L’Intelligence Artificielle (IA) est un moyen de plus en plus utilisé par les étudiants pour mener à bien les recherches. Son usage a bouleversé les méthodes traditionnelles ou conventionnelles de recherches. Dans les disciplines comme la linguistique, l’utilisation de l’IA semble limitée malgré l’engouement des étudiants à y recourir. Quels sont alors les enjeux de son utilisation ? Pour répondre à la problématique, nous avons opter de mener notre étude dans le cadre de la sociolinguistique scolaire et de celui de la linguistique computationnelle.

L’hypothèse principale qui découle de cette interrogation est que l’IA sera un moyen incontournable pour la recherche en linguistique. L’objectif étant de recueillir les opinions des enseignants et des étudiants afin de tirer les conclusions sur l’usage ou non de l’IA en linguistique. Comme résultats, il ressort que l’usage de l’IA comporte des limites mais occupe une place importante dans le traitement des données linguistiques au sein des étudiants, malgré la prudence recommandée par les enseignants pour des raisons de plagiât et de fausses informations. Néanmoins, il est reconnu que cette avancée technologique permettra sans doute à la linguistique de progresser dans ses méthodes.

Mots-clés : sociolinguistique, linguistique computationnelle, Intelligence Artificielle (IA), méthode traditionnelle ou conventionnelle, Intelligence Artificielle Générative (IAG)

Introduction
Dans le domaine de la linguistique au Burkina Faso, l’usage de l’Intelligence Artificielle (IA) est courant au sein des étudiants. Une telle pratique altère la qualité des enseignements proposés dans les Instituts d’Enseignements et de Recherche (IESR). Au regard de ce qui précède, plusieurs interrogations se dégagent : pourquoi certains étudiants préfère-t-ils l’usage de l’IA dans leurs travaux en lieu et place des méthodes traditionnelles de recherches ? Les méthodes traditionnelles de recherches ne vont-t-elles pas disparaitre avec le temps ? quelles perspectives pour une recherche linguistique efficace ? La réponse à ces interrogations permet d’envisager les hypothèses ci-après :

–  Contrairement aux méthodes traditionnelles, l’IA est un outil de recherche qui permet de gagner en temps et de réduire les coûts de recherches ;
–  Les méthodes traditionnelles demeurent objectives dans toutes situations de recherches linguistiques ;
–  L’usage mixte de ces deux méthodes peut renforcer les compétences des étudiants dans la recherche linguistique.

L’objectif visé dans cette étude est de recueillir les avis des enseignants et des étudiants en linguistique sur l’usage de l’IA au détriment des méthode traditionnelles de recherches et de proposer des solutions pour une seine cohabitation de ces deux méthodes. Pour ce faire, nous avons opté pour l’interdisciplinarité en inscrivant notre étude dans le cadre de la sociolinguistique scolaire et dans celui de la linguistique computationnelle.

1. Socle théorique et esquisse méthodologique

Pour cette étude, nous optons pour un cadre théorique transversal entre la sociolinguistique scolaire et la linguistique computationnelle. En effet, étant donné que l’étude se déroule sur le champ scolaire au sein des pratiques universitaires, nous avons bien voulu l’inscrire dans un cadre théorique principale qui est la sociolinguistique scolaire selon la vision de C. Marcellesi (1985 :10). Pour l’auteur, « la sociolinguistique scolaire intervient sur le terrain de l’école, des synthèses indispensables à la recherche pédagogique sur l’interrelation verbale, les pratiques discursives en classe, les performances des enfants en relation avec leurs milieux familiaux/sociaux. ».

Cette théorie nous permet de nous situer dans le cadre scolaire à un niveau supérieur. Aussi, elle offre une bonne vision sur l’implication et l’impact de l’IA dans les pratiques scolaires tant sur le plan pédagogique que didactique. A cette théorie, nous avons adjoint celle de la linguistique computationnelle.
La linguistique computationnelle est une combinaison entre la linguistique, l’informatique et l’Intelligence Artificielle (IA). En effet, la linguistique computationnelle permet le traitement, la compréhension ainsi que la production du langage naturel. Il s’agit entre autres des études et des analyses sur la reconnaissance vocale, la traduction automatique, la génération de langage naturel, l’analyse des sentiments. A cela, on peut ajouter l’analyse du discours, de la syntaxe, de la sémantique, de la pragmatique, de la phonologie, de la morphologie et bien d’autres.

