LLM Prompting Guide for Researchers: ChatGPT, Claude, and Gemini

The first time I used ChatGPT for my research, I asked it to “help me write a literature review on technology adoption in SMEs.” It gave me six paragraphs of confident, well-structured text with 14 citations. Looked great.

I checked the first citation. It did not exist. The second one did not exist either. The third was a real paper but the findings were completely wrong. I checked all 14. Three were real papers. None were cited accurately.

That was the day I learned the first rule of using LLMs for research: the output looks authoritative, but you cannot trust a single claim without verifying it yourself.

The second thing I learned, over the following months of trial and error, is that LLMs are genuinely useful for research. Not as a source of truth. As a thinking tool. As a brainstorming partner. As a rough-draft generator. As a statistical explainer. As a writing coach. The key is knowing what to ask, how to ask it, and what to do with the answer.

This guide is a practical prompting manual for postgraduate researchers who want to use ChatGPT, Claude, and Gemini effectively without getting burned.

Pourquoi l'invite est si importante

LLMs do not read your mind. They respond to exactly what you give them. A vague prompt produces a generic answer. A specific prompt produces a specific answer. This is the single most important thing to understand before you start.

Compare these two prompts:

Bad prompt: “Tell me about climate change research.”

Bonne suggestion : « Je rédige une revue de la littérature pour un article scientifique sur les effets d'îlot de chaleur urbain dans les mégapoles d'Asie du Sud-Est. Veuillez résumer les trois principales approches méthodologiques utilisées dans les études publiées entre 2020 et 2025, en vous concentrant sur les techniques de télédétection. Indiquez les avantages et les limites de chaque approche. »

La première invite vous donne un aperçu général, du niveau de Wikipédia. La seconde vous donne quelque chose de concret. La différence ne réside pas dans le modèle, mais dans l'invite.

Une bonne consigne pour la recherche universitaire comporte quatre éléments : le contexte (qui vous êtes et sur quoi vous travaillez), la tâche (ce que vous attendez précisément du modèle), les contraintes (la portée, le format et les limites) et les spécifications de sortie (la structure souhaitée de la réponse).

Il n'est pas nécessaire de tous les inclure systématiquement. Cependant, plus vous serez précis, meilleur sera le résultat.

ChatGPT, Claude et Gemini : quel modèle pour quelle tâche ?

Voici les trois modèles que vous serez probablement le plus enclin à utiliser en tant que chercheur en 2026. Ils ne sont pas interchangeables. Chacun présente des atouts importants pour le travail universitaire.

ChatGPT (GPT-4o et versions ultérieures). Excellent pour le brainstorming, la rédaction d'ébauches, l'explication de concepts à différents niveaux de complexité et la résolution créative de problèmes. Il gère un large éventail de tâches avec compétence et bénéficie de la plus grande communauté d'utilisateurs, ce qui favorise le partage de nombreuses astuces et techniques. Son point faible ? Il est capable de produire des hallucinations avec une assurance déconcertante. Il invente des citations, falsifie des statistiques et présente des informations erronées en toute confiance. Vérifiez toujours.

Claude (Anthropique). Particulièrement performant avec les documents longs. Vous pouvez importer un PDF complet d'un article et lui demander d'en résumer, comparer ou analyser des sections spécifiques. Claude est généralement plus prudent lorsqu'il exprime une incertitude. S'il ne sait pas quelque chose, il préfère le dire plutôt que d'inventer une réponse. Il gère également très bien les tâches analytiques nuancées, comme la comparaison des approches méthodologiques de deux articles ou l'identification des failles dans un raisonnement. Idéal pour l'analyse de la littérature et les exercices de pensée critique.

Gémeaux (Google). Le principal avantage réside dans son intégration à l'infrastructure de recherche de Google. Gemini peut accéder au contenu web actuel et aux résultats de Google Scholar, ce qui lui permet de trouver et de référencer des articles existants. Il s'agit d'un atout considérable par rapport à ChatGPT et Claude pour les recherches bibliographiques. Son point faible est que la qualité des écrits académiques produits est généralement moins soignée que celle des deux autres modèles, et que ce dernier privilégie parfois l'étendue des recherches à leur profondeur.

En pratique, la plupart des chercheurs finissent par utiliser deux ou trois de ces outils selon la tâche. Gemini permet de trouver des articles, Claude de les analyser et ChatGPT de réfléchir et de rédiger des brouillons. C'est un flux de travail raisonnable, même si vos préférences peuvent différer.

