Le développement spectaculaire des possibilités de l'IA ces toutes dernières années ouvre des perspectives inédites pour le traitement de tous les types de données collectées par les chercheurs et chercheuses - recueil, mise en forme, analyses, interprétations. Les résultats obtenus suscitent souvent fascination, voire sidération, d'autant plus que la manière dont ils sont générés est peu ou mal comprise au niveau conceptuel et technique. Se pose de plus la question récurrente à chaque avancée technologique : en tant qu'humain-e-s, servirons-nous encore à quelque chose, et si oui, à quoi ? 

Sur le plan théorique, ce poster rappelle la manière dont sont construits les outils d'IA, et comment une question posée est traitée. 

Sur le plan empirique, il propose un exemple de traitement comparé de retranscriptions d'entretiens de recherche, de type compréhensif, menés dans le cadre d'une thèse en science de l'éducation. Dans un premier temps nous avons fait une analyse de contenu thématique assistée par Nvivo, dans un second temps une analyse via le LLM Gemini de Google. Nous présentons cette démarche, notamment les tests de différents prompts et différents degrés de température, de manière à modifier les réponses apportées par l'IA. 

Nous identifions les similarités et les différences entre l'analyse humaine et l'analyse par IA et les questions que nous nous sommes posées quant à la nature, la justesse et la scientificité de ces réponses. Finalement, des perspectives questionnant les méthodologies actuelles de recherche et les usages possibles de ces outils, envisagés davantage comme des supports et des points de départ que comme des substitutions, sont proposées.