On peut dire en substance que la linguistique computationnelle favorise la création d’outils d’analyse pour l’étude théorique et empirique du langage naturelle telle que l’IA générative pour le traitement automatique du langage humain. La linguistique computationnelle est un domaine important de l’IA. Pour PROMISE D. K. (2024, p.10), la linguistique computationnelle répond à plusieurs définitions selon le domaine d’expertise. Cependant, l’auteur insiste sur le « traitement automatique de l’analyse des langues ». L’automatisation peut être complète ou partielle. Elle est total lorsque la tâche est effectuée en totalité par l’ordinateur sans l’intervention de l’humain ; et partielle quand la tâche est partagée : « une partie effectuée par l’ordinateur et une autre partie effectuée par l’humain ».

Ce cadre théorique interdisciplinaire permet d’évaluer l’usage de l’IA dans la recherche scientifique et de recueillir des opinions des Chercheurs, des Enseignants-chercheurs et des étudiants en linguistique sur la question du traitement automatique des données en langue nationale.

L’étude s’est intéressée au milieu universitaire et de la recherche. Le public cible est composé de quatre-vingt (80) personnes, soit dix (10) Chercheurs et Enseignants-chercheurs en linguistique et soixante-dix (70) étudiants en linguistique. C’est un échantillon raisonné en vue de permettre l’obtention d’informations objectives. Chaque groupe a reçu un questionnaire en fonction de ses centres d’intérêt. Pour le groupe des étudiants, le questionnaire répond à l’axe central de recherche suivant : L’intégration de l’intelligence artificielle dans la recherche en linguistique au Burkina Faso : usages, avantages, limites et perspectives d’amélioration des pratiques de recherche

Pour le groupe des Chercheurs et Enseignants-chercheurs, le questionnaire se focalise sur l’axe de recherche principal suivant : L’impact de l’intelligence artificielle sur les pratiques de recherche et d’apprentissage en linguistique : usages, perceptions, limites et enjeux dans le milieu universitaire.

2. Résultats de l’étude
Deux résultats se dégagent dans cette étude : les résultats issus des enquêtes menées auprès des étudiants et ceux issus des Chercheurs et Enseignants-chercheurs.

2.1. Résultats issus réponses des étudiants

Ce résultat fait le point suivant :

Avez -vous déjà utilisé l’IA dans vos recherches ? à quelle fin ?
A cette question, 100% ont répondu par l’affirmative. En effet, 100% des enquêtés utilisent l’IA pour la recherche documentaire, 80% pour la rédaction automatique des questionnaires, des guides d’entretiens et des corpus, 75% pour générer du contenu à travers l’internet, 55% pour traiter les travaux dirigés (TD) et les exercices de maison, 16% pour la vérification des marqueurs suprasegmentaux tels que les tons, l’intonation, les longueurs vocaliques. Aussi, 95% des enquêtés disent l’utiliser pour l’analyse et la synthèse des données recueillies. Au regard de ce qui précède, on peut dire que l’IA est devenue un outil incontournable dans la recherche en linguistique au sein des étudiants.

De nombreux logiciels de l’IA sont utilisés par les étudiants. Il s’agit entre autres de : Empower by Ringover, ChatGPT, DeepL, Synthesia, Jasper. Cependant, Empower by Ringover, ChatGPT, DeepL sont les logiciels le plus utilisés. Car, ils intègrent facilement les intérêts de recherches des étudiants. En effet, Empower by Ringover est utilisé pour la collecte des données sur le terrain.

Ce logiciel est compatible avec les téléphones portables. Il est utilisé comme dictaphone et permet une bonne analyse des phénomènes suprasegmentaux tels que les tons, la longueur vocalique, la nasalisation et bien d’autres. ChatGPT, est utilisé pour les corrections des phrases males formulées et des textes. A cela s’ajoute les résumés, les synthèses de documents, l’écriture et la traduction des documents. Il est utilisé par les étudiants pour générer du contenu et faciliter la rédaction des productions scientifiques. Quant à DeepL, il est généralement utilisé pour les reformulations et la traduction de textes en anglais et en français.

