes de vos revues et financeurs, ni la pratique accompagnée sur vos propres sujets.
- Aller plus loin
- Formation IA pour les équipes de recherche, kit IA de l’innovateur, kit IA responsable.
Les chercheurs ont été parmi les premiers à essayer l’IA générative, souvent seuls et avec prudence, parce que leur métier repose sur la preuve. Beaucoup s’en servent pour reformuler un résumé ou traduire un paragraphe, peu pour structurer un état de l’art, challenger un protocole ou installer une veille fiable. Ce qui manque n’est pas l’envie, c’est une méthode qui protège la rigueur : vérifier chaque référence, distinguer le fait de la suggestion, savoir ce qu’on n’a pas le droit de confier à l’outil.
Cette page présente ce que les enquêtes récentes disent des chercheurs et de l’IA, la progression en quatre niveaux que nous utilisons en formation, les 24 cas d’usage retenus et un exemple de fiche. Le kit complet, au format Word avec son classeur Excel, se télécharge gratuitement en bas de page.
1. Les chercheurs et l’IA : ce que montrent les enquêtes récentes
Les grandes enquêtes menées auprès des chercheurs, notamment par Wiley, Elsevier et la revue Nature en 2025, convergent : l’usage de l’IA générative progresse vite dans toutes les disciplines, mais la confiance reste limitée et les chercheurs demandent des règles claires, en particulier sur la déclaration d’usage et sur la fiabilité des références. Les chiffres précis et leurs sources figurent dans le kit.
Côté institutions, la Commission européenne a mis à jour en 2026 ses lignes directrices sur l’usage responsable de l’IA générative en recherche. Elles rappellent que le chercheur reste responsable de ce qu’il publie, qu’il doit déclarer un usage substantiel de l’IA, ne pas confier à un outil externe des travaux non publiés ou des manuscrits reçus en relecture, et se méfier des instructions cachées destinées aux IA dans des documents.
Trois conséquences pour une équipe de recherche : apprendre sur ses propres sujets plutôt que sur des exemples génériques ; faire de la vérification des références un réflexe, parce qu’une référence inventée est le premier risque du métier ; et tenir dès le départ un journal d’usage, qui rend la déclaration de transparence facile au moment de publier.
2. Quatre niveaux, de gagner du temps à déléguer
Les ressources sur l’IA pour les chercheurs sont presque toutes des listes d’outils ou de prompts, sans ordre de progression ni méthode de vérification. Le kit organise les cas d’usage en quatre niveaux, chacun avec ce qu’il apprend et un défi de passage qui vérifie que la marche est franchie.
| Niveau | Ce que vous faites | Ce que vous apprenez | Exemple de fiche |
|---|---|---|---|
| 1. Gagner du temps | Des prompts courts, sans donnée sensible, un résultat en cinq minutes. | Formuler une demande en quatre briques, exiger « inconnu » plutôt qu’une invention. | Construire une équation de recherche bibliographique |
| 2. Structurer | Des prompts complets, sur vos articles, vos protocoles, vos jeux de données. | Séparer fait, inférence et suggestion ; contrôler chaque référence citée. | Cartographier les équipes et travaux proches |
| 3. Personnaliser et fiabiliser | Des assistants permanents sur votre corpus : Projet, Gem, agent Copilot. | Ranger le contexte une fois pour toutes, donner à l’IA vos sources et vos règles. | Assistant d’état de l’art sur votre corpus |
| 4. Déléguer | Des agents planifiés, la recherche approfondie, l’analyse reproductible. | Confier une veille ou une analyse, fixer les garde-fous, relire les sorties. | Agent de veille publications et brevets |
Le niveau 3 est celui que la plupart des équipes sautent, pour passer directement de l’usage ponctuel aux agents. C’est pourtant lui qui rend l’IA fiable : un assistant qui ne travaille que sur votre corpus, avec la consigne de citer la page et d’écrire « inconnu », invente beaucoup moins qu’un assistant généraliste.
