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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.

On rappellera la critique, existant pratiquement depuis l’origine, concernant l’opacité systématique du « process de fabrication ». En effet, on ne connaît pas la liste de sources utilisées, pas plus que le nombre de documents indexés ou l’algorithme de sélection des informations.

Cela a pour conséquence qu’il est impossible, par exemple, de limiter les réponses à celles issues de publications à comité de lecture.

Il semblerait, d’autre part, que l’algorithme de sélec­tion des réponses accorde une grande impor­tance au nombre de fois où l’article est cité. Cela a pour conséquence de privilégier les articles anciens, car plus souvent cités.

On parle maintenant aussi de manipulations, en particulier d’achat de citations, d’« envahissement » par des articles écrits par de l’IA, représentant une menace de submersion de la « bonne science » par de la « mauvaise science ». Certains s’inquiètent aussi de la pérennité du financement de Google Scholar qui est à l’entière discrétion de Google.

Par ailleurs une large concurrence existe maintenant. Si PubMed/Medline, dans le domaine biomédical, est depuis longtemps (en fait, bien avant la naissance de Google Scholar) une alternative beaucoup plus transparente, de nombreux moteurs gratuits on fait leur apparition ces derniers temps comme The Lens, Dimensions, Open Alex et bien d’autres. Google Scholar n’est donc plus le seul ou presque à proposer des recherches gratuites de documents scientifiques dans un corpus de taille importante.

Reprenons les différents éléments critiques

Le mystère de la taille de l’index de Google Scholar

La taille de Google Scholar a toujours été un mystère et le reste.

Quelques chiffres, assez anciens, circulent, ils vont de 100 à 400 millions de documents, ce dernier chiffre correspondant aux estimations les plus récentes. Tout ce que l’on peut dire est que l’on y trouve des documents académiques, couvrant des publications scientifiques de différentes époques et disciplines.

Sont référencés aussi bien des publications de grands éditeurs scientifiques, qu’elles soient gratuites ou payantes, que des rapports ou des thèses. De plus, pour certains articles, c’est le texte intégral qui est indexé, même s’il s’agit d’un article qui n’est pas en open access.

Quant au nombre de visiteurs, le mystère est, là aussi, bien entretenu. José Luis Ortega, un « bibliométricien » espagnol, l’estime à plus de 100 millions par mois.

Citations à vendre

L’achat de citations à faire figurer dans Google Scholar pour embellir frauduleusement son CV est une pratique bien documentée.

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.

Il est encore difficile de qualifier précisément l’impact de l’IA sur les activités de veille et de sur­veillance, de recherche sur tous objets et sujets, d’analyse ou encore de création de contenus. Ce­pendant, il est probable que certaines des pratiques et opérations réalisées soient susceptibles de relever de la réglementation sur l’IA. C’est le cas par exemple de l’analyse des émotions et des compor­tements visés expressément dans l’IA Act, qui réglemente également le profilage des personnes.

Or, tant les créateurs, les commercialisateurs ou les utilisateurs, ont des obligations à respecter qui ont dans leur esprit un léger parfum de RGPD. Un des grands principes qui gouverne ces obligations est celui de transparence et dans de nombreuses circonstances, il faut indiquer que l’on a recours à l’IA.

Une classification par niveau de risque

Quel est donc le principe de l’IA Act ?

Le règlement européen sur l’IA classifie les systèmes d’IA en quatre catégories principales selon leur niveau de risque. A chaque risque est associé des obligations différentes pesant tant sur les utilisateurs (appelés les « déployeurs ») que les producteurs (commercialisateurs, concepteurs, importateurs, etc.).

Quelles sont les catégories d’IA ?

Première catégorie : IA à risque inacceptable : Ces systèmes sont interdits, car ils menacent les droits fondamentaux, comme les systèmes de notation sociale (*) gouvernementaux. Le règlement interdit explicitement l’utilisation de systèmes de reconnaissance des émotions basée sur des données biométriques dans deux contextes précis :

• Sur le lieu de travail
• Dans les établissements d’enseignement

(*) Aussi appelée « score social », la notation sociale est un système permettant d’attribuer une note, un score à un individu en fonction de son comportement dans son cadre personnel ou professionnel.

