Les articles de Bases

Corinne DUPIN, Directrice associée chez Ourouk

Cet article propose un pas de côté dans le sillage d’Olivier Hamant et de Laurent Bibard dans l’idée de revitaliser avec eux nos pratiques de professionnels de l’information.

Lors des premières rencontres de l’Observatoire de l’Apprenance de SOL France (1) les 27 et 28 novembre derniers, deux intervenants ont particulièrement attiré mon attention, essentiellement pour leurs propos contre-intuitifs : Olivier Hamant, biologiste à l'INRAE (2), auteur d’un « Antidote au culte de la performance » (3) et directeur de l’Institut Michel Serres (4) et Laurent Bibard, philosophe et enseignant à l’ESSEC, qui a dirigé la chaire Edgar Morin de la complexité. À les écouter, il m’est venu l’idée de transposer leur pensée dans les problématiques rencontrées par les professionnels de l’information, dans la perspective de les éclairer sous un jour nouveau.

L’« apprenance » est un néologisme un peu barbare qui désigne une attitude favorable à l’acte d’apprendre de toutes les situations (formelles ou informelles) et circonstances (accidents, erreurs…) et de toutes les façons, tandis que l’apprentissage est un processus de construction et d’appropriation des connaissances . Le lien entre l’apprenance et les professionnels de l’information m’apparaît assez évident : ces derniers, qu’ils soient veilleurs ou knowledge managers, par goût et par opportunisme, saisissent les moindres occasions d’apprendre et ont à cœur de créer les conditions pour que leurs collaborateurs en fassent autant.

En 2026, chacun a désormais conscience que les outils d’intelligence artificielle générative ne sont pas de simples chatbots répondant à des questions, mais qu’ils intègrent toujours plus de fonctionnalités les transformant en véritables outils de production ou de collaboration. Dans les colonnes de NETSOURCES ou de BASES, de précédents articles ont déjà présenté et expliqué ce qu’étaient par exemple le Deep Research, le Context Engineering ou encore les espaces de travail persistants présents chez tous les grands acteurs du domaine.

Mais ces fonctionnalités ou outils supplémentaires sont plus ou moins visibles depuis la page d’accueil ; elles sont parfois tellement intégrées nativement qu’on peine à repérer leur existence. C’est le cas des artefacts de Claude, qui changent sensiblement le rapport au travail sur l’information, et auxquels nous consacrons cet article.

Qu’est-ce qu’un artefact ?

Situé dans l’environnement conversationnel de claude.ai, l’artefact va cependant bien au-delà de la simple réponse textuelle ; il produit dans une fenêtre dédiée sur la droite de l’écran (*), un livrable autonome, résultat du prompt envoyé dans la fenêtre de conversation qui s’affiche alors à gauche : il peut s’agir d’un document complexe et structuré, d’un diagramme, d’un extrait de code, d’un composant web, d’une application…

(*) Cette fenêtre est aussi désignée par canevas (canvas en anglais), que l’on peut rapprocher du canevas de ChatGPT, - panneau latéral qui affiche un rendu interactif séparé de la conversation -, même si les philosophies sont différentes, Claude penchant vers l’applicatif, ChatGPT Canvas vers l’éditorial.

Clear Skies et IEEE viennent d’annoncer le renforcement de leur coopération dans la détection d’articles scientifiques frauduleux. IEEE est un éditeur de premier plan : il publie près d’un tiers de la littérature scientifique mondiale dans les domaines de l’ingénierie électrique, de l’informatique et de l’électronique. Ce nouvel accord vise à intégrer directement le produit Oversight de Clear Skies dans le processus éditorial d’IEEE. D’une durée de trois ans, cet accord porte sur l’évaluation d’un volume pouvant atteindre un million d’articles.

Un phénomène en pleine expansion : les paper mills

Cette démarche de vérification s’avère de plus en plus nécessaire face au développement des paper mills - ces organisations qui maximisent leurs profits en produisant industriellement des articles de recherche de piètre qualité. Vendus à des chercheurs en mal de publications, ces articles permettent à ces chercheurs d’augmenter artificiellement leur notoriété académique. Les avancées récentes de l’IA n’ont fait qu’amplifier ce phénomène en facilitant la production de contenu à grande échelle.

Il convient toutefois de ne pas réduire le problème aux seuls paper mills : les fraudeurs individuels constituent une catégorie non négligeable et tout aussi préoccupante.