3. Les 24 cas d’usage, famille par famille
Chaque ligne suit une famille de situations, chaque colonne un niveau. On progresse en colonne ; on pioche en ligne, selon le travail de la semaine. Chaque niveau couvre tout le métier : pas besoin d’attendre la fin du kit pour traiter les vrais sujets.
Le détail de chaque cas suit : la situation, le gain réaliste, le point à vérifier avant d’utiliser le résultat et ce que vous obtenez. Le prompt complet, ou les instructions de l’assistant et la mission de l’agent, est dans le kit.
Gagner du temps
Construire une équation de recherche bibliographique
- Vous démarrez sur un sujet voisin du vôtre, ou vous devez mettre à jour un état de l’art. Vous connaissez les notions, mais pas forcément tous les synonymes, les termes contrôlés (MeSH, thésaurus) ni la syntaxe de chaque base. Résultat : vous ratez des articles ou vous en récupérez des milliers sans intérêt.
- Gain : 15 à 30 minutes sur la construction d’une équation, davantage si vous changez de discipline.
- À vérifier : Les descripteurs de thésaurus proposés existent bien dans la base (vérifiez dans l’outil de recherche de la base).
Livrable : Une équation booléenne commentée, déclinée pour deux bases, avec les concepts, leurs synonymes et les termes à exclure, prête à tester.
Résumer un article pour décider de le lire
- Votre veille vous apporte chaque semaine plus d’articles que vous ne pouvez en lire. Le résumé de l’auteur est souvent trop vendeur ou trop dense pour décider vite. Vous voulez savoir en deux minutes si l’article mérite une lecture complète.
- Gain : 5 à 10 minutes par article trié, soit une à deux heures par semaine sur une veille soutenue.
- À vérifier : Le chiffre clé figure bien dans l’article, avec la même unité et le même sens.
Livrable : Une fiche de tri d’une demi-page : question, méthode, résultat principal, limites signalées par les auteurs, et un avis argumenté sur l’intérêt pour votre sujet.
Générer des hypothèses alternatives
- Vous avez une hypothèse de travail, et vous risquez de ne voir que les données qui la confirment. Avant de lancer une expérience ou d’interpréter un résultat, vous voulez vous forcer à envisager d’autres explications, comme le ferait un collègue critique.
- Gain : 20 à 30 minutes de remue-méninges, et surtout des pistes que vous n’auriez peut-être pas envisagées seul.
- À vérifier : Chaque explication est physiquement ou biologiquement plausible dans votre domaine.
Livrable : Une liste de 5 à 8 explications alternatives classées par type (artefact, biais, confusion, mécanisme concurrent), avec pour chacune une observation qui permettrait de la départager.
Expliquer un résultat statistique clairement
- Vous devez expliquer un intervalle de confiance, une valeur p, un rapport de cotes ou un modèle mixte à un collègue d’une autre discipline, à un doctorant ou à un comité. Ou vous lisez un article dont la statistique vous est moins familière.
- Gain : 10 à 20 minutes par explication, et moins d’allers-retours avec votre public.
- À vérifier : La définition de la valeur p ou de l’intervalle est correcte (pas de « probabilité que l’hypothèse soit vraie »).
Livrable : Une explication en langage clair, avec ce que le résultat permet de dire, ce qu’il ne permet pas de dire, et les erreurs d’interprétation les plus fréquentes.
Améliorer un résumé (abstract)
- Votre résumé dépasse la limite de mots, mélange contexte et résultats, ou n’annonce pas clairement l’apport. C’est pourtant la partie la plus lue de l’article, celle sur laquelle l’éditeur et les lecteurs décident.
- Gain : 20 à 40 minutes par résumé, davantage si vous écrivez dans une langue qui n’est pas la vôtre.
- À vérifier : Aucun chiffre ni aucune affirmation n’a été ajouté ou modifié.
Livrable : Une version révisée qui respecte la structure et la longueur demandées, avec la liste des changements et les points à trancher par vous.
Vulgariser un résultat en trois niveaux
- Un résultat publié doit être présenté à la direction, au service communication, à un partenaire industriel ou au grand public. Vous savez l’expliquer à des pairs, mais il faut trouver les mots justes pour chaque public, sans trahir la science.
