Voyons comment l’IA peut être utilisée dans ce processus d’idéation :

  • Cycles d'idéation accélérés : Les systèmes d'IA peuvent rapidement évaluer nos idées en fonction de diverses contraintes, telles que la faisabilité, l'éthique et l'impact potentiel. Cela nous aide à maintenir l'élan créatif en filtrant rapidement les idées irréalistes, nous permettant ainsi de concentrer notre énergie sur les directions les plus prometteuses.

  • Perspectives transdisciplinaires : Les chatbots IA, formés sur d'immenses ensembles de données diversifiées, nous offrent un accès à un large éventail de connaissances académiques et culturelles. Cela leur permet d'établir des connexions uniques et d'offrir des perspectives fraîches qui ouvrent une lentille de recherche interdisciplinaire, un angle que notre expérience humaine unique pourrait manquer.

  • Partenaire de réflexion infatigable : Imaginez avoir un collègue disponible 24h/24 et 7j/7 pour échanger des idées et affiner des concepts. Les systèmes d'IA peuvent participer à des séances de brainstorming infinies sans se fatiguer, offrant un soutien constant et étendant notre capacité de réflexion créative.

Cependant, comme mentionné précédemment, il est essentiel de se rappeler que l'IA n'est pas là pour remplacer notre créativité, mais pour l’enrichir.

Tout comme les technologies précédentes, telles que l'imprimerie et l'ordinateur, ont élargi nos capacités cognitives, l’IA offre une nouvelle dimension de collaboration. Elle augmente nos capacités imaginatives, nous aidant à réaliser des idées qui étaient autrefois limitées par les frontières de notre esprit. La véritable magie se produit lorsque nous combinons les capacités de l'IA avec notre propre expertise et intuition.

Principes directeurs pour l’idéation assistée par l’IA

Lorsque nous entamons le processus d’idéation assistée par l’IA, il est crucial de reconnaître que l’interaction avec une IA conversationnelle nécessite un changement dans nos habitudes de communication. Nous avons passé nos vies à développer des compétences de communication pour interagir avec des humains, en nous appuyant sur des indices contextuels tels que les expressions faciales et le langage corporel – éléments absents dans nos échanges textuels avec l'IA. De plus, notre tendance à faire des digressions et à supposer des compréhensions partagées peut entraver notre capacité à transmettre clairement nos intentions à un système d’IA.

Pour amorcer des sessions d’idéation productives avec l’IA, voici quelques principes directeurs à suivre :

  • Établir des rôles clairs : Positionnez-vous en tant que leader et l’IA en tant qu’assistante. Cela crée un cadre pour une collaboration productive où vous guidez la direction du brainstorming. Rappelez-vous, vous êtes l'expert dans votre domaine – l'IA est là pour soutenir et enrichir votre réflexion, pas pour diriger le processus !

  • Lancer les discussions avec des exemples : Fournissez à l'IA des exemples concrets pour délimiter la portée et guider ses suggestions. Cela aide à concentrer les propositions de l'IA sur des zones pertinentes et productives. Par exemple, si vous explorez des méthodes de recherche, proposez des exemples de méthodes que vous avez utilisées ou envisagées pour donner un point de départ à l’IA.

  • Fixer des contraintes pour limiter les solutions : Définissez des paramètres clairs pour votre projet afin d’empêcher l’IA de générer des idées irréalistes. Cela permet de maintenir le brainstorming dans des limites faisables. Soyez spécifique concernant le contexte de votre recherche, les ressources disponibles et toutes considérations éthiques pour que les suggestions de l’IA soient réalistes et applicables.

  • Poser des questions ciblées : Utilisez des questions courtes et précises pour obtenir des réponses spécifiques de l’IA. Cela garantit que chaque échange s’appuie sur le précédent et affine progressivement les idées. Au lieu de questions générales, essayez des questions focalisées qui incitent l'IA à explorer des aspects particuliers de votre problème de recherche.

  • Évaluer et rediriger : Évaluez continuellement les suggestions de l’IA, identifiez les hypothèses ou les imprécisions, et redirigez l’IA pour améliorer ses résultats. N'hésitez pas à remettre en question l'IA ou à demander des clarifications – ce processus itératif mène souvent à des idées plus affinées et plus précieuses.

