Résumé
Cet article explore comment les usages collaboratifs des grands modèles de langage (LLM, pour Large Language Model) 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, 8–9juillet 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 personnes participantes, les protocoles d’observation et d’analyse, puis ces dernières ont activement contribué à la production et à l’interprétation des données. En mobilisant la perspective de la cognition distribuée (Hutchins, 1995), nous éclairons les dynamiques de groupe et lesrapports aux modèles de langage où se joue la négociation de l’écriture scientifique entre les humains et la machine: élaboration collective des requêtes, itérations critiques sur les textes générés et validation partagée des résultats. Plutôt qu’une automatisation du processus scriptural des chercheurs et des chercheuses, les LLM redéfinissent les dynamiques de collaboration, les rapports disciplinaires et les régimes de scientificité, donnant naissance à une réflexivité médiée et co-produite par la génération automatique de texte.écriture scientifique ; grands modèles de langage (LLM) ; ethnographie participante ; collaboration interdisciplinaire