Philippe MASSERON, Directeur Général du gf2i et ancien directeur du Centre Français d’exploitation du droit de Copie (CFC)

La Commission européenne révise actuellement de la directive 2019/790 sur le droit d’auteur et les droits voisins dans le marché unique numérique, dite « directive DAMUN » (1). Prévu par la directive elle-même (2), ce travail intervient dans le contexte de tensions entre titulaires de droits et acteurs de l’IA.

Instaurée pour adapter le droit d’auteur à l’économie numérique, la directive avait notamment introduit des exceptions de fouille de textes et de données, aujourd’hui au cœur des enjeux liés à l’IA.

Après consultation des États membres en mars dernier, la Commission européenne a ouvert deux initiatives à dix jours d’intervalle : une enquête (3) visant à recueillir des informations sur l’application et les impacts de la directive, et un appel à contribution (4) portant sur une éventuelle modification ciblée du cadre européen du droit d’auteur. Ces travaux doivent permettre à la Commission d’évaluer l’efficacité de la directive de 2019.

Quoi de plus frustrant, et de plus improductif ! que de se retrouver bloqué par un message « limite atteinte », y compris sur un abonnement payant. Ce n’est pas un dysfonctionnement : c’est le signe que la mécanique sous-jacente reste opaque – et c’est précisément ce que cet article se propose de déchiffrer.

Tokens, GPU, énergie : ce que cache la facturation

Derrière chaque requête se cache un coût physique réel (GPU, énergie, mémoire) - c’est ce coût qui explique les plafonds. L’unité de mesure en est le token : environ les trois quarts d’un mot anglais, unité dans laquelle le modèle découpe tout ce qu’il reçoit et génère. Un résumé court en mobilise quelques centaines ; l’analyse d’un corpus, plusieurs dizaines de milliers.

Les abonnements payants n’achètent pas des messages illimités, mais une enveloppe de ressources gérée par fenêtres glissantes (*) – des périodes mobiles de quelques heures durant lesquelles la consommation est mesurée en continu, sans remise à zéro à heure fixe.

(*) De l’ordre de 3 à 5 heures selon les plateformes.

Taïwan est bien plus qu’un point de tension géopolitique. Malgré sa petite taille, l’île figure parmi les acteurs majeurs du brevet mondial et sa pratique de la veille technologique mérite l’attention des professionnels de l’information. Un rapport récent de l’Office taïwanais de la Propriété Intellectuelle (TIPO) sur les systèmes de propulsion des drones en offre une illustration concrète : méthodologie rigoureuse, visée opérationnelle immédiate, ancrage dans les enjeux d’indépendance technologique.

À l'heure où la souveraineté technologique est devenue une priorité, ce rapport taïwanais montre ce que peut être une veille brevet vraiment au service de la stratégie.

Taïwan, un acteur à suivre dans le monde du brevet

Malgré sa petite taille (36 200 km2, 24 millions d’habitants), Taïwan occupe une place de premier plan dans le monde du brevet. Le TIPO a reçu en 2025 51 000 demandes de brevet, à mettre en perspective avec les 16 800 demandes nationales françaises reçues par l’INPI la même année (chiffre OMPI), la France étant un pays quasi 3 fois plus peuplé que Taiwan.

L’objet du rapport du TIPO : les drones, un sujet hautement stratégique

Les drones, d’abord utilisés pour la reconnaissance militaire, se sont rapidement diffusés dans de nombreux domaines : applications commerciales, industrielles, agricoles, logistiques, télécommunications ou encore loisirs. Leur diversité de formats, de capacités et de missions en fait aujourd’hui un moteur de transformation industrielle et sociétale. Toutefois, leurs performances (autonomie, capacité d’emport, adaptation à l’environnement, efficacité des missions) dépendent avant tout de leur élément central : le système de propulsion.

Interview menée par Christel RONSIN

Caroline Maufroid, iconographe à la bibliothèque de Sciences Po, partage son expérience de l’intégration de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans la gestion des fonds documentaires audiovisuels. Entre limites techniques et défis juridiques, son témoignage éclaire les écueils et les opportunités d’une technologie en pleine évolution.

Titulaire du diplôme d’ingénierie documentaire de l’INTD, Caroline Maufroid est spécialisée dans le domaine audiovisuel. 11 ans d’expérience dans les agences photo AKG, REA et la Collection lui ont permis d’acquérir la rigueur nécessaire à la gestion documentaire et informatique d’un important flux d’images et de vidéos. Depuis 11 ans, elle est iconographe et administratrice de la Banque d’images de Sciences Po qu’elle a mise en place.

