Les clés pour s’approprier l’IA dans son métier de veilleur
L’intelligence artificielle s’invite dans le quotidien des professionnels de l’information. Lancée en tant que prototype le 30 novembre 2022, ChatGPT https://openai.com/blog/chatgpt s’est imposé comme l’application connaissant la croissance la plus rapide de tous les temps. Parallèlement, les enregistrements de noms de domaine en .ai ont augmenté de 156% au cours de la dernière année, contre seulement 27% pour les domaines en .com au cours de la même période, selon Domain Name Stat.
Selon l’OCDE, 14 % des emplois seront ainsi exposés à un enjeu majeur d’automatisation, tandis que 32 % des emplois pourraient être transformés substantiellement. Qu’en est-il pour les professionnels de la veille ?
L’ABC de l’IA
Face à cette ascension fulgurante, il reste difficile d’appréhender son nouvel environnement. Nous nous proposons donc de partager les bases de fonctionnement d’un système IA utiles aux métiers de la veille et de la recherche d’information et d’esquisser, à chaque étape du processus de veille, les premiers bouleversements expérimentés.
Le professionnel de la veille, parce qu’il manipule l’information qui transite entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle, doit ainsi apprendre de nouveaux modèles de langage et d’apprentissage : ceux utilisés par l’IA.
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Notre sélection d’annuaires d'outils IA (article en accès libre)
La notion d’algorithme ne lui est pas étrangère : le moteur de recherche Google et les médias sociaux sont notamment dotés d’algorithmes de recommandation et les outils de reconnaissance faciale, les assistants virtuels (Siri, Alexa…) ou le classement des emails... en utilisent encore d’autres. Mais jusqu’ici, il n’interagissait pas directement avec les algorithmes.
Comment IA et veilleur peuvent-ils se comprendre ? Entre les flux RSS et les requêtes booléennes, le veilleur avait appris à parler aux machines. Avec l’IA, il apprend un autre langage, mais découvre aussi un autre univers : pour comprendre le langage humain, l’IA utilise des modèles de langage constitués de deux choses :
● Des algorithmes (de Machine Learning que l’on traduit par « apprentissage automatisé ») ;
● Un type d’apprentissage plus ou moins supervisé.
Les modèles de langage automatique les plus usités actuellement sont les LLM, Large Language Models (par exemple : ChatGPT d’OpenAI, Bard de Google, Bloom de Hugging Face, Llama de Facebook disponible sous forme brute en open source, etc. Il en existe plus de 10 000 !). Ainsi, ChatGPT est un modèle de LLM, créé avec l’algorithme GPT-4, en apprentissage semi-autonome.
La recherche d’informations
Le cycle classique de la veille commence par la définition du sujet.
Brainstorming avec le destinataire de son produit de veille, sourcing, identification de mots-clés… se faire une culture sur un sujet constitue une phase intense de recherche d’information, et la tentation est grande de « griller les étapes » avec les réponses toutes faites de ChatGPT plutôt que respecter toutes les étapes de recherche. Faut-il sauter le pas ?
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