Au cours de ces dernières années, les progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) ont fait émerger plusieurs formes dérivées de cette technologie. Au nombre de celles-ci figure notamment l’intelligence artificielle générative (IAG). La capacité de l’IAG à générer du contenu (texte, image, vidéo, etc.) en réponse à une requête formulée en langage naturel laisse entrevoir un éventail de tâches qu’elle pourrait réaliser dans divers domaines. Ainsi, ce papier propose d’explorer les capacités d’une IAG à réaliser des tâches liées à un travail de recherche doctorale du type recherche bibliographique et rédaction d’une synthèse de cette dernière. L’IA désigne un résultat d’un traitement algorithmique généré grâce à un volume important de données (Bouverot, 2020). Ce résultat a pour objectif de produire un raisonnement logique (Cazals et Cazals, 2020 ; Pascal, 2022 ; Lamri et al., 2023). Partant de ce positionnement de l’IA, l’IAG peut être admise comme une forme d’IA ayant pour objectif de produire une réponse logique à la suite d’un prompt (requête) qui lui a été soumis (Grinbaum et al., 2023 ; Cantens, 2023). Cette réponse est une séquence de mots parmi les plus probables en réponse au prompt sur la base de caractéristiques communes identifiées dans le cadre d’un entraînement/apprentissage (réalisé à l’aide d’un corpus de données relativement volumineux). L’IAG peut être un système unimodal (qui ne prend en compte qu’un seul type d’entrée, du texte par exemple) ou multimodal (qui peut prendre en compte plusieurs sortes d’entrées, des textes, des images, des vidéos, etc.) qui se sert de modèles permettant la production de résultats plus ou moins similaires aux données ayant servi pour son apprentissage. Ceci donne notamment lieu à des réponses relativement semblables à celles pouvant être produites par l’intelligence humaine (Grinbaum et al., 2023). Ainsi, l’IAG va produire un ou plusieurs types de contenus, selon, d’une part, les fonctions et capacités qui lui ont été attribuées par ses concepteurs, et d’autre part en référence à la demande formulée dans le prompt ou la série de prompts qui lui a été formulée en tant qu’instruction(s). De fait, une IAG conçue et entraînée pour produire des textes scientifiques devrait être en mesure de constituer des informations scientifiques se rapportant à un sujet donné à l’instar d’un chercheur humain. Pour ce qui est de la créativité, notamment individuelle, Bérangère Szostak (2017) propose de la considérer comme une capacité à proposer des idées nouvelles au terme d’un processus comprenant un certain nombre d’étapes communes à la plupart des écrits de la littérature dédiée : préparation, incubation, illumination, vérification. Par ailleurs, cette capacité peut être évaluée à partir de tests permettant de comparer les productions de plusieurs individus.   En considérant les caractéristiques propres à l’IAG ainsi que les capacités en termes de créativité qu’elle laisse envisager, nous pouvons supposer qu’une IAG de textes ayant accès à un fonds bibliographique scientifique conséquent et actualisé peut réaliser une revue de la littérature scientifique et un cadre conceptuel se rapportant à un sujet de recherche. Dans le contexte expérimental qui nous intéresse ici, il s’agira en l’occurrence, d’effectuer une recherche bibliographique propre à un sujet de thèse en sciences de l’information et de la communication sur lequel nous travaillons. Nous étudierons ainsi l’impact de l’innovation liée à l’intelligence artificielle sur la transformation numérique des entreprises et la sécurité des usages. Selon les résultats obtenus nous pourrons envisager quelques apports de certaines IAG pour effectuer une veille scientifique. Du point de vue méthodologique, notre démarche consistera, dans un premier temps, à réaliser, nous-même de manière humaine et « classique » (en interrogeant des moteurs de recherches de plateforme indexant un grand nombre de publications scientifiques), une revue de la littérature et un cadre conceptuel relatifs à notre sujet de thèse, de manière à disposer d’un modèle de référence. Dans un second temps, nous demanderons à deux IAG de textes et de recherches de bibliographie scientifique (<a href="https://www.perplexity.ai/" style="color:#0563c1; text-decoration:underline">Perplexity AI</a> et <a href="https://scite.ai/" style="color:#0563c1; text-decoration:underline">Scite</a>) de réaliser les mêmes tâches que nous en faisant éventuellement varier la formulation des prompts. Ensuite, nous évaluerons la cohérence et la pertinence des textes produits par les IAG, avant de procéder à une analyse comparée des revues des textes générés par les IAG et nous-même.   Bibliographie Bouverot, A., 2020, Préface, pp. 9-14, in : Cazals F., Cazals C., eds, Intelligence artificielle : L'intelligence amplifiée par la technologie, Louvain-la-Neuve, De Boeck Supérieur. Cantens, T., 2023, Comment pensera l'État avec ChatGPT ? Les douanes comme illustration de l'intelligence artificielle générative dans les administrations publiques, P330, FERDI [Document de travail]. Cazals, F., Cazals, C., 2020, Intelligence artificielle : L'intelligence amplifiée par la technologie, De Boeck Supérieur. Grinbaum, A., et al., 2023, Systèmes d’intelligence artificielle générative : enjeux d’éthique. Comité national pilote d’éthique du numérique., pp.Avis 7 du CNPEN. cea-04153216f Lamri, J., Tertrais, G., & Silver, A., 2023, Travailler à l'ère des IA génératives. Éditions EMS. Pascal, C., 2022, « Contemporanéité et Intelligence artificielle », Communication, technologies et développement, 11.  <a href="https://doi.org/10.4000/ctd.6803" style="color:#0563c1; text-decoration:underline">https://doi.org/10.4000/ctd.6803</a>. Szostak, B. (2017). Chapitre 1. Développer la créativité organisationnelle : enjeux stratégiques et modalités d’action. Dans : Claudine Gay éd., Management de l'innovation (pp. 11-46). Paris : Dunod. <a href="https://doi-org.bases-doc.univ-lorraine.fr/10.3917/dunod.gaycl.2017.01.0011" style="color:#0563c1; text-decoration:underline">https://doi.org/10.3917/dunod.gaycl.2017.01.0011</a> Pascal, C., 2022, « Contemporanéité et Intelligence artificielle », Communication, technologies et développement, 11.  <a href="https://doi.org/10.4000/ctd.6803" style="color:#0563c1; text-decoration:underline">https://doi.org/10.4000/ctd.6803</a>.