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Qu’il s’agisse de trouver des données macro-économiques, des statistiques, des données démographiques, etc., il est souvent préférable de débuter avec des sources et outils spécialisés sur ce type de données , comme nous avons pu le voir dans le précédent article « Méthodologie et outils pour la recherche de statistiques».

Malheureusement, ces grandes sources ne permettent pas toujours de répondre à l’ensemble des besoins informationnels. Des moteurs de recherche classiques peuvent guider l’internaute vers les données dont il a besoin ou bien il faut se tourner vers des sources bien plus spécialisées.

Dans cet article, nous aborderons la question de la méthodologie à adopter pour chercher et trouver des données chiffrées sur le Web.

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La recherche d’informations financières concernant une entreprise est un exercice dont le niveau de difficulté et le coût peuvent assez vite déraper en fonction du contexte et des enjeux. Tout professionnel de l’information, veilleur ou analyste, en fait souvent l’expérience dans sa collaboration avec ses clients dans les directions de stratégie, marketing, finances/acquisitions, compliance…

Quel que soit le champ et la profondeur de l’investigation à mener et les moyens employés, la recherche de données financières est toujours un défi et un parcours semé d’embûches pour le chargé de recherche, avec parfois, in fine, l’incapacité de parvenir à des certitudes, faute de données et de possibilités de recoupement suffisantes.

Car c’est la quête de cette certitude, condition sine qua non de la fiabilisation des analyses et décisions ultérieures, qui constitue à notre sens la difficulté de la recherche de données financières. Plus que cela, elle doit constituer le driver essentiel du chargé de recherche.

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Lors de recherches ou de veilles sur le Web, il n’est pas rare de rencontrer des documents ou des pages Web comportant un gros volume de données chiffrées que l’on souhaite récupérer. Il peut s’agir par exemple de tableaux sur un site internet, d’informations au sein d’un fichier PDF protégé, etc.

Malheureusement, il est souvent impossible de copier-coller l’ensemble de ces données de façon simple et rapide.

S’ensuit alors une longue séance de Ctrl C-Ctrl V pour extraire manuellement les informations utiles... Mais ce temps peut être considérablement réduit grâce à un outil d’extraction de données.

Nous détaillerons dans cet article les différents types d’outils existant sur le marché et les méthodes communes pour les utiliser. Mais avant cela, il convient de définir ce que sont les données structurées et non structurées.

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TENDANCES • Veille et recherche : le retour de la sélectivité face à la quantité

AGENDA • MasterClass Search & Veille 2020

METHODOLOGIE • Comment trouver des outils de recherche d'information thématiques ?

PANORAMA • Open data : les outils de recherche issus des données de data.gouv.fr

OUTILS DE VEILLE • Ces nouveaux outils qui surfent sur la sélectivité des sources

METHODOLOGIE • Comment construire ses propres outils de recherche d'information thématiques ?

Le besoin de sélectivité et de qualité de l’information et des sources plutôt que de la quantité fait un retour sur le devant de la scène, et ce, pour plusieurs raisons.

Dans un contexte de surinformation croissante, il y a tout d’abord une prise de conscience qu’il est contre-productif de vouloir tout surveiller et qu’on se retrouve juste noyé sous l’information. D’autre part, la mise en lumière de la désinformation et des fake news a fait prendre conscience que toutes les sources d’information n’ont pas la même valeur. 

Les médias comme Le Monde, The Guardian ou encore le Times ont récemment annoncé avoir revu courant 2019 leur stratégie éditoriale pour produire moins de contenus, mais de meilleure qualité, ce qui leur avait permis d’augmenter leur audience et leurs ventes.

Instagram vient tout juste d’annoncer une fonctionnalité pour faire le tri dans ses abonnements.

Google lui-même n’a pas abandonné ses verticales thématiques comme Google Scholar ou Google Actualités. Il a même choisi de créer une nouvelle verticale avec Google Datasets (jeux de données issues de l’open data et des données de la recherche) qui vient tout juste de sortir de sa version bêta et propose de nouvelles fonctionnalités. Enfin, il vient également d’ajouter un moteur de recherche à son interface Google Podcasts.