Donner quelques avantages de l’IA dans vos travaux de recherches en linguistique
Pour cette question, nous avons obtenu entre autres les réponses suivantes :
Verbatim :

« L’IA est un outil d’aide à la recherche. Elle permet à l’étudiant de gagner du temps dans le processus de la recherche. Elle englobe pratiquement beaucoup de logiciels qui facilitent le traitement des données de recherches. Fini les longues lectures pour les revues de littérature ! Fini les longues fouilles dans les bibliothèques pour la recherche documentaire ! en effet, la recherche documentaire et les résumés des documents sont instantanés. L’IA permet l’analyse rapide des corpus de grandes tailles avec une marge d’erreur négligeable. On pourrait même parler de techno-linguistique.

A cela, on peut ajouter les traductions des documents écrits dans d’autres langues en français. L’IA permet d’économiser du temps et de l’argent. La recherche rapide des documents permet d’économiser du temps pour vaquer à d’autres occupations. De plus, le fait d’avoir accès gratuitement aux documents en ligne permet d’économiser de l’argent sur l’achat desdits documents et aussi sur l’abonnement dans les bibliothèques. Elle permet la recherche personnelle de l’étudiant »

Au regard de ce qui est dit, on peut affirmer sans se tromper que l’IA à bel et bien révolutionner le système de recherche. Selon notre échantillon, 100% des étudiants utilisent l’IA pour des raisons de gain de temps et/ ou d’économie. 86% des enquêtés l’utilisent pour la conception d’outils de recherches tels que les guides d’entretiens, les questionnaires, les analyses et les synthèses des résultats issus des enquêtes de recherches. Cependant, 14% préfèrent les méthodes traditionnelles de recherches. D’aucuns disent qu’ils veulent être autonome pour vivre les méthodes de recherches. D’autres pensent qu’il faut éviter d’être un esclave des outils informatiques qui ne sont pas toujours fiables et sûrs. Ce qui témoigne d’une méfiance de certains étudiants à cette nouvelle méthode de recherche.

Connaissez-vous des inconvénients de l’usage de l’IA ? lesquels ?
Les inconvénients liés à l’utilisation de l’IA sont bien connus des étudiants. De notre enquête, on retient entre autres les risques de similitude et de plagiat, les fausses informations, le délestage intellectuel, la paraisse.
Verbatim :

« L’IA générative permet de rechercher des informations sur l’internet. Ces informations sont généralement extraites mots pour mots dans des documents qui existent sur la toile. Par conséquent, le risque de plagiat ou de similitude est très élevé si l’on ne reformule pas les contenus des textes reçus. Ce qui pose un problème de propriété intellectuelle. Aussi, le risque d’obtenir des fausses informations est très élevé. Car, il existe beaucoup de Fake news sur les réseaux sociaux.

L’IA étant générative, il peut arriver qu’elle vous fournît des informations qui sont déjà fausse à la base. Ce qui est un risque important. L’IA offre beaucoup de facilités pour la recherche. Ce qui empêche l’étudiant de fournir des efforts de réflexions. Cette dépendance excessive conduit souvent à une incapacité de réflexion sans l’usage de l’IA. C’est donc une baisse de la capacité intellectuelle de l’apprenant. Donc on peut dire que l’IA conduit au délestage intellectuel ou à une paraisse du cerveau. »
En résumé, on retient que l’IA a un risque sur la pensée cognitive. En effet, la dépendance à l’IA pourrait affecter la pensée critique et surtout la créativité d’où un affaiblissement de la capacité cognitive humaine, voire un impact négatif sur les fonctions cognitives des être humains.

Quelles différences peut-on établir entre les recherches avec l’IA et celles traditionnelles ?
A cette question, nous avons obtenu les réponses suivantes :
Verbatim :

« Dans la plupart des cas, la recherche traditionnelle demande la mobilisation de beaucoup de personnes, de matériels et d’argent. Ce qui n’est pas forcement le cas d’une recherche conduite avec l’aide de l’IA. Avec l’IA certaines enquêtes se font en lingue et les résultats sont instantanés. Par contre, avec les vieilles méthodes, il faut parcourir de grandes distances, demander des audiences. Ce qui implique un grand nombre de personnes pour les enquêtes de terrains, des autorisations administratives, de la logistique de terrain pour y arriver. Avec l’IA, les coûts semblent réduits à tous les niveaux. »
Nous retenons de ces opinions que toute recherche demeure coûteuse. Mais à y comparer, la recherche traditionnelle coûterait plus chère que celle menée par le biais de l’IA.