CHRISTEL RONSIN : Caroline, depuis quand utilisez-vous l’IA à la bibliothèque, et pour quelles activités ?

CAROLINE MAUFROID : Dès 2019 nous en utilisions déjà ! À l’époque, notre système de gestion des actifs numériques (DAM), développé avec l’éditeur Einden, intégrait Google Vision. Cet outil permettait une indexation automatique des mots-clés par reconnaissance visuelle, ainsi qu’un module de reconnaissance faciale et une fonction de transcription audio (speech-to-text) pour les vidéos. Les résultats n’étaient cependant pas à la hauteur de nos attentes.

Ces modèles d’IA, non adaptés au fonds spécifique de Sciences Po - principalement des captations de conférences -, peinaient à traiter des discours complexes avec des accents marqués, un vocabulaire technique pointu et une multitude de noms propres. La qualité était comparable à celle des sous-titres automatiques de YouTube !

Depuis mars, plusieurs pays tentent un rééquilibrage de leurs politiques en faveur des titulaires de droits vis-à-vis de l’IA générative. Trois axes communs se dessinent : transparence sur les corpus d’entraînement, mécanismes de licence, rémunération des ayants droit.

Le Royaume-Uni renonce à l’exception TDM (Text and Data Mining)

Le Gouvernement britannique réfléchissait depuis 2021 à rapprocher sa loi sur le copyright du droit européen par l’instauration d’une exception pour le TDM commercial. Cette exception aurait permis aux acteurs de l’IA d’entraîner licitement leurs modèles avec des œuvres protégées sans autorisation ni rémunération des ayants droit.

Le 6 mars, la Commission numérique et communications de la Chambre des lords avait envoyé un message ferme via : rapport sur le droit d’auteur et les industries créatives. Les lords exhortaient le Gouvernement à ne pas affaiblir le droit d’auteur, recommandant au contraire de renforcer la transparence et les mécanismes de licence.

Le 19 mars, le Gouvernement a tranché (1) par une position radicale : abandon du projet d’exception ! Un signal politique fort alors que le Royaume-Uni apparaissait jusqu’alors très favorable aux acteurs de l’IA.

Les professionnels de l’information ont largement dépassé le stade des benchmarks. Ils évaluent aujourd’hui les LLMs de manière plus intuitive : cohérence sur la durée, sensation de neutralité, fiabilité perçue, absence de bizarreries récurrentes. Pourtant, trois phénomènes structurels influencent fortement la qualité réelle des réponses, sans être visibles à l’œil nu.

Ces angles morts prolongent la réflexion engagée dans notre précédent article sur l’alignement éthique : aux règles explicites imposées aux modèles s’ajoutent des forces plus profondes, économiques, internes et héritées.

Lire aussi : LLM : l’alignement éthique, le critère qu’on oublie d’évaluer – BASES nᵒ 444 (en accès libre)

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Le business model : une influence économique qui émerge

OpenAI a lancé sa régie publicitaire en février 2026, d’abord aux États-Unis, et a rapidement généré plus de 100 millions de dollars de revenus annualisés, avec des projections de plusieurs milliards par an, malgré des pertes attendues de 14 milliards cette année.

Impact concret : dans une réponse conversationnelle, il n’existe aucune séparation claire entre contenu neutre et contenu influencé : la recommandation publicitaire est fondue dans le texte, sans label détachable.

Le journalisme d’investigation n’a jamais été aussi productif. Pourtant, pour les professionnels de la veille et de l’information, accéder à cette production de façon aisée et à un coût abordable est de plus en plus difficile. Multiplication des titres indépendants, abandon de la vente à l’article, modèles d’abonnement complexes : cet article dresse un état des lieux de ces obstacles et des initiatives qui tentent d’y répondre.

1. Un paysage éditorial en pleine expansion

Plusieurs facteurs convergent pour expliquer le dynamisme du journalisme d’investigation en France. La multiplication des affaires politiques et économiques portées sur la place publique, favorisée par la levée progressive de certains modes de protection bien établis, crée une demande forte d’informations/révélations. Cette intolérance croissante de l’opinion publique face aux dérives pousse un nombre grandissant de journalistes, professionnels comme amateurs, à mener des enquêtes et à en diffuser les résultats le plus largement possible.

Le développement des outils de publication en ligne comme en format papier a considérablement abaissé les barrières à l’entrée : il est désormais possible de lancer un média, certes avec des moyens limités, totalement indépendant des grands groupes de presse.