Incitation à l'élaboration de questions de recherche

C’est là l’un des meilleurs atouts des LLM en début de recherche. Vous avez un vaste domaine d’intérêt, mais vous devez le circonscrire à une question de recherche précise et pertinente. Les LLM sont d’excellents partenaires pour la réflexion, car ils peuvent générer une multitude de pistes auxquelles vous n’auriez peut-être pas pensé.

Modèle d'invite :

« Je suis chercheur(euse) [niveau d'études] en [domaine]. Mon principal domaine d'intérêt est [sujet]. Je souhaite identifier une lacune de recherche spécifique qui n'a pas été étudiée de manière approfondie. Veuillez suggérer 10 questions de recherche spécifiques, suffisamment précises pour faire l'objet d'une seule étude, pertinentes au regard des débats actuels dans le domaine et réalisables selon une approche [type de méthodes]. »

Exemple:

« Je suis doctorant en technologies éducatives. Mon domaine de recherche principal est l'apprentissage mobile dans l'enseignement supérieur. Je souhaite identifier une lacune de recherche précise. Je vous propose 10 questions de recherche spécifiques, suffisamment ciblées pour faire l'objet d'une seule étude, pertinentes au regard de la littérature post-2023 et compatibles avec une approche mixte impliquant des étudiants universitaires. »

Le modèle vous proposera 10 questions. La plupart seront d'ordre général. Deux ou trois pourraient s'avérer réellement intéressantes. Ces deux ou trois questions constitueront vos points de départ pour une recherche documentaire approfondie, afin de vérifier si elles correspondent effectivement à une lacune.

Ne vous fiez pas à l'affirmation du LLM selon laquelle une lacune existe. Il ignore l'état actuel de la littérature et se base sur des suppositions. Vérifiez toujours par des recherches dans les bases de données.

Incitation à la recherche documentaire et à la découverte de documents

C’est là que Gemini prend clairement l’avantage, grâce à son accès à Google Scholar. Mais les trois modèles peuvent vous aider à réfléchir à votre stratégie de recherche.

Suggestion pour une stratégie de recherche :

« Je recherche des articles sur [sujet] pour une revue systématique de la littérature. Suggérez 10 chaînes de recherche à utiliser dans Scopus, Web of Science et Google Scholar. Incluez les opérateurs booléens et des termes alternatifs pour les concepts clés. »

C'est vraiment utile. Le modèle suggère des combinaisons de synonymes et des structures booléennes auxquelles vous n'auriez peut-être pas pensé. Par exemple : « acceptation de la technologie » OU « adoption de la technologie » ET « petites entreprises » OU « PME » OU « micro-entreprises » ET « pays en développement » OU « économies émergentes ». Ce type de génération systématique de chaînes de recherche est fastidieux à réaliser manuellement, et les experts en droit s'en chargent très bien.

Demande de recommandations de documents (Gémeaux) :

« Recherchez sur Google Scholar les 10 articles les plus cités publiés entre 2020 et 2025 sur [sujet spécifique]. Pour chaque article, indiquez le titre, les auteurs, la revue, l’année et un résumé d’une phrase de la principale conclusion. »

Gemini peut effectivement récupérer des articles scientifiques. ChatGPT et Claude ne peuvent pas le faire de manière fiable car ils n'ont pas d'accès en temps réel aux bases de données. Si vous utilisez ChatGPT ou Claude pour obtenir des recommandations d'articles, considérez chaque citation avec prudence jusqu'à ce que vous l'ayez vérifiée vous-même dans Scopus ou Google Scholar.

Incitations à la synthèse et à la comparaison d'articles

C’est là que les titulaires d’un LLM gagnent le plus de temps. Lire un article de 25 pages prend une heure. Obtenir un résumé de LLM prend 30 secondes. Ce résumé ne remplace pas la lecture de l’article, mais il vous indique s’il vaut la peine d’être lu en entier.

Consigne pour le résumé d'un article (Claude est le plus apte à cela) :

« Je télécharge un PDF d'un article de recherche. Résumez-le selon la structure suivante : (1) Objectif de la recherche, (2) Méthodologie et échantillon, (3) Principaux résultats, (4) Limites reconnues par les auteurs, (5) Comment cet article se rapporte à [votre sujet spécifique]. »

Le format structuré oblige le modèle à extraire des informations précises plutôt que de fournir un aperçu général. Le cinquième point est le plus important car il rend le résumé pertinent pour votre recherche spécifique.

