Voici comment on utilise l'IA à Harvard. Et ils explosent leur productivité

Un récent rapport vient de révéler la curieuse façon d’utiliser l’IA à Harvard. Et ça leur permet d’avancer plus vite que jamais.

L’IA comme une infrastructure, pas comme un gadget

Alors, comment ils ont fait ? D’abord, Harvard a traité l’IA comme une infrastructure, au même titre que la bibliothèque. L’université a mis en place des « AI Sandboxes ». Ce sont des environnements sécurisés où les étudiants et les chercheurs peuvent utiliser les grandes IA avec les données internes, sans risque de fuite. Et ça, ça montre une chose : la productivité n’est pas du hasard mais de la stratégie.

L’IA comme assistant de recherche

Le gain de temps le plus fou, il est dans la recherche de documents. Avant, il fallait des semaines pour analyser des centaines d’articles. Aujourd’hui, des outils comme Scite.ai font le travail en quelques minutes. L’IA ne remplace pas le chercheur. Elle déblaie le terrain et elle lui permet de se concentrer sur l’analyse, pas sur la collecte.

Coder sans être codeur

Beaucoup de domaines ont besoin de l’analyse de données. Et pour ça, il faut savoir coder. C’est un obstacle. Il utilisent des outils comme GitHub Copilot comme des traducteurs. Le chercheur décrit son besoin en langage normal. Et l’IA génère le code. Au final, l’historien ne devient pas informaticien. Il obtient juste un pouvoir d’analyse qui lui aurait demandé des mois de formation.

De la donnée brute au premier jet

Une fois la recherche terminée, il faut rédiger. Et là, l’IA sert à vaincre le syndrome de la page blanche et à structurer la pensée. Les chercheurs l’utilisent pour générer des plans ou pour reformuler des phrases. D’ailleurs, une étude du MIT le prouve : utiliser l’IA pour écrire augmente la productivité de 40 %.

Un cadre strict pour une liberté maximale

Mais ce succès ne doit rien au hasard. Il repose sur un cadre très strict, avec trois règles d’or. La première : la transparence. Toute utilisation d’IA doit être signalée. La deuxième : la vérification. L’humain reste responsable de l’exactitude des infos. Et la troisième, la plus importante : la confidentialité. Aucune donnée sensible ne doit être balancée à des IA externes. C’est ce cadre qui leur permet d’exploiter la puissance de l’outil sans en devenir l’esclave.