En suivant ces principes, nous pouvons créer un cadre structuré mais flexible pour nos sessions d’idéation assistée par l’IA. Cette approche nous permet d'exploiter la base de connaissances et les capacités de traitement rapide de l'IA tout en gardant le contrôle sur la direction et la qualité du processus de brainstorming.

Avec ces principes en tête, les étapes suivantes offrent une voie pour naviguer vers un objectif souhaité, comme la génération d'idées pour des projets de recherche et des questions de recherche. Voici comment procéder :

  1. Rédiger un premier prompt : Commencez par un prompt clair qui définit le contexte de votre recherche, les contraintes et le rôle du chatbot (par exemple, un expert dans un domaine spécifique ou une compétence).
  2. Discuter des suggestions de l’IA : Passez en revue de manière critique les recommandations de l'IA, identifiez les limitations et explorez des idées plus affinées.
  3. Extraire des possibilités viables : Affinez les suggestions à travers des échanges itératifs, en vous concentrant sur les directions prometteuses qui allient objectifs visionnaires et réalités pratiques.
  4. Développer les détails : Affinez les idées sélectionnées pour en faire des propositions de recherche détaillées, y compris les méthodes, les plans d'analyse et les résultats attendus.

Pour illustrer la façon dont cela pourrait se dérouler en pratique, voici une étude de cas explorant une interaction de type conversationnel entre un chercheur et un chatbot IA, conçue pour montrer comment l’IA peut être utilisée pour générer des idées de recherche, en se concentrant sur l’un de mes sujets préférés : l’IA dans le secteur de l'enseignement supérieur.

Étude de cas : utiliser l'IA pour l’idéation de projets de recherche

Le Dr X, chercheur en méthodologie qualitative dans une école de commerce, souhaitait explorer les implications de l’IA dans le secteur de l’enseignement supérieur. En tant que chercheur expérimenté, il reconnaissait le potentiel de l'IA pour transformer de nombreux aspects de l'éducation, de l'enseignement et de l'apprentissage à l'administration et à la recherche. Cependant, compte tenu de l’étendue du sujet, il avait besoin d’aide pour restreindre son champ de recherche et générer des idées de projets spécifiques. Pour l’aider dans ce processus, il décida de collaborer avec un chatbot IA.

Voici les étapes qu'il suivit pour réaliser le processus d’idéation :

Étape 1 : Rédiger le prompt initial

Le Dr X rédigea un prompt soigneusement formulé pour poser le cadre de son interaction et écrivit le prompt suivant :

« Je suis chercheur en méthodologie qualitative dans une école de commerce et je m’intéresse à explorer les implications de l'IA dans le secteur de l'enseignement supérieur. J’ai une formation en entrepreneuriat et en IA appliquée, ainsi qu’une expérience dans la conduite d'entretiens et de groupes de discussion. Je cherche des idées innovantes de projets de recherche qui m’aideraient à étudier comment l’IA transforme l’enseignement supérieur, par exemple de l’enseignement et de l’apprentissage à l’administration et à la recherche. Je souhaite terminer ce projet dans un délai de 12 mois. Je dispose de fonds de recherche limités pour réaliser cette étude. Avec ces éléments en tête, merci d’agir en tant que chercheur expérimenté, capable de générer des idées de projets de recherche et de fournir une gamme de suggestions pour de potentielles directions de recherche. Ce projet est très important pour ma carrière, alors merci de faire un bon travail. »

Étape 2 : Discuter des suggestions de l’IA

Le chatbot IA répondit avec les suggestions suivantes :

IA : En fonction de vos intérêts de recherche et de vos contraintes, voici quelques idées de projets de recherche potentiels :

