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Confier une tâche de recherche à l'IA

Atelier B1h30mardi 10 nov. 2026 · 13h30–15h00UQAM, Montréal

Voir ce que l'IA change à l'accès aux données de recherche, assister à une démonstration, puis installer Claude et lui confier une vraie tâche : interroger des PDF, constituer un corpus, analyser vos données, aller chercher la donnée en ligne ou remplacer Qualtrics par votre propre questionnaire.

L'atelier en 90 minutes
Le déroulé
1Mes projetset les usagesque j'y vois2Démonstrationen direct3Vous installezClaudesur votreordinateur4Vous confiezune tâcheparmi cinq5On en parleentre nousce qui a marché,ce qui a bloquéJe vous montreVous faitesEnsemble
Qui je suis, ce que j'en fais
Mes usines
Revues de littératureRedditApp Store, Google PlayDonnées ouvertesAnalyses par LLMIATExpériences en ligneQuestionnaires maisonIA
La collecte
Choisir la sourceConcevoir la collecteExtraireLittérature3,3 Mnotices : toutes les revuesFNEGE, de 1★ à 44 accèsISTEX, Elsevier, EBSCO,accès libre275 000textes intégraux enmarketing et SI (70 %)Reddit40 000subreddits archivés,de 2005 à 202573subreddits retenus,un cadre versionné157 Mcommentaires, et12 M de publicationsMagasinsd'applis175vitrines de l'App Store,Google Play en 71 langues16 151applis suivies : santé,maison connectée12 Mavis, chacun avecsa provenanceDonnéesouvertes16 thèmesde bases publiques : climat,eau du robinet, revenus, voteCode postaldemandé au répondant,relié à sa commune234variables par répondant,la veille de sa réponse
Les trois étapes de la collecte de données du web : Boegershausen et al., Journal of Marketing, 2022. Mes bases en novembre 2026.
Focus sur les chiffres d'un projet
Articles des revues de marketing FNEGE disponibles en texte intégraldepuis 2010toute la périodeRang 1★4 revues91 %53 %Rang 15 revues94 %85 %Rang 213 revues88 %87 %Rang 317 revues75 %75 %Rang 422 revues62 %69 %Tous rangs61 revues78 %74 %
61 revues de marketing classées par la FNEGE : 104 315 articles sur 141 745, tous types confondus, ont au moins un fichier de texte intégral. Mes bases au 5 novembre 2026.
L'analyse
Le corpusLe modèleL'humainLittérature3,9 Mpassages de 75 587articles, indexésRetrouvele passage qui appuiechaque phrase du draftRelitchaque phraseface à son passageRedditsur l'eau2,1 Mcommentaires en anglais,25 pratiques de l'eau72 000commentaires codés parjour sur une carte H100Codeun échantillon deréférence, mesure l'accord
L'IA et l'humain en tandem : Arora, Chakraborty et Nishimura, Journal of Marketing, 2025.
Le modèle et les humains
accordpassablemodérésubstantieltaille, enmilliardsdurée parcommentaire0,69Gemma 43127 s0,65Ornith 1.5122117 s0,61Qwen 3.63548 s0,61gpt-oss1208 s0,42Deux codeurs humainsentre eux——0,29Qwen 2.570,6 s00,20,40,60,8kappa de Cohen
Corpus Reddit sur l'eau, mes relevés : chaque modèle face au codage de référence sur 468 commentaires (Qwen 2.5 : un essai sur 50), mésocentre de l'UCA, novembre 2026. Taille : nombre de paramètres. Durée : temps moyen d'un appel sur une carte H100, quatre appels en parallèle (Qwen 2.5 : un à la fois). Seuils de Landis et Koch (1977).
IA ouverte, IA privée
Du chat à l'agent
Un chatUn agentVotre questionSa réponse : du texteVous copiez, collez,créez, exécutezUn objectiflit les fichiersécrit un scriptl'exécutecorrige l'erreurLe résultatil demande la permissionavant de modifier
La règle du jeu
Vous décrivezen françaisL'IA exécutelit, écrit, lanceVous vérifiezet jugez le résultaten boucle
Deux configurations parmi d'autres
Un modèle privé, chez l'éditeurUn modèle ouvert, chez vousVotre ordinateurle modèlechez l'éditeurvos donnéesmodèlesClaude, ChatGPT, Geminicoûtun abonnement, ou à l'usagepuissanceles meilleurs de 2026demainpeut changer sans prévenirle modèleavec OllamaVotre ordinateurvos données y restentHugging Facel'entrepôttéléchargé une foismodèlesgpt-oss, Gemma, Qwen, Mistral, EuroLLMcoûtle matériel, pas le modèlepuissancecelle de votre machinedemainla même réponse
Mon matériel
Mon PCcarte graphiqueRTX 4070, 12 GoPetits modèles,rapidesmais 12 Go au plusMon MacM5 Max,128 Go de mémoireJusqu'à 120 Gode modèlemais lentLe mésocentrecartes H100,94 Go chacuneGros modèles,rapidesmais des cartes quetout le monde n'a pasClaudeles serveursd'AnthropicPuissanceénormepour 20 $ US par mois
