00:00:03:24 - 00:00:36:04 Christophe Fournier 8 h 30. Comme la tradition le demande, nous démarrons ce nouveau webinaire sous forme de petit déjeuner consacré à l'IA, au service de la recherche. J'accueille aujourd'hui encore à nouveau avec grand bonheur Florence Laval et Théophile Ossard. Ils vont poursuivre la présentation réalisée il y a quinze jours sur la revue de littérature avec l’IA. Ils vont aborder aujourd'hui le thème sur les avantages et limites d'une revue de littérature menée avec l’IA. 00:00:36:06 - 00:00:40:18 Christophe Fournier Théophile, Florence, c’est à vous. 00:00:40:20 - 00:01:08:02 Florence Laval Eh bien, merci ! Merci Christophe de nous donner la parole pour présenter nos pratiques de recherche. Nous sommes deux à intervenir. Donc Théophile Ossard, qui est assistant de recherche freelance et moi qui suis professeur à l’IAE de l'Université de Poitiers. Voilà, Merci Théophile pour le partage des diapositives. Alors, comme vient de le dire Christophe, ce webinaire prolonge le webinaire précédent. 00:01:08:02 - 00:01:38:14 Florence Laval C'était le 29 octobre au cours duquel nous avons proposé une démarche de revue de la littérature structurée en six étapes. Et cette présentation était assortie de démonstrations. Les démonstrations portaient sur le thème du webinaire Comment faire sa revue de la littérature avec l’IA. A la fin, nous avons montré comment analyser les 43 articles sélectionnés. Et aujourd'hui nous présentons les résultats de cette analyse. 00:01:38:16 - 00:02:06:16 Florence Laval Alors, il y a des résultats descriptifs qui sont disponibles en annexe de cette présentation. Vous verrez que 25 articles sur 43 ont été sélectionnés après une lecture attentive. Ces articles apportent tous une réponse à la question initiale. Alors nous présentons dans ce second webinaire les conclusions des auteurs qui s'appuient sur leur expérience d'utilisation de l'IA. Donc, c'est une expérience d'utilisateur éclairé. 00:02:06:18 - 00:02:35:02 Florence Laval Nous présenterons notamment quels sont les arguments recommandés pour l'utilisation d'outils intégrant l'IA pour faire sa revue de la littérature. C'est la catégorie avantages. Et puis nous passerons à la catégorie limites qui regroupe les risques et les critiques qui sont adressés à l'IA. Et pour conclure, évidemment, nous dirons comment les auteurs justifient leur choix. Notre intention aujourd'hui, c'est de partager ces informations. 00:02:35:04 - 00:03:04:12 Florence Laval Par exemple, si vous vous lancez dans une recherche avec des outils qui intègrent l'IA, vous pourrez peut-être le justifier plus facilement. Et puis citer des références pour montrer qu'il y a eu des précédents. Une bibliographie est fournie à la fin du diaporama. Alors c'est la même chose si vous souhaitez par exemple renouveler un article ou rapporter sur une thèse, vous pourrez, nous l'espérons, identifier les limites méthodologiques de la revue de la littérature plus précisément. 00:03:04:12 - 00:03:28:13 Florence Laval En tout cas, bien voir ce qui paraît critiquable. Alors je vais, avant de passer la parole à Théophile, présenter le contexte qui a favorisé le développement de cette nouvelle pratique. Et puis quelques repères théoriques qui permettent de comprendre les enjeux de l'usage ou du non usage d'ailleurs de ces technologies d'IA pour faire sa revue de la littérature. 00:03:28:15 - 00:04:01:06 Florence Laval Le contexte. Le contexte dans lequel nous faisons de la recherche, et plus particulièrement des revues de la littérature, peut se caractériser premièrement par le manque de temps. La recherche est soumise à des impératifs de publication de plus en plus contraignants. Deuxièmement, l'essor du Big Data. L'accès à des volumes vraiment très très importants de publications et de données nécessite de nouveaux outils, d'autres méthodes pour filtrer, analyser et structurer efficacement toute cette information. 