- Gain : 30 à 45 minutes pour les trois versions, puis moins d’allers-retours avec le service communication.
- À vérifier : Aucune version ne promet une application, un délai ou un bénéfice que l’article ne démontre pas.
Livrable : Trois versions du même résultat (grand public, décideur, spécialiste d’une autre discipline), chacune avec son message clé et ses limites.
Structurer
Tableau comparatif sourcé d’un lot d’articles
- Vous avez sélectionné 5 à 15 articles sur une question. Pour écrire votre état de l’art, vous avez besoin de les comparer : méthodes, populations, résultats, limites. Le faire à la main prend une journée, et les tableaux d’extraction sont exactement le type de tâche où l’IA aide, à condition de pouvoir vérifier chaque case.
- Gain : Une demi-journée à une journée sur un lot de 10 à 15 articles, selon le niveau de contrôle.
- À vérifier : Contrôlez au moins 20 % des cases contre les articles, en priorité les résultats chiffrés et les tailles d’échantillon.
Livrable : Un tableau d’extraction homogène, chaque case renvoyant à la page ou à la section de l’article, avec les cases vides marquées « inconnu » et une synthèse distinguant faits et inférences.
Cartographier les équipes et travaux proches
- Vous préparez un projet collaboratif, un dépôt de financement ou une stratégie de valorisation. Vous devez savoir qui travaille sur quoi : équipes académiques, laboratoires industriels, déposants de brevets. L’information existe, mais elle est éparpillée entre publications, sites d’équipes et bases de brevets.
- Gain : Une demi-journée à une journée sur une première cartographie, à compléter par les bases spécialisées.
- À vérifier : Chaque DOI et chaque numéro de brevet existent et correspondent bien à l’acteur cité (Espacenet, Google Patents, doi.org).
Livrable : Une cartographie des acteurs (équipes, organismes, entreprises) avec leurs travaux représentatifs, chaque entrée appuyée sur une source vérifiable, et la liste de ce qui reste à confirmer.
Challenger un protocole (variables, biais, contrôles)
- Votre protocole est écrit. Avant de le soumettre au comité d’éthique, au financeur ou de lancer les manipulations, vous voulez une relecture critique : variables mal définies, biais non maîtrisés, contrôles manquants, puissance statistique. Un collègue disponible serait idéal, mais il n’a pas toujours le temps.
- Gain : 1 à 2 heures de relecture critique, et des allers-retours évités avec le comité ou le financeur.
- À vérifier : Les remarques s’appuient bien sur votre texte, et non sur un protocole « type » imaginé.
Livrable : Une relecture structurée par catégorie de risque, avec pour chaque point la section concernée, la gravité et une correction proposée, plus les questions auxquelles le protocole ne répond pas.
Explorer un jeu de données et repérer les anomalies
- Vous recevez un fichier de données (export d’instrument, base de cohorte, résultats d’enquête). Avant toute analyse, il faut le comprendre : variables, types, valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, incohérences entre colonnes. C’est fastidieux et c’est là que naissent beaucoup d’erreurs.
- Gain : 1 à 3 heures sur un premier nettoyage, selon la taille et l’état du fichier.
- À vérifier : Relancez vous-même deux ou trois des constats (nombre de valeurs manquantes, doublons) dans votre outil habituel.
Livrable : Un rapport d’exploration : description de chaque variable, valeurs manquantes, anomalies repérées avec les lignes concernées, et une liste de questions à poser à la personne qui a produit les données.
Préparer la réponse aux relecteurs
- Vous avez reçu les rapports des relecteurs sur VOTRE manuscrit : une dizaine de remarques, certaines justes, d’autres discutables, parfois contradictoires. Il faut tout traiter, répondre poliment et précisément, et suivre les modifications dans le texte.
- Gain : 2 à 4 heures sur l’organisation et la rédaction des réponses, hors nouvelles analyses.
- À vérifier : Chaque remarque des relecteurs a été traitée, aucune n’a été fusionnée ou oubliée.
Livrable : Un tableau de suivi remarque par remarque, une proposition de réponse pour chacune, et la liste des modifications à faire dans le manuscrit, que vous complétez et validez.