Cependant, sa distribution, payante ou gratuite, demeure un problème majeur  en raison des coûts de promotion rapidement élévés.

Les coûts de fabrication au sens large n’étant pas nuls, certains titres en ligne ont décidé d’offrir le libre accès à leur publication sans obligation d’abonnement. A la place, ils sollicitent des dons, bien sûr sur une base volontaire, et il semblerait que ce système fonctionne.

Interview de Christelle Urvoy, Consultante en intelligence économique et veille stratégique, menée par Christel RONSIN

Christelle Urvoy partage son approche pragmatique pour intégrer l’intelligence artificielle générative (IAG) dans les processus de veille, de pédagogie et de gestion des connaissances. Elle explique comment allier innovation et méthodologie entre automatisation des tâches, vigilance sur les sources et réhumanisation des échanges. 

Entrepreneuse depuis 15 ans dans le conseil en IE et en veille stratégique, Christelle Urvoy dirige la société Advicie depuis 2012. Elle a été présidente de la section du Centre des Jeunes Dirigeants (CDJ) du Val-de-Marne de 2016 à 2018. Elle est également animatrice de la Fresque de la connaissance depuis 2025.

Christel RONSIN : Christelle, comment intégrez-vous l’intelligence artificielle générative dans vos activités professionnelles ?

Christelle URVOY : Sur la veille, j’intègre désormais l’IA à plusieurs étapes du cycle, en restant très attentive à la confidentialité. Je ne transmets aucune information identifiable sur mes clients : l’IA me sert surtout à structurer des hypothèses, repérer des angles d’analyse et reformuler des enjeux.  Je l’utilise aussi comme un effet miroir : je pose des questions, parfois similaires à plusieurs reprises, pour comparer les réponses et faire émerger des variations qui nourrissent et affinent mes analyses.

L’IA joue aussi pour moi un rôle d’équipier, car je n’ai pas toujours la possibilité de travailler en équipe.  Sur des analyses macro, c’est un outil extrêmement utile pour dresser un panorama générique. Dès qu’on passe au micro, ou que la démarche doit s’appuyer sur des chiffres fiables et récents, l’IAG manque encore de précision sur ces aspects.

C.R. : Selon vous, comment l’IA générative répond-elle aux besoins des différents profils d’entreprise que vous accompagnez ?

Pour les grandes entreprises, ces outils fonctionnent bien, car sur un marché international, où il y a beaucoup de données publiques, l’IA excelle : elle permet d’effectuer du sourcing étranger, de croiser de nombreuses informations difficiles à analyser rapidement nous-mêmes, et de fournir une vision claire des enjeux concurrentiels.

Cet article constitue la deuxième partie d’une analyse de Philippe Masseron publiée dans BASES en février 2026 :  IA générative et droit d’auteur : la bataille pour la qualification juridique de l’entraînement (1re partie)

Deux décisions en Allemagne et deux aux USA, permettent-elles de dégager des tendances sur la façon dont les juges américains et européens qualifient les utilisations d’œuvres protégées lors des phases d’entraînement des IA ?

Avec la multiplication des contentieux (une dizaine en mars), les juridictions européennes et américaines commencent à statuer sur la licéité de l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner les IA génératives. Ces quelques décisions ne sont pas définitives (1), mais elles permettent d’identifier les lignes de force juridiques.

Au cœur de ces litiges figure une question commune : l’usage massif d’œuvres protégées pour l’entraînement des IA relève-t-il du monopole d’exploitation de l’auteur ou peut-il bénéficier des mécanismes d’exception comme le fair use aux USA ou l’exception TDM (text and data mining) en Europe ?

Philippe Masseron, ancien Directeur Général du CFC et Directeur Général du gf2i, partage son expertise sur les grandes problématiques liées au droit d’auteur à l’ère de l’intelligence artificielle générative.

Google et Microsoft ont rendu l’IA omniprésente dans leurs services. Reste à savoir ce qui est réellement inclus sans abonnement supplémentaire.

Pour un utilisateur français, la réponse suppose de distinguer le compte Google personnel gratuit, la licence Microsoft 365 Business standard, les options payantes, les restrictions d’âge, les disponibilités régionales et les écarts entre assistant conversationnel, personnalisation avancée et fonctions agentiques.

Cet état des lieux pratique de mars 2026, vu de France, s’appuie sur des usages observés et sur ce qui est effectivement documenté dans les sources officielles des deux acteurs.