Tout l’univers du Web semble redécouvrir que la qualité et la sélectivité des sources valent finalement mieux que la simple course à la quantité.

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Les données en open data sont une mine d’or pour la recherche et la veille professionnelle. Seul problème, la très grande majorité des moteurs et plateformes d’open data ne permettent que de rechercher sur les métadonnées, ce qui ne permet pas d’exploiter tout leur potentiel.

Fort heureusement, de plus en plus d’acteurs créent des outils de recherche (moteur, base de données interrogeable, carte interactive) à partir des données disponibles sur les plateformes d’open data. Et ces outils peuvent être d’une aide précieuse.

Nous avons recensé ici les moteurs et cartes interactives créés à partir des données de la plateforme d’open data française data.gouv.fr potentiellement utiles dans un contexte de veille.

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Il y a un besoin croissant d’outils de recherche thématiques pour la recherche d’information professionnelle. Et fort heureusement, de nombreux outils thématiques se développent depuis quelques années. Dans un article paru en 2017 dans BASES « L’avenir de la recherche sera-t-il thématique ? » - BASES n°351, septembre 2017, nous avions évoqué cette tendance.

Deux ans et demi après, elle se confirme et de nouveaux outils de recherche thématiques continuent de voir le jour. Pour autant, identifier ces outils n’est pas toujours évident, car ils n’ont pas la même visibilité ni la même force de frappe que les grands outils de recherche sur le marché.

Dans cet article, nous proposerons une méthodologie pour identifier des outils de recherche thématiques sur un sujet donné.

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Alors que la majorité des grandes plateformes de veille sur le marché intègrent toujours plus leurs contenus et des types de sources de plus en plus diversifiées (sites, Web, médias sociaux, littérature scientifique, presse payante, vidéos, etc.), d’autres acteurs choisissent le chemin inverse à l’image de DeepNews et ses newsletters de veille thématiques.

DEEPNEWS : IA ET SÉLECTIVITÉ DES SOURCES

Deepnews est à la base un projet lancé en 2016, mais ce n’est qu’au début de l’année 2020 que l’entreprise a lancé ses premiers produits publics : des newsletters en anglais en grande partie automatisées sur un sujet donné.

Chaque newsletter regroupe une sélection d’articles de presse, à valeur ajoutée, de qualité et jugés les plus pertinents sur un sujet donné. L’utilisateur dispose du titre des articles, du nom de la source, du lien vers l’article, d’une indication sur le caractère gratuit ou payant de l’article, d’un extrait pertinent en quelques lignes et, pour certains articles, d’un commentaire de l’éditeur avec des éléments de contexte sur la source ou sur le contenu.

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Dans un contexte de surinformation, les outils de recherche généralistes ne sont pas en mesure de répondre seuls à des besoins d’information complexes qui nécessitent d’avoir une vision d’ensemble d’un sujet.

Google effectue une sélection de 100 à 200 résultats qu’il juge les plus pertinents. Les agrégateurs de presse ne disposent pas de toutes les sources pertinentes sur une thématique ou un secteur d’activité. Les plateformes de veille ont une antériorité limitée et ne sont pas conçues pour être des outils de recherche, même si cela évolue un peu depuis quelques années.

Quand on travaille sur des sujets, thématiques ou secteurs d’activité récurrents, on a donc intérêt à se créer ses propres outils de recherche thématiques que l’on peut aller interroger dès qu’une question ponctuelle ou une étude se présente.

Pour illustrer cet article, nous reprendrons notre exemple sur le secteur de la construction en cherchant à construire et mettre en place des outils de recherche thématiques sur la construction et le BTP.

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TENDANCES • La révolution multimédia bouscule la veille

PANORAMA
• Outils de recherche de vidéos : des métadonnées au speech to text
• Outils de recherche sur les contenus audios : un segment encore pauvre
• Outils de recherche d’images : des métadonnées à la reconnaissance de texte, d’objets et de visages

METHODOLOGIE • Mettre en place une veille sur les contenus multimédias

OUTILS DE VEILLE • Comment valoriser les contenus multimédias dans un livrable de veille ?

INDEX • Index NETSOURCES 2019