Les articles de Bases

Nul n’a pu y échapper. Dans les médias, au bureau… on ne parle que de cela : ChatGPT est-il en train de ringardiser Google ?

Au regard de la recherche d’infor­mations, ChatGPT n’est pourtant pas assez fiable pour être utilisé de façon professionnelle. D’ailleurs, ce bot conversationnel n’a pas vocation à devenir un moteur de recherche. En revanche, son impact sur la recherche d’information est réel et il est intéressant d’explorer dès maintenant les usages en la matière, en ce qu’ils préfigurent ceux des années à venir.

Difficile de résumer ChatGPT, un bot gonflé à l’intelligence artificielle, à une seule fonctionnalité : créateur de contenu (et de code), moteur de réponse, traducteur, générateur de résumé… ChatGPT fait tout cela à la fois. Il peut donc être utilisé à chaque étape de la veille, qu’il s’agisse de l’identification des besoins, du sourcing, ou de l’analyse.

Pourquoi est-il populaire ? Du fait de son interface de dialogue simplifiée, à laquelle on accède après inscription. Une fois cette formalité établie, une barre de dialogue s’ouvre en bas de page. C’est là que l’on pose ses questions. L’outil y répond en haut et la conversation défile, comme une conversation avec n’importe quel chatbot.

Contenu d’un nouveau type, parfois éphémère, mais qui s’affirme comme un media d’information « puissant », le podcast d’information est issu à 65 % de la presse écrite. Il est alors conçu soit comme un canal complémentaire, soit comme un véritable produit d’information avec un contenu original (dit natif), que l’on ne retrouve nulle part ailleurs.

En tant que professionnel de l’information, le veilleur est à l’affut de toute information, quel que soit son format. Avec le podcast, il se heurte à une variété de contenus et d’accès dont dépendra la collecte.

Il faut non seulement le collecter, mais aussi le traiter et l’intégrer à sa production documentaire ou à son livrable de veille.

Voir « Les nouveaux formats des médias appellent de nouvelles méthodes et outils de recherche », NETSOURCES n°150, janvier-février 2021

L’intégration de l’IA dans les outils de recherche est le grand sujet de ce début d’année 2023. Et cela s’applique également au monde des moteurs de recherche académique.

Il y a quelques mois, nous présentions Elicit, un moteur innovant qui se présente comme un assistant dopé à l’IA

Voir notre article « Elicit, un nouveau moteur scientifique au banc d’essais » - BASES n°404 - juin 2022

Dans la même veine, nous nous intéressons maintenant à un nouvel outil : Consensus dont nous allons analyser les capacités, les forces, les faiblesses et la valeur ajoutée pour le professionnel de l’information.

Depuis leur apparition il y a un peu moins de 400 ans, les revues scientifiques ont été confrontées à de nombreuses évolutions : le passage du papier au numérique, l’apparition des preprints, le développement de l’open access et plus largement de l’open science, etc.

Mais s’il y a bien quelque chose qui n’a que très peu changé, c'est la structure même de l’article scientifique. Malgré une transformation digitale, la version numérique de l’article, souvent en PDF, est presque toujours semblable à ce qui existait déjà au format papier.

Certains acteurs commencent à modifier la structure même de l’article scientifique ou tout du moins à proposer un modèle de diffusion qui ne soit plus limité à ce format très codifié et où les différentes parties d’un article peuvent vivre indépendamment les unes des autres.

Le nouveau moteur de recherche Kagi Search travaille actuellement sur un nouveau projet de recherche baptisé « Mother ».

Le principe ?

Lorsqu’on pose une question à Mother, une IA de recherche sur le web « user-centric », « maman » ne se contente pas de fournir une liste de sources, mais en fait le résumé automatique.

Si on lui demande par exemple de comparer le nombre d’habitants entre deux villes, elle fournira directement une réponse synthétique issue de plusieurs sources, et non une liste de sources où aller chercher. Elle répond aussi à des questions comme « Pourquoi la terre est ronde ? ».

Pappers, le moteur de recherche gratuit d’information légale et financière des entreprises françaises, vient d’ajouter les décisions de justice à sa base de données.

Le site utilise les données issues de l’open data des décisions de justice pour mettre en ligne l’ensemble des décisions de jurisprudence sur ses fiches entreprises. Pour effectuer une recherche au-delà de la consultation d’une fiche, il vaut toutefois mieux privilégier la version bêta du moteur dédié aux décisions de justice (https://justice.pappers.fr/), plus efficace que le moteur du site.