LIRE AUSSI :

Sur la place de l’IA dans la panoplie Microsoft/Google (copilotes, licences, coûts) : L’arrivée de l’IA dans la panoplie d’outils des veilleurs et documentalistes

Sur la bascule vers les agents IA et les copilotes type Copilot / Gemini: Repenser la veille à l’ère des agents IA

Compte Google personnel gratuit : ce que l’on a vraiment

Gemini, c’est quoi exactement ?

Gemini désigne à la fois le modèle de langage développé par Google DeepMind et l’interface conversationnelle accessible sur gemini.google.com, l’équivalent de ChatGPT d’OpenAI, accessible sans frais à tout titulaire d’un compte Google personnel gratuit.

Gemini n’est pas un produit isolé : c’est le point d’entrée d’un écosystème plus large intégrant Search, Maps, Photos, YouTube et Gmail, avec des niveaux de connexion variables selon le pays et le type de compte.

On avait fini par penser que la recherche dans la littérature scientifique et les brevets était intimement et irrévocablement réalisée avec des outils de logique booléenne plus ou moins sophistiqués. Nous allons voir dans cet article qu’une approche alternative est maintenant disponible et donne des résultats intéressants. Nous allons présenter dans cet article plusieurs nouveaux outils, ainsi que d’autres à venir dans les prochains numéros de BASES.

Cinquante ans de recherche booléenne : un modèle qui n’a guère varié

On peut dater à 1972 (date de début de commercialisation du serveur Dialog au sein de la société américaine Lockheed) la mise en place de la recherche dans des corpus de littérature scientifique en utilisant une logique booléenne sur des documents préalablement indexés.

À mesure que la puissance informatique devenait disponible, l’utilisation de cette logique booléenne a permis de construire des requêtes d’une très grande complexité combinant jusqu’à plus de 100 étapes.

Durant de nombreuses décennies, ce domaine de recherche s’est étendu grâce à l’enrichissement substantiel des corpus, notamment par la création de centaines de banques de données spécialisées disponibles sur divers serveurs, ainsi que par l’émergence de systèmes globaux tels que Scopus ou Web of Science .

Interview de Sandrine Clerc, Chargée de projets donnée et connaissance - Documentation & veille. Interview menée par Christel RONSIN le 17/12/2025

Sandrine Clerc partage son expérience de mise en place de Plume, un assistant conversationnel dédié à l’eau et à la biodiversité. Entre collaboration étroite avec les informaticiens, sélection rigoureuse des ressources et réflexion sur l’empreinte écologique des outils d’intelligence artificielle générative (IAG), elle explique comment son équipe a relevé le défi de créer un outil innovant, fiable et accessible.

Après un parcours dans différents établissements publics, Sandrine Clerc est depuis 7 ans chargée de projet en gestion des connaissances à l’Office international de l’Eau (OiEau, Limoges). Elle est en charge d’une part de l’animation d’un réseau de documentalistes spécialisés dans les thématiques de l’eau et de la biodiversité et d’autre part de la valorisation du portail documentaire partenarial (2), de la base de connaissance (1) et de son assistant conversationnel Plume.

CHRISTEL RONSIN : Sandrine, pouvez-vous commencer par présenter la finalité de la base de connaissances eau et biodiversité, ainsi que ses principales fonctionnalités ?

Philippe Masseron, ancien Directeur Général du CFC et Directeur Général du gf2i, partage son expertise sur les grandes problématiques liées au droit d’auteur à l’ère de l’intelligence artificielle générative

Les contentieux liés au droit d’auteur et à l’IA se multiplient à travers le monde. Les fournisseurs de services d’IA générative (SIAG) entendent s’opposer à une application contraignante des règles du droit d’auteur dans l’univers juridique anglo-saxon de common law comme dans l’univers juridique européen.

Globalement, la question centrale de ces contentieux est celle de savoir si l’entraînement des modèles d’IA met en cause la reproduction d’œuvres protégées relevant du monopole d’auteur (à savoir le droit exclusif de reproduction et de représentation couvert par le droit d’auteur) ou une opération d’analyse technique susceptible d’être couverte par une exception, soit le TDM ( text and datamining ) en Europe ou le fair use aux États-Unis ?

Gérer ses emails peut vite devenir chronophage, mais des applications intelligentes comme Spark, SaneBox ou Mailbutler peuvent tout changer. Elles permettent de trier, organiser et répondre plus vite, pour une boîte mail enfin sous contrôle.

