Lorsque l’IA intervient dans une recherche, une phrase générale de remerciement ne décrit pas nécessairement ce qu’elle a changé. A-t-elle proposé des pistes bibliographiques, expliqué du code, suggéré une classification ou reformulé un passage ? Ces usages n’ont pas le même rôle. Pour en rendre compte, distinguez les traces de l’outil, la méthode suivie et les sources qui soutiennent les résultats.
Définir les règles avant les opérations
Consultez les instructions du cours, du projet, de l’encadrement ou de la revue visée. Vérifiez les usages permis, les contraintes relatives aux données, les informations à conserver et les modalités de déclaration. Une autorisation de révision linguistique ne couvre pas nécessairement le traitement de données ou la conception d’une méthode.
Si des matériaux confidentiels ou des données personnelles sont concernés, demandez quels environnements sont approuvés avant de les transmettre. Ce guide ne définit ni une procédure éthique ni une autorisation de partage. Les exigences du projet et de l’institution doivent être clarifiées avec les responsables compétents.
Trois documents qui ne se remplacent pas
| Niveau | Ce qu’il explique | Limite |
|---|---|---|
| Relevé d’utilisation | Outil, version connue, dates, objectifs, échanges conservés | Ne prouve pas que la suggestion est correcte |
| Description méthodologique | Étapes influencées, décisions retenues, contrôles réalisés | Ne remplace pas les matériaux et résultats vérifiables |
| Références probantes | Documents, données et travaux soutenant les affirmations | Ne décrit pas à elle seule l’assistance reçue |
La ressource InfoTrack de l’Université de Genève sur le référencement des IA distingue plusieurs formes de mention selon l’usage et les instructions enseignantes. Elle permet de comprendre qu’une déclaration d’assistance et une référence dans la bibliographie peuvent répondre à des besoins différents. Vérifiez la forme demandée dans votre propre contexte.
Traiter une piste bibliographique comme une piste
Si un outil propose un titre, commencez par retrouver la publication dans une source fiable. Contrôlez l’identité du document et lisez les passages pertinents. Vérifiez ensuite ce qu’ils étayent réellement : la proximité du thème ne suffit pas à soutenir une conclusion.
Dans vos notes, séparez « référence suggérée », « document retrouvé » et « document lu et utilisable ». La fiche de Toronto sur l’attribution rappelle l’importance de rattacher les idées aux sources consultées. Une liste générée ne doit pas devenir une liste de lectures prétendument effectuées. Le guide sur le parcours de lecture réel aide aussi lorsque l’original reste inaccessible.
Exemple fictif : une aide à la classification
Dans un projet entièrement fictif, l’outil suggère des catégories pour classer des textes publics. Une description insuffisante serait : « L’IA a été utilisée pour l’analyse. » Elle ne dit ni ce que l’outil a proposé ni ce que le chercheur a décidé.
Une note de méthode pourrait préciser, seulement si cela a réellement été fait : « L’outil a suggéré des catégories initiales. J’ai examiné leurs définitions, testé leur application sur les textes retenus et modifié les catégories ambiguës. Les décisions finales sont consignées dans la grille de travail. » Cet exemple ne constitue pas une validation méthodologique : la pertinence de ces contrôles dépend du projet.
Pour une aide au code, le même principe consiste à décrire les fonctions concernées, les tests effectivement exécutés et les résultats vérifiés. Ne déclarez pas une comparaison manuelle ou un test que vous n’avez pas réalisé. Une sortie plausible n’atteste pas que le programme fonctionne correctement.
Si la production de l’IA est elle-même un matériau
Une recherche peut avoir pour objet des réponses générées. Il faut alors expliquer les conditions de collecte et permettre la compréhension du matériau selon les normes du projet. Ce cas diffère de l’utilisation d’une réponse pour affirmer un fait externe non vérifié. Ne posez donc pas une interdiction universelle de citer toute production d’IA, mais ne lui attribuez pas un statut de preuve qu’elle n’a pas.
Le format précis, la place de la déclaration et les éventuelles annexes relèvent des règles applicables. La page des outils de citation peut aider à préparer la présentation, sans déterminer ces exigences ni vérifier votre méthode.
Vérifier avant la soumission
- Chaque usage décrit correspond à une opération réelle.
- Les références probantes ont été retrouvées, lues et reliées aux affirmations.
- La méthode explique les décisions humaines et les limites restantes.
- Les traces conservées sont authentiques et respectent la confidentialité.
- Les déclarations, annexes et fichiers correspondent aux instructions du destinataire.
Si une étape manque ou dépasse la permission, contactez l’encadrement avant de présenter la recherche comme achevée. Aucun indicateur de similarité ou d’IA ne remplace ce contrôle documentaire et méthodologique.