Cette thèse se propose d'examiner l'introduction de l'intelligence artificielle générative comme instrument de gouvernement de la recherche publique en laboratoire. Loin d'être un simple outil technique, l'IA s'impose aujourd'hui comme un objet politique et institutionnel, reconfigurant les manières de « faire science » et redessinant les équilibres entre autonomie et contrôle, expérimentation et évaluation. Dans le contexte d'un volontarisme étatique et d'initiatives multiples de l'ESR, l'IA générative équipe de nouveaux dispositifs qui redéfinissent les conditions de production et de circulation des savoirs dans les laboratoires universitaires. Cette thèse s'intéresse aux effets de pouvoir de ces technologies : comment elles conduisent les conduites, suscitent résistances et détournements, et participent à redessiner les rationalités gouvernant la recherche en France et à l'international. L'enquête combinera une approche ethnographique des pratiques scientifiques (observations, entretiens, comparaisons entre laboratoires) avec des analyses documentaires et quantitatives (corpus institutionnels, prosopographie, données de carrière). Elle porte sur plusieurs terrains français et internationaux, afin, entre autres, de comparer l'impact de dispositifs promus « par le haut » (plans nationaux, ANR, CNRS etc.) et « par le bas » (plateformes de données, initiatives locales, usages individuels etc). Au-delà de l'étude de ces transformations, le projet prend l'IA comme méthode autant que comme objet, interrogeant les nouvelles frontières méthodologiques qu'ouvrent ses usages en sciences sociales. Il vise ainsi à éclairer, de manière critique et réflexive, la manière dont l'IA générative recompose aujourd'hui le travail de chercheur, entre promesses d'une science « augmentée » et réalités matérielles ordinaires du travail académique.