Laquelle des méthodes pratiquez-vous dans vos recherches ? pourquoi ?

86% pratique ce que nous appelons la méthode mixte. C’est-à-dire la combinaison des deux méthodes. 14% pratique uniquement les méthodes traditionnelles de recherches enseignées dans les cours de techniques d’enquêtes et de recherches à l’université et ce, en dépit de leur connaissance en IA. Les causes de ces pratiques sont multiples. Pour ceux qui pratiquent la méthode mixte, on obtient les opinions suivantes :
« La méthode mixte permet une grande sécurité dans la recherche.

Car, on peut faire la vérification des analyses par l’IA pour une consolidation des avis. De plus, l’IA intègre de nombreux logiciels qui permettent de faire les enquêtes sur le terrain, tels que les dictaphones intégrés pour l’enregistrement des conversations. A cela s’ajoute des logiciels qui permettent de mesurer l’intonation, la longueur vocalique, la synthèse des résultats des corpus et bien d’autres. Ce qui permet de travailler concomitamment avec les deux méthodes sur le terrain. »

Pour ceux qui pratiquent la méthode traditionnelle ou conventionnelle, on obtient les opinions suivantes :
« La méthode conventionnelle crée un contact physique entre l’enquêté-e et l’enquêteur (rice). Elle offre une relation de confiance entre les deux personnes et favorise l’obtention de résultats plus objectifs. Elle forme davantage l’étudiant et consolide sa démarche sur le terrain de la recherche. Elle permet la révision et l’application des cours dispensés par les professeurs. Elle offre une certaine liberté dans la démarche en fonction de la complexité du terrain de recherches, consolide les acquis et rend l’étudiant indépendant. Elle permet de réfléchir et de comparer les situations pour une prise de décisions objectives. Elle forme l’étudiant à la recherche tout en lui accordant sa liberté de décision conformément aux principes déjà acquis. Une machine ne s’aurait replacer l’homme dans ses propres choix ».

Il ressort de ces opinions deux positions : la première concerne les étudiants qui aspirent à l’évolution des méthodes et qui apprécient l’introduction des moyens techniques dans la recherche. La deuxième position concerne ceux que nous qualifieront de « conservateurs » et qui ne jurent que par les méthodes de terrains. Tout compte fait, les deux méthodes peuvent conduire aux mêmes résultats.

Que proposez-vous pour l’amélioration des recherches au Burkina Faso ?
Verbatim :

On obtient d’une part les opinions suivantes : « Le monde évolue et il faut évoluer avec son temps. Je pense qu’il faut introduire l’IA comme méthode de recherche dans les Universités pour faciliter la tâche à tout le monde. L’IA est incontournable. Ceux qui refusent aujourd’hui vont l’accepter demain. Donc c’est une question de temps. Mieux vaux anticiper et introduire l’IA comme discipline de recherche pour une bonne éthique. La recherche a besoin des innovations technologiques pour avancer.

Et d’autres part les avis ci-après : L’IA comporte des limites. Donc il faut écarter son usage dans la recherche et se focaliser sur les méthodes traditionnelles. Car, la recherche à toujours bien fonctionner sans l’IA ».
Nous constatons que les avis sont partagés sur la question de l’usage de l’IA ou pas dans la recherche. Ce qui est une bonne chose car, c’est dans la contradiction que jaillit la vérité. Nous espérons que le politique prendra en compte ces opinions. 14% de nos enquêtes sont contre l’usage de l’IA dans la recherche contre 86% qui sont pour.

2.2. Résultats émanent des Chercheurs et des Enseignants-chercheur enquêtés

Questionnaire :
Avez-vous déjà fait usage l’IA dans vos recherches ? pourquoi ?

Deux (02) enseignants sur les dix (10) interrogées utilisent l’IA soit 20% de l’échantillon. Ils disent l’utiliser avec beaucoup de prudence. Ils en font usage pour vérifier certains résultats qu’ils ont déjà à leur niveau à l’effet de tester l’efficacité de l’outil. Par contre, 80% ne l’utilisent pas et ne conseille pas son usage non plus. Pour eux, l’IA concède beaucoup de facilité aux étudiants. Il comporte des failles. Aussi, ce n’est pas un outil de recherche homologué par les universités.
De ce qui précède, on retient qu’une grande méfiance se dessine au sein de la communauté scientifique pour l’usage de l’IA dans le domaine scientifique.

