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Dans le paysage en constante expansion des podcasts, où des millions d’heures de contenu sont produites quotidiennement, une nouvelle frontière émerge. L’intelligence artificielle (IA), autrefois réservée à la science-fiction, révolutionne aujourd’hui la façon dont nous consommons le contenu audio. L’IA est entrée dans l’arène, offrant une solution révolutionnaire qui transforme le son brut en transcriptions et en résumés avec rapidité et précision.

Ce saut technologique n’est pas seulement une question de commodité, il remodèle tout le paysage de l’accessibilité des podcasts. Qu’il s’agisse de professionnels très occupés cherchant à obtenir rapidement les éléments importants ou de chercheurs réalisant du data mining, la capacité de l’IA à distiller des heures de conversation en extraits digestes est tout simplement incroyable.

Mais à quel point l’IA est-elle efficace dans cette tâche ?

Traduit de l’anglais par l’équipe de BASES PUBLICATIONS

Avec o3, OpenAI démocratise l’accès au raisonnement avancé

OpenAI a dévoilé o3, une avancée dite significative dans sa gamme de modèles de raisonnement. Cette annonce s’inscrit dans un contexte d’une course à l’innovation qui semble toujours plus forte, notamment avec l’arrivée du Chinois DeepSeek et son modèle R1. 

Cette évolution s’inscrit dans une stratégie plus large d’OpenAI :

• Démocratiser l’accès au raisonnement avancé tout en maintenant différents niveaux de service

• Répondre à la concurrence croissante du secteur, notamment open source

• Optimiser le rapport performance/coût pour les usages professionnels

L’o3-mini propose trois niveaux de raisonnement permettant d’ajuster la profondeur de l’analyse en fonction de la complexité de la tâche. En sélectionnant le niveau de raisonnement approprié (faible, moyen ou élevé), le modèle ajuste le temps consacré à l’analyse en fonction des exigences de la tâche. 

Des tests ont montré que o3-mini offre des réponses 24 % plus rapides que son prédécesseur, o1-mini, ainsi qu’une diminution de 39 % des erreurs significatives sur des questions complexes.

La version complète de l'o3 avait été annoncée mais au dernier moment, OpenAI a fait volte face en annonçant que le modèle d'intelligence artificielle "o3" ne sera pas publié en tant que produit autonome, mais sera intégré dans le système GPT-5 pour simplifier les offres de l'entreprise et créer des systèmes d'IA capables de gérer une variété de tâches.

L’IA étant devenue incontournable, la plupart des serveurs et agrégateurs de presse développent de nouveaux outils ou de nouvelles interfaces intégrant ces développements technologiques. 

Les équipes de Questel sont persuadées que l’IA va profondément bouleverser les opérations liées à la propriété intellectuelle, aussi bien pour la recherche, que la visualisation des résultats puis de leur analyse, le classement des résultats et plus généralement pour optimiser les workflows complexes de ce domaine.

Nous avons déjà présenté dans ces colonnes SCOPUS AI et Web of Science Research Assistant (BASES, Nos 425 et 428). Nous explorons aujourd’hui les améliorations apportées par Questel à Orbit Intelligence par l’utilisation de ChatGPT tant pour la recherche que pour la visualisation des réponses.

Nous avions décrit dans la rubrique IA du dernier numéro de BASES comment utiliser la nouvelle fonctionnalité « styles rédactionnels » de Claude, dont la promesse est de produire un texte avec le « bon style de rédaction ». 

Cette fonctionnalité est intéressante en soi, car elle nous emmène déjà au-delà de la « simple » génération de contenus, vers la création de textes toujours plus personnalisables, de qualité comparable à ceux que l’on produit manuellement et même, pourrait-on dire, « humanisés ».

Claude fait d’une certaine façon « coup double » avec cette fonctionnalité des styles personnalisés : elle concerne à la fois la rédaction d’un texte en imitant un auteur humain donné et l’adaptation du message au type de public cible. 

Ryan, qui a rejoint notre équipe de rédaction, est « Research librarian » à l’Université Wesleyan du Tennessee aux États-Unis. Cette fonction de « bibliothécaire spécialisé en recherche », située à l’intersection de la documentation et du soutien à la recherche académique joue un rôle très important dans la diffusion des connaissances et le développement des compétences en recherche au sein de l’université. 

Les contributions de Ryan sont traduites de l’anglais par notre équipe. 