On connaît tous ce moment où l’on ouvre notre boîte mail, qui affiche… 347 messages non lus. Entre les newsletters , les spams, les relances et les messages importants, gérer ses emails peut rapidement devenir stressant et très prenant. Heureusement, l’intelligence artificielle arrive à la rescousse pour nous aider à organiser, trier et répondre à nos messages sans effort.

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Voici les meilleures applications IA pour dompter votre boîte mail et retrouver un peu de tranquillité numérique - en ayant bien conscience que, dès qu’une application tierce accède à vos emails, la confidentialité absolue n’est plus garantie. Il est donc essentiel de vérifier les conditions d’utilisation et la politique de confidentialité de chaque service avant de leur confier vos données personnelles.

Depuis 2023, les grands modèles de langage sont intégrés dans les workflows quotidiens (recherche, synthèse, rédaction, relation client, développement, formation). Leur diffusion massive fait de l’ alignement éthique * une variable opérationnelle : ce que le modèle accepte ou refuse selon des principes précis. Par exemple, un modèle « équilibrant » les perspectives peut réduire la visibilité de positions minoritaires, sans que l’utilisateur s’en rende compte. L’alignement agit comme un «cadrage» implicite de l’information.

Deux évolutions rendent ces choix lisibles : la publication de documents de gouvernance par plusieurs LLM, et l’affaire Grok de janvier 2026 - plus de 3 millions d’images sexualisées générées en deux semaines, dont environ 23 000 impliquant des mineurs. Ces documents et ces incidents permettent désormais de mesurer l’écart entre les principes affichés et les effets réels.

* L’expression, issue de l’anglais alignment _, désigne la conception d’un système d’IA pour qu’il soit conforme aux valeurs humaines.

Trois logiques d’alignement

Anthropic a structuré son approche autour de la Constitutional AI (CAI). Les principes sont intégrés dès l’entraînement par renforcement (RLAIF) : ils ne filtrent pas seulement les réponses, ils façonnent le modèle . La Constitution publiée en 2026 hiérarchise les priorités - sécurité, éthique, conformité interne, utilité - et pose des interdits absolus (armes de destruction massive, exploitation sexuelle de mineurs, concentration illégitime du pouvoir).

L’Intelligence artificielle générative investit toujours plus de secteurs. Celui des brevets n’y échappe pas.

L’annonce inattendue par PERPLEXITY d’une recherche spécifique brevet nous a incité à explorer le paysage. Nous pensions que cela serait rapide avec une offre limitée. En réalité, nous avons constaté l’inverse : il existe plus d’une quinzaine d’outils et de services à travers le monde qui proposent de réaliser des recherches de brevets en ligne, assistées par l’intelligence artificielle censée les rendre plus efficaces.

Ces outils offrent la possibilité de sélectionner réellement des documents pertinents en réponse à une requête en langage libre, constituant ainsi un état de l’art partiel. Ils ne se limitent pas à l’établissement d’un classement par pertinence sur la base d’une recherche booléenne classique, comme le propose PubMed, ni à l’extraction automatisée de codes CPC à partir d’un document, telle que réalisée par Espacenet.

Interview d' Isabelle Orzechowski, knowledge manager indépendante - Doc et Plume, menée par Christel RONSIN.

Isabelle Orzechowski est knowledge manager indépendante depuis 2021, après huit ans en tant que gestionnaire de bases de données et formatrice. Elle est aussi secrétaire du Club Proknow, association qui participe à la diffusion de la gestion des connaissances.

Nous avons échangé avec Isabelle pour aborder une question qui suscite de nombreux débats parmi les professionnels de l’information : l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IAG). Son analyse apporte un regard nuancé et expert pour comprendre comment concilier innovation et rigueur dans la gestion de l’information.

Nous inaugurons une nouvelle rubrique où Philippe MASSERON, ancien directeur général du CFC et actuel directeur général du gf2i, nous apporte son expertise sur les questions majeures liées au droit d’auteur à l’ère de l’intelligence artificielle générative (IAG).

Prouver qu’une IA a utilisé ses œuvres sans autorisation ? Quasi impossible pour un ayant droit.

Le 12 décembre 2025, un groupe transpartisan de sénatrices et sénateurs (1) a déposé une proposition de loi « relative à l’instauration d’une présomption d’exploitation des contenus culturels par les fournisseurs d’intelligence artificielle ».

Cette initiative forte vise à rééquilibrer le rapport entre ayants droit d’œuvres protégées et fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle.