  1. Étudier l’impact des systèmes d'apprentissage personnalisé propulsés par l'IA sur l'engagement des étudiants et la performance académique. Cela pourrait impliquer la conduite de groupes de discussion avec des étudiants et des entretiens avec des enseignants pour comprendre leurs expériences et perceptions.
  2. Explorer les perceptions et expériences des enseignants concernant l'intégration des outils d'IA dans leurs pratiques pédagogiques. Vous pourriez interviewer des enseignants de différentes disciplines pour identifier les défis, les avantages et les meilleures pratiques.
  3. Examiner les implications éthiques de l’utilisation de l’IA pour les décisions d'admission et de recrutement des étudiants. Cela pourrait inclure l’analyse des politiques institutionnelles et la réalisation d’entretiens avec les responsables des admissions et d’autres parties prenantes.
  4. Analyser le potentiel de l’IA pour rationaliser les processus administratifs et améliorer l'efficacité opérationnelle dans les établissements d’enseignement supérieur. Vous pourriez réaliser des études de cas d’institutions ayant réussi à mettre en œuvre des solutions d’IA et interviewer les parties prenantes clés pour identifier les leçons apprises.

Dr X : Merci. J’ai quelques réflexions et questions à propos de vos suggestions. Pour la première idée, la mesure de l'impact sur la performance académique ne nécessiterait-elle pas un délai plus long que 12 mois ? De plus, pour la troisième idée, il est peu probable que j’aie accès aux données d’admission. Avez-vous des recommandations pour contourner cela ?

IA : Vous soulevez des préoccupations valides. Concernant la première idée, vous pourriez vous concentrer sur des indicateurs à court terme de l’engagement, tels que la participation des étudiants aux discussions en classe ou la réalisation des devoirs. Cela pourrait fournir des informations précieuses dans le délai de 12 mois, même si l'impact à long terme sur la performance académique ne peut pas encore être mesuré. Quant à la troisième idée, vous avez raison de dire qu'accéder aux données d'admission pourrait être difficile. Une approche alternative pourrait être de se concentrer sur les perceptions des responsables des admissions et des autres parties prenantes à travers des entretiens, sans analyser directement des données sensibles. Vous pourriez explorer leurs processus décisionnels, leurs considérations éthiques et leur avis sur les risques et avantages potentiels de l'utilisation de l'IA dans les admissions.

Dr X : D'accord, merci. Je penche pour les deux idées suivantes, car elles semblent bien équilibrer les enjeux importants et la faisabilité. Pour la deuxième idée, pensez-vous qu’il serait préférable de se concentrer sur des enseignants de disciplines spécifiques ou d’adopter une approche plus générale ?

IA : Se concentrer sur des disciplines spécifiques pourrait fournir une compréhension plus approfondie de la manière dont l’IA est intégrée dans des domaines particuliers. Par exemple, vous pourriez explorer comment les enseignants des écoles de commerce utilisent des outils d’IA dans l’enseignement du marketing, de la finance ou de la gestion des opérations. Cela pourrait offrir des insights particulièrement pertinents pour le contexte de votre propre école de commerce. En revanche, adopter une approche générale à travers différentes disciplines pourrait aider à identifier les défis et les meilleures pratiques communs qui transcendent les frontières des matières. Cela pourrait être précieux pour comprendre les implications globales de l’IA pour l’enseignement et l’apprentissage dans l’enseignement supérieur. En fin de compte, le choix dépend de vos objectifs et de vos intérêts de recherche spécifiques. Si votre objectif est de générer des insights directement applicables à votre école de commerce, se concentrer sur des disciplines spécifiques pourrait être la meilleure option. Si vous êtes davantage intéressé par le paysage global de l’IA dans l’enseignement supérieur, une approche interdisciplinaire pourrait être fructueuse.

Étape 3 : Extraire les possibilités viables

À travers des échanges supplémentaires avec le chatbot IA, le Dr X affina ses idées de recherche :

Dr X : Merci. Étant donné mon intérêt pour générer des insights pertinents dans un contexte d’école de commerce, il serait probablement préférable de se concentrer sur la manière dont les enseignants intègrent l’IA dans leurs pratiques pédagogiques. J’aime bien l’idée de réaliser des études de cas d’établissements ayant réussi à mettre en œuvre des solutions d’IA. Merci de rendre l’approche plus réalisable en tenant compte de mon temps et de mon budget limités. Concentrez-vous sur un domaine spécifique de l’administration, comme les services aux étudiants.