Monter un dossier d’appel à projets (ANR, Horizon Europe)
- Un appel à projets correspond à vos travaux. Le texte de l’appel fait 30 pages, le formulaire impose une structure précise, des critères d’évaluation pondérés et des limites de pages. Vous devez vérifier l’adéquation, bâtir le plan et ne rien oublier.
- Gain : Une demi-journée à une journée sur l’analyse de l’appel et le plan, selon la longueur des textes.
- À vérifier : La date limite, l’éligibilité et les limites de pages sont vérifiées sur le site officiel du financeur (les textes changent d’une édition à l’autre).
Livrable : Une analyse d’adéquation de votre idée à l’appel, un plan du dossier calé sur les critères d’évaluation, et une liste de contrôle des pièces et contraintes, chaque élément renvoyant au texte de l’appel.
Personnaliser et fiabiliser
Assistant d’état de l’art sur votre corpus
- Votre équipe a constitué une bibliothèque de référence sur son sujet (50 à 200 articles). Chaque nouveau doctorant ou post-doctorant doit se l’approprier, et chacun pose les mêmes questions. Vous voulez un assistant qui réponde à partir de ce corpus, et seulement de lui, avec renvoi aux articles.
- Gain : Plusieurs heures par nouvel arrivant sur l’appropriation de la littérature, et des réponses plus rapides aux questions récurrentes.
- À vérifier : Test d’entrée : posez une question hors corpus et vérifiez que l’assistant répond qu’il ne peut pas répondre.
Livrable : Un assistant qui répond aux questions sur l’état de l’art de l’équipe en citant les articles du corpus (auteur, année, section), qui signale les questions hors corpus et qui ne complète jamais avec des références externes non vérifiées.
Assistant de lecture de brevets (revendications)
- Brevets de concurrents, de partenaires potentiels, documents cités dans un rapport de recherche : les chercheurs doivent de plus en plus lire des brevets. Le langage des revendications est déroutant, la portée dépend de chaque mot, et la distinction entre revendications indépendantes et dépendantes n’est pas intuitive.
- Gain : 30 minutes à 1 heure par brevet sur la compréhension des revendications.
- À vérifier : Les revendications sont citées mot pour mot (comparez avec le texte publié sur Espacenet ou Google Patents).
Livrable : Un assistant qui décompose les revendications d’un brevet publié en éléments, explique la portée de chaque revendication en langage clair, et relie chaque élément à la description, sans jamais conclure sur la contrefaçon ou la validité.
Assistant méthodologique avec votre plan d’analyse
- Votre projet dispose d’un protocole et d’un plan d’analyse statistique validés, parfois pré-enregistrés. Pendant des mois, l’équipe se pose des questions : peut-on ajouter cette variable ? Que faire des données manquantes ? Cette analyse est-elle prévue ou exploratoire ? Il faut garder la cohérence avec ce qui a été décidé.
- Gain : Des décisions plus rapides et plus cohérentes au fil du projet, et un historique des déviations plus complet.
- À vérifier : Les documents chargés sont bien les dernières versions validées (numéro et date dans les instructions).
Livrable : Un assistant qui connaît votre protocole et votre plan d’analyse, répond en s’y référant, et signale clairement tout écart entre une demande et ce qui a été prévu (analyse confirmatoire ou exploratoire, déviation à documenter).
Analyse avec exécution de code
- Vous voulez aller plus loin que l’exploration : produire des statistiques descriptives, des graphiques, tester un modèle simple, sur des données anonymisées. Les outils conversationnels savent désormais exécuter du code Python. Encore faut-il que l’analyse soit traçable et que vous puissiez la refaire sans l’IA.
- Gain : 1 à 3 heures sur une analyse descriptive ou un modèle simple, selon votre aisance en programmation.
- À vérifier : Relancez le script final dans votre propre environnement (R, Python, logiciel du laboratoire) et retrouvez les mêmes résultats.
Livrable : Un assistant d’analyse qui travaille toujours en montrant son code, annonce ses hypothèses avant de calculer, vérifie les conditions d’application des tests, et vous livre un script réutilisable avec les résultats.
