Ce que l’IA fait à l’écriture scientifique : ethnographie participative d’un hackathon interdisciplinaire - Ferret, Nathan; Abry, Patrice; Cazabet, Rémy; Gabriel, Philippe; Gournay, Lucie; Magué, Jean-Philippe; Quemener, Emmanuel; Thiburce, Julien (Discourse and Writing/Rédactologie, 2025)
Cet article explore comment les usages collaboratifs des grands modèles de langage (LLM) participent à transformer l’écriture scientifique, en s’appuyant sur une enquête conduite lors du hackathon « Ce que l’IA fait à la pratique de la science » (IXXI et CBPsmn, ENS Lyon, 8–9 juillet 2025). L’analyse s’ancre dans une démarche combinant ethnographie et cadres de la recherche participative (Merilhou-Goudard, 2016) : un ethnographe a co-construit avec les participants les protocoles d’observation et d’analyse, puis ces derniers ont activement contribué à la production et à l’interprétation des données. En mobilisant la perspective de la cognition distribuée (Hutchins, 1995), nous éclairons alors les dynamiques de groupes et les rapports aux LLM où se jouent la négociation de l’écriture scientifique entre les humains et la machine : élaboration collective des prompts, itérations critiques sur les textes générés et validation partagée des résultats. Plutôt qu’une automatisation du processus scriptural des chercheurs, les LLM redéfinissent les dynamiques de collaboration, les rapports disciplinaires et les régimes de scientificité des productions écrites, donnant naissance à une réflexivité médiée et co-produite par la génération automatique de texte.