IA : Absolument ! Réduire l’axe d’analyse à un domaine spécifique de l’administration est une excellente manière de rendre le projet plus réalisable tout en générant des insights précieux. Étant donné votre intérêt pour le contexte des écoles de commerce, vous pourriez vous concentrer sur la manière dont l’IA est utilisée pour rationaliser les services aux étudiants, tels que l’orientation académique, le conseil en carrière ou les initiatives d’engagement étudiant. Par exemple, vous pourriez réaliser des études de cas d’écoles de commerce ayant mis en place des chatbots propulsés par l’IA pour fournir des conseils académiques personnalisés aux étudiants. Cela pourrait impliquer des entretiens avec des administrateurs, des conseillers et des étudiants pour comprendre le processus de mise en œuvre, les bénéfices perçus, les défis rencontrés et les leçons apprises. Alternativement, vous pourriez explorer la manière dont l’IA est utilisée pour optimiser les processus d’aide financière, comme l’automatisation de l’examen des demandes de bourses ou la fourniture de conseils personnalisés en matière d’aide financière aux étudiants. Là encore, des études de cas d’institutions ayant réussi à mettre en œuvre ces solutions pourraient fournir des insights précieux.

Dr X : Parfait ! J’aime l’idée de me concentrer sur les chatbots alimentés par l’IA pour l’orientation académique dans le contexte des écoles de commerce.

Étape 4 : Développer les détails

Le Dr X travailla avec le chatbot IA pour étoffer les détails de son projet de recherche choisi :

Dr X : Concentrons-nous sur « les chatbots alimentés par l’IA pour l’orientation académique dans les écoles de commerce ». Pouvez-vous développer un plan plus détaillé pour l’étude ? Peut-être une approche d’étude de cas qualitative. Qu’en pensez-vous ? Quelles sont les questions et méthodes de recherche spécifiques ?

IA : Étant donné votre choix, voici quelques questions de recherche potentielles :

  1. Qu’est-ce qui a motivé les écoles de commerce à mettre en place des chatbots pour l’orientation académique, et quels étaient leurs objectifs et attentes ?
  2. Comment les chatbots ont-ils été conçus et développés, et quels défis ont été rencontrés pendant le processus de mise en œuvre ?
  3. Comment les conseillers et les étudiants perçoivent-ils et vivent-ils l’utilisation des chatbots pour l’orientation académique, et quels sont les bénéfices et limitations perçus ?
  4. Quelles leçons peut-on tirer des expériences des écoles de commerce ayant mis en œuvre avec succès des chatbots alimentés par l’IA pour l’orientation académique ?

Concernant les méthodes, une approche d’étude de cas qualitative impliquant des entretiens semi-structurés avec des parties prenantes clés (par exemple des administrateurs, des conseillers, des étudiants) serait bien adaptée pour explorer ces questions en profondeur. Vous pourriez sélectionner un échantillon d’écoles de commerce ayant mis en place des chatbots alimentés par l’IA pour l’orientation académique et interviewer les personnes impliquées dans la mise en œuvre et l’utilisation de ces technologies.

Pour analyser les données, vous pourriez utiliser une analyse thématique, en identifiant des thèmes et des motifs communs à travers les entretiens. Cela pourrait être complété par une revue de documents pertinents (par exemple les plans de projet, les spécifications de conception des chatbots) pour fournir un contexte supplémentaire et trianguler les résultats.

L’objectif ultime serait de générer une compréhension riche et nuancée des expériences et des leçons tirées de la mise en œuvre des chatbots alimentés par l’IA pour l’orientation académique dans les écoles de commerce. Les résultats pourraient servir à informer les meilleures pratiques et les lignes directrices pour d’autres institutions envisageant des initiatives similaires.

Dr X : Fantastique, merci ! Je vais réfléchir à tout cela et je reviendrai vers vous.

Conclusion de l’étude de cas

En réfléchissant à cet échange, il démontre le potentiel de l’IA en tant que partenaire collaboratif. En effet, la disponibilité d’un chatbot IA pour aider à générer une gamme d’idées de recherche, répondre à des préoccupations spécifiques et affiner l’axe du projet est un atout précieux.