Questionnaire pour comparer plusieurs articles :

« J’ai résumé cinq articles sur [sujet]. Voici les résumés : [coller les résumés]. Comparez ces articles selon les critères suivants : (1) approche méthodologique, (2) caractéristiques de l’échantillon, (3) principaux résultats, (4) contradictions entre les études et (5) lacunes non comblées. »

Il s'agit d'une synthèse. Le modèle ne se contente pas de résumer ; il identifie les tendances, les contradictions et les lacunes à travers de multiples sources. Le résultat est une ébauche de cadre pour votre revue de la littérature. Elle nécessitera d'importantes révisions et vérifications, mais elle vous fournit une structure de travail.

Demande d'aide en statistiques et en analyse de données

Si vous n'êtes pas expert en statistiques, les masters en droit (LLM) peuvent s'avérer étonnamment utiles pour expliquer et choisir les méthodes appropriées. Ils ne réaliseront pas votre analyse à votre place, mais ils peuvent vous aider à comprendre ce que vous faites et pourquoi.

Invite à sélectionner la méthode :

« Je dispose d'un jeu de données comprenant [décrire les variables : types, taille de l'échantillon, distribution]. Ma question de recherche est [question]. Quel test statistique ou méthode d'analyse dois-je utiliser ? Expliquez pourquoi cette méthode est appropriée et quelles hypothèses je dois vérifier. »

Invite à interpréter le résultat :

Voici les résultats de mon analyse [SPSS/R/Python] : [coller les résultats]. Expliquez en termes simples la signification de chaque valeur. Le résultat est-il statistiquement significatif ? Quelles sont les implications pratiques ? Que dois-je indiquer dans la section des résultats ?

Invite à saisir du code R ou Python :

« Écrivez un code R pour effectuer une [analyse spécifique] sur un jeu de données comportant les variables suivantes : [liste des variables et de leurs types]. Incluez des commentaires expliquant chaque étape. Après l’exécution de l’analyse, générez un graphique des résultats de qualité publiable. »

Les LLM sont très performants pour générer du code d'analyse. Ce code fonctionne généralement ou ne nécessite que des ajustements mineurs. Toutefois, il est toujours important de vérifier la logique. Le modèle peut choisir le bon test mais paramétrer incorrectement, ou encore produire une analyse correcte d'une variable erronée. Exécutez le code, comparez les résultats à vos attentes et assurez-vous que la méthode correspond bien à la méthodologie décrite.

Conseils pour la rédaction et la structuration de votre texte

C'est le cas d'utilisation le plus courant, et celui qui peut causer des problèmes aux chercheurs s'ils ne sont pas vigilants. Les titulaires d'un LLM peuvent vous aider à rédiger certaines sections de votre manuscrit. Cependant, le texte final nécessite une réécriture importante avant d'envisager sa soumission à une revue scientifique.

Suggestion pour le plan de la section :

« Je rédige la section Discussion d'un article scientifique sur [sujet]. Mes principaux résultats sont : [liste des résultats]. Les théories pertinentes sont : [liste des théories]. Veuillez élaborer un plan détaillé pour la section Discussion, comprenant : (1) un résumé des principaux résultats, (2) une comparaison avec la littérature existante, (3) les implications théoriques, (4) les implications pratiques, (5) les limites de l'étude, (6) les perspectives de recherche. »

C'est une bonne utilisation des LLM. Un plan est une structure, pas un texte définitif. C'est à vous de compléter le contenu.

Consigne pour une première ébauche :

« À partir du plan et des notes ci-dessous, rédigez un paragraphe pour la section discussion comparant mes résultats [décrire les résultats] à ceux de Smith (2023) et Johnson (2024) [décrire leurs résultats]. Adoptez un ton académique formel. Utilisez des formulations nuancées. N’inventez aucune citation. »

La consigne « ne pas inventer de citations » est importante. Elle ne garantit pas la conformité du modèle, mais elle réduit la fréquence des références falsifiées. Vérifiez systématiquement chaque citation incluse dans le modèle.

Règle essentielle : Never paste raw LLM output into your manuscript and submit it. The text will have AI writing patterns (low burstiness, predictable vocabulary, em dashes, recycled transitions) that Turnitin will flag. Every drafted section needs to be rewritten in your own voice. Use the LLM draft as a starting framework, then rewrite it until it sounds like you.

Prompting for Language Improvement and Editing

Si l'anglais n'est pas votre langue maternelle, les correcteurs peuvent constituer une première étape utile pour améliorer votre style. Ils repèrent les erreurs grammaticales, suggèrent des formulations plus claires et peuvent adapter le niveau de formalité de votre texte.