Deuxième catégorie : Les IA à haut risque : cette catégorie comprend les systèmes utilisés dans des domaines sensibles comme l’éducation, l’emploi, ou la gestion d’infrastructures critiques. Ils doivent se conformer à des exigences strictes et subir une évaluation de conformité. Il faut se référer à l’annexe 3 du règlement qui en fournit une liste exhaustive, et il convient de se demander si les opérations de veille ou d’intelligence économique, via de l’IA sur un de ces domaines, peuvent relever de cette catégorie à haut risque. Par exemple, les systèmes d’IA utilisés pour la reconnaissance des émotions sont généralement classés comme systèmes à haut risque. En effet, l’article 6 et l’annexe III classent les systèmes de reconnaissance des émotions comme des systèmes d’IA à haut risque, les soumettant à des exigences strictes.

De plus, l’article 52 impose des obligations de transparence pour les systèmes d’IA interagissant avec des personnes physiques.

Devant l’avalanche d’annonces sur les innovations et nouveautés en IA, cette rubrique met en avant celles que nous considérons comme utiles pour les professionnels de l’information.

N’hésitez pas à nous partager vos questions ou sujets d’intérêt liés à l’IA en nous écrivant à l’adresse Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser..

En préliminaire, il nous paraît important de cla­rifier notre position sur la difficulté à re­commander de s’abonner à tel ou tel modèle d’IA pour accéder à certaines fonctionnalités (même si nous pensons que l’abonnement à ChatGPT est un must).

La dynamique entre les fonctionnalités gratuites et payantes dans les modèles d’IA évolue con­stamment, en fonction des stratégies commer­ciales, des retours utilisateurs et des innovations technologiques. Une fonctionnalité peut être d’abord réservée aux abonnés puis devenir gratuite, ou inversement, être monétisée après avoir gagné en popularité.

Visual PDFs : la révolution de Claude dans l’analyse documentaire

Anthropic sort une nouvelle version de son modèle Claude 3.5 Sonnet avec une innovation majeure dans le traitement documentaire, qui enrichit l’ana­lyse les documents complexes en extrayant et analysant les éléments visuels contenus quand il existent.

Cela grâce à une nouvelle fonctionnalité, Visual PDFs, qui permet de traiter non seulement le texte des documents PDF, mais aussi les composants visuels tels que les images, graphiques, tableaux et diagrammes.

On entrevoit les nombreuses applications po­tentielles pour les documents scientifiques et académiques dont les composants visuels sont par nature très riches. En particulier, les chercheurs et professionnels de l’information disposent maintenant d’un outil permettant une lecture multidimensionnelle des documents scientifiques et académiques. L’image devient un élément constitutif de l’analyse, plutôt qu’un simple supplément.

Automatisation et interaction : l’IA redéfinit les interfaces cognitives

Une avancée majeure a été annoncée, intégrée au modèle Claude 3.5 Sonnet. Elle permet à l’IA d’interagir directement avec des ordinateurs, comme le ferait un utilisateur humain… Cette fonctionnalité, appelée « Computer Use », permet à Claude de :

• Visualiser l’écran par captures successives
• Manipuler le curseur et cliquer
• Saisir du texte avec un clavier virtuel
• Interagir avec diverses applications et navigateurs

Annoncée comme destinée principalement aux développeurs via l’API d’Anthropic ou des plateformes cloud comme Amazon Bedrock, on en pressent le potentiel d’automatisation de tâches complexes quotidiennes, comme la gestion des emails ou l’organisation de fichiers.

La capacité de Claude à simuler des interactions utilisateur représente plus qu’une prouesse technique : c’est une reconfiguration profonde des modalités d’interaction homme-machine.