Assistant aux normes de la revue ciblée
- Chaque revue a ses consignes : longueur, structure, style des références, déclarations obligatoires (financement, conflits d’intérêts, disponibilité des données, usage de l’IA), formats des figures. Un manuscrit refusé pour non-conformité fait perdre des semaines.
- Gain : 1 à 2 heures par soumission sur la mise aux normes, et moins de retours techniques de la revue.
- À vérifier : Les consignes chargées sont à jour (comparez la date avec la page en ligne de la revue).
Livrable : Un assistant qui connaît les consignes aux auteurs de votre revue cible et vérifie votre manuscrit section par section, en signalant chaque écart avec la règle correspondante.
Fiche technologie pour la SATT ou le service de valorisation
- Une technologie issue du laboratoire est protégée (brevet déposé) ou publiée, et la SATT ou le service de valorisation doit la présenter à des industriels. Il faut une fiche d’une ou deux pages : problème résolu, avantages, maturité, applications, propriété intellectuelle. Les chercheurs décrivent souvent la science, les industriels attendent un bénéfice.
- Gain : Une à deux heures par fiche sur la première version, avec des fiches plus homogènes d’une technologie à l’autre.
- À vérifier : Chaque avantage annoncé est appuyé sur un résultat publié ou protégé, avec sa source.
Livrable : Un assistant qui produit des fiches technologie homogènes, au format de votre structure, à partir de documents publics ou déjà protégés, avec un niveau de maturité justifié et sans aucune promesse non étayée.
Déléguer
Revue de littérature guidée, références contrôlées
- Vous devez produire une revue de littérature substantielle (chapitre de thèse, rapport d’expertise, introduction d’un projet). La recherche approfondie des assistants peut parcourir des dizaines de sources en quelques minutes. Mais un rapport de 20 pages bien écrit peut contenir des références inexactes ou des citations détournées, invisibles à la première lecture.
- Gain : Plusieurs jours de recherche et de première synthèse, mais prévoyez une à deux journées de vérification pour un rapport complet.
- À vérifier : Appliquez le protocole de l’annexe 3 à toutes les références que vous conservez, à commencer par les dix affirmations structurantes.
Livrable : Un rapport de recherche approfondie structuré selon votre plan, accompagné d’un tableau de toutes les références avec DOI et statut de vérification, et d’une liste des affirmations à contrôler en priorité.
Agent de veille publications et brevets
- Vous suivez un sujet précis, des équipes concurrentes et quelques familles de brevets. Les alertes des bases bibliographiques et des offices de brevets arrivent en vrac, et vous n’avez pas le temps de tout trier. Vous voulez un digest hebdomadaire trié et sourcé.
- Gain : 1 à 3 heures par semaine de tri des alertes, selon le volume.
- À vérifier : Pendant les deux premières semaines, comparez la note avec les alertes brutes : rien d’important n’est oublié ?
Livrable : Un agent planifié qui produit chaque semaine une note de veille de deux pages : nouvelles publications et nouveaux brevets publiés, classés par intérêt, chacun avec son lien et une phrase sur ce qui change.
Préparer le plan de gestion des données (PGD)
- La plupart des financeurs (ANR, Horizon Europe notamment) demandent un plan de gestion des données, avec une première version en début de projet et des mises à jour. Il faut décrire les données produites, les formats, les métadonnées, le stockage, la sécurité, le partage, l’archivage, en cohérence avec les principes FAIR et les contraintes juridiques.
- Gain : Une demi-journée à une journée sur la première version, surtout grâce à la collecte des informations dispersées.
- À vérifier : Chaque information du PGD renvoie à un document du projet, ou est marquée INCONNU.
Livrable : Une mission Cowork qui rassemble les informations dispersées dans les documents du projet, pré-remplit le modèle de PGD du financeur, et vous livre un brouillon avec la liste des questions à soumettre aux bonnes personnes (DPO, DSI, entrepôt de données, partenaires).
Pipeline d’analyse reproductible (Claude Code, notebook)
- Vos analyses vivent dans des scripts épars, des copier-coller et des tableurs. Six mois plus tard, personne ne sait reproduire la figure 3. Les revues demandent de plus en plus le code et les données. Vous voulez un pipeline propre, versionné, documenté, qu’un collègue peut relancer de bout en bout.