00:04:01:08 - 00:04:38:15 Florence Laval Et enfin, le travail collaboratif. La recherche, on le voit bien en management, est donc de plus en plus marquée par des dynamiques collaboratives, que ce soit nationales ou internationales. Ces trois éléments contextuels poussent les chercheurs à adapter et à repenser leurs pratiques de revue de la littérature et surtout à renforcer la confiance inspirée par leurs travaux. Alors, concernant cette confiance, les attentes portent sur le caractère systématique, transparent et reproductible de la revue de la littérature. 00:04:38:17 - 00:05:07:24 Florence Laval Donc une revue de la littérature systématique, elle va suivre un processus méthodique, ordonné pour chercher et surtout analyser les informations pertinentes dans le but de répondre à un objectif précis. Transparent : c'est à dire qu'il faut exposer clairement son processus et détailler les aspects méthodologiques importants pour permettre une compréhension complète de la conception de la revue de la littérature et de son exécution. 00:05:08:01 - 00:05:46:04 Florence Laval Et puis une revue doit être reproductible de façon à permettre à une partie indépendante, à un autre chercheur, de reproduire les méthodes et de vérifier les résultats, notamment grâce aux données et aux éléments d'analyse. A ce niveau là, il peut y avoir une confusion entre reproductibilité et réplicabilité. La frontière entre la reproductibilité, c'est à dire la répétition d'une étude avec les mêmes données et la réplicabilitée, c'est à dire réaliser une nouvelle étude qui va chercher à confirmer les résultats, mais avec de nouvelles données, n'est pas forcément claire pour les auteurs. 00:05:46:06 - 00:06:15:17 Florence Laval Or, il faut comprendre quelles sont les attentes des relecteurs et des éditeurs. C'est important. Parfois, la répétabilité suffit. La répétabilité, elle se produit lorsqu'un tiers peut effectuer une étude en utilisant des protocoles méthodologiques identiques. Et donc ensuite analyser les données de manière identique. Selon le type de revue de la littérature que l'on va réaliser, les attentes des reviewer et des lecteurs de vos travaux ne sont pas les mêmes. 00:06:15:19 - 00:06:54:24 Florence Laval Je cite ici Cram, Templier, Paré, qui sont les auteurs spécialistes des revues de la littérature. Eux, ils vont faire vraiment une distinction entre les types de revues de la littérature qui pourraient bénéficier de ces qualités. Ils identifient des revues de la littérature qui sont plus fiables que d'autres. Donc, pour argumenter des choix et faire des choix plus tard d'outils d’IA, vous devez comprendre qu'il faut d'abord prendre des décisions, non seulement en fonction du type de la revue de la littérature, mais aussi en fonction de l'étape de la démarche. 00:06:55:00 - 00:07:23:20 Florence Laval Ça aussi, c'est vraiment spécifié par les auteurs que nous citons ici. Ensuite, on va regarder le “fit” entre l'étape et l'outil qui va intégrer l'IA. Et bien sûr, la fiabilité de l'outil lui-même compte. Là, ça va différer selon la technologie. Soit vous choisissez l'IA générative, soit le machine learning, soit un algorithme pour la cartographie de la littérature, pour ne citer que les principales technologies. 00:07:23:22 - 00:07:46:00 Florence Laval Nous vous recommandons avant tout de fixer un objectif dès le début de la recherche et même avant de se saisir des outils qui vont intégrer l'IA. Par exemple, est-ce que vous souhaitez vous lancer dans une revue exploratoire, ce qu'on appelle le “Scoping Review” ? Ou dans une revue systématique, la fameuse SLR ? Ca, c'est vraiment très important. 