Notre première démarche en préparant cet article a été d’interviewer Denis BERTHAULT, vice-président du GFII, et surtout, fin connaisseur des nombreuses évolutions et péripéties de l’information juridique en ligne en France. Qu’il soit ici remercié pour ses précieuses informations accompagnées de commentaires fort pertinents.

Judilibre, qui a vocation à diffuser en open access les décisions de justice, monte en puissance comme prévu. La Cour de cassation qui opère ce service s’était vu confier cette mission de mise à disposition des décisions de justice par un décret du 29 juin 2020.

Le choix de la Cour de cassation pour la mise en open data des décisions judiciaires tient au fait qu’une des missions traditionnelles de la Cour est la diffusion de la jurisprudence.

Un déploiement structuré et ambitieux

Le 30 septembre 2021, un premier lot d’environ 480 000 décisions de la Cour de cassation a été chargé. Il comprend une sélection de décisions rendues par la Cour depuis 1947, décisions qui étaient auparavant disponibles sur Légifrance et qui pour le moment y sont toujours.

Depuis cette date, toutes les décisions de la Cour de cassation sont intégrées de manière continue. Au 10 octobre, 535 855 décisions étaient accessibles en ligne.

En avril 2022, 180 000 arrêts de toutes les cours d’appel ont été mis en ligne, et le chargement des décisions courantes civiles, sociales et commerciales a commencé. Le total atteignait 392 000 arrêts au 10 octobre 2024.

À partir de décembre 2023, les jugements de 48 tribunaux judiciaires en matière civile, sociale et commerciale ont été ajoutés. Le total atteignait 72 000 jugements au 10 octobre 2024.

Sont prévus lors des prochaines étapes les chargements des décisions :

• De tous les tribunaux judiciaires en matière civile, sociale et commerciale,
• Des tribunaux de commerce au plus tard le 31 décembre 2024
• Des conseils des prud’hommes.

Architecture et mécanismes de recherche documentaire

La recherche à partir de termes de la décision

Le domaine couvert étant relativement bien cadré, l’essentiel de la recherche se fait par une série de choix dans des menus successifs. La seule possibilité ouverte est la recherche sur les mots du texte d’une décision. Dans ce cas, on entre un ou plusieurs mots dans la boîte de recherche et on renseigne plusieurs critères, ce qui constitue la première possibilité. On notera qu’il n’est pas possible de combiner des termes avec des opérateurs booléens.

Les critères sont l’option « recherche exacte » (on remarque qu’il n’est pas nécessaire de mettre des guillemets), la détermination de la période sur laquelle effectuer la recherche, puis le choix du type de décision (toutes, Cour de cassation, cours d’appel, tribunaux judiciaires).

• En réalité, quand on sélectionne « toutes », on a uniquement les décisions de la Cour de cassation et celles des cours d’appel. Pour retrouver celles, beaucoup plus nombreuses, des tribunaux judiciaires, il faut les sélectionner spécifiquement.

Si l’on ne choisit pas la recherche exacte, la recherche sur les mots est « enrichie ». Par exemple, si le mot « mont » est dans la formulation de la recherche, on trouve dans les réponses les termes « monté », « montée » et même « monteur ». S’il y a plusieurs termes, un opérateur OU implicite est appliqué entre les mots.

Si, à ce stade, on choisit l’option « Toutes les décisions », on obtient directement la liste de résultats, avec le type de décision, la date, un numéro de référence, un extrait contenant le/les mots de recherche et enfin un bouton « LIRE » qui permet d’accéder au texte structuré de la décision accessible dans différents formats.

Si on se limite à un type de décision, on se voit proposer une nouvelle série de critères. Pour les Cours d’appel et les tribunaux judiciaires, on peut choisir la localisation puis la nature du contentieux dans la très longue et très détaillée liste proposée, les deux étant légèrement différentes.

Pour les arrêts de la Cour de cassation, les critères sont plus « techniques » tels que chambre, solution, formation.