Le processus met en évidence la nature du dialogue itératif. Chaque échange avec l’IA s’appuyait sur le précédent, permettant un affinage progressif des idées. Cette approche ressemble aux sessions de brainstorming collaboratif que je pourrais avoir avec des collègues, mais avec l’avantage supplémentaire de la vaste base de connaissances de l’IA, de sa capacité à générer et adapter rapidement des idées, et de son accès disponible 24h/24 et 7j/7 – mes collègues, aussi formidables soient-ils, ne seraient probablement pas ravis d’un appel pour discuter d’un projet de recherche durant mes heures de travail nocturnes. Bien que la collaboration humaine demeure inestimable, la disponibilité inlassable de l’IA peut constituer un atout majeur, surtout pour ceux d’entre nous qui sont sujets à des éclats de créativité nocturnes.

Il est aussi important de souligner que, bien que l’IA ait fourni des éléments pour m’aider à structurer ma réflexion, le design final de la recherche reste sous ma responsabilité professionnelle. Les suggestions de l’IA servent principalement de tremplin pour ma pensée, et non de prescription à suivre aveuglément. Cela souligne la nature complémentaire de l’IA dans la recherche académique – un outil puissant pour augmenter nos capacités, mais non pour remplacer notre expertise.

Enfin, cet exercice a démontré l’application pratique des principes directeurs pour l’idéation assistée par l’IA, tels qu'abordés plus tôt dans ce livre. En établissant des rôles clairs, en alimentant les discussions avec des exemples, en fixant des contraintes, en posant des questions ciblées et en évaluant et redirigeant continuellement, vous augmentez vos chances de diriger la conversation vers un résultat productif.

Bien que le dialogue ci-dessus avec le modèle IA ait été quelque peu organique, il existe plusieurs moyens de structurer davantage le processus de brainstorming avec l’IA.

Aller au-delà des résultats « évidents » de l'IA

Les conversations échangées avec les chatbots IA peuvent mener à une génération rapide d’idées – si il y a une chose que les chatbots maîtrisent, c’est bien la capacité à produire des idées rapidement. Cependant, je trouve souvent que ces idées sont quelque peu « évidentes ». Ce processus peut parfois me laisser me demander si le chatbot m'a vraiment aidé à repousser les limites de ma réflexion, ou si j'avais simplement besoin d'une bonne vieille conversation et que mes amis machines étaient les seuls disponibles à cette heure tardive pour écouter mes divagations.

Comme discuté dans les chapitres précédents, les chatbots peuvent être considérés comme des machines à prédiction, faisant des suggestions qui pourraient être perçues comme la réponse la plus probable. C’est parfait pour des résultats de type généraliste, mais pour une recherche qui pourrait éclairer une étude véritablement innovante, il est peu probable que l’on veuille énoncer l’évidence. Après tout, on préférerait éviter un rejet sur bureau accompagné de la réponse redoutée de l'éditeur : « Cet article n’apporte rien de nouveau et énonce des évidences ». Ouille.

En utilisant des techniques de pensée créative bien établies, comme l’association éloignée et la pensée divergente, on peut dépasser l’évidence. J’ai découvert ces techniques pendant mes études de Master en Entrepreneuriat et Innovation. L’un de mes enseignants était particulièrement passionné par les travaux d’Edward De Bono, qui a promu des approches permettant de nous libérer des contraintes des schémas de pensée habituels.

Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, voici quelques techniques à envisager pour brainstormer autour de votre prochain projet de recherche :

  1. Association éloignée : Cette technique consiste à établir des comparaisons entre des concepts ou domaines apparemment disparates pour révéler de nouveaux aperçus et possibilités. Par exemple, un chercheur étudiant le changement organisationnel pourrait demander à un chatbot IA de l’aider à identifier des analogies dans la nature, telles que le processus de métamorphose des papillons ou la résilience adaptative des écosystèmes. En explorant ces analogies en profondeur, il pourrait obtenir de nouvelles perspectives sur les moteurs, les étapes et les défis de la transformation organisationnelle.