Selon le matériel, le temps change
Jours de calcul pour coder 2,1 millions de commentaires avec Gemma 4 31BMon PC, RTX 407012 Go de carteNe tient pas : 33 Go de modèle pour 12 Go de carteMon Mac, 128 GoOllama, 4 à la fois2 000 joursplus de 5 ans1 carte H100Ollama, 4 à la fois168 jours5 mois et demi1 carte H100vLLM, 32 à la fois30 jours1 mois4 cartes H100vLLM, 32 à la fois7 jours1 semaine
Même modèle, même consigne, mêmes commentaires. Estimation grossière, à partir de 20 commentaires sur le Mac et de 468 sur une carte H100 du mésocentre de l'Université Clermont Auvergne (novembre 2026) ; quatre cartes = une carte divisée par quatre. Ollama et vLLM sont deux logiciels qui servent le modèle ; vLLM en traite davantage à la fois.
Ce qu'on branche à Claude
Ce que Claude voit de votre vie numériqueClaudela conversationConnecteurs(MCP)vos comptesconnectésClaude Codeun dossierNavigateurintégréle web, sansvos comptesClaude dansChromele web, avecvos comptesContrôle del'ordinateurtout l'écranla différence qui compte
Ce qui part, ce qui reste
Sur une base sensible, les deux à la foisChez AnthropicChez vousClauderédige le scriptUne base sensibleréponses de participantsUn modèle localextrait la structure,anonymiseUn script Pythondéterministe,sur votre ordinateurLes résultatstableaux, graphiquesla structure, voire un extrait anonymiséle scriptsur la base entière
Claude Code tourne sur votre ordinateur, mais ce qu'il lit part chez Anthropic : il rédige le script sans ouvrir la base.
Un outil dans un écosystème
Par où commencer
L'IAServeursAPIProtocolesBases de donnéesFormats de fichiersScriptsTerminalce qu'on voitce qui fait marcher
Les notions à connaître
Votre ordinateurTerminaldes commandes tapéesScriptPython ou R, exécutéFichierun format : CSV, JSON, SPSSUn serveurAPIla porte des programmesBase de donnéesdes tables reliées, SQLLe modèle d'IAClaude, chez AnthropicProtocoleHTTP, MCPrequêteréponse
Tester, se tromper, creuser
Testerun petit essai, tout de suiteSe tromperl'erreur dit où creuserCreuser avec l'IApourquoi ça casse ?qu'est-ce que c'est ?Découvrir un outilGROBID, DuckDB,Arctic Shift…à chaque projet,un tour de plus
Un très bon guide, à corriger
Elle dit qu'elle saitalors qu'elle ne sait pasune référence inventée,une fonction qui n'existe pas,un chiffre sûr de luiElle dit qu'elle ne sait pasalors qu'elle pourrait« je n'ai pas accès au web »,« je ne lis pas ce format »,« c'est trop long pour moi »Un très bon guideà condition d'apprendre à le corriger
Démonstration en direct
personne 0,97personne 0,94personne 0,99RECCAM 1984BIG BROTHER VOUS COMPTE
Construit en direct, en parlant à ClaudeDuval Streetla webcam,à Key WestSon imagedu momentYOLOrepère les personnes,sur mon portableUne page webl'imageet le compte
Installer Claude
Quatre façons d'utiliser Claude
La même applicationClaudenavigateurclaude.aiVos fichiers,déposés à la mainGratuitClaudeDesktopl'application à téléchargerUn dossier quevous lui confiezGratuit ; Propour le dossierClaude CodeDesktopla même, onglet CodeVotre dossier,modifié sous vos yeuxPro,20 $ US par mois> claudeClaude Codeterminalune commande à taperVotre dossier,jusque sur un serveurPro,20 $ US par moisLe même agent, Claude Code
Prix relevés en novembre 2026 sur la page des formules.
Claude dans le navigateur
Claudevotre-site.comDans l'application Claudele navigateur intégrévotre-site.comClaudeDans Chromel'extension Claude in Chrome
Les alternatives
Eux aussi modifient vos fichiers directementVotreordinateurGitHubPrixChatGPT et CodexOpenAI : l'application, le terminalGratuit dans l'application20 $ US par mois pour le terminalGitHub CopilotGitHub : le terminal, VS CodeGratuit dans le terminal10 $ US par mois pour GitHubGemini CLI et AntigravityGoogle : le terminalGratuit avec AntigravityGemini CLI : à l'usage, avec une clé APIOllamaun modèle ouvert, sur votre ordinateurLe moteur, pas l'agent :il se branche sur Claude CodeGratuitle matériel, pas le modèle
Prix relevés en novembre 2026 : OpenAI, GitHub, Google.