Pendant longtemps, la prise de notes en réunion nécessitait de faire plusieurs choses à la fois, et cela pouvait rendre la tâche plus difficile : écouter, écrire, lire, ne rien oublier… au risque de passer à côté de l’essentiel. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’impose comme un véritable assistant, capable de capturer, structurer et synthétiser automatiquement les échanges. Résultat : des réunions plus efficaces et une information mieux exploitée.

Ainsi, il existe plusieurs outils pour faciliter la prise de note. Ces derniers reposent sur trois grandes étapes : la première est l’enregistrement audio et vidéo de la réunion , la deuxième se traduit par la transcription automatique de la parole en texte grâce à la reconnaissance vocale, et la troisième est la synthèse intelligente des échanges avec les points clés, les décisions, les actions à suivre ou encore les horodatages précis.

Certaines solutions vont plus loin en analysant le contenu pour détecter les sujets récurrents, identifier les intervenants ou proposer des résumés personnalisés selon le rôle de l’utilisateur (manager, commercial, RH).

Depuis plusieurs siècles les publications scientifiques sont un des fondements de l’évolution de la science. En effet, le plus ancien périodique scientifique le Journal des sçavans  est paru à Paris le 5 janvier 1665.

Aujourd’hui plusieurs signes inquiétants viennent mettre en doute la possibilité pour ce système de poursuivre son évolution de façon harmonieuse et de continuer à accompagner l’avancement de la science comme il l’a fait jusqu’à présent.

Une illustration en est la journée 2025 Science ouverte du CNRS sur le thème « La mort annoncée des publications scientifiques ? .

Une croissance incontrôlée

Le nombre de publications scientifiques croît nettement plus rapidement que le nombre de chercheurs. Par exemple, entre 2016 et 2020 les principales bases de données bibliographiques ont grossi de 50 % alors que le nombre de scientifiques n’augmentait que de 16 %. C’est ce qu’on lit dans le BlogCNRS du 16 décembre 2025 intitulé « Publications scientifiques : une surproduction fatale ? ».

La recherche sur les valeurs d’une grandeur physique à l’intérieur d’un texte, qu’il s’agisse d’un article ou d’un brevet, ne s’utilise a priori pas tous les jours.

En revanche, quand il est utile de l’employer cela apporte une plus-value certaine, car cela rajoute une possibilité de recherche de nature différente permettant de répondre à une autre série de questions.

Plusieurs systèmes proposent aujourd’hui ce type de recherche d’une façon développée. Nous en avons identifié chez trois des grands serveurs et une banque de données qui fait partie des classiques.

Le serveur STN : une offre depuis 2013 avec sa « Numerical property search » (NPS)

Elle est disponible dans 15 banques de données offrant le texte intégral des brevets (EP et PCT plus12 pays) ainsi que dans Derwent World Patent Index et RDisclosure, la base des publications défensives (voir l’article sur les publications défensives dans BASES N° 325, avril 2015).

Le serveur STN vient de mettre en ligne la banque de données CAS BIOACTIVITY (label CASBIOACTIVI). Elle vient enrichir la collection de bases de données de Chemical Abstracts liées au numéro de registre (RN) des produits chimiques, créé et maintenu par CAS et disponible sur STN dans la banque de données Registry.

Elle est présentée comme la plus grande collection de contenus normalisés et standardisés dans le domaine des sciences de la vie, disponible sur le marché.

La nouvelle base est positionnée comme une référence pour les données structurées de relations structure-activité (SAR), de pharmacocinétique (ADME) et de toxicité.

Elle offre plus de 5,5 millions de documents contenant des informations issues de brevets et de plus de 7 000 publications.

Une de ses plus-values par rapport aux banques publiques (CheMBL et PubChem) est la présence de codes de rôles de Chemical Abstracts (BAC pour Biological Activity, PAC pour Pharmacological Activity ou ADV pour Adverse Effect, etc.) Une autre est sa mise à jour bi-hebdomadaire.

Vous pensez encore cliquer librement sur Internet ? Que vos choix sont rationnels, réfléchis, volontaires ? Désolée de vous décevoir, mais derrière votre écran, une intelligence artificielle a peut-être déjà décidé à votre place. Pas en vous forçant. Juste en vous influençant, doucement, sans que vous vous en rendiez vraiment compte. Bienvenue dans l’ère des dark patterns 2.0, version intelligence artificielle.

D’abord, c’est quoi un dark pattern ?