L’avez-vous déjà remarqué dans les écrits de vos étudiants ? comment cela se manifeste-t-il ?
A l’unanimité, tous les enseignants ont répondu par l’affirmative. Cela se manifeste de la façon suivante :

Verbatim :
« Cela se remarque souvent sur certains exercices et devoirs de maison. On a l’impression que les étudiants se sont entendus pour rédiger les mêmes devoirs. Le style rédactionnel et autres tournures sont pratiquement les mêmes. Les étudiants ne font pas d’efforts pour les reformulations des contenus issue de l’IA. Ils se retrouvent pratiquement avec les mêmes réponses sur les copies. Ça saute à l’œil. Souvent, certaines copies de devoirs de maison sont rendues avant l’échéance prévu par l’enseignant.

Pendant, les corrections des TD, les étudiants ont tendance à vous proposer des réponses justes qu’ils n’arrivent pas à expliquer ou à expliciter. Beaucoup d’étudiants s’expriment mal à l’oral avec des fautes mais, ils offrent des devoirs avec un niveau de style très élevé. Les étudiants ne s’en cachent plus. Ils le disent ouvertement en salle pendant les cours qu’ils travaillent à l’aide de l’IA. Certaines mémoires et thèses ont été rejetés pour des faits de plagiat ou de non-respect de la propriété intellectuelle. Car, des étudiants se sont appropriés des affirmations d’auteurs connus de la communauté scientifique comme s’ils étaient les premiers à évoquer l’objet de l’étude qu’ils mènent. Pendant la correction des copies j’ai du mal à appliquer le barème car, tous les étudiants semblent avoir tout compris de mon cours ».
On note que les enseignants ont une grande connaissance des subterfuges de leurs étudiants en matière d’utilisation de l’IA.

Les méthodes traditionnelles de recherches ne vont-t-elles pas disparaitre avec le temps ? pourquoi ?

A cette question, 100% de nos enquêtés pensent que les méthodes de recherches traditionnelles ont toujours de l’avenir. A ce propos, un enseignant dit ceci : « l’IA à toujours existé dans le domaine de la navigation. Cela permet de faire le pilotage automatique des avions et des bateaux. Cependant, les pilotes apprennent toujours les méthodes traditionnelles de navigations avant de s’aventurer dans la technologie.

Car, en cas de pannes, ils doivent être capables de ramener les passagers à bon port en utilisant de simples manuels de procédures, des lectures sur des cartes et une orientation avec la nature ». Aussi, à l’unanimité les enseignants-Chercheurs et les Chercheurs pensent que les deux méthodes peuvent bien se combiner. Il suffit de les introduire concomitamment dans la discipline en charge des techniques d’enquêtes et de recherches. Cela permettra de mieux encadrer les étudiants à un bon usage de l’outil IA en lien avec les veilles méthodes.

Quelles sont les limites de l’utilisations de l’IA en linguistique ?
En linguistique, l’usage de l’IA comporte beaucoup de limites. A ce sujet, nous obtenons les opinions suivantes :

Verbatim :

« L’IA est générative. Elle a besoin de s’enrichir, de se nourrir d’informations pour générer des réponses. Et c’est à ce niveau que se trouvent la plupart des limites. Car, en Afrique et particulièrement au Burkina Faso, de nombreuses langues ne sont pas décrites. Donc il y a insuffisance d’information sur ces langues que l’IA ne peut pas générer. En plus, de nombreuses études en linguistique ne sont pas encore numérisées. Ce qui crée un manque à gagner dans la recherche documentaire. Aussi, l’IA travail généralement avec une connexion internet. Pourtant, le réseau internet dans nos pays est toujours embryonnaire. De plus, la majorité des zones d’interventions des chercheurs en linguistique est le milieu rural. Par expérience, ces zones sont rarement couvertes par le réseau internet. ».

Au regard de ce qui précède, une invite est faite aux étudiants de se départir des moyens technologiques pour se pencher purement sur les moyens traditionnels qui restent fiables quelque soit le terrain de recherche.

Quels sont les risques de l’utilisation de l’IA ?