Suggestion pour la correction du ton académique :

« Réécrivez le paragraphe suivant afin d’en améliorer le ton académique, la grammaire et la clarté. Conservez le sens exact. N’ajoutez aucune information nouvelle. Utilisez un anglais académique formel, adapté à une revue indexée dans Scopus. Voici le paragraphe : [coller le texte]. »

Invite à la concision :

« Le paragraphe suivant est trop long et verbeux. Réduisez-le à environ [X] mots tout en conservant toutes les informations essentielles. Supprimez les phrases de remplissage et les redondances. Voici le paragraphe : [coller le texte]. »

Incitation à la couverture :

« Veuillez examiner le paragraphe suivant et ajouter des formulations nuancées appropriées là où les affirmations sont trop catégoriques ou absolues. Les conventions académiques exigent un langage prudent, avec des expressions comme « suggère », « indique », « il est possible que », etc. Voici le paragraphe : [coller le texte]. »

Ces suggestions permettent d'obtenir des améliorations utiles dès la première relecture. Mais n'oubliez pas : le texte révisé par un correcteur automatique conserve des schémas d'IA. Si vous utilisez un correcteur automatique pour peaufiner votre écriture, vous devez relire le texte et y ajouter votre propre style, votre propre vocabulaire et votre propre voix. Ou bien, faites appel à un professionnel. humanisé et édité avant la soumission.

How to Cite LLMs in Your Research

Si vous avez utilisé un LLM dans le cadre de vos recherches ou de votre rédaction, vous devez le citer. La plupart des universités et des revues exigent désormais la déclaration de l'utilisation d'outils d'IA, et les principaux styles de citation prévoient des formats à cet effet.

APA 7e édition :
OpenAI. (2025). ChatGPT (version GPT-4o) [Grand modèle de langage]. https://chat.openai.com
Dans le texte : (OpenAI, 2025)

Pour Claude :
Anthropic. (2025). Claude (Claude 3.5 Sonnet) [Modèle de langage étendu]. https://claude.ai
Dans le texte : (Anthropique, 2025)

Pour les Gémeaux :
Google. (2025). Gemini (Gemini 1.5 Pro) [Modèle de langage étendu]. https://gemini.google.com
Dans le texte : (Google, 2025)

Certaines institutions exigent que le texte de l'énoncé figure en annexe. D'autres préfèrent une déclaration générale dans la section « Méthodes » ou « Remerciements », par exemple : « ChatGPT (GPT-4o, OpenAI, 2025) a été utilisé pour faciliter la formulation des questions de recherche et l'élaboration des premières ébauches. Tous les résultats ont été vérifiés et largement remaniés par les auteurs. »

Consultez les instructions aux auteurs de la revue visée et la politique d'intégrité académique de votre université. Le format précis varie, mais le principe reste le même : soyez transparent sur les sources utilisées et leur utilisation.

The Six Things LLMs Cannot Do for Your Research

Connaître les limites est tout aussi important que connaître les capacités. Voici ce que les LLM ne peuvent pas faire de manière fiable, aussi bonne soit votre invite.

1. Fournissez des citations fiables. LLMs fabricate references. ChatGPT and Claude generate plausible-looking citations that do not exist. Gemini is better because it can access Google Scholar, but it still sometimes produces wrong metadata. Verify every single citation against the actual source in Scopus or Google Scholar.

2. Report accurate facts and statistics. LLMs generate text based on probability, not truth. They will confidently state that a study found a specific percentage or that a country has a specific population when neither is correct. Every factual claim needs independent verification.

3. Produce original analysis. An LLM can summarize what others have found. It cannot analyze your data, interpret your results in the context of your specific study, or produce the kind of original intellectual contribution that a thesis or journal paper requires. That is your job.

4. Understand your specific research context. The model does not know your participants, your institutional setting, your data collection challenges, or the nuances of your methodology. Its suggestions are generic. Your research is specific.

5. Write text that passes Détection par IA. Raw LLM output has the statistical fingerprint of machine-generated text. It will trigger Turnitin AI Checker, Copyleaks, and other detectors. Every piece of LLM-generated text needs to be substantially rewritten to sound human before submission.

6. Replace peer feedback. An LLM can give you suggestions, but it cannot replicate the critical, field-specific feedback of your supervisor, your co-authors, or your peer reviewers. Use LLMs to prepare. Use humans to evaluate.

A Practical LLM Workflow for Postgraduate Researchers

Here is the workflow I have settled on after two years of experimenting.

Phase 1: Exploration. Use ChatGPT or Claude to brainstorm research questions and angles. Use Gemini to search for real papers. Generate search strings for database queries. Get a rough map of the landscape before you start reading.

Phase 2: Reading and synthesis. Upload key papers to Claude for structured summaries. Use comparison prompts to identify themes, contradictions, and gaps across your sources. Build a synthesis matrix from the output. Verify everything against the actual papers.

