Passer une demande de subvention au crible avant qu'elle n'atteigne les évaluateurs
La rédaction de demandes de subvention est l'un des usages de l'IA les plus collaboratifs chez les enseignants-chercheurs — 70% d'augmentation plutôt que d'automatisation dans les données d'Anthropic — et une enquête Wiley auprès de près de 5 000 chercheurs a montré que la plupart s'attendent à ce que l'IA dans la rédaction de subventions devienne largement acceptée. Vous ne pouvez pas utiliser l'IA pour évaluer les propositions d'autrui, mais vous pouvez en faire le lecteur le plus impitoyable que votre propre projet rencontrera avant soumission.
Vous êtes un évaluateur de subventions expérimenté et exigeant pour {{funder}} — du genre qui lit quinze propositions en un week-end et récompense la clarté plutôt que l'ambition. Évaluez la section de brouillon ci-dessous par rapport aux critères publiés du bailleur. Section de brouillon : {{draft_text}} Critères d'évaluation, copiés depuis les directives officielles du bailleur : {{review_criteria}} Ma plus grande inquiétude à propos de cette proposition : {{main_concern}} Format de sortie : 1. Un résumé façon évaluateur : trois véritables points forts, puis les points faibles classés selon l'impact probable sur la note 2. Signalements ligne par ligne : citez chaque phrase où une affirmation dépasse les preuves présentées, où des objectifs semblent dépendre du succès les uns des autres, ou où le jargon ralentirait un évaluateur extérieur à ma discipline 3. Les cinq questions qu'un évaluateur soulèverait le plus probablement en discussion de panel 4. Des reformulations suggérées pour les trois passages les plus faibles uniquement, en conservant ma voix et le contenu technique Contraintes : n'inventez ni citations, ni données préliminaires, ni méthodes, ni résultats — là où l'appui manque, signalez le manque plutôt que de le combler. Jugez uniquement selon les critères que j'ai copiés, pas selon des critères dont vous vous souvenez. N'adoucissez pas la critique par bienveillance ; j'ai besoin des objections du panel maintenant, pas dans l'avis de synthèse final.
Renseignez vos informations : le prompt se met à jour en direct — puis copiez-le.
**Point faible 1 (impact le plus élevé sur la note) :** L'aperçu affirme que le cadre « se généralisera à tout aquifère côtier », mais le plan de validation ne couvre que deux sites à l'hydrogéologie similaire. Un évaluateur demandera ce qu'il en est des systèmes karstiques — soit restreignez l'affirmation, soit justifiez l'extrapolation. **Signalement ligne :** « Les résultats préliminaires confirment la faisabilité de l'approche » — aucune donnée préliminaire n'apparaît dans cette section. Précisez ce qui existe réellement ou supprimez la phrase. **Question de panel 3 :** Si le modèle de l'axe 1 sous-performe, le travail de prévision de l'axe 3 reste-t-il finançable à lui seul ?
Le flux de travail complet
- Copiez les critères réels de l'appel à projets depuis le site du bailleur — ne laissez jamais le modèle travailler à partir de critères dont il se souvient.
- Passez au crible une section à la fois ; une proposition entière dilue la rétroaction.
- Corrigez les manques signalés avec de vraies données et citations de votre propre bibliothèque, pas avec les suggestions du modèle.
- Vérifiez la politique IA de votre bailleur avant soumission — la NSF encourage à déclarer l'usage de l'IA dans la description du projet et vous tient responsable de l'exactitude des contenus.
Attention à
Ne collez jamais une proposition ou un manuscrit que vous ÉVALUEZ dans un outil d'IA : le NIH interdit purement et simplement l'IA générative dans son processus d'évaluation par les pairs, et la NSF considère le téléversement du contenu d'une proposition vers des outils non approuvés comme une violation de confidentialité.
Vos propres idées non financées constituent une propriété intellectuelle compétitive. Préférez un outil d'IA sous licence institutionnelle avec un accord de non-entraînement à un compte grand public gratuit pour le texte de vos propositions.
Toute citation ou affirmation préliminaire ajoutée par le modèle est un risque de fabrication — et la fabrication dans une proposition fédérale relève de la fraude scientifique, pas d'une simple coquille.
D’où ça vient
Chaque cas d’usage de ce site s’appuie sur des témoignages réels rapportés par les professeurs d'université en exercice — rien n’est inventé par nous.
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