00:07:46:02 - 00:08:19:21 Florence Laval Ensuite, l'analyse des avantages et des limites de l'utilisation des outils qui vont intégrer l'IA pour la revue de la littérature, mobilise les critères que nous venons de citer, notamment la transparence et la reproductibilité. Et ce, en tenant compte des étapes de la revue de la littérature. J’espère avoir bien insisté sur les éléments importants, et je vais maintenant passer la parole à Théophile, qui va présenter des cas d'usage pour expliquer plus concrètement, le plus concrètement possible les avantages et les limites de l'utilisation de ces outils. 00:08:19:23 - 00:08:32:15 Florence Laval Vous allez le voir, il va passer en revue les six étapes de la revue de la littérature. Et puis surtout, il présentera un tableau synthétique de nos résultats d'analyse. Voilà Théo, c'est à toi. 00:08:32:17 - 00:09:02:13 Théophile Ossard Merci. Pour commencer, la première étape, c'est découvrir le sujet et obtenir des références. On peut le faire avec des outils IA très bien comme Consensus, SciSpace. Mais dans notre cas, on voulait vou montrer une démarche alternative qui passe par les bases de données pour une recherche plus étendue pour vraiment couvrir la plus grande partie du sujet. Pour cette étape, on va utiliser nous Scopus. Il va falloir trouver des mots-clés. 00:09:02:15 - 00:09:25:19 Théophile Ossard L'IA peut être très utile pour trouver les mots-clés. Vous pouvez le voir ici, j'ai proposé un prompt. On peut demander de proposer des mots-clés afin de valider une recherche dans Scopus. Donc il va nous donner une liste qui peut nous permettre de trouver certains qu'on n'aurait pas trouvé soi- même, et même une formulation de recherche avancée. Parce que, selon les bases de données, Scopus, Web of Science ou autres, c'est pas la même formulation. 00:09:25:21 - 00:09:48:14 Théophile Ossard On voit ici qu’il nous a donné une formulation complète. Après, il faut toujours vérifier avec l'IA. Moi je l'ai légèrement adaptée, mais je l'ai fait en deux fois : une recherche dans les titres, où j'arrive à 3285 références, et une recherche titres et abstract, où j’en ai 16 000. Le problème, c'est : avec un si grand nombre de résultats... 00:09:48:14 - 00:10:13:18 Théophile Ossard ...comment les traiter, comment les trier ? Ce qui va m’emmener à la deuxième étape, c’est l'étape de filtrage qu'on appelle le “screening”. Et aujourd'hui, je voudrais vous présenter une alternative à la dernière fois qui s'appelle ASReview. ASReview c’est une IA, plus machine learning, légèrement plus compliquée à installer, mais rien d'insurmontable. Il faut juste avoir Python et l'installer depuis l’invite de commande. Sur leur site, 00:10:13:18 - 00:10:34:14 Théophile Ossard c'est très bien expliqué. En fait, le principe c'est qu’on va entrainer l'IA. Pour cela, pour un petit nombre de références, on peut lui donner un article qui nous intéresse. Mais là, pour moi, plusieurs milliers, il en fallait 5. Première étape, ça va être de prévoir 5 articles qui sont totalement, le plus possible, dans notre sujet. Comme ça, 00:10:34:14 - 00:11:03:03 Théophile Ossard en fait, l’Ia va apprendre, va analyser ces références et nous proposer des références vraiment similaires. Je vais vous montrer en direct. Là je suis sur le site ASReview. Là j'ai ma recherche Scopus de 3285. On voit que j'ai pu trouver 75 articles références qui m'intéressent sur 173. Donc en fait on voit ici là ça serait le nombre, 00:11:03:07 - 00:11:27:20 Théophile Ossard si j'avais parcouru manuellement la liste comme je vous l’ai montrée à la fois, par exemple, au bout des 160, j'en aurais trouvé que quelques uns : 3. Mais en fait, on voit que grâce à ces recommandations, on arrive à 70 des 159 différences analysées. Ca nous fait gagner beaucoup de temps. On peut voir aussi ici la courbe. Au début, on en a beaucoup dans le sujet. 00:11:27:20 - 00:11:52:13 Théophile Ossard Après petit à petit ça diminue. Alors, je peux m'arrêter là, mais si vraiment je veux être sûr que tout a bien fonctionné d'après les recommandations, au bout de 50 qui ne sont pas dans le sujet, c'est que normalement on a fait le tour. Donc j'ai fait ça. Ca fonctionne pour 3000. Mais j'ai aussi essayé sur un fichier de 18 000. En seulement 230 références analysées, j'en ai trouvé à 117. 