C’est un bon article, avec beaucoup de données et d’illustrations. Mis en ligne en janvier 2025 par la revue ‘Technology in society‘ (accès libre). Les auteurs sont danois et hollandais. Il y a eu plus de 2 500 réponses (Danemark). Merci à TheMetaNews qui a signalé cet article.
Le résultat principal est l’identification de trois groupes de pratiques parmi les chercheurs qui utilisent l’IA : GenAI comme bête de somme (35.2 %), GenAI comme assistant linguistique (24.0 %), GenAI comme accélérateur de recherche (40.7 %). Parmi les point essentiels : Language editing and data analysis tasks seen as positive uses; experiment design and peer review more controversial. Technical fields and junior researchers report higher GenAI usage, with no gender differences.
J’ai utilisé ChatGPT gratuit le 26 mars 2025 pour générer un résumé qui j’ai un peu retouché. L Le voici :
L’article analyse l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (GenAI) dans la recherche universitaire, en s’appuyant sur une enquête menée auprès de chercheurs dans les universités danoises. L’objectif est de comprendre dans quels contextes la GenAI est utilisée, comment elle est perçue en termes d’intégrité scientifique et quelles sont les différences entre disciplines, niveaux de carrière et genres.
Contexte et objectifs
L’étude répond à deux questions de recherche principales : Pour quels usages et dans quelle mesure la GenAI est-elle utilisée par les chercheurs danois dans leurs travaux de recherche ? Comment l’intégration de la GenAI est-elle évaluée en termes d’intégrité scientifique, et quelles sont les variations selon le domaine, le niveau de carrière et le genre ?
Méthodologie
Enquête
- L’enquête a été menée entre le 22 janvier et le 26 février 2024 auprès de 29 498 chercheurs des huit universités danoises. 2534 réponses complètes (taux de réponse de 8,6 %) et 533 réponses partielles ont été recueillies.
- Les participants ont été invités à évaluer 32 cas d’utilisation de la GenAI à travers cinq phases du travail de recherche : 1) Génération d’idées (ex. : identification des lacunes dans la recherche) ; 2) Conception de la recherche (ex. : rédaction de propositions de recherche) ; 3) Collecte de données (ex. : transcription d’entretiens) ; 4) Analyse de données (ex. : création de code pour l’analyse statistique) ; 5) Rédaction et publication (ex. : amélioration de la lisibilité des articles)
- Évaluation de l’intégrité sur une échelle de Likert à 7 niveaux (1 = excellent, 7 = très problématique).
Analyses quantitatives
Les analyses ont été effectuées avec R (version 4.3.2) en utilisant des méthodes de régression logistique et de prédiction par correspondance moyenne pour l’imputation des données manquantes. Une analyse factorielle a permis d’identifier trois facteurs principaux et une classification en 3 groupes a été réalisée par k-means.
Analyses qualitatives
543 commentaires ouverts ont été recueillis et classés en sept catégories
Résultats principaux
Adoption globale
- Les chercheurs utilisent surtout la GenAI pour : Rédiger et corriger des articles ; Analyser des données ; Proposer des titres, résumés et mots-clés
- L’utilisation est moindre pour : Créer des ensembles de données synthétiques ; Identifier des questions éthiques ; Revue par les pairs
Évaluation de l’intégrité
L’intégrité perçue varie considérablement entre les cas d’utilisation : l’édition linguistique est jugée comme une bonne pratique ; la création d’images ou données synthétiques est jugée comme problématique. Les chercheurs insistent sur la nécessité d’une utilisation critique de la GenAI.
Trois profils de chercheurs
L’analyse factorielle a permis de distinguer trois groupes de chercheurs :
- « GenAI comme bête de somme » (35,2 %) – Utilisation de la GenAI pour les tâches techniques (codage, simulation) mais scepticisme envers son utilisation dans la génération d’idées.
- « GenAI comme assistant linguistique » (24,0 %) – Utilisation limitée à la correction linguistique, scepticisme envers l’utilisation dans l’analyse de données.
- « GenAI comme accélérateur de recherche » (40,7 %) – Approche positive, utilisation généralisée dans l’ensemble du processus de recherche.
Défis et controverses
- Problèmes des « hallucinations » (informations erronées générées par la GenAI).
- Risques de violations de la confidentialité et des droits d’auteur.
- Problèmes de biais et de manque de transparence dans le processus génératif.
- Les chercheurs perçoivent souvent une différence entre l’usage personnel et la perception de l’usage par leurs collègues.
Recommandations
- Développer des principes de gouvernance flexibles pour s’adapter à l’évolution rapide de la technologie.
- Prendre en compte les différences disciplinaires dans l’élaboration des règles.
- Impliquer la communauté de chercheurs dans la définition des lignes directrices.
- Mettre en place des ateliers locaux et des groupes de travail pour adapter la stratégie aux contextes spécifiques.
Conclusion
L’étude met en évidence une adoption croissante de la GenAI dans la recherche, mais avec une grande diversité de perceptions quant à son impact sur l’intégrité scientifique. Elle appelle à une régulation souple et à une collaboration interdisciplinaire pour adapter la GenAI aux besoins spécifiques des chercheurs.
