Publié le 2025-11-05 04:44:00. Les assistants IA comme ChatGPT et Copilot facilitent la génération de code, mais une compréhension approfondie de sa logique reste cruciale pour les chercheurs afin d’éviter des erreurs potentiellement catastrophiques et de garantir l’intégrité de leurs travaux.
L’avènement des grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT, Copilot ou Claude transforme radicalement la manière dont les chercheurs abordent le codage. Désormais, une simple description en langage naturel suffit à générer un morceau de code fonctionnel en quelques secondes, prêt à être copié-collé et parfois même exécuté directement par ces outils.
Cependant, cette facilité d’accès soulève une question fondamentale : maîtrisons-nous réellement ce que fait le code produit ? Avons-nous une compréhension claire de son fonctionnement et des mécanismes sous-jacents de l’IA ? Cette confiance aveugle dans le processus et le résultat peut s’avérer risquée, particulièrement lors de l’évaluation par les pairs, où la responsabilité du chercheur est engagée.
Un code généré par IA, s’il n’est pas entièrement compris par son utilisateur, peut avoir des conséquences allant de la simple confusion à des incidents graves. Une petite erreur de frappe de la part du LLM, par exemple, pourrait entraîner la suppression de données cruciales, l’interruption d’une analyse juste avant une échéance importante, voire mener à des fautes de conduite en recherche si les résultats s’avèrent erronés.
Pour les travaux de recherche impliquant des calculs, il est donc fortement recommandé d’acquérir des compétences en programmation. Cela ne signifie pas nécessairement devenir un expert, mais plutôt apprendre à lire, tester et exécuter son propre code, afin de ne pas dépendre entièrement d’un assistant IA. Cette démarche s’apparente à l’apprentissage de la conduite avant d’utiliser le pilote automatique : une meilleure compréhension de la technologie et un contrôle accru.
Python ou R : quel langage privilégier ?
Dans le domaine de la recherche scientifique, Python et R s’imposent comme les deux langages de programmation les plus populaires. Python est un véritable couteau suisse, capable de gérer une multitude de tâches allant de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique au développement d’applications web et au contrôle matériel. R, quant à lui, se distingue par sa spécialisation dans les statistiques et la visualisation de données, apprécié pour sa syntaxe élégante et ses outils puissants dans ces domaines.
Face à ces deux options, la question se pose : lequel choisir ? La réponse la plus sage pourrait bien être : pourquoi ne pas apprendre les deux ?
Un accompagnement pour maîtriser le code
La bonne nouvelle est que cet apprentissage n’a pas besoin de se faire en solo. L’initiative Aalto Scientific Computing, en partenariat avec le réseau CodeRefinery et le CSC (Centre de Calcul Scientifique), propose des formations destinées à accompagner les chercheurs dans cette démarche.
Ces cours sont conçus pour être pratiques et directement applicables aux problématiques de recherche concrètes. Ils s’adressent aussi bien aux débutants qu’aux utilisateurs plus expérimentés, offrant toujours des éléments pertinents pour chacun. Pour ceux qui hésitent encore, observer les choix de leurs pairs et opter pour un cours adapté peut être un excellent point de départ.
Au-delà de Python et R, un vaste univers de langages s’offre aux plus aventureux, incluant Julia, Rust, MATLAB, C++ et même CUDA pour la programmation sur GPU.
Apprendre à coder est un parcours d’apprentissage continu, et il peut être une expérience enrichissante, même pour ceux qui souhaitent simplement comprendre le code plutôt que de le maîtriser à un niveau professionnel. Il est temps de s’engager dans cette voie, d’apprendre les uns des autres et de se retrouver lors des prochaines sessions de formation.