  2. Inversion des hypothèses : Cette approche consiste à identifier les hypothèses ou croyances sous-jacentes qui façonnent la réflexion actuelle sur un sujet de recherche, puis à les remettre délibérément en question ou à les inverser. Par exemple, un chercheur étudiant les facteurs contribuant à la réussite des étudiants en apprentissage en ligne pourrait demander au chatbot IA d’identifier les hypothèses dominantes (par exemple, les étudiants ayant une forte motivation personnelle et des compétences en gestion du temps réussissent mieux dans les cours en ligne). Le chercheur pourrait ensuite explorer les implications de l’inversion de ces hypothèses (par exemple, et si les étudiants avec une motivation personnelle plus faible et des compétences en gestion du temps moins développées pouvaient être aussi ou même plus réussis dans l’apprentissage en ligne ?). Cet exercice peut ouvrir de nouvelles avenues pour la recherche et le développement théorique.

  3. Pensée divergente : Cette technique consiste à générer un large éventail d’idées ou de possibilités sans les juger ou les évaluer dans l’instant. L’objectif est d’encourager une réflexion fluide et sans contraintes qui peut mener à des connexions et idées inattendues. Engagez un exercice de pensée divergente avec un chatbot IA en énumérant rapidement une liste de questions de recherche ou d’hypothèses potentielles sans vous arrêter pour évaluer leur faisabilité ou pertinence. Par la suite, vous pourrez revoir cette liste et identifier les idées les plus prometteuses ou intrigantes pour un développement plus approfondi.

  4. Pensée latérale : Cette approche consiste à perturber intentionnellement les processus de pensée linéaires et logiques pour explorer de nouvelles directions et possibilités. Une technique classique de pensée latérale est la méthode du « point d’entrée aléatoire », où un mot ou concept aléatoire est introduit dans le processus de résolution de problème pour stimuler de nouvelles associations et idées. Par exemple, un chercheur étudiant les défis du travail d’équipe à distance pourrait demander au chatbot IA de suggérer un objet aléatoire (par exemple, « parapluie ») et ensuite explorer comment les caractéristiques de cet objet pourraient se rapporter au sujet de recherche (par exemple, « un parapluie offre un abri et une protection contre les intempéries ; comment les équipes à distance pourraient-elles créer un sentiment de « refuge » ou de « protection » pour leurs membres dans un environnement de travail virtuel ? »).

Explorons maintenant quelques exemples pratiques de la façon dont l'application des techniques de pensée créative à l’idéation de projets de recherche pourrait se dérouler concrètement.

Scénario : L’approche des « 5 pourquoi »

Cette technique, popularisée par son utilisation chez Toyota, consiste à poser des questions « pourquoi » de manière répétée. Pensez-y comme un enfant curieux qui demande sans cesse « Mais pourquoi… » encore et encore. D'un point de vue de la pensée créative, elle peut être utilisée pour nous faire aller plus loin dans la compréhension des causes profondes ou des problèmes sous-jacents liés à nos sujets de recherche.

Voici un exemple :

Chercheur : Je m’intéresse à l’impact de l’IA sur le déplacement des emplois.
IA : Un angle potentiel pourrait être d’explorer pourquoi certaines industries ou professions sont plus vulnérables au déplacement d’emplois causé par l’IA.
Chercheur : Pourquoi certaines industries sont-elles plus vulnérables que d’autres ?
IA : Cela pourrait être parce que certaines industries impliquent des tâches qui sont plus facilement automatisables ou réplicables par des algorithmes d’IA.
Chercheur : Pourquoi certaines tâches sont-elles plus facilement automatisables ?
La conversation continue…

Scénario : Association aléatoire

Comme mentionné précédemment, cette technique consiste à introduire des concepts aléatoires ou apparemment sans lien dans la conversation pour stimuler de nouvelles connexions et idées. Le chercheur peut demander au chatbot IA de faire des associations entre le sujet de recherche et un mot ou une phrase choisie aléatoirement, menant à des directions de recherche inattendues et potentiellement innovantes. Par exemple :

Chercheur : J’étudie le rôle des médias sociaux dans la polarisation politique. Essayons une association aléatoire. Utilise le mot « sous-marin ».
IA : Intéressant ! Nous pourrions explorer le concept de « chambres d’écho » sur les médias sociaux comme étant similaires aux grottes sous-marines – des environnements isolés et auto-renforcés qui amplifient certaines vues et limitent l’exposition à des perspectives diverses.
Chercheur : Super. Cela me fait penser au rôle des algorithmes dans la création de ces chambres d’écho, comme des courants qui dirigent le flux d’informations sous l’eau.
La conversation continue, le chercheur incitant l’IA à explorer davantage cette idée dans le contexte du mot ou de la phrase choisie aléatoirement.