- Gain : Plusieurs jours de structuration et de documentation du code, et surtout un temps important gagné à chaque révision ou demande de relecteur.
- À vérifier : Relisez chaque script avant exécution sur les données réelles : la logique correspond au plan d’analyse.
Livrable : Avec Claude Code (ou un environnement de notebook équivalent), un projet structuré : scripts modulaires, environnement figé, tests de contrôle, notebook de restitution et documentation, que vous relisez et validez étape par étape.
Relecture de cohérence d’un manuscrit avant soumission
- Le manuscrit a été écrit à plusieurs mains, sur plusieurs mois, avec des versions successives des analyses. Avant soumission, il faut tout recouper : chiffres du résumé et des résultats, tableaux et texte, figures et légendes, références citées et bibliographie, déclarations obligatoires. C’est la relecture que personne n’a le temps de faire à fond.
- Gain : Une demi-journée à une journée de relecture croisée, et moins de risques d’erratum.
- À vérifier : Chaque incohérence signalée est vérifiée dans le document (l’agent peut aussi se tromper de version).
Livrable : Une mission qui produit un rapport d’incohérences classé par gravité, chaque point localisé (section, ligne, tableau), que l’auteur correspondant traite avant la soumission.
Agent de veille des appels à projets
- Les appels à projets se multiplient : ANR, Horizon Europe, programmes régionaux, fondations, appels industriels. Les dates limites se découvrent souvent trop tard, et chacun dans l’équipe surveille ses propres sources. Vous voulez une vue mensuelle des appels pertinents, avec leurs dates et leur adéquation à vos thèmes.
- Gain : 1 à 2 heures par mois de surveillance des sources, et moins d’appels découverts trop tard.
- À vérifier : Chaque date limite est vérifiée sur la page officielle avant toute décision (les dates peuvent être modifiées).
Livrable : Un agent planifié qui produit chaque mois un tableau des appels ouverts ou annoncés, filtrés selon les thèmes et l’éligibilité de l’équipe, avec les dates, le lien officiel et une première appréciation d’adéquation.
4. Un exemple de fiche : construire une équation de recherche bibliographique
Toutes les fiches suivent la même structure : la situation, ce que vous obtenez, le prompt à copier, un prompt de relance, les points de vérification, le gain réaliste et le garde-fou. Voici le prompt de la fiche 1.1, à coller tel quel dans votre assistant en remplaçant les passages surlignés.
Tu es documentaliste scientifique spécialisé en [discipline].
Je cherche la littérature sur : [question de recherche en une ou deux phrases].
Construis une équation de recherche bibliographique :
1. Découpe la question en 2 à 4 concepts.
2. Pour chaque concept, liste les synonymes, variantes orthographiques, acronymes et, si elle existe, l’entrée du thésaurus [MeSH / autre].
3. Assemble l’équation avec ET, OU, SAUF, guillemets et troncatures.
4. Adapte la syntaxe pour [base 1, ex. PubMed] et [base 2, ex. Scopus].
5. Propose 2 termes d’exclusion pour réduire le bruit, en expliquant pourquoi.
Format : tableau des concepts, puis les deux équations dans des blocs séparés.
N’invente pas de descripteur de thésaurus : si tu n’es pas sûr qu’un terme existe, écris « à vérifier ».
Avant d’utiliser le résultat : les descripteurs de thésaurus proposés existent bien dans la base (vérifiez dans l’outil de recherche de la base) ; la syntaxe fonctionne : lancez l’équation et regardez les 20 premiers résultats ; trois articles clés que vous connaissez déjà sont retrouvés par l’équation (test de rappel) ; aucun concept important de votre question n’a été oublié.
5. Les trois règles qui ne se négocient pas
Aucune référence sans vérification. Chaque référence proposée par une IA est contrôlée (identifiant, métadonnées, contenu, statut de l’article) avant d’entrer dans un manuscrit. Le kit fournit le protocole en cinq étapes et le registre pour le tracer.