00:11:52:15 - 00:12:03:00 Théophile Ossard Ca nous permet vraiment d'analyser des gros fichiers. Ca fait gagner beaucoup de temps. 00:12:03:02 - 00:12:31:10 Théophile Ossard Alors ensuite, une fois cela fait voilà l'export. Je vais vous parler de l’export, parce que chaque outil a ses formats de données qui lui correspondent. Pour cette démarche, aujourd'hui, j'ai utilisé le format RIS ! Depuis l’export Scopus, je l ai mis dans ASReview. Depuis ASReview je retélécharge au format RIS. Pourquoi ? Parce que ASReview a besoin 00:12:31:12 - 00:12:54:07 Théophile Ossard Research Rabbit a besoin du RIS et ASReview a besoin du RIS yes pour conserver le même format. Ensuite, comme la dernière fois, je passe par la visualisation du réseau, donc toujours Research Rabbit.. On voit ici, en vert, les articles que j'ai retenu. Et en bleu il va y avoir des recommandations. 00:12:54:09 - 00:13:17:03 Théophile Ossard Ce qui est très intéressant à cette étape, c'est d'analyser individuellement les relations des auteurs. Parce qu’en fait, même une recherche par mots-clés assez large, on n'est pas à l'abri de tomber sur des titres d'articles qui utilisent des mots ou des synonymes auxquels on n'aurait pas pensé. Je vois qu’il y en a pas mal qu’il me propose. Mais dans un sujet, par exemple pour le tri, on veut des articles actuels. 00:13:17:08 - 00:13:39:21 Théophile Ossard Je vois que dans la timeline la plupart des des articles sont plus anciens, donc là j'estime avoir fait un tour du sujet. Donc pour cette étape, c'est l’IA mais l'expertise du chercheur est vraiment indispensable : c'est pas parce qu'un article est cité par un autre qu’il est dans le sujet. Là c’est vraiment une sélection manuelle. 00:13:39:23 - 00:14:02:06 Théophile Ossard Ensuite, on a la synthèse. Pour la synthèse, on aurait pu, comme je le disais dès le début, utiliser Consensus, SciSpace ou Scopus AI et avoir vraiment loupé toutes ces étapes, et avoir une réponse. Mais qui s'appuie sur très peu de références. En général entre cinq et dix. Nous, nous avons utilisé nNotebook LM qui nous permet d'analyser des PDF. 00:14:02:08 - 00:14:26:08 Théophile Ossard On avait la dernière fois téléchargé 43 pdf que nous avons analysés pour lui demander les avantages et inconvénients de l'IA pour les revues de la littérature. Pour cette fois ci, c'est hyper important de toujours vérifier la démarche et de faire plusieurs recherches, on a décidé d analyser individuellement chacun des PDF, de synthétiser tout ça. Là on a toutes les réponses qui nous intéressaient. 00:14:26:08 - 00:15:02:18 Théophile Ossard On a demandé en général les avantages, inconvénients, conclusion de l'article. Et on a combiné tout ça dans un seul PDF. On a ensuite redonné à Notebook LM pour lui poser des questions. On a eu un ensemble de réponses. C'est à partir de ces deux travaux qu'on a une autre synthèse. Et ce qui est utile à chaque fois : les citations, les titres des articles sont mentionnés, qui peut être bien. On voit qu'avec le travail synthétique qu'on a fait, on a une plus grande couverture des articles qu'on a choisis. Alors que sur un fichier avec 43, il peut avoir tendance à ne s'inspirer que de certains articles et en oublier d’autres. 00:15:02:18 - 00:15:30:01 Théophile Ossard Pour résumer tout ça, les avantages et les limites des outils IA pour la revue de la littérature. Indéniablement c’est une exploration plus rapide. On peut sauter l’étape de recherche par mots-clés qui est assez compliquée. Il nous sélectionne automatiquement des articles, mais il ne fait pas très attention à la qualité des revues, des données et les mises à jour sur lesquelles on a pas forcément le contrôle. 