Scénario : Créativité combinatoire

Cette approche remonte à Einstein. Elle consiste à combiner des idées ou des éléments de différents domaines pour générer de nouvelles questions de recherche ou hypothèses. En pratique, un chercheur pourrait demander à un chatbot IA d’aider à identifier des concepts ou des cadres d’autres domaines qui pourraient être appliqués au sujet de recherche en question. Voici un exemple :

Chercheur : Je m’intéresse à l’étude des facteurs contribuant au succès des incubateurs de startups. Quelles idées issues d’autres domaines pourraient être pertinentes ?
IA : Une idée issue de l’écologie pourrait être le concept de « espèces clés de voûte » – des organismes qui jouent un rôle crucial dans le maintien de la structure et du fonctionnement d’un écosystème. Dans le contexte des incubateurs de startups, nous pourrions explorer le rôle des « mentors clés » ou des « investisseurs clés » qui sont cruciaux pour le succès de l’écosystème de l’incubateur.
Chercheur : Merci. Nous pourrions aussi puiser dans des idées de la psychologie du développement, comme le concept de « soutien structuré » – comment les incubateurs fournissent un soutien organisé aux startups pour qu’elles se développent et prospèrent au fil du temps. Explorez cela, s’il vous plaît.
La conversation continue…

Intégrer ces techniques d’idéation dans vos échanges avec les chatbots IA peut offrir une approche plus structurée pour puiser dans de nouvelles sources de créativité et d’aperçus. Je vous encourage à les tester et à voir ce que le chatbot génère.

Cependant, n’oubliez jamais qui est aux commandes !

Vous devez toujours être celui qui « conduit le bus », les chatbots IA étant utilisés comme des tableaux de réflexion collaboratifs. Et, soyez toujours conscient des limites des modèles IA actuels de conversation. Bien que les chatbots IA soient des outils utiles pour l’exploration des concepts en phase initiale, se reposer entièrement sur l’idéation par IA revient à renoncer à des opportunités de cultiver la créativité intrinsèque à la recherche.

Activité
Utilisez cette activité pour explorer comment les techniques de pensée créative peuvent être combinées avec l’idéation assistée par l’IA afin de générer des idées de recherche innovantes.

Activité : Appliquer des techniques de pensée créative
Instructions :

  1. Sélectionnez un défi ou problème de recherche que vous rencontrez actuellement.
  2. Choisissez l’une des techniques de pensée créative abordées dans ce chapitre.
  3. Engagez un dialogue avec un chatbot IA en appliquant la technique choisie pour explorer de nouvelles perspectives et idées liées à votre défi de recherche.
  4. Analysez les réponses de l’IA et réfléchissez à la manière dont la technique de pensée créative a influencé le processus d’idéation.

Ensuite, réfléchissez aux points suivants :

  • Comment la technique de pensée créative vous a-t-elle aidé à aborder le défi de recherche sous un nouvel angle ?
  • Quelles idées ou perspectives ont émergé du processus d’idéation assistée par l’IA que vous n’auriez pas envisagées autrement ?

Réflexion et discussion
Les questions suivantes visent à vous aider à explorer les idées abordées dans ce chapitre. Explorez-les individuellement ou utilisez-les comme base pour une discussion en groupe.

  1. L’idéation assistée par l’IA pourrait potentiellement accélérer le rythme de la découverte scientifique et de l’innovation. Cependant, quels inconvénients ou conséquences inattendues pourraient découler de cette accélération, et comment peuvent-ils être abordés ?
  2. Comment l’intégration des chatbots IA dans le processus d’idéation de recherche pourrait-elle influencer la manière dont nous valorisons et évaluons la créativité et l’originalité dans le travail académique ?
  3. Imaginez un scénario où un chercheur devient trop dépendant des idées générées par l’IA et ne les évalue pas de manière critique. Quels risques ou pièges potentiels pourraient découler de cette situation, et comment pourraient-ils être atténués ?
Modifié le: jeudi 14 novembre 2024, 19:09