Les travaux non publiés restent dans l’outil validé. Données non publiées, résultats avant dépôt de brevet, données personnelles de recherche et manuscrits reçus en relecture ne vont jamais dans un outil grand public. Le kit les classe en feu rouge.
Le chercheur reste l’auteur, et le dit. L’IA propose ; le chercheur interprète, décide et signe. Un usage substantiel se déclare au format demandé par la revue ou le financeur : le journal d’usage du kit sert à le rédiger.
6. Ce que contient le kit
Version 1, publiée le 31 octobre 2026. Le kit est un document Word de 74 pages. Il s’ouvre sur un mode d’emploi (la matrice des 24 fiches, le rythme d’une heure par semaine, par où commencer), ce que disent les enquêtes, les fondamentaux (la méthode en quatre briques, exiger les références et « inconnu », vérifier chaque référence, les fonctions équivalentes des assistants et des outils spécialisés) et le cadre d’usage (les trois feux pour les données de recherche, l’intégrité scientifique, la déclaration d’usage). Viennent ensuite les quatre niveaux, chacun avec son introduction, six fiches et un défi de passage. Quatre dossiers d’actualité 2026-2027 traitent des lignes directrices européennes, des politiques des éditeurs et des financeurs, de l’AI Act et de la recherche, et de la propriété intellectuelle avant dépôt de brevet. Une partie s’adresse au responsable d’équipe qui veut animer le kit, et six annexes complètent l’ensemble. Le classeur Excel réunit sept outils : auto-positionnement, bibliothèque des 24 prompts, registre de vérification des références, journal d’usage de l’IA, plan de veille, grille de relecture avant soumission et mesure du temps gagné.
Téléchargez le kit IA Chercheurs (Word et Excel, gratuit)
74 pages, 24 fiches en 4 niveaux, 4 défis de passage, 4 dossiers d’actualité et un classeur de 7 outils. Rédigé par NextStart.AI à partir des lignes directrices européennes, des enquêtes Wiley, Elsevier et Nature, des politiques des éditeurs et des financeurs, et des formations IA animées avec des équipes de recherche.
- Fondamentaux du prompt scientifique et cadre d’usage en trois feux
- 24 fiches : état de l’art, veille, protocoles, analyse, rédaction, valorisation
- Six assistants et six agents prêts à configurer, avec leurs garde-fous
- Registre des références, journal d’usage, veille et relecture en Excel
7. Questions fréquentes
Faut-il déjà utiliser l’IA pour se servir du kit ?
Non. La grille d’auto-positionnement indique par où commencer, et le niveau 1 part de prompts courts, sans donnée sensible. Un chercheur déjà à l’aise commence au niveau 2 ou 3, après avoir fait le défi de passage du niveau précédent pour vérifier.
Comment éviter les références inventées ?
En ne laissant entrer aucune référence dans un manuscrit sans l’avoir vérifiée. Le kit fournit un protocole en cinq étapes (identifiant, métadonnées, contenu, statut de l’article, traçabilité) et un registre Excel pour le suivre.
Peut-on confier des données non publiées à l’IA ?
Seulement dans un outil validé par votre organisation pour cet usage, et jamais pour des résultats en attente de dépôt de brevet ou des manuscrits reçus en relecture. Le cadre du kit classe les données de recherche en trois feux.
Faut-il déclarer l’usage de l’IA dans un article ?
La plupart des éditeurs et des financeurs le demandent pour tout usage substantiel, avec des formats différents. Le kit résume leurs politiques et fournit un journal d’usage pour rédiger la déclaration au bon format.
Avec quels outils le kit fonctionne-t-il ?
Copilot Chat et Microsoft 365 Copilot (souvent appelé « Copilot Premium »), ChatGPT, Claude, Gemini et Mistral, dans leurs versions entreprise, ou l’assistant interne de votre organisation, avec des repères sur les outils spécialisés de recherche bibliographique.
Peut-on diffuser le kit dans tout le laboratoire ?
Oui, librement à l’intérieur de votre organisation, dans sa forme d’origine ; les prompts et le classeur peuvent être adaptés sans restriction.