Claude Code sur un modèle local, selon la documentation d'Ollama :

terminalollama launch claude
Choisissez votre tâche
1Constituer un corpusune équation,puis qui cite qui2Analyser vos donnéesun script Python ou Rqui se relance3Remplacer Qualtricsvotre questionnaireen ligne4Collecter la donnéeen lignestructuréeou non5Interroger vos PDFDocker, GROBID et RAG,chaque phrase sourcéepremier pasintermédiaireavancé
On discute avant de coderle but, les données, le plan :le code vient ensuiteUne étape à la foiscelle-ci marche,on passe à la suivanteClaude conseille, vous décidezson aide sur les choix techniques est précieuse,sans se laisser traînerRester curieuxdemander pourquoi, et apprendrequelque chose à chaque utilisationOuvrir le résultatle fichier lui-même, pas le résuméqu'en fait ClaudeGarder ce qui marcheune sauvegarde à chaque étape,pour pouvoir revenir en arrière
Tâche 1 — Constituer un corpus
1Discuter du sujetavec Claude : la question, les mots-clés, les synonymes, la période2En tirer une équation de rechercheen anglais ; vous la relisez et la corrigez3Identifier les articles de référencequelques articles clés ; vous vérifiez qu'ils existent vraiment4Récupérer leurs métadonnéesl'API d'OpenAlex, avec une clé gratuite : revue, citations, références5Construire le site « qui cite qui »une page locale : ce que ces articles citent, et qui les cite6Repérer d'autres articlesceux qui reviennent souvent dans le réseau : des pistes à lire
Tâche 2 — Analyser vos données
1Ranger le dossierdonnees/brut, auquel on ne touche jamais ; scripts/ ; sorties/2Lire le fichierCSV, Excel, SPSS, Stata, export Qualtrics : chaque variable, ses manquants, ses modalités3Discuter du plan d'analysel'hypothèse, les tests, ce qu'on exclut et pourquoi, avant la première ligne de code4Un script par étapePython ou R, numérotés ; chacun se relance seul, du fichier brut aux sorties5Un site local pour tout relirechaque bout de code, la statistique qu'il donne, puis son graphique

Pas de fichier sous la main : le test e-mail de Hillstrom.

64 000 clients tirés au sort reçoivent un e-mail hommes, un e-mail femmes ou rien, et on suit leurs visites et leurs achats pendant deux semaines.

Quel e-mail rapporte le plus, et auprès de quels clients ?

Tâche 3 — Remplacer Qualtrics
1Avoir un site localn'importe lequel, qui tourne sur votre ordinateur2Déterminer les blocsconsentement, filtre, sociodémographie, manipulation, échelles de Likert, fin3Fournir les échellesles items publiés, mot pour mot, avec leur source4Régler le tirage au sortdes bras équilibrés, un ordre aléatoire des items, un contrôle d'attention5Itérer jusqu'à ce que ça nous plaiseavec une page pour les co-auteurs : chaque item et sa source6Tester chaque parcoursune réponse complète par bras, jusqu'à la ligne du CSV7Hébergersur Hostinger par exemple ; la clé d'administration reste dans un fichier à part8Suivre la collecteun tableau de bord pour la progression, un export CSV protégé par la clé
Tâche 4 — Collecter la donnée en ligne, structurée ou non
Une API, des archivesReddit, YouTubeSans porte d'entrée : en piratequinze forums, Leboncoin, Instagram1Poser la questionla question de recherche, puis la donnée qui y répond2Où vit la donnéestructurée : un seul format,compris une fois pour toutesnon structurée : chaque site a sonarchitecture, à comprendre un par un3Comment la récupérerl'API, ou une archive comme Arctic Shift,une requête à la foisun navigateur piloté, site par site,malgré les blocages et les conditions4Comment la stockerles fichiers JSON tels quels,puis une base DuckDBles pages HTML telles quelles,puis un extracteur par site5Comment l'analyserun échantillon codé à la main, puis des mots-clésou un modèle de langue, validé sur cet échantillon6Valider la collecteles trois questions de Fields of Gold :la source, le design de collecte, l'extraction
Boegershausen, Datta, Borah et Stephen (2022), « Fields of Gold: Scraping Web Data for Marketing Insights », Journal of Marketing.
Tâche 5 — Interroger vos PDF
1Comprendre ce qu'est un RAGchercher d'abord les passages utiles, puis ne répondre qu'à partir d'eux : on en parle avec Claude2Installer GROBIDGROBID lit un PDF scientifique ; il tourne dans Docker, sur votre ordinateur3Y passer les PDFle texte revient structuré : titres de section, paragraphes, références, colonnes remises en ordre4Découper en passagesà peu près un paragraphe ; chaque passage garde un numéro, pour toujours5Construire l'indexun modèle local, comme bge-m3, range les passages par sens : c'est le socle du RAG6Interrogerla question remonte les passages les plus proches ; Claude répond à partir d'eux seuls7Exiger la sourcechaque phrase cite son passage, mot pour mot, et un script contrôle que la citation existe8Lire les passagesla réponse à gauche, le passage cité à droite : vous jugez ce que l'IA en a fait