Selon nos enquêtés, l’IA est un outil qui comporte d’énormes risques. A travers les différents points de vue, nous avons retenu les opinions suivantes :

Verbatim :

« L’IA générative ne restitue que ce qu’elle a apprise. Donc, la qualité des informations générer dépend de ce qu’elle a ingéré au préalable. Si l’IA apprend à partir d’informations truquées, elle véhiculera de fausses informations. Ce qui constitue un risque majeur de désinformations et de manipulations. En effet, sur les réseaux sociaux, de fausses informations circulent à vitesse grand V. On assiste à des inventions de contenus qui exposent les étudiants à de fausses informations.

Il devient difficile de faire la part des choses, entre ce qui est vrai et le mensonge. Les étudiants qui font l’analyse de leurs données à travers l’IA peuvent se confronter à de fausses analyses qui n’ont rien de scientifique. En plus cela, il existe un risque de plagiat ou de similitude. Comme l’IA puise ses informations sur internet, il génère souvent des contenus issus de documents en ligne sans modification. Ce qui pose alors un problème de propriété intellectuel d’où le plagiat. Pourtant dans nos universités et centres de recherches, le plagiat est contrôlé et puni par les textes en vigueur. Il est tolérable quant-il représente moins de 20% du contenu du travail de l’étudiant.

L’IA rend paresseux et favorise le manque d’analyse critique chez l’étudiant. On parlera surtout de délestage cognitif ou intellectuel. Car, à force d’utiliser l’IA, elle devient une prothèse sans laquelle l’étudiant ne peut réfléchir. A cela s’ajoute le manque de confiance en soi et d’autonomie. On peut aussi noter le risque de piratage des données personnelles. La recherche demeure confidentielle jusqu’à l’obtention des résultats. Ce sont les résultats qui demandent à être vulgariser plus tard. Si votre démarche est déjà connue pendant la collecte de vos données, des pirates peuvent en avoir connaissance et vous devancer sur terrain. Ce qui va porter préjudice à crédibilité de vos résultats »

Les enseignants-chercheurs et les chercheurs en linguistiques attirent l’attention des étudiants sur les risques majeurs qu’ils en courent. En effet, l’IA est un domaine qui n’est pas encore bien développer. En faire usage, c’est aussi s’exposer aux inconvénients générer par cette pratique qui n’est pas encore autoriser dans le milieu scientifique.

Quel conseil pouvez-vous prodiguer aux étudiants qui font de l’IA, un usage permanent ?

L’IA est un outil qui s’intègre progressivement dans la recherche scientifique à causes des facilités de recherche qu’elle offre aux étudiants. Cependant, il est opportun de sensibiliser les étudiants sur les ingérences de cet outil dans la science. Ainsi dans le cadre l’enquête nous avons retenu les opinions ci-après :

Verbatim :

« Les étudiants doivent savoir que l’IA n’est pas fiable à cent pour cent. Il n’est pas officiellement autorisé dans le milieu scientifique pour le moment. En faire usage dans la recherche c’est aussi s’exposer à des sanctions liées à l’éthique. L’utilisation de l’IA peut être considérée comme une tricherie. C’est un travail sans efforts personnels. Etant donné que l’IA n’est pas officiellement admise dans le milieu scientifique, il convient de s’en méfier et de s’en tenir aux méthodes de recherche enseigner dans les Universités et dans les Centres de recherches pour plus d’objectivité dans les démarches. » dixit un enseignant.

« L’avènement de l’IA a généré de nouvelles formes de cybercriminalité. Faire de la recherche à travers les moyens technologiques est un risque énorme qu’on en coure en ce qui concerne la fiabilité des études menées. On peut bien utiliser l’IA à des fins utiles. Par exemple pour la vérification de certaines données ou informations sans afficher les travaux de recherches. Cela pourrait permettre de confronter certains résultats pour en tirer la substance ». Dixit un autre.

Les conseils prodigués par les enseignants invitent à la plus grande prudence. Ils interpellent les étudiants à la production d’un travail personnel gage d’une recherche responsable.