« Avec 1542 demandes de brevets, Stellantis est le premier déposant en 2023 ». La presse économique est friande de ce type de chiffrage.

Que peut-on en déduire ? L’avantage de ces données brutes, c’est leur simplicité de lecture ; le dépôt de demandes de brevet étant souvent considéré comme un indicateur de la capacité d’innovation d’une entreprise, on peut en conclure qu’« en 2023, Stellantis est plus innovant que Safran qui l’est plus que Valeo… ».

Est-ce aussi simple ? Probablement pas, car attribuer le même poids à tous les brevets, c’est oublier que tous ne se valent pas. Comment donc introduire du qualitatif dans ce type de comptage, afin d’arriver à une vision plus juste ? 

Passons en revue les différentes options proposées jusqu’à présent.

 Un brevet, quelle valeur ?

La valeur d’un brevet peut se décomposer en valeur juridique, technique et commerciale. Par valeur juridique, on fait par exemple référence à la solidité du brevet dans une action en annulation devant un tribunal ou dans une procédure d’oppo­sition. La valeur technique fait référence à l’intérêt de la technique, à son potentiel de mise en œuvre dans un cadre industriel. Quant à la valeur marché, elle est liée au marché potentiel du produit breveté, sa diffusion géographique et sectorielle, laquelle valeur est bien entendu liée à la couverture géographique de la famille de brevet.

Lorsque l’on traite un grand nombre de brevets dans le cadre de classements de type géographique ou sectoriel (classement des déposants français ou des déposants de brevet dans le domaine de l’IA par exemple), il est difficilement envisageable de pondérer chaque brevet par un coefficient qui représenterait une combinaison des valeurs juridique, technique et marché dudit brevet.

Quelles méthodes ont-elles été adoptées pour sortir tout de même du « basiquement quantitatif » ?

« Les brevets sont un moyen de protéger les inventions développées par des entreprises, des institutions ou des particuliers et, en tant que tels, ils peuvent être interprétés comme des indicateurs d’inventions »

Manuel de statistique brevet, OCDE 2009

Brevets : que compte-t-on ?

La citation de l’OCDE a le mérite de rappeler un élément cardinal : les brevets sont des indicateurs d’inventions, et non pas d’innovations, ce que l’on a parfois tendance à oublier. Une innovation est souvent assimilée à une invention qui a trouvé son marché, ce qui n’est pas le cas de toutes les inventions. Si l’étude des brevets permet par approximation d’estimer la capacité de « création technique » d’une entreprise, en tirer des conclusions sur la capacité d’innovation peut être hasardeux.

Palmarès national, Palmarès partiel ?

À l’examen des différentes tentatives pour introduire de la qualité dans la quantité il apparaît que la prise en compte de la famille de brevets est souvent utilisée. Cette famille est rappelons-le, constituée d’une demande de brevet de base - la première que l’on dépose pour valoriser/protéger une invention - et des demandes consécutives, parfois dénommées « extensions internationales », basées sur cette première de­mande, et visant à valoriser la même invention dans d’autres territoires.

Lenso.ai se positionne comme un leader dans la recherche d'images

Lenso.ai est une plateforme spécialisée dans la recherche inversée d’images. Créé récemment, cet outil permet aux utilisateurs de télécharger une image puis d’obtenir en résultat une série d’images plus ou moins proches/analogues à l’image de départ. Elle est d’origine polonaise, comme sa célèbre consœur PimEyes spécialiste de la recherche faciale.

La plateforme exploite des algorithmes complexes qui analysent l’image téléchargée et la comparent à un index interne de données visuelles en ne repérant que les meilleures correspondances. Les résultats sont intelligemment classés en plusieurs catégories distinctes :

• Lieux / Personnes / Doublons / Images similaires / Images associées

Par ailleurs, Lenso.ai, grâce à une collaboration avec la société singapourienne EyeMatch, a lancé un outil de reconnaissance faciale particulièrement performant. Sur ce terrain, Lenso.ai n’est pas le seul.