Les dark patterns, ce sont des techniques de design utilisées pour vous pousser à faire quelque chose contre votre réel intérêt. Cela peut être un abonnement “gratuit” qui se renouvelle automatiquement, un bouton “Accepter tout” bien visible, et un “Refuser” caché au fond de la page ou encore une notification qui vous fait paniquer : “Plus que 2 places disponibles !”. Jusqu’ici, c’était déjà limite. Mais maintenant, avec l’IA, ces techniques sont devenues personnalisées, plus subtiles, et surtout… invisibles.

La guerre de l’info franchit un seuil critique. Avec l’irruption de Perplexity Discover et l’intégration des AI Overviews dans la sphère Google, nous ne parlons plus seulement d’indexation ou de diffusion : ici, l’IA franchit le Rubicon et endosse le rôle d’éditorialiste.

Ce passage d’un Web « clic-centrique » à un Web « IA-centrique » offre un gain de temps immense, mais pose une question vitale : quel sera le prix de cette commodité si, à force d’être résumée par des algorithmes, l’information indépendante finit par ne plus être produite ? Pour les éditeurs, c’est un combat pour la survie.

L’arrivée de Perplexity AI est l’une des bonnes surprises de l’IA dans notre sphère informationnelle. Grâce à son positionnement « Search + IA », elle apporte une diversité bienvenue face au moteur de recherche Google.

La domination de Google est également, pour la première fois, sérieusement contestée sur un nouveau terrain, celui de l’actualité, par l’approche disruptive de Perplexity qui vient challenger le puissant écosystème structuré par Google depuis les années 1990 autour de Google News.

Un écosystème en transition : entre pillage massif, rééquilibrages juridiques et premiers modèles sous droits

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L'IA générative ne se contente pas de « produire du texte ». Elle recompose le cadre même dans lequel l'information circule, est transformée et prend de la valeur.

Après quelques décennies d'un écosystème hybride, mêlant presse sous droits, bases professionnelles, web ouvert et intermédiation dominante de Google - un nouveau paysage se dessine, où des agents IA, encore largement alimentés par du scraping massif des contenus, souvent dénoncé comme une forme de captation non autorisée par les éditeurs, pourraient à terme fonctionner sur des corpus contractuels négociés.

Mais cette transition est loin d'être accomplie. Nous sommes dans un « entre-deux » instable où se côtoient pillage, litiges, opacité technique et premières tentatives de régulation. Les enjeux sont cruciaux pour les éditeurs, les professionnels de l'info-doc, les journalistes et, plus largement, l'ensemble des usagers.

La sous-représentation des sources africaines dans les grandes bases internationales

Il est fréquent de lire des articles qui regrettent la très faible représentation des chercheurs africains parmi les auteurs publiés dans des bases de données telles que Scopus et Web of Sciences(WOS) , désormais considérées comme des références incontournables pour accéder à la littérature scientifique et technique payante (articles, actes de conférences, etc.).

Étrangement, les serveurs Dialog (créé en 1972) et STN (2004), toujours actifs et offrant des bases de données de littérature scientifique très larges, ne sont jamais cités en référence.

Toutes les études mentionnées dans cet article concernent spécifiquement l’Afrique subsaharienne, hormis donc les pays d’Afrique du Nord.

Les statistiques relatives à la présence des revues africaines dans les bases de données Scopus et Web of Science sont explicites.

Selon l’article « A comparative study of the coverage of African journals in the Web of Science, Scopus and CrossRef », publié en mars 2023, sur 2 229 périodiques africains recensés par le répertoire Ulrich et le site d’African Journals Online (AJOL), seuls 166 titres, soit 7,4 %, figurent dans Web of Science et 174, soit 7,8 %, dans Scopus.

À l’ère des réseaux sociaux, les images circulent à une vitesse folle, souvent sans contexte ni source fiable. Mais grâce à l’OSINT et ses outils accessibles à tous, il devient possible de localiser avec une précision étonnante presque n’importe quelle image diffusée sur Internet.

D’une simple photo de coucher de soleil à une vidéo TikTok, en passant par le décor furtif d’un vlog YouTube, il est aujourd’hui possible de remonter jusqu’à l’endroit exact où l’image a été prise. Cela peut sembler surprenant, voire irréalisable, et pourtant, c’est précisément le rôle et l’objectif des techniques d’OSINT. Pour ceux ou celles qui ne connaissent pas, l’OSINT (Open Source Intelligence) désigne l’ensemble des techniques qui exploitent des données accessibles publiquement : photos, vidéos, bases cartographiques, archives, réseaux sociaux… Parmi ses branches, on retrouve tout simplement la géolocalisation visuelle.