3. Analyse, commentaire et discussion des résultats

L’avènement de l’IA a bouleversé les méthodes de recherche en milieu universitaire. Au cours de notre enquête, 86% des étudiants enquêtés mettent à contribution l’IA dans les différents processus de leurs travaux de recherches de façon absolue. Les raisons évoquées pour son usage sont surtout les gains de temps et économique. Ce qui justifie notre première hypothèse à savoir que contrairement aux méthodes traditionnelles, l’IA est un outil de recherche qui permet de gagner en temps et de réduire les couts de recherches.

Par ailleurs, 14% des étudiants ne l’utilisent pas. De plus, 80% des enseignants ne sont pas favorables à son usage dans le domaine scientifique. Les principales raisons évoquées sont entre autres la méconnaissance de l’outil IA, les risques de plagiats, le risque de délestages cognitives, la culture de la paresse. Aussi, c’est un outil qui n’est pas encore homologué et autorisé de façon officielle dans les travaux de recherches.

Ce qui signifie que son usage peut faire l’objet de sanction. Ainsi, une telle position confirme notre deuxième hypothèse qui indique que les méthodes traditionnelles demeurent objectives dans toutes situations de recherches linguistiques. En outre, 86% des étudiants enquêtés sont favorables à l’utilisation mixte des deux méthodes pour des raisons de confrontations des résultats.

Ils pensent que cette pratique permettrait de consolider les acquis et de faciliter le travail. Par exemple dans certains cas, des questionnaires peuvent se renseigner en ligne ce qui permet d’avoir des résultats instantanés. Aussi, on relève que 20% des chercheurs et enseignants-chercheurs en font usage pour les mêmes raisons. Ce qui confirme notre troisième hypothèse à savoir que l’usage mixte de ces deux méthodes peut renforcer les compétences des étudiants dans la recherche linguistique.

Conclusion
L’IA est un outil qui fait progressivement son entrée dans le domaine scientifique. Son usage n’est plus un secret pour certains étudiants en linguistique qui en font un usage permanent. Les Chercheurs et Enseignants-chercheurs ne sont pas en reste. Cependant, ils décommandent son usage pour des raisons de plagiat et d’éthique. Ils invitent les étudiants à une grande prudence pour éviter de se faire pirater leurs données scientifiques. Néanmoins, il est à noter que l’IA est devenue incontournable dans l’évolution du mode. C’est pourquoi, il est recommandé de bien se former pour éviter de tomber dans certains travers tels que les fausses informations, le plagiat. L’IA va révolutionner le système éducatif dans son ensemble. Car, des enseignants bien formés dans ce domaine constituent un gage de sécurité pour les apprenants dans les classes.

Zomenassir Armand BATIONO
Centre National de la Recherche Scientifique et Tecthnologique (CNRST)/ Institut des Sciences des Sociétés (INSS)/DLLN, Laboratoire Langue Education Arts et Communication (LEAC), Burkina Faso.
zomenassir@yahoo.fr, https://orcid.org/0009-0009-2561-4379

Références bibliographiques

Bationo Zomenassir Armand (2026). « L’usage de l’Intelligence Artificielle (IA) au
détriment des méthodes traditionnelles de recherches au Burkina Faso : que retenir des opinions des enseignants et d’étudiants en linguistique ? ». Revue Lettres, Sciences, Sociale et Humaine Vol. 42, n° 1– janvier - juin 2026 –- Publié le 30 juin 2026, PP. 212-230
Calvet, Louis-Jean (2013). La sociolinguistique (8e ed). Presses universitaires de France.
Labov William. (2006). Principles of linguistic change. Vol. 2 : Social factors (Digital print).
Blackwell.

Marcelleci Christiane et al (1985) « vers des pratiques pédagogiques plurinormalistes », in
repère : pour la rénovation de l’enseignement du français N°67, Institut National de Recherche Pédagogique, PP. 1-3. Disponible sur : http//www.ife.ens-166 lyon.fr/publication/Edition électronique/repères/
Marchello-Nizia, et al. (dir.). (2020). Grande Grammaire Historique du Français (GGHF) (1re
éd.). De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110348194

Promise Dodzi Kpoglu. (2024) : Introduction à la linguistique computationnelle. Master.
Introduction à la linguistique computationnelle, Dakar (Sénégal), Sénégal. 2024. hal-04940144
Tarrade Louise (2025). Approche computationnelle du changement linguistique sur Twitter :
population, communautés, individus. Linguistique. Ecole normale supérieure de lyon - ENS LYON, 2025. Français. NNT : 2025ENSL0018