Cet article explore les opportunités offertes par l’IA pour assister les unités de recherche dans la préparation de leur rapport d'auto-évaluation Hcéres. Des outils de traitement du langage naturel comme Mistral, Claude ou ChatGPT, en réalisant des analyses automatisées des publications et des activités du laboratoire, sont capables de générer des synthèses et des formulations précises et ciblées qui sont utiles pour répondre aux différents critères du référentiel. Ces outils peuvent aussi faciliter la rédaction en suggérant formulations et contenus. L'article discute des bénéfices potentiels de ces approches, tels que la réduction de la durée d'analyse de plusieurs semaines à quelques jours, l'amélioration de la couverture exhaustive des données et la cohérence des rapports. Il souligne aussi l'importance de précautions telles que la vérification humaine et l'adaptation contextuelle. L’IA ne peut pas choisir seule les productions à mettre en avant pour le portfolio de l’unité. Mais bien intégrée dans le processus, elle peut devenir un atout pour une auto-évaluation de qualité.