Abstracts
Résumé
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.
Mots-clés :
- écriture scientifique,
- grands modèles de langage (LLM),
- ethnographie participante,
- collaboration interdisciplinaire
Abstract
This article explores the way large language models (LLMs) are transforming scientific writing practices. The approach adopted combines ethnography and participatory science. The ethnographic work took place during the hackathon “What AI Does to the Practice of Science” (IXXI and CBPsmn, ENS Lyon, July 8–9, 2025), and was led by an ethnographer who co‑constructed data collection and analysis protocols with the participants who actively contributed to the production and the interpretation of the data. Drawing on the perspective of distributed cognition (Hutchins, 1995) as well as frameworks from participatory research (Houillier & Merilhou-Goudard, 2016), we show that every stage of the scientific writing becomes a negotiated space between humans and the machine: the collective crafting of prompts, critical iteration on generated texts, and the participatory validation of resulting final presentation. Far from automating the process, LLMs redefine collaborative dynamics, forms of acculturation, and regimes of scientificity, giving rise to a mediated, co-produced reflexivity.
Keywords:
- Scientific writing practices,
- large language models (LLM),
- participatory ethnography,
- interdisciplinary collaboration