Outre des résultats plus complets, ce moteur dédié propose des filtres « Juridiction », « date de la décision », « Publication », « Dispositif », « Textes de loi cités » et « Textes de loi non cités ». 

Il n’est pas toujours simple de réaliser des recherches satisfaisantes sur les réseaux sociaux tant les fonctionnalités sont limitées. C’était notamment le cas pour Instagram qui proposait jusqu’à très récemment une version desktop très limitée comparée à son application mobile.

Au début du mois de novembre, Instagram a annoncé le lancement d’une nouvelle version de son site instagram.com sur le web. Au-delà des améliorations cosmétiques, il y a une nouveauté importante qui va améliorer la recherche pour les professionnels de l’information.

Jusqu’à présent, quand on lançait une recherche sur un hashtag dans Instagram (sur la version desktop), on ne visualisait dans les résultats qu’une petite sélection de contenus appelée « meilleures publications ». Il fallait passer par l’application mobile d’Instagram pour voir tous les résultats associés à un hashtag classés par ordre antéchronologique.

Si les entreprises, marques et outils n’hésitent pas à communiquer sur leurs succès, leurs lancements de produits ou l’ajout de nouvelles sources et fonctionnalités, il est plus rare qu’ils communiquent sur leurs actualités « négatives » comme le retrait de fonctionnalités ou de sources ou leur disparition.

Nous signalons ici les récentes disparitions qui peuvent venir affecter le professionnel dans l’exercice de sa veille et de ses recherches :

• Le Décodex proposé par le Monde a complètement disparu de la circulation sans prévenir. On rappellera que le Décodex était un service lancé en 2017 et permettant d’entrer l’URL d’une source et de savoir s’il s’agissait d’une source fiable ou non. L’URL existe toujours, mais renvoie aujourd’hui sur une page proposant un guide avec des méthodes pour évaluer l’information et les sources et une sélection d’articles sur cette thématique.

À l’heure où le réseau social Mastodon profite des mésaventures de Twitter au point d’être parfois présenté comme une véritable alternative décentralisée, il est temps de se demander : comment faire de la veille sur Mastodon ?

Et le moins qu’on puisse dire, c’est que ce n’est pas intuitif. Malgré des similarités visuelles avec Twitter, Mastodon n’a pas du tout le même mode de fonctionnement ni les mêmes fonctionnalités.

Nous sommes donc partis d’un exemple concret : réussir à mettre en place sur Mastodon une veille métier autour de la veille, sujet ô combien important pour les veilleurs pour rester à jour dans leur métier et dans leurs pratiques.

Car, si Mastodon souhaite avoir une chance d’exister face à Twitter, le veilleur doit pouvoir basculer ses précédentes activités de Twitter vers Mastodon. Mais Twitter reste difficile à détrôner. Il conserve une place très importante pour le professionnel de l’information notamment pour sa propre veille métier grâce aux nombreux experts et fonctionnalités avancées qui s’y trouvent.

Alors comment et surtout peut-on reproduire le même schéma sur Mastodon ? Pour y parvenir, il faut effectivement qu’il y ait suffisamment d’experts sur Mastodon qui publient sur la thématique ciblée et que Mastodon nous fournisse des fonctionnalités suffisamment abouties pour pouvoir rechercher des contenus, identifier des utilisateurs pertinents et suivre leurs publications. C’est ce que nous allons vérifier dans cet article.

Depuis quelques semaines, le moteur de recherche OpenBibArt fusionne non plus deux, mais quatre bases de données bibliographiques d’histoire de l’art occidental. On peut désormais y trouver les notices bibliographiques d’articles de périodiques, de livres, de catalogues d’expositions et de ventes publiés entre 1910 et 2007.

Le site, connu des historiens d’art, des chercheurs et plus largement des professionnels et amateurs d’art, regroupe désormais les bases suivantes :

• Deux bases pour le Répertoire d’Art et d’Archéologie (RAA) qui fournit des descriptions d’articles, de monographies et de catalogues de vente de plusieurs pays de 1910 à 1972, puis de 1973 à 1990.
• Le Répertoire international de la littérature d’art (RILA), service de résumé et d’indexation pour la littérature d’histoire de l’art créé en 1975.
• La Bibliography of the History of Art (BHA), pour les années de 1990 à 2007.