00:15:30:03 - 00:16:08:00 Théophile Ossard Pareil pour la synthèse, il faut l’explicabilité, l’interprétabilité. Ce qui est très important, comme disait Florence, quand on doit justifier sa démarche, il faut vraiment connaître le processus. Donc tous ses outils Scopus AI, SciSpace, Consensus sont très bien pour certaines recherches, mais pour des recherches plus complètes, il faut vraiment être prudent. Ensuite, on a la réduction des biais humains, dont notamment l'étape de sélection des mots-clés, l’étape de sélection des articles peut être une étape où les biais humains entrent en compte. Par exemple, en oubliant certains mots-clés ou en faisant incorrectement sa recherche, on peut passer à côté de toute une partie du sujet. 00:16:08:02 - 00:16:33:00 Théophile Ossard Avec l'IA, on peut soit traiter des plus grands volumes de données, soit avoir une deuxième analyse, ce qui est très pratique. Mais faire attention toujours aux biais algorithmiques. Comme vous le savez sûrement, avec l'IA générative, chatGPT par exemple, même quand il se trompe, il va l'affirmer comme s'il avait raison. Donc toujours revérifier. Et même pour des outils plus simples de machine learning par exemple, c'est des données d'entraînement. 00:16:33:02 - 00:16:58:16 Théophile Ossard Si par exemple, tout à l'heure j'avais donné des articles légèrement hors sujets, il aurait pu me proposer des articles hors sujet. Il faut vraiment faire attention aux données d'apprentissage. Ensuite, on a les identifications de relations et de tendances. C'est aussi utile en l'IA mais beaucoup plus basique : c’est compter des citations, afficher graphiquement des relations. Mais cette étape nécessite vraiment une expertise humaine. 00:16:58:21 - 00:17:23:11 Théophile Ossard Et c'est là que le travail du chercheur va prendre tout son sens pendant cette sélection des articles à rajouter ou exclure de la recherche. Pour des points un peu plus généraux il y a l'automatisation de certaines tâches, un gain de temps et d'efficacité, c'est indéniable. C'est pour ça que nous conseillons d’utiliser l'IA, mais en faisant très attention au manque de transparence, à la qualité des algorithmes et des données. 00:17:23:13 - 00:17:47:19 Théophile Ossard Donc le processus est simplifié, mais faire attention à la dépendance, à la perte de compétence du chercheur. A force, si on se met à éditer des objets littérature en un seul clic et à faire confiance, le travail du chercheur perd un peu de son sens. Donc ce sont des outils évolutif très prometteurs. Mais par contre à l'heure actuelle c'est encore en développement. 00:17:47:19 - 00:18:19:05 Théophile Ossard On se limite toujours. Par exemple : le nombre de caractères que l'IA peut traiter, les hallucinations, les biais algorithmiques. Donc il y a une nécessité de développement. Mais aujourd'hui déjà, c'est vraiment très prometteur. Il y a beaucoup d'outils. Par contre, peu de solutions, tout intégrées et gratuites ou abordables. Ce qui m'emmène au coût général. C'est vrai que si on doit prendre une licence pour chaque outil, ça représente quand même un sacré budget. 00:18:19:07 - 00:18:27:05 Théophile Ossard Maintenant, je vais repasser la parole à Florence pour les derniers conseils et points importants à retenir. 00:18:27:07 - 00:18:58:10 Florence Laval Merci beaucoup pour cette présentation. Pour récapituler, dans les étapes un et deux de la démarche, les avantages de l'IA sont évidents parce qu'ils permettent d'éviter certains biais humains. On l'a vu ici qu'il était intéressant d'utiliser un prompt pour faire répondre chatGPT ; ChatGPT qui va trouver les mots-clés. Pour l'étape numéro trois, 00:18:58:16 - 00:19:21:16 Florence Laval on voit ici qu'avec ASReview on peut faire face au manque de temps, au manque de moyens. Et puis quand on est seul, évidemment, c'est plus difficile de faire ce travail que quand on est en équipe. Pour l'étape numéro quatre avec Research Rabbit, on voit ici que l'IA ne peut pas décider à la place du chercheur et qu'il faut collaborer avec l'IA. 00:19:21:18 - 00:19:44:01 Florence Laval Et puis pour les étapes cinq et six, le message que tu as fait passer, c'est de vérifier le travail qui est fait par l'IA. Notamment quand on utilise Notebook, il faut comparer les résultats. Et puis surtout, il faut voir que Notebook LM est un assistant pour la lecture, mais que la lecture des papiers reste très importante. 