Les articles de Bases

Sur Dialog, nous effectuons en général, pour commencer, une recherche sur l’ensemble des banques de données disponibles et, dans un deuxième temps, sélectionnons, au vu des résultats, les banques de données dans lesquelles nous allons poursuivre la recherche.

Voilà un moment que, sur Dialog, nous avions remarqué qu’il arrivait souvent qu’une référence d’Embase (coût 13,24 $) apparaisse alors que la référence au même document dans Medline (coût 3,29 $) était également disponible sur le serveur.

Bien sûr, ces deux bases de données ne sont pas identiques, mais les références communes sont nombreuses et si les abstracts semblent identiques pour ces références communes, les indexations sophistiquées sont propres à chaque base.

Nous avons enfin fini, grâce au service assistance, par comprendre le mécanisme et pouvoir choisir d’obtenir la référence issue de Medline plutôt que celle issue d’Embase.

Cela fait plusieurs années que Questel n’avait pas organisé physiquement une réunion d’utilisateurs comme c’était le cas auparavant, ce qui a fait que celle organisée récemment a été fort bien accueillie.

Questel au rythme des acquisitions

Pendant ce temps, la vie ne s’est pas pour autant arrêtée pour Questel, qui a continué ses acquisitions de sociétés dans le domaine de la propriété intellectuelle, 18 en cinq ans, portant le groupe à un effectif de 1 700 salariés.

Ces acquisitions ont conduit Questel à ne plus être juste un fournisseur de logiciel mais une plateforme de gestion de la propriété intellectuelle au service de tous types de professionnels de la propriété intellectuelle. Questel définit maintenant sa mission de la façon suivante : « répondre à tous les besoins au long du cycle de vie des titres de propriété intellectuelle ». Cela se traduit par une proposition d’externalisation de la plupart des actes administratifs dans la gestion d’un portefeuille de brevets, en liaison avec le conseil en propriété intellectuelle ou l’expert interne.

Ne dites plus « lecteurs de flux RSS » mais « lecteurs d’information » ou « App d’actualité ». Nouvelles applis, nouvelles fonctionnalités, nouveaux looks, nouvelles promesses… Au cours de leur veille outils, les professionnels de l’info ont vu apparaître dernièrement de nouveaux acteurs, avec un discours marketing prometteur. Les lecteurs se moderniseraient-ils au point de gagner en notoriété ? Faut-il se préparer à remplacer Feedly ou Inoreader ? C’est à ces questions que nous nous proposons de répondre.

Apparues dans le sillage du déploiement de l’IA à grande échelle, ces plateformes sont de deux natures différentes. Il y a celles qui se présentent comme des « apps d’actualité », conçues pour être consultées principalement ou uniquement sur mobile, et celles qui se présentent davantage comme des lecteurs RSS consultables sur le web, même si leur fonctionnement est parfois différent.

Si leur défi d’apparaître (enfin!) comme une solution face à la « fatigue informationnelle » qui touche le grand public réussit, cela pourrait normaliser l’usage des lecteurs et créer le réflexe du grand public de centraliser son actualité pour mieux s’approprier l’information. Un rêve éveillé pour les veilleurs souvent seuls à s’émerveiller devant le potentiel d’un lecteur de flux RSS.

Et si les lecteurs RSS reviennent sur le devant de la scène auprès du grand public, cela entraînerait aussi des conséquences positives pour les professionnels car cela pourrait engendrer de nouveaux développements : des sites qui remettent du RSS, de nouveaux outils et nouvelles fonctionnalités, etc. En attendant, qu’ont-elles vraiment à offrir aux veilleurs, grands consommateurs d’information ?

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Pour ce nouvel article de « Focus IA », nous avons décidé de nous intéresser spécifiquement aux outils qui permettent de résumer et d’interroger des vidéos YouTube.

Nous avons identifié une vingtaine d’outils répondant à nos critères et nous les avons tous testés sur quatre vidéos : une vidéo d’actualité en français émanant d’un grand média français et une autre en anglais émanant d’un média américain, un webinaire d’une heure proposé par un éditeur de veille en français et enfin une vidéo tech en anglais recommandant plusieurs extensions ChatGPT.

