Les modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ou Claude peuvent devenir de véritables assistants pour les statisticiens travaillant avec R.

Mais leur usage ne se limite pas à poser des questions dans une interface web.

Il existe aujourd’hui plusieurs manières d’intégrer l’IA dans un workflow R, allant de la simple réflexion méthodologique jusqu’à l’automatisation de certaines tâches dans un pipeline de données.

Voici quatre modalités concrètes pour appeler l’IA dans un environnement R, que j’utilise ou que je vois apparaître dans les métiers de la statistique et de la data science.

1️⃣ Utiliser l'interface web de ChatGPT ou Claude pour structurer un raisonnement statistique

La manière la plus simple d’utiliser un LLM en statistique consiste à passer par une interface web (ChatGPT, Claude, etc.).

Dans ce cas, l’IA agit surtout comme assistant de réflexion.

Elle peut par exemple aider à :

• Clarifier le choix d’une méthode statistique

• Comparer plusieurs approches d’analyse

• Structurer un plan d’analyse reproductible

• Reformuler des résultats pour un rapport scientifique

Exemple de prompt :

Je travaille sur un essai clinique randomisé comparant un traitement à un placebo.
Outcome : rémission à 6 mois (0/1).
Covariables : âge, sexe, centre hospitalier.
Propose une stratégie d’analyse statistique et explique si un modèle mixte est pertinent.

Dans ce cas, le LLM agit surtout comme un outil de structuration intellectuelle.

2️⃣ Utiliser l’autocomplétion IA pour écrire du code R plus vite : GitHub Copilot

Une deuxième façon d’utiliser l’IA consiste à passer par l’autocomplétion de code dans un IDE comme RStudio ou VSCode.

Des outils comme GitHub Copilot peuvent générer du code R à partir d’un simple commentaire.

Exemple :

# Ajuster un modèle logistique pour prédire la rémission à 6 mois
# Variables explicatives : traitement, âge, sexe
# Effet aléatoire : centre hospitalier

L’IA peut alors générer automatiquement une structure de code telle que :

library(lme4)

model <- glmer(remission ~ treatment + age + sex + (1 | center),
               data = data_clean,
               family = binomial)

summary(model)

Ce type d’outil agit surtout comme accélérateur d’écriture de code.

3️⃣ Utiliser un assistant projet (VSCode + IA) pour refactoriser un projet R

Une étape au-dessus de l’autocomplétion : les assistants projet intégrés à VSCode peuvent travailler à l’échelle d’un projet complet. Cette utilisation est plutôt réservée pour un usage expert.

Contrairement à l’autocomplétion classique, l’IA peut ici :

• Lire plusieurs fichiers du projet

• Modifier la structure globale du code

• Proposer des refactorisations importantes

Par exemple, l’IA peut :

• Transformer un script d’analyse en fonctions réutilisables

• Restructurer un projet R en dossiers (R/, data/, output/)

• Convertir un projet en rapport Quarto

• Aider à structurer une application Shiny

Exemple de demande :

Voici mon script d’analyse.
Peux-tu le refactoriser en fonctions, améliorer la lisibilité et créer une structure de projet R propre ?

⚠️ Limite importante : comme l’assistant peut modifier beaucoup de fichiers, il faut vérifier attentivement les changements et idéalement travailler avec Git.

4️⃣ Intégrer un LLM directement dans un pipeline R via une API

Une utilisation plus avancée consiste à appeler un modèle de langage directement depuis R via une API.

Cela permet d’intégrer l’IA dans :

• Un pipeline d’analyse

• Un outil interne

• Une application Shiny

• Un workflow automatisé

Par exemple pour :

• Générer automatiquement un résumé statistique

• Reformuler des résultats pour un rapport

• Produire un texte explicatif pour des non-spécialistes

Cette approche nécessite généralement :

• Une clé API

• Un package R pour interagir avec le modèle (exemple : chattr)

• Un peu d’architecture logicielle

Mais elle ouvre la porte à des usages beaucoup plus automatisés de l’IA dans les workflows data.

Comparatif des différentes façons d’utiliser l’IA avec R

Voici un résumé des principales modalités d’usage. R et IA

IA et R : un accélérateur pour le statisticien, pas un décideur

Les LLM peuvent écrire du code plus vite que nous et aider à structurer un raisonnement statistique.

Mais ils ne remplacent pas l’expertise humaine.

Un modèle de langage :

• Ne comprend pas réellement le contexte scientifique

• Ne valide pas les hypothèses statistiques

• Peut produire du code plausible mais incorrect

• Peut halluciner des fonctions ou des méthodes

L’IA peut donc augmenter la productivité d’un statisticien, mais le jugement méthodologique reste humain.