8. Aller plus loin
Le kit se suffit à lui-même pour un chercheur motivé. Il va plus vite, et plus loin, quand l’équipe le pratique ensemble sur ses propres sujets : c’est l’objet de la formation IA pour les équipes de recherche de NextStart.AI, en 1 h 30 ou en demi-journée, préparée avec votre référent scientifique et animée dans les outils validés par votre organisation. Pour les équipes qui transforment leurs résultats en projets, le kit IA de l’innovateur prolonge la famille Valorisation.
Toute la série des kits gratuits. Pour piloter l’adoption : modèle de charte IA, modèle de plan de formation IA, kit Ambassadeurs IA, kit du manager face à l’IA, kit Temps gagné par l’IA, kit Feuille de route d’adoption, grille de maturité IA, kit Mesure et ROI de l’IA, kit Gouvernance des IA, kit Cowork, 50 prompts Copilot M365, kit Copilot Studio, kit Déployer Microsoft 365 Copilot, kit Copilot Chat, kit Copilot Excel, kit Copilot Teams et Outlook, kit Copilot Word et PowerPoint, kit Configurer Claude, kit Déployer Claude en entreprise, kit Agents Claude, kit Claude Skills, kit Plugins Claude, kit Claude Code, kit Claude Design et kit Vibe coding. Pour le commanditaire de projet IA : kit IA Act, kit RGPD, kit Sécurité et données, kit Shadow IA, kit IA et dialogue social, kit IA frugale, kit Souveraineté IA et kit IA responsable. Par métier : kit IA RH, kit IA marketing, kit IA finance, kit IA juristes, kit IA du commercial, kit IA du chef de projet, kit IA de l’innovateur, kit IA du communicant, kit IA Achats et kit IA Chercheurs.
9. Sources
Les chiffres et références cités sur cette page et dans le kit s’appuient sur les sources suivantes, vérifiées le 31 octobre 2026.
- Wiley, AI Adoption Jumps to 84% Among Researchers as Expectations Undergo Significant ’Reality Check’ (ExplanAItions 2025), octobre 2025.
- Elsevier, Researcher of the Future (Confidence in Research 2025), novembre 2025.
- Times Higher Education, Use of AI in research widespread but distrust still high (enquête Oxford University Press), mai 2024.
- Nature, Is it OK for AI to write science papers? Nature survey shows researchers are split, mai 2025.
- Scientific Reports, Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT (Walters et Wilder), septembre 2023.
- ERA Austria (Espace européen de la recherche), Commission publishes update of ERA Living Guidelines on responsible use of generative AI in research, mai 2026.
- Commission européenne, ERA Living Guidelines on the responsible use of generative AI in research updated, octobre 2026.
- Commission européenne, ERA Forum, Living guidelines on the responsible use of generative AI in research, quatrième version, octobre 2026.
- arXiv, Hidden Prompts in Manuscripts Exploit AI-Assisted Peer Review (Zhicheng Lin), juillet 2025.
- Elsevier, Generative AI policies for journals, juin 2026.
- Springer Nature (Nature Portfolio), Editorial policies: Artificial Intelligence (AI), consulté en octobre 2026.
- Wiley, AI guidelines for researchers, octobre 2025.
- European Research Council, ERC clarifies limits on AI use in grant evaluation, mars 2026.
- Agence nationale de la recherche (ANR), Charte d’usage de l’IA pour les déposants et les évaluateurs, juin 2026.
- Commission européenne, AI Act Service Desk, AI Act, article 2 : champ d’application, consulté en octobre 2026.
- Lewis Silkin, The Digital Omnibus on AI enters into force today, juillet 2026.
- Office européen des brevets, Convention sur le brevet européen, article 54 : nouveauté, consulté en octobre 2026.
- Patentology (Mark Summerfield), AI Tools and the Patent ’Prior Disclosure’ Problem, août 2026.
- Inserm (via Enssib), Guide de bonnes pratiques de l’intelligence artificielle à l’Inserm, février 2025.
- IH2EF, Colloque de l’OFIS : enjeux d’intégrité scientifique et intelligence artificielle, juin 2025.