Parmi la vingtaine d’outils, nombreux sont très décevants mais quatre sortent du lot et produisent des résultats intéressants pour les professionnels de l’information. Voici notre sélection !

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Sur le Web, les commentaires publiés sous des articles, billet de blogs et sous les posts des réseaux sociaux peuvent parfois receler de véritables pépites mais ce sont des contenus difficiles à intégrer dans ses veilles et recherche d’information. En effet, on peut ponctuellement avoir besoin de plonger dans les commentaires sur les réseaux sociaux, par exemple pour une étude d’image, pour obtenir des informations complémentaires à l’article lui-même, pour y trouver des réponses, pour les analyser en vue d’une étude ou les sauvegarder en vue d’un usage futur.

Mais comment extraire les commentaires associés à un tweet sur Twitter, ou à un post sur Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube et les autres surtout quand ils sont nombreux et qu’on on ne dispose pas de budget ni d’un besoin suffisant pour acquérir une grosse plateforme payante ? Nous avons choisi ici l’angle des outils gratuits ou peu onéreux car l’extraction de commentaires ne représente souvent qu’un besoin ponctuel pour les professionnels de l’information et ne justifie donc pas l’acquisition d’une plateforme très onéreuse.

C’est ce que nous avons exploré dans cet article en testant différentes méthodes et outils et en vous proposant la meilleure issue de nos tests.

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Facebook : toutes les clefs pour ouvrir ce coffre bien fermé à la veille ou la recherche

Il y a quelques années, on avait pu voir émerger des outils d’exploration des réseaux de citations des articles scientifiques. Ces outils s’avèrent très utiles pour trouver des articles scientifiques pertinents que l’on n’aurait pas forcément identifiés lors d’une recherche par mot-clé classique et sont donc complémentaires aux moteurs académiques. 

Parmi cette première génération d’outils, il existait deux grandes catégories : ceux qui étaient visuels proposant donc une représentation graphique, et ceux qui étaient uniquement textuels

Voir notre article « La recherche de citations et de références boostées par l’IA et les “open citations” » paru en avril 2019 - BASES n° 369.

Si les outils textuels ont bien résisté et ont aujourd’hui une place de choix dans le paysage de l’IST, les outils visuels n’ont pour la plupart pas eu le même destin. Parmi les outils de dataviz de première génération, on comptait des acteurs comme Citigraph, Yewno ou encore Citation Gecko, qui ont tous fermé leurs portes. Dans cette catégorie, seul VosViewer continue sa route et a été intégré très discrètement au moteur académique Dimensions.

Au cours des deux dernières années, une nouvelle génération d’outils visuels d’exploration des réseaux de citations est apparue, avec une petite dizaine d’acteurs cette fois-ci, toujours portée par l’amplification du mouvement de l’open (open access et open citations) dans le monde académique.

Dans cet article, nous dressons un panorama de ces différents outils et de leurs spécificités. Nous les avons également tous testés pour évaluer leur performance et vous aider à faire le bon choix.

On découvre chaque jour, dans la déferlante des applis, extensions et plug-ins, tout le potentiel de ChatGPT et de l’IA pour nos métiers de l’information. Malgré les réserves très compréhensibles que l’on peut avoir, on ne peut nier l’intérêt de ces puissants modèles d’intelligence linguistique pour l’ensemble des opérations de traitement des données qui sont pour partie le socle de la veille et de l’activité documentaire.

Nul doute que le professionnel de l’information doive évaluer tous les outils en fonction de leur apport technique et fonctionnel sur l’ensemble de la chaîne de valeur des opérations. Leur intégration conduit progressivement à l’optimisation, voire le ré-engineering, des processus internes.