De nombreux outils dans le secteur de la recherche d’images et de la reconnaissance faciale

Dans la recherche inversée d’images, rappelons TinEye (base de données de plus de 68 milliards d’images indexées), Google Images (recherche générale d’images similaires) et Yandex Images (recherche d’images haute résolution).

Pour la reconnaissance faciale : PimEyes, reconnu pour sa précision dans la recherche de photos de visages sur le web, FaceCheck.id (vérification d’identité et la recherche de visages sur les réseaux sociaux et Social Catfish [détection de potentiels vols d’identité].

Rappel : la recherche inversée d’images identifie des images similaires ou identiques en analysant les couleurs, formes et motifs. La reconnaissance faciale se concentre sur l’identification et l’analyse des visages grâce à des algorithmes spécialisés.

European Search Perspective: une co-entreprise entre Qwant et Ecosia pour créer un nouvel index européen

Qwant, le moteur de recherche français connu pour sa protection de la vie privée et son histoire quelque peu chaotique, s’allie à Ecosia, le moteur de recherche allemand se déclarant « le plus écologique de la planète », pour créer un nouvel index de recherche européen.

Après neuf mois de tests auprès de la communauté des utilisateurs de Web of Science, Clarivate vient d’annoncer le lancement de son assistant de recherche dopé à l’IA pour la recherche sur le contenu de Web of Science Core qui propose 92 millions de références dans le domaine scientifique depuis le début du 20° siècle.

Nous avons testé ce nouvel outil qui illustre l’investissement des serveurs et agrégateurs dans des possibilités de recherche nouvelles sur leur fonds grâce à l’intelligence artificielle.

Interface et options de recherche

L’écran d’accueil est commun avec la recherche classique sur le Web of Science. L’accès se fait par un clic sur « Search assistant » qui donne accès à la nouvelle interface. On se voit alors proposer quatre options qui correspondent à autant de problématiques.

La première baptisée « Start a new search by asking a question » permet de lancer une question spécifique en langage naturel. « C’est une méthode intuitive pour commencer une exploration, particulièrement utile pour les chercheurs qui ne sont pas familiers avec les techniques de recherche avancées. »

La seconde, « Understand a topic » a pour objectif d’offrir rapidement une vue d’ensemble structurée d’un sujet spécifique. C’est un excellent point de départ pour se familiariser rapidement avec un nouveau domaine de recherche ».

La troisième, « literature review » est conçue pour aider à effectuer une revue de littérature plus approfondie. « Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les chercheurs qui préparent une étude approfondie ou qui rédigent l’introduction d’un article scientifique. »

La quatrième « find a journal » aide à identifier la publication à laquelle proposer un article présentant ses recherches. Nous ne nous y attarderons pas, notre propos ici étant résolument orienté vers la recherche d’information.

Analyse de l’option « Start a new search by asking a question »

Nous avons posé une série de questions en utilisant cette première option. Notre première question avec cette option était « what are the computer vision systems for defect detection? ».

Le premier résultat est un résumé du contenu des premières références. On note que la même question posée quelques jours plus tard ne génère pas exactement les mêmes réponses ce qui est classique avec les outils d’IA.

À la suite, le système indique avoir cherché en combinant les concepts « computer vision systems » ET « defect detection » et avoir trouvé… 58 039 résultats. Nous y reviendrons.

On se voit ici proposer deux d’options.

• Des questions suggérées :

Dès le moment où les huit premières références sont proposées, apparaissent au bas de l’écran des propositions de requêtes en lien avec la demande.