Plus d’un an s’est écoulé depuis que l’intelligence artificielle (IA) s’est largement répandue, modifiant, en particulier, radicalement les processus de prise de décision, les modes d’écriture, de pensée et d’analyse des modèles, entre autres. Depuis la sortie de logiciels tels que ChatGPT, l’utilisation de l’IA et ses applications ont été vivement débattues et discutées. Qu’il s’agisse de l’application de la loi, des soins de santé, de l’éducation ou des ressources humaines, l’utilisation (et dans certains cas, l’abus) de l’IA a suscité l’émoi de nombreux professionnels intéressés par ces questions. Dans mon propre domaine, celui des sciences de l’information, les publications d’articles, les ateliers numériques et les autres occasions d’apprendre, d’expérimenter et de discuter de cette technologie émergente et passionnante ne cessent de se multiplier.

L'utilisation d'un ordinateur personnel est aujourd'hui une évidence. Il n'est plus nécessaire d'être un expert pour s'en servir, d'autant plus que ces appareils peuvent désormais prendre la forme d'un téléphone.

En fait, c’est dans l’État du New Hampshire aux États-Unis, précisément au Dartmouth College, le vrai nom de l’« Université de Dartmouth » tel qu’on le voit écrit dans la presse, que ce concept s’est matérialisé pour la première fois en 1964. Le Dartmouth College appartient à la Ivy Ligue qui rassemble huit universités prestigieuses du nord-est des États-Unis. 

Ce concept fut l’aboutissement de la démarche de deux enseignants en mathématique dans cette université, John Kemeny et Thomas Kurz. 

Ce dernier vient de décéder à l’âge de 96 ans, ce qui explique que ce sujet revienne dans l’actualité.

Google Scholar a été créé en 2004 par deux chercheurs. Son objectif a été et est toujours de référencer de grandes quantités d’articles, de rapports, de comptes-rendus de conférences, de livres ou de thèses pour peu qu’ils relèvent du secteur académique.

Sa devise « Standing on the shoulders of giants » signifie que Google Scholar existe parce que des chercheurs ont écrit et accumulé d’immenses quantités de connaissances. Cela a justifié la création de Google Scholar pour aider à naviguer dans cet océan d’information et y trouver des réponses à ses questions.

Google Scholar est beaucoup utilisé, et depuis longtemps, par un grand nombre de chercheurs

Les raisons de cette large utilisation sont très simples.

D’une part, l’accès est gratuit alors que de nombreuses sources d’information scientifique sont payantes. C’était particulièrement vrai il y a vingt ans, mais moins aujourd’hui.

D’autre part, l’étendue de sa couverture a pour conséquence qu’il est rare de ne pas trouver au moins quelques réponses intéressantes et bien souvent un nombre non négligeable à une question scientifique.

Enfin, son utilisation est simple, voire très simple, même si quelques possibilités avancées sont disponibles bien que pas toujours très mises en avant.

En revanche, la troncature n’existe pas alors que c’est un « must » pratiquement partout. On ne peut pas non plus entrer une chaîne de recherche experte sans même parler de combinaisons d’étapes totalement impossibles.

En ce qui concerne le traitement des réponses, leur nombre est limité à 1 000 ce qui est largement suffisant pour une simple lecture, mais ne l’est plus pour faire du data mining.

Aujourd’hui, Google Scholar est quelque peu sur la sellette.

Même si ses utilisateurs semblent être toujours aussi nombreux, on voit poindre une série de critiques plus ou moins fondamentales.

Maître Thibault du Manoir de Juaye, avocat à la Cour de Paris, est un spécialiste reconnu en intelligence économique et en droit de la sécurité privée. Il a fondé son cabinet en 1995, intervenant régulièrement sur des dossiers liés à l’intelligence économique, notamment en matière de propriété intellectuelle.

Auteur de plusieurs ouvrages sur le sujet, il a également été rédacteur en chef du magazine « Regards sur l’IE ».

L’intelligence artificielle amplifie les problé­matiques juridiques déjà connues pour la veille et l’IE, notamment en raison de sa fa­culté à faciliter les recherches et à générer automatiquement des contenus de tout type.

Même si elle n’en est sans doute qu’à ses débuts, il existe déjà des tentatives pour encadrer juri­diquement l’intelligence artificielle (IA).

Des juristes imaginatifs (et pour moi loufoques) vont même jusqu’à soutenir qu’il faudrait donner la personnalité juridique aux systèmes d’IA, un peu comme les sociétés ont la personnalité morale. Mais il ne s’agit pour le moment que de spéculations ludiques et récréatives, sans grand intérêt, sauf pour quêter une exposition médiatique à moindres frais.

Il faut donc s’en tenir au droit positif.

L’intelligence artificielle est désormais encadrée par un règlement européen en date du 12 juillet 2024, texte qui sera complété par des milliers de pages d’application.