PIM IA-G 2025 : Explorer le sujet des Intelligences Artificielles Génératives pour les sciences avec un œil critique

Du 6 au 10 janvier 2025, 12 étudiant·es ont participé à l’atelier IA-G : Explorer le sujet des Intelligences Artificielles Génératives pour les sciences avec un œil critique. Encadré par Jean-Marie Gilliot (Lab-STICC/IMT Atlantique), Amina Benchohra (CEMCA/UBO) et Pascal Raux (AMURE/UBO), cet atelier visait à démystifier les IA génératives tout en abordant les défis éthiques et sociétaux qu’elles soulèvent.

ChatGPT, DALL-E, Midjourney… Ces technologies d’intelligence artificielle, capables de générer des textes, des images, du code ou encore des vidéos, suscitent à la fois fascination et inquiétude. L’atelier IA-G a offert aux étudiant·es une immersion dans l’univers des IA génératives, leur fonctionnement et leurs usages.

Le principal objectif ? Comprendre ces outils, mais aussi apprendre à poser un regard critique sur leurs limites, leurs biais et leurs implications éthiques.

Durant cinq jours, les étudiant·es ont alterné entre moments d’apprentissage et expérimentations concrètes :

• Rencontres avec des expert·es : Des chercheur·es spécialisés dans les IA génératives ont partagé leur expertise, expliquant les fondements techniques de ces outils et leurs implications pour la recherche scientifique.
• Ateliers pratiques : Les participant·es ont testé plusieurs outils d’IA, explorant leur potentiel dans des domaines variés tels que l’écriture scientifique, la création visuelle et la génération de code.
• Analyse critique : Chaque groupe a mené des tests approfondis sur les réponses produites par les IA, cherchant à identifier des biais, des erreurs (ou « hallucinations »), et les impacts potentiels sur les sciences.

Au-delà de l’aspect technique, l’atelier a ouvert la porte à des discussions cruciales :

• L’éthique dans l’utilisation des IA génératives : Comment éviter les biais et discriminations dans les résultats produits par ces outils ?
• Responsabilité écologique : Quels sont les impacts environnementaux liés à l’entraînement des modèles d’IA ?
• Transformations sociétales : Dans quelle mesure ces technologies redéfinissent-elles les pratiques de recherche et les interactions humaines ?

À l’issue de l’atelier, les étudiant·es ont acquis des compétences techniques et analytiques précieuses :

• Interaction avec les IA : Poser les bonnes questions pour obtenir des réponses pertinentes.
• Détection des biais : Analyser les résultats produits pour identifier les failles et erreurs.
• Prise de recul critique : Comprendre les limites des IA génératives et leur impact sur la société.

L’atelier a également permis aux étudiant·es d’envisager des usages innovants des IA génératives dans la recherche scientifique, tout en intégrant une réflexion éthique. Ils repartent avec une meilleure compréhension des opportunités offertes par ces outils, mais aussi des responsabilités qu’implique leur utilisation.

Un grand merci aux encadrant·es et aux étudiant·es pour leur engagement et leur enthousiasme tout au long de ce PIM.