00:19:44:01 - 00:20:15:19 Florence Laval Donc c'est vrai qu'en cliquant sur les petites notes, on peut lire des extraits des articles et lire les articles intégralement pour vraiment les assimiler. Alors, dernier conseil et point important à retenir. L'objectif de ce webinaire était de partager nos connaissances, des connaissances d'utilisateurs éclairés. Ca semble indispensable pour répondre aux objections, par exemple, d’un reviewer et surtout argumenter pour pouvoir rentrer dans le débat et se positionner : 00:20:15:21 - 00:20:41:13 Florence Laval méthode manuelle versus méthode outillée par l'IA. C'est un débat qui est très ouvert et très actuel. Alors faites attention quand même parce que c'est très évolutif. Il faut rester informé et surtout se faire sa propre expérience au plus vite pour progresser au même rythme que les chercheurs de toutes les disciplines qui utilisent ces outils. Je terminerai en citant Frantz Rowe. Pour Frantz Rowe, 00:20:41:20 - 00:21:09:02 Florence Laval les chercheurs peuvent adopter l'IA pour les gains de temps que ça représente si et seulement si leur utilisation préserve la capacité des chercheurs à analyser, à interpréter la littérature de manière critique. Donc voilà un peu la contrepartie de l'utilisation de l'IA, c'est d'affûter notre esprit critique. Clairement, l'IA ne remplace pas le chercheur mais elle peut lui faire gagner beaucoup de temps. 00:21:09:02 - 00:21:38:11 Florence Laval L'IA ne peut pas se substituer à l'expertise humaine. On a besoin de cette expertise pour interpréter les données, pour formuler les conclusions. Et puis ça sert aussi à contextualiser toutes ces informations, introduire des nuances et évidemment garantir la validité des résultats. Alors peut être que Théo, tu peux faire défiler... 00:21:38:13 - 00:21:38:24 Florence Laval [...] 00:21:39:01 - 00:22:11:03 Florence Laval ...la diapo. Juste pour vous dire que vous trouverez en annexe les résultats descriptifs de notre analyse des 43 articles sélectionnés. Vous y verrez notamment, dans la deuxième diapo, les raisons de l'exclusion. Vous pourrez lire un petit peu ici quelques commentaires. Et puis nous donnons aussi à la diapo suivante des références. Alors il n'y a pas toutes des références à la diapo, il y en a huit ici. Mais n'hésitez pas si vous voulez avoir les 25 références, 00:22:11:16 - 00:22:39:04 Florence Laval il suffit de nous envoyer un mail et puis nous vous les adresserons avec grand plaisir. Vous trouverez également ici les liens pour aller se familiariser avec les applications, notamment ici le lien vers ASReview, que nous n'avions pas présenté la dernière fois. Et puis pour tous ceux qui souhaitent aller plus loin et bien comprendre l'évolution du métier d'enseignant-chercheur, vous pouvez vous adresser à la FNEGE. 00:22:39:06 - 00:22:56:05 Florence Laval Il y a des séminaires qui vous accompagneront. Et puis lire l'ouvrage coordonné par Christophe Fournier et Françoise Chevallier sur les pratiques pédagogiques innovantes. Voilà, il me reste à vous remercier, au nom de Théophile et du mien, pour votre attention. 00:22:56:07 - 00:23:19:18 Christophe Fournier Merci beaucoup. C'est tous les auditeurs, AUNEGe, la FNEGE et IAE FRANCE qui vous remercient Florence et Théophile. C'est très clair, c'est bien de présenter les outils. C'est super aussi de bien en connaître les conditions d'utilisation, les limites. Alors j'ai une seule question. N'hésitez pas, il nous reste un petit peu de temps. Je ne suis pas sûr de comprendre la question. Soit il y a une abréviation évidente que je ne maîtrise pas... 00:23:20:07 - 00:23:32:05 Christophe Fournier Julie Demaret : “Quels sont les critères de tri d’ ASReview, j'imagine, par rapport aux articles fournis comme modèle ? Comment analyse-t-il ? Est-ce que cette question vous parle, Florence et Théophile ? 