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L’intelligence économique commence par une veille intelligente

Les facteurs de succès de l’IA au service de la veille - Dossier spécial i-expo/Documation 2019

Carole Tisserand-Barthole
Bases no
368
publié en
2019.03
184
Les facteurs de succès de l’IA au service de la veille - ... Image 1
Les facteurs de succès de l’IA au service de la veille - ... Image 1

Impossible aujourd’hui d’occulter la question de l’intelligence artificielle en lien avec la veille et la recherche d’information. Deux conférences d’i-expo portaient d’ailleurs exclusivement sur cette thématique et l’on retrouvait cette question en filigrane de toutes les autres tables-rondes.

Si pour certains professionnels, elle peut être perçue comme une menace, avec des machines et algorithmes capables de remplacer les pros de l’information, pour la majorité des experts présents lors du salon, l’IA est considérée comme une alliée au service de la veille et du veilleur « augmenté », capable d’automatiser certaines tâches chronophages et à faible valeur ajoutée.


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L’IA au service de la veille et du veilleur « augmenté »

Comme nous avons pu le voir dans le précédent numéro de BASES, les outils de recherche et de veille professionnels (agrégateurs de presse, bases de données, plateformes de veille, etc.) ont de plus en plus recours à l’IA dans leurs produits.

Mais nous avons pu découvrir également à l’occasion de ces trois jours que des services d’information et de veille au sein des entreprises développaient en interne leurs propres outils à base d’IA pour optimiser et enrichir leurs processus de veille et de recherche.

Parmi les exemples cités lors des différentes conférences sur la place de l’IA dans les produits du marché ou développés en interne, on retrouvait donc l’utilisation classique de l’IA pour :

  • l’indexation automatique des contenus (mais on a toujours besoin d’une supervision humaine finale) ;
  • le développement de fonctionnalités de recommandations automatiques de contenus (documents similaires, autres documents consultés par les autres utilisateurs, etc.) ;
  • l’analyse du sentiment (négatif, neutre ou positif) même s’il existe un consensus autour du fait qu’aujourd’hui aucune solution sur le marché ne fonctionne correctement ;
  • la détection de logo de marques dans les images et maintenant même dans les vidéos ; on pourra ainsi citer cette nouvelle fonctionnalité de « video recognition » annoncée par Talkwalker, une plateforme de social media monitoring.

Et quels que soient les exemples et témoignages fournis par les différents intervenants, on retrouvait toujours cette nécessité d’une supervision humaine finale car les résultats fournis par la machine ou l’algorithme sont généralement imparfaits et contiennent toujours une part d’erreur.

Tous se sont accordés à dire qu’on ne peut prendre pour argent comptant les résultats et analyses fournies par une machine.

D’où le besoin de transparence, de documentation, de justification et de contrôle de toute solution à base d’intelligence artificielle dans les entreprises.

C’est ainsi qu’Olivier Stoband, Directeur de Projet Conformité Digital Innovation Office à la Société Générale indiquait que dans le cadre du projet de développement d’un algorithme de détection des « negative news » en interne, il était dans l’obligation de documenter et justifier dans les détails le fonctionnement de l’algorithme et de ses choix auprès des autorités régulatrices mais également de toute sa hiérarchie.

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