Phase 3: Writing. Use LLMs to generate outlines and rough section drafts. Rewrite every paragraph in your own words and voice. Add your own analysis, your own hedging, your own field-specific terms. Remove em dashes and recycled transitions. Make it sound like you.

Phase 4: Polishing. Use LLM prompts for grammar, conciseness, and tone improvement as a first editing pass. Then get the manuscript professionally edited by a human editor who checks for what the LLM missed and ensures the text reads naturally.

Phase 5: Pre-submission checks. Run the manuscript through Turnitin. Check the similarity score and fix any paraphraser problèmes. Vérifiez le score de l'IA et humanize Veuillez signaler toute section marquée. Citez les modèles LLM utilisés. Soumettez votre candidature avec un certificat de révision linguistique.

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Conclusion: LLMs Are a Power Tool, Not a Replacement for Thinking

Un bon outil électrique permet d'effectuer plus rapidement un travail qualifié. Il ne rend pas pour autant le travail non qualifié de bonne qualité. C'est exactement ainsi que fonctionnent les LLM en recherche.

Si vous maîtrisez votre domaine, votre méthodologie et savez analyser les données de manière critique, un master en droit (LLM) vous fera gagner du temps à chaque étape de la recherche. En revanche, si vous y avez recours comme à une facilité pour éviter le véritable travail intellectuel, vous produirez un manuscrit truffé d'erreurs flagrantes, de citations inventées et d'un texte qui déclenchera la détection de tous les logiciels d'IA du marché.

Apprenez à bien formuler vos interrogations. Vérifiez tout. Réécrivez tout. Citez vos sources. Et assurez-vous que le manuscrit final ait l'air d'avoir été écrit par un véritable chercheur, car c'est bien le cas. Le master en droit n'a été qu'un atout.

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Foire aux questions

Quel LLM est le meilleur pour la recherche académique : ChatGPT, Claude ou Gemini ?

Chacun possède des atouts différents. ChatGPT excelle dans le brainstorming, la rédaction et l'explication de concepts à différents niveaux. Claude gère efficacement les documents longs et est particulièrement attentif à la prise en compte de l'incertitude, ce qui le rend performant pour l'analyse d'articles et les comparaisons critiques. Gemini présente un avantage pour la recherche bibliographique grâce à son accès à Google Scholar et au contenu web actuel. De nombreux chercheurs utilisent deux ou trois modèles pour différentes tâches au sein d'un même projet.

Dois-je citer ChatGPT ou Claude si je les ai utilisés lors de mes recherches ?

Oui. La plupart des universités et des revues exigent désormais la déclaration de l'utilisation des outils d'IA. Selon les normes APA (7e édition), citez le modèle en tant qu'auteur, en indiquant sa version et son URL. Par exemple : OpenAI (2025). ChatGPT (GPT-4o) [Modèle de langage étendu]. https://chat.openai.com. Incluez une déclaration de transparence dans la section « Méthodes » ou « Remerciements » décrivant les outils utilisés et leur finalité. Consultez les instructions aux auteurs de la revue visée et le règlement d'intégrité académique de votre université pour connaître les exigences spécifiques.

L'utilisation de masters en droit (LLM) pour mes recherches déclenchera-t-elle une détection par l'IA de Turnitin ?

Si vous collez le texte brut généré par LLM dans votre manuscrit sans le réécrire, oui. Le texte généré par LLM présente des schémas statistiques spécifiques (longueurs de phrases uniformes, choix de mots prévisibles, transitions stéréotypées) que le vérificateur d'intelligence artificielle de Turnitin détecte. La solution consiste à utiliser le texte généré par LLM comme base, puis à réécrire substantiellement chaque section avec votre propre style, votre propre vocabulaire, des structures de phrases variées et des commentaires analytiques pertinents. Si vous avez besoin d'aide, faites appel à un professionnel. Service d'humanisation de l'IA peut réécrire manuellement les sections signalées.

Les LLM peuvent-ils générer des citations académiques fiables ?

Non. C'est l'une des limitations les plus dangereuses. ChatGPT et Claude produisent fréquemment des citations fictives qui semblent authentiques mais n'existent pas. Ils génèrent des noms d'auteurs, des titres de revues et des années de publication plausibles pour des articles qui n'ont jamais été écrits. Gemini est légèrement meilleur car il accède à Google Scholar, mais il produit tout de même des erreurs dans les métadonnées. Toute citation fournie par un étudiant en master de droit (LLM) doit être vérifiée indépendamment dans Scopus, Web of Science ou Google Scholar avant d'être incluse dans votre manuscrit. Ne citez jamais un article dont vous n'avez pas personnellement confirmé l'existence.