Corinne DUPIN, Directrice associée chez Ourouk

Cet article propose un pas de côté dans le sillage d’Olivier Hamant et de Laurent Bibard dans l’idée de revitaliser avec eux nos pratiques de professionnels de l’information.

Lors des premières rencontres de l’Observatoire de l’Apprenance de SOL France (1) les 27 et 28 novembre derniers, deux intervenants ont particulièrement attiré mon attention, essentiellement pour leurs propos contre-intuitifs : Olivier Hamant, biologiste à INRAE (2), auteur d’un « Antidote au culte de la performance » (3) et directeur de l’Institut Michel Serres (4) et Laurent Bibard, philosophe et enseignant à l’ESSEC, qui a dirigé la chaire Edgar Morin de la complexité. À les écouter, il m’est venu l’idée de transposer leur pensée dans les problématiques rencontrées par les professionnels de l’information, dans la perspective de les éclairer sous un jour nouveau.

L’« apprenance » est un néologisme un peu barbare qui désigne une attitude favorable à l’acte d’apprendre de toutes les situations (formelles ou informelles) et circonstances (accidents, erreurs…) et de toutes les façons, tandis que l’apprentissage est un processus de construction et d’appropriation des connaissances . Le lien entre l’apprenance et les professionnels de l’information m’apparaît assez évident : ces derniers, qu’ils soient veilleurs ou knowledge managers, par goût et par opportunisme, saisissent les moindres occasions d’apprendre et ont à cœur de créer les conditions pour que leurs collaborateurs en fassent autant.

En 2026, chacun a désormais conscience que les outils d’intelligence artificielle générative ne sont pas de simples chatbots répondant à des questions, mais qu’ils intègrent toujours plus de fonctionnalités les transformant en véritables outils de production ou de collaboration. Dans les colonnes de NETSOURCES ou de BASES, de précédents articles ont déjà présenté et expliqué ce qu’étaient par exemple le Deep Research, le Context Engineering ou encore les espaces de travail persistants présents chez tous les grands acteurs du domaine.

Mais ces fonctionnalités ou outils supplémentaires sont plus ou moins visibles depuis la page d’accueil ; elles sont parfois tellement intégrées nativement qu’on peine à repérer leur existence. C’est le cas des artefacts de Claude, qui changent sensiblement le rapport au travail sur l’information, et auxquels nous consacrons cet article.

Qu’est-ce qu’un artefact ?

Situé dans l’environnement conversationnel de claude.ai, l’artefact va cependant bien au-delà de la simple réponse textuelle ; il produit dans une fenêtre dédiée sur la droite de l’écran (*), un livrable autonome, résultat du prompt envoyé dans la fenêtre de conversation qui s’affiche alors à gauche : il peut s’agir d’un document complexe et structuré, d’un diagramme, d’un extrait de code, d’un composant web, d’une application…

(*) Cette fenêtre est aussi désignée par canevas (canvas en anglais), que l’on peut rapprocher du canevas de ChatGPT, - panneau latéral qui affiche un rendu interactif séparé de la conversation -, même si les philosophies sont différentes, Claude penchant vers l’applicatif, ChatGPT Canvas vers l’éditorial.

Clear Skies et IEEE viennent d’annoncer le renforcement de leur coopération dans la détection d’articles scientifiques frauduleux. IEEE est un éditeur de premier plan : il publie près d’un tiers de la littérature scientifique mondiale dans les domaines de l’ingénierie électrique, de l’informatique et de l’électronique. Ce nouvel accord vise à intégrer directement le produit Oversight de Clear Skies dans le processus éditorial d’IEEE. D’une durée de trois ans, cet accord porte sur l’évaluation d’un volume pouvant atteindre un million d’articles.

Un phénomène en pleine expansion : les paper mills

Cette démarche de vérification s’avère de plus en plus nécessaire face au développement des paper mills - ces organisations qui maximisent leurs profits en produisant industriellement des articles de recherche de piètre qualité. Vendus à des chercheurs en mal de publications, ces articles permettent à ces chercheurs d’augmenter artificiellement leur notoriété académique. Les avancées récentes de l’IA n’ont fait qu’amplifier ce phénomène en facilitant la production de contenu à grande échelle.

Il convient toutefois de ne pas réduire le problème aux seuls paper mills : les fraudeurs individuels constituent une catégorie non négligeable et tout aussi préoccupante.

Philippe MASSERON, Directeur Général du gf2i et ancien directeur du Centre Français d’exploitation du droit de Copie (CFC)

La Commission européenne révise actuellement de la directive 2019/790 sur le droit d’auteur et les droits voisins dans le marché unique numérique, dite « directive DAMUN » (1). Prévu par la directive elle-même (2), ce travail intervient dans le contexte de tensions entre titulaires de droits et acteurs de l’IA.

Instaurée pour adapter le droit d’auteur à l’économie numérique, la directive avait notamment introduit des exceptions de fouille de textes et de données, aujourd’hui au cœur des enjeux liés à l’IA.

Après consultation des États membres en mars dernier, la Commission européenne a ouvert deux initiatives à dix jours d’intervalle : une enquête (3) visant à recueillir des informations sur l’application et les impacts de la directive, et un appel à contribution (4) portant sur une éventuelle modification ciblée du cadre européen du droit d’auteur. Ces travaux doivent permettre à la Commission d’évaluer l’efficacité de la directive de 2019.

Quoi de plus frustrant, et de plus improductif ! que de se retrouver bloqué par un message « limite atteinte », y compris sur un abonnement payant. Ce n’est pas un dysfonctionnement : c’est le signe que la mécanique sous-jacente reste opaque – et c’est précisément ce que cet article