Important: Dans le cadre d'une recension des écrits, les outils présentés dans cette section devraient être utilisés en complément d'une recherche par entonnoir selon la technique traditionnelle. En aucun cas, ils ne sauraient s'y substituer.
Avant de choisir d'utiliser une application d'application d'IA en soutien à la rédaction ou à la recherche universitaire, exercez votre esprit critique, et évaluez ce qui s'offre à vous en utilisant, par exemple, la méthode de Hervieux et Wheatley (2020).
Les outils de type Research Rabbit ou Litmaps vous permettront de repérer rapidement des sources potentiellement pertinentes à partir des références que vous lui soumettrez. Certains de ces outils communiquent avec les logiciels de gestion bibliographique tels que Zotero. Ils utilisent les algorithmes suivant pour automatiser la recherche par boule de neige:
Calculs de similarité
Citations (qui cite qui?
Certaines banques de données scientifiques incluent déjà ces algorithmes; c'est le cas notamment de PubMed et de Scopus.
Les grands modèles de langage sont entraînés pour générer ou optimiser du texte (ou du code) et non pour repérer des sources. Pour ce faire, utilisez plutôt les outils présentés dans la prochaine section.
De plus en plus, les banques de données scientifiques intègrent des algorithmes permettant de repérer de la littérature pour compléter la traditionnelle et indispensable recherche par entonnoir.
Les modules de génération enrichie d'information (Retrieval augmented generation [RAG])
Les systèmes de RAG combinent les algorithmes de repérage et d'extraction d'information tels qu'utilisés par les moteurs de recherche traditionnels avec les fonctionnalités de génération qui permettent une conversation humain-machine en langage naturel. Ces systèmes permettent donc d'interroger, par exemple, un corpus de littérature scientifique en français ou en anglais, et d'obtenir en retour une synthèse des informations référencées.
Ces systèmes constituent une solution à certains enjeux connus des GML:
Références similaires basées sur les citations
La banque de données Scopus, par exemple, offre la fonctionnalité «related document», qui permet de lister toutes les références partageant des références commune avec une référence de départ.
Expansion de la requête basée sur les synonymes et variantes graphiques
La BDD médicale et biologique PubMed propose son propre algorithme d'expansion des requêtes, basé sur le regroupements des synonymes et des variantes graphiques d'un mot-clé. Cet algorithme vous permettra donc de repérer les références contenant le mot "center" si vous avez tapé uniquement "centre", par exemple.
Références similaires basées sur les GML ou sur les calculs de similarités
Nombre de banques de données préparent l'intégration de modules d'expansion de la recherche basés sur l'analyse lexicale de la requête. Nous vous tiendrons au courant des développements.
Les IA suivantes ont été conçues pour être utilisées en contexte de recherche universitaire. La liste n'est pas exhaustive; de nombreux outils continuent de voir le jour. Parmi le grand nombre des outils existants, nous avons retenus ceux qui n'exigent que des renseignements minimaux lors de la création d'un compte (ex.: adresse courriel) et qui présentent un réel intérêt en contexte de universitaire.
Pour de l'information complémentaire, veuillez consulter la section Les IA en recherche.
IA générative qui cherche sur internet, formule des réponses en langage naturel et cite ses sources.
Les IA suivantes ont été conçues pour être utilisées en contexte de recherche universitaire. La liste n'est pas exhaustive; de nombreux outils continuent de voir le jour. Parmi le grand nombre des outils existants, nous avons retenus ceux qui n'exigent que des renseignements minimaux lors de la création d'un compte (ex.: adresse courriel) et qui présentent un réel intérêt en contexte de universitaire.
Semantic Scholar est un moteur de recherche d'articles scientifiques en libre accès enrichi de fonctionnalités de découverte basées sur l'intelligence artificielle.
Les IA suivantes ont été conçues pour être utilisées en contexte de recherche universitaire. La liste n'est pas exhaustive; de nombreux outils continuent de voir le jour. Parmi le grand nombre des outils existants, nous avons retenus ceux qui n'exigent que des renseignements minimaux lors de la création d'un compte (ex.: adresse courriel) et qui présentent un réel intérêt en contexte de universitaire.
Research Rabbit est un outil de cartographie de la littérature scientifique basé sur les citations. Il présente les auteurs d'articles ciblés de façon visuelle.
Les IA suivantes ont été conçues pour être utilisées en contexte de recherche universitaire. La liste n'est pas exhaustive; de nombreux outils continuent de voir le jour. Parmi le grand nombre des outils existants, nous avons retenus ceux qui n'exigent que des renseignements minimaux lors de la création d'un compte (ex.: adresse courriel) et qui présentent un réel intérêt en contexte de universitaire.
Système visant à fournir une réponse à une question de recherche en s'appuyant sur un ensemble d'articles scientifiques.
Les IA suivantes ont été conçues pour être utilisées en contexte de recherche universitaire. La liste n'est pas exhaustive; de nombreux outils continuent de voir le jour. Parmi le grand nombre des outils existants, nous avons retenus ceux qui n'exigent que des renseignements minimaux lors de la création d'un compte (ex.: adresse courriel) et qui présentent un réel intérêt en contexte de universitaire.
Système visant à extraire des données d'articles scientifiques dans le contexte d'une recension des écrits. Permet également de trouver des synonymes, créer des listes de concepts et fournit des synthèses sur un sujet donné à partir des articles jugés les plus pertinents. Elicit permet notamment de filtrer l'information contenue dans les textes d'articles scientifiques et l'organiser sous forme de tableaux.
La sortie de ChatGPT a amené une explosion de publications d'outils d'intelligence artificielle generative pour le grand public. N'hésitez pas à consulter les liens proposés pour en découvrir de nouvelles, tout en gardant en tête les lignes directrices pour les évaluer afin de trouver celles qui conviendront le mieux à vos besoins.
Blazic, A. et Verswijvel, B. (2023, 15 février). Generative AI in education. Genially.
Gaudiaut, T. (2023, 11 mai). Les outils d’IA les plus appréciés (jusqu’à présent). Statista Daily Data. CC BY ND
Ithaka S+R. (2024). Generative AI Product Tracker. Ithaka S+R.
Intelligence artificielle (IA) pour l’éducation : outils et ressources. École branchée.
Lez, Alexandra. (2025) 65 applications à explorer avec précaution. Université de Sherbrooke.