● Face aux enjeux, nos méthodologies et recommandations d’outils dans BASES et NETSOURCES intègrent de plus en plus les contributions des premières IA commercialisées. À titre d'exemple : la «Revue des moteurs de recherche à l’heure de ChatGPT» (BASES N°413) et notre prochain NETSOURCES dédié à ChatGPT et autres outils d'IA.

● Nous consacrerons désormais notre rubrique ACTUALITES à l’exploration des outils «du moment» dans un domaine fonctionnel donné, afin de sortir des discours euphoriques et faire émerger ceux qui nous paraissent les plus prometteurs dans un contexte incertain.

Nous avons décidé de commencer cette nouvelle série d’articles par les nouveaux annuaires IA car c’est une des portes d’entrée de choix vers les nouveaux outils dopés à l’IA générative. Parmi les nombreux annuaires sur le marché, nous en avons sélectionné quatre que nous avons jugés les plus pertinents.

La recherche de financements est souvent au cœur des préoccupations des entreprises, des instituts de recherche et des universités, ainsi que des associations.

Réussir à identifier des financements demande une rigueur certaine car il existe des milliers de dispositifs d’aide à l’entreprise en France, et la même information est relayée par beaucoup de moteurs de recherche et quelques listes de sources à ne pas omettre.

Nous vous proposons ici une démarche méthodes/outils complète pour agir de façon structurée et la plus exhaustive possible dans la recherche de financements.

Poser les bonnes questions à son client

Le professionnel de l’information n’est pas forcément un expert en finance­ments, et, un brief client sur les questions financières demande un haut niveau de confiance. Car les types d’aides sont divers et les filtres des moteurs de recherche touchent le cœur de la stratégie financière d’un client puisqu’ils concernent les sources et la nature des financements (emprunts bancaires, partage de capital, subventions par quel type d’organisme, avec ou sans apport, etc.).

En cas de création ou de reprise d’entreprise, on pourra s’aider de ce questionnaire de Bpifrance, qui commence par distinguer les financements pour une étude de faisabilité/un prototype, le projet dans son ensemble, un besoin de trésorerie, des investissements.

À côté des outils de reconnaissance faciale payants créés par Clearview, Thales ou Amazon, des moteurs de recherche faciale sont accessibles gratuitement sur le web, et à tout public. Mais que peut-on en tirer dans un contexte de recherche et de veille professionnelle ?

On pourrait penser que la reconnaissance faciale n’est rien d’autre que de la recherche d’image inversée, consacrée aux visages. Il existe d’ailleurs une option « Face » dans Google Images. Mais à la lecture des résultats, on comprend que l’outil n’a vraisemblablement pas été conçu pour prendre en charge la reconnaissance faciale individuelle.

Surtout, il s’agit de deux technologies différentes, aux usages différents :

● La recherche d’image inversée utilise un algorithme de recherche d’image permettant de comparer une image uploadée sur un moteur de recherche à celles qui sont disponibles publiquement sur internet. Elle est donc utilisée pour trouver la source d’une image et/ou en vérifier l’authenticité, ce qui permet à un professionnel de l’information de vérifier la source et la fiabilité d’une information. Appliquée à une personne en l’absence de données d’identification, cette recherche nécessite de se fier à la légende de la photo, si légende il y a, pour identifier la personne.

Le bouleversement de ce début d’année 2023, c’est bien évidemment le lancement grand public de ChatGPT et plus largement la course à l’intégration de l’IA générative dans tous les outils du quotidien et du monde professionnel.

Les moteurs de recherche Web dans leur ensemble se sont tous précipités pour intégrer cette dimension à leurs moteurs, certains intégrant directement GPT-3 ou 4 comme Bing et d’autres préférant utiliser d’autres modèles.

Cette intégration de l’IA générative et conversationnelle dans les moteurs apporte sans conteste une dimension nouvelle à la recherche d’information sur le Web.

Mais est-ce que cela améliore réellement les moteurs Web ? Cela permet-il de trouver plus rapidement de l’information, de trouver des informations qui n’arrivaient pas à émerger dans les moteurs de recherche, d’explorer plus en profondeur la fameuse longue traîne ?

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