Il existe de nombreux outils d’ qui peuvent s’avérer très utiles pour les études, notamment pour développer des idées ou des thèmes de recherche, faire des recherches bibliographiques, comprendre ou résumer des articles scientifiques, traduire des sources, transcrire des interviews ou des manuscrits, ou encore rédiger, structurer ou améliorer des textes. L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le cadre des études comporte toutefois certains risques qu’il convient de prendre en compte.
Pour utiliser des outils d’intelligence artificielle dans le cadre des études, il faut suivre les directives de votre université (voir info-box à droite) et prendre en compte les aspects ci-dessous :
Complémentarité : les outils d’intelligence artificielle doivent toujours être utilisés comme une aide d’appoint, jamais pour produire des contenus de manière autonome. D’une part, les différentes étapes du travail scientifique font partie de la formation de base des études en histoire et doivent être entraînés ; d’autre part, le risque existe que l’intelligence artificielle fournisse des résultats peu fiables et biaisés, remplisse les trous par des hallucinations et ne cite pas les sources. Par conséquent, l’utilisation de l’intelligence artificielle doit toujours être réfléchie et les résultats générés doivent être examinés de manière critique.
Transparence : lorsqu’un outil d’intelligence artificielle est utilisé dans un travail scientifique, il faut documenter son objectif, son champ d’application et le modèle utilisé. Il convient de respecter les règles et directives de votre université ; certaines exigent par exemple une mention en note en bas de page, d’autres une déclaration dans la partie méthodologique ou en annexe.
Protection des données : il est interdit d’uploader des données ou des informations confidentielles, personnelles ou protégées par le droit d’auteur sur des plateformes d’intelligence artificielle, si ces contenus sont transmis à des prestataires externes. Il faut aussi garder à l’esprit que dans le cas d’outils soi-disant gratuits, on paie en donnant accès à ses propres données.
Droit d’auteur : il peut arriver que les résultats générés par les outils d’intelligence artificielle reprennent des thèses, des résultats de recherche ou même des citations sans mentionner les références ou les sources. Sans analyse critique avant la reprise des résultats dans son propre travail, on s’expose donc involontairement à des plagiats et des violations du droit d’auteur.
Consommation d’énergie : la consommation de ressources, en particulier des grands outils généralistes, est très élevées. Il est donc recommandé de les utiliser de manière appropriée.
Certains de ces inconvénients peuvent être évités lors du choix des outils d’intelligence artificielle à utiliser. Il est conseillé, lorsque c’est possible, d’utiliser des solutions , de les télécharger sur son propre ordinateur et de les utiliser en local plutôt qu’en ligne. Les petits outils spécialisés répondent généralement mieux aux standards scientifiques et éthiques.
Vous trouvez des outils adaptés dans la Boîte à outils infoclio.ch sous les rubriques « Chatbots », « Outils de transcription audio » et « Transcription de texes ».
Pour une utilisation refléchie de l’intelligence artificielle dans les études d’histoire, voir cet article de très complet :
König, Mareike: ChatGPT und Co. in den Geschichtswissenschaften – Grundlagen, Prompts und Praxisbeispiele, Digital Humanities am DHIP, 19.8.2024, <https://doi.org/10.58079/126eo>.
Une définition utile d’un Large language model (LLM) se trouve dans l’Encyclopedia Britannica :
McDonough, Michael: large language model, Encyclopedia Britannica, 18.6.2026, <https://www.britannica.com/topic/large-language-model>, Stand: 15.7.2026.
Le fonctionnement des LLMs est expliqué de manière claire dans cette vidéo de Common Craft :
Common Craft Explainer Videos: Large Language models (LLMs) Explained, 2:34 min, YouTube, 25.8.2024. Online: <https://www.youtube.com/watch?v=sg_fuEzFw0g>, Stand: 15.7.2026.