Sandrine Wolff (Urfist de Strasbourg) — Bonjour à tous. C'est vraiment un plaisir pour moi d'ouvrir cette 1ère session sur les IA génératives et la production scientifique, son impact sur la production scientifique. En particulier, je crois qu'il y a une question qui va être un peu transversale aux deux présentations, c'est est-ce que finalement ces IA génératives, favorisent la nouveauté  dans la production scientifique ou bien plutôt l'homogénéisation ? Vous verrez que c'est un questionnement qui traverse les deux présentations qui vont venir. Alors d'abord la présentation de Floriana Gargiulo qui est chargée de recherche au GEMAS qui est un laboratoire du CNRS qui est ici sur le campus (Condorcet) qui est rattaché à l'Université Paris Sorbonne. Floriana nous vient de la physique des systèmes complexes, donc des sciences dures et elle fait ses recherches en sciences sociales computationnelles avec une focale sur tout ce qui est découverte et exploration scientifique. Elle coordonne entre autres une ANR, donc un projet de recherche qui s'interroge sur les effets dans différentes disciplines de la diffusion de l'IA dans l'écosystème scientifique. La première présentation, s'intitule " L'histoire de la diffusion de l'IA dans la littérature scientifique" et c'est donc Floriana qui va prendre ma place. Floriana Gargiulo (GEMAS) — Bonjour à toutes et tous et un grand merci aux organisateurs pour m'avoir invitée pour cette journée. Donc ce que je vais vous présenter, c'est une série de travaux qui cherchent à retracer la diffusion de l'IA dans la recherche scientifique.Je me connecte directement à la présentation précédente avec avec la promesse de Sam Altman qui nous dit que dans les prochaines 5 à 10 années l'intelligence artificielle sera capable de faire elle-même la recherche et probablement beaucoup mieux que les équipes de recherche actuelles. Mais peut-être, avant d'accepter cette affirmation et de demander notre retraite collective anticipée, peut-être avons-nous encore 5 à 10 ans pour exercer notre capacité de chercheur de se positionner de manière critique par rapport à certaines affirmations et surtout de chercher à comprendre quel est l'état actuel du rapport entre la science  et la technologie de l'intelligence artificielle. Donc je pars avec un simple graphique qui représente la fraction des papiers qui utilise l'IA dans la recherche scientifique. Ce graphique montre en fait, un peu ce qui était déjà présent précédemment, c'est-à-dire un rapport d'amour suivi par de la désillusion. Cette pénétration de l'IA s'est faite en plusieurs phases dans les sciences. On veut donc chercher à comprendre quelle est l'origine de ces phases d'amour et de désillusion. C'est pour ça qu'on a commencé à utiliser des approches basées sur les données pour traiter la publication scientifique. Les travaux que je vais donc vous présenter sont développés dans le cadre d'un projet ANR qui s'appelle ScientIA qui cherche à mélanger différentes approches de l'étude des sciences, des approches microscopiques qui sont typiques de la sociologie des sciences, des "science technology studies" avec des techniques plus macroscopiques comme la science des sciences qui est un peu l'approche de l'étude des sciences qui vient des systèmes complexes de la science des réseaux. Les buts finaux du projet ScientIA, sont d'étudier les "patterns" de propagation de l'IA dans la recherche s…