00:23:32:07 - 00:23:35:20 Florence Laval Je pense que Théophile tu vas pouvoir répondre c'est par rapport à ASReview. 00:23:38:19 - 00:23:59:24 Théophile Ossard Alors nous on a décidé : on lit les abstracts et et les titres et on a décidé de retenir les articles et parler des avantages et limites de l'intelligence artificielle et de ne pas retenir ceux qui étaient trop techniques ou qui étaient vraiment... 00:23:59:24 - 00:24:19:24 Théophile Ossard ...juste des tests, des tests purs et simples. Alors je ne vous ai pas montré d'ailleurs, j'en profite, comment ça se présente. En fait, pour chaque article on lit le titre, l'abstract et c'est tout simplement on retient ou on retient pas.. 00:24:20:01 - 00:24:46:14 Florence Laval C'est vraiment ça l'idée, c'est d'entraîner ASReview à être notre collègue pour trier à notre place less papiers. Et, comme l'a dit Théophile, la partie un peu délicate, c'est de sélectionner ces cinq papiers qui seront vraiment les papiers les plus emblématiques. Alors nous, par exemple, Wagner, je vous l'avais dit la dernière fois, il y a l'article de Frantz Rowe, article de Wagner qui qui ressort vraiment à plusieurs reprises. 00:24:46:18 - 00:24:52:15 Florence Laval Donc nous savons que ça c'est un article “relevant”. 00:24:52:17 - 00:25:12:23 Christophe Fournier Très bien, merci. Je pense que tout a été très clair puisque je n'ai pas d'autres questions. Donc si rien, personne ne se manifeste.... Luc Massou : “ Est-ce que ces outils” Je lis en direct ! “Est-ce que ces outils fonctionnent sur tout type de bases de données bibliographiques et de revues comme Cairn, 00:25:12:23 - 00:25:16:00 Christophe Fournier OpenEdition par exemple ou HAL” ? 00:25:17:00 - 00:25:42:10 Théophile Ossard Alors ça va vraiment dépendre. En fait c'est les formats de données. Il faut pouvoir avoir accès à ces formats là. Donc du CSV, TSV ou Excel. Chaque outil asseza ses formats de données. Mais en général le CSV est assez commun à toutes les plates formes. 00:25:42:12 - 00:25:52:19 Florence Laval Ensuite, pour faire une recherche avancée on va utiliser, je pense, les mêmes opérateurs, quelle que soit la base de données. 00:25:52:21 - 00:26:00:16 Théophile Ossard Oui, oui, quasiment les mêmes formulations. 00:26:00:18 - 00:26:27:07 Christophe Fournier Eh bien, écoutez, Florence, Théophile, un grand merci pour cette intervention d’aujourd'hui et ces deux interventions dans ce webinaire qui est réalisé avec IAE FRANCE et la FNEGE, que je remercie de leur soutien. Merci à toute l'équipe AUNEGe qui travaille chaque semaine, chaque quinzaine pour faire en sorte que ça fonctionne bien. Le 26, j'annonce la prochaine intervention, 00:26:28:19 - 00:26:57:13 Christophe Fournier on va être sur la réalisation de documents permettant de communiquer sur ses recherches et de faire des cours. Donc c'est l'outil qui va être présenté par Maria Mercanti-Guérin de l’IAE de Paris. C’est Gamma AI. Et donc c'est comment générer des PowerPoint pour communiquer ? Parce que le chercheur tout au long de son processus, quand il est doctorant, il va participer à des tutorats. 00:26:57:13 - 00:27:18:17 Christophe Fournier Il va exposer ses projets de recherche. Ensuite, le chercheur va communiquer ses résultats de recherche. Typiquement, le chercheur, dans cette audience, est un enseignant-chercheur, donc de temps en temps va faire cours et aura besoin de réaliser des Powerpoints. Voilà ! Donc on vous donne rendez vous dans quinze jours. Merci beaucoup ! Bonne journée à tous, Bonne semaine et à bientôt. 00:27:18:19 - 00:27:20:02 Christophe Fournier Au revoir. 00:27:20:04 - 00:27:21:00 Florence Laval Au revoir. Merci !