L'adaptabilité supérieure des grands modèles de langage est à double tranchant : lorsqu'ils effectuent des tâches spécifiques plutôt que générales, les résultats produits par ces modèles tendent à perdre en qualité (Wang et al., 2024). Les solutions des acteurs techniques (fine-tuning) sont parfois inaccessibles aux chercheurs des sciences humaines et sociales. Cette présentation se propose donc de présenter des solutions demandant de faibles compétences techniques pour mobiliser les grands modèles de langage dans un projet de recherche en sciences humaines et sociales, en prenant l'exemple de la tâche de reconnaissance des entités nommées.