Dans notre exemple, on se voit proposer les suggestions suivantes :

• Un graphe montrant l’évolution dans le temps de publications dans le domaine de la computer vision ; on remarquera qu’un seul des concepts est utilisé.
• Une « topic map » présentant, avec des liens, les différents concepts liés à la computer vision ; on peut aussi visualiser un tableau indiquant, pour chaque concept (par exemple « feature extraction » ou « image segmentation ») le nombre de documents dans lesquels il apparaît. On ne peut cliquer sur un terme du tableau, il faut pour cela le faire sur la carte.
• Découvrir quels sont les six auteurs les plus importants toujours avec le seul concept de computer vision. On remarque que, parfois, ces auteurs ont arrêté de publier il y a bien longtemps, mais aussi qu’ils ont beaucoup publié.
• Découvrir des documents considérés comme fondateurs ou de référence sur le concept retenu, la seule computer vision : « I want to know seminal papers about computer vision ». Ces documents peuvent avoir été cités plusieurs dizaines de milliers de fois.

Ces quatre types de propositions adaptées au sujet se retrouvent, quelle que soit la question de départ.

D’autres questions plus précises, en général deux ou trois, liées au sujet, sont également proposées. Par exemple sur les recherches récentes, l’évolution dans le temps, les pionniers, les pays dans lesquels la recherche a été le plus développée, les développements dans le secteur médical ou dans le secteur aéronautique, etc.

Il peut arriver que le système réponde qu’il n’a rien trouvé. Cela signifie que ces questions suggérées sont créées dès que la question initiale est posée.

• L’accès aux références

La deuxième option consiste à visualiser ces huit références dans un format réduit. On remarque que ces documents, dans l’ensemble, ne sont pas très récents et que certains sont cités un grand nombre de fois (plusieurs centaines). Chaque référence est visualisable en format complet, on peut aussi voir les documents citant ou les « related document », cette dernière option étant proposée dans « view more ».

Interview de JEAN-PIERRE LARCHER, membre du collège des Emérites - Académie de l’Intelligence Economique.

Nous avons souhaité interviewer Jean-Pierre Larcher, un pionnier de l’intelligence économique et du développement territorial, dont les réflexions sur les défis contemporains et l’importance de la souveraineté économique nous apparaissent essentielles pour éclairer les enjeux actuels des collectivités.

Jean-Pierre Larcher compte plus de quarante ans d’expérience dans la gestion de projets liés à l’intelligence économique et au développement territorial, aussi bien en France qu’à l’international. Son parcours impressionnant inclut la direction de projets innovants tels que « Maîtrise de l’Information » et la contribution à l'élaboration de la Charte partenariale entre l'Etat et Régions de France sur l’Intelligence Économique Territoriale.

Depuis 2016 jusqu’à récemment, M. Larcher a co-piloté la Mission Stratégie Prospective Intelligence Économique (SPIE) de la Région Normandie, une initiative pionnière au sein d’une collectivité régionale. En formant des réseaux d’acteurs économiques régionaux et en lançant des programmes novateurs, il a contribué à faire de la Normandie un leader national en intelligence économique.

 ANNE-MARIE LIBMANN : Jean-Pierre, l’intelligence économique demande-t-elle encore à être définie ?

JEAN-PIERRE LARCHER : Non, le temps est maintenant largement passé où l’enjeu était de définir, au plan conceptuel, en quoi pouvait consister cette démarche multidimensionnelle qu’est l’intelligence économique.

L’intelligence économique, démarche opéra­tionnelle d’anticipation et d’analyse, activité de production de connaissance et de compréhension stratégique, s’impose comme un levier d’appui majeur au développement économique, à l’emploi et à l’attractivité d’un territoire.

Concrètement, l’intelligence économique s’appuie sur un ensemble d’outils et de compétences associées pour mettre en œuvre une approche dynamique, des méthodes combinées et des actions interdépendantes visant à anticiper (veille, recherche, collecte, analyse, traitement et diffusion de l’information), sécuriser (protection des données/informations économiques et scientifiques) et influencer (agir sur son en­vironnement à son avantage).

Bref, l’intelligence économique est une démarche interdisciplinaire qui repose sur la capacité à comprendre son environnement et à anticiper le changement tout en se prémunissant des risques. Elle recouvre un ensemble de méthodes et de pratiques offensives et défensives visant à la maîtrise de l’information utile à la prise de décision, à l’engagement et surtout à la conduite de l’action. La finalité, c’est bien l’action pour un résultat. C’est loin d’être un concept éthéré, c’est au contraire une approche très pratico-pratique plus que jamais d’actualité -ou qui devrait l’être !

Et donc savoir est une chose, comprendre en est une autre, agir, une troisième. Le lien entre ces trois étapes est ce que j’appelle le processus d’intelligence.

DERWENT qui réécrit les titres et les abstracts de brevets depuis des dizaines d’années affirme que sa pratique est plus performante qu’une utilisation d’une IA.

La banque de données DWPI (Derwent World Patents Index) commercialisée aujourd’hui par Clarivate a été créée il y a plus de 60 ans et a une grande notoriété auprès des spécialistes de la recherche d’information brevet.

DWPI a longtemps été la principale source utilisée par les professionnels.

Sa valeur ajoutée tient en plusieurs points :

• La réécriture par des experts (aujourd’hui au nombre de 900) du titre et du résumé pour les rendre plus clairs et plus informatifs alors que la tendance des déposants est justement d’être le moins compréhensible ou le plus général possible ;
• L’extraction et la présentation des informations concernant la nouveauté, les avantages, l’usage ainsi qu’un focus technologique ;
• L’attribution des codes de classifications spécifiques en plus des classifications classiques (CIB et CPC) ;
• Une vérification, avec éventuellement des compléments, concernant les données bibliographiques.

Les seuls points que l’on peut regretter sont :

• La limitation de ses sources à 60 offices de brevets qui ne représentent pas la totalité de ce qui est disponible, même, si bien sûr, les principaux sont couverts.
• Son prix, qui a toujours été relativement élevé.

Compte tenu du rapide développement des outils d’IA et, en particulier de leur capacité à résumer des textes, des utilisateurs de la banque de données DWPI ont interpellé Clarivate pour lui demander comment se positionnaient les abstracts générés par la banque de données par rapport à ceux générés par l’IA.

Clarivate, dans un souci de transparence, est-il précisé, a apporté une réponse dont nous présentons les éléments ci-après.

OpenAI continue d’innover à une vitesse impressionnante. On se souvient que ce n’est qu’en mai 2024 qu’OpenAI a lancé GPT-4o.

Le 12 septembre 2024 dernier, le suspense derrière le projet du nom de code Strawberry a été levé avec le lancement d’une nouvelle famille de modèles LLM appelée la o1, dont la caractéristique clé est la capacité de raisonnement avancé.

La famille OpenAI o1 comprend deux principaux modèles : o1-preview, conçu pour les tâches de raisonnement avancé et résolution de problèmes complexes, et o1-mini, optimisé pour des tâches spécifiques telles que le codage avec un coût réduit.

Contrairement aux modèles précédents qui généraient des réponses principalement basées sur des associations statistiques, o1 utilise un processus de « chaîne de pensée : les problèmes complexes sont décomposés en étapes logiques, et les temps de réflexion du modèle sont ajustés dynamiquement en fonction de la complexité de la tâche.

On peut même observer le modèle réfléchir en temps réel lorsque des questions lui sont posées – ce qui est assez impressionnant - et ces différentes étapes peuvent être revues par la suite.

Benoit Raphaël (GénérationAI) précise : “Ce n’est pas vraiment un nouveau modèle de langage, mais plutôt une couche de ‘raisonnement’ ajoutée au modèle existant (GPT-4o). Ça reste un ‘transformer’, c’est-à-dire un modèle de langage autorégressif qui prédit ses réponses.”

Les domaines d’applications :

• Raisonnement complexe : optimisé pour les domaines STEM (sciences, technologie, ingénierie, mathématiques), avec un taux de réussite de 83 % aux Olympiades de mathématiques, contre 13 % pour GPT-4o ;
• Idéation : capable de générer des idées et des solutions créatives dans divers contextes ;
• Codage : performant en génération et débogage de code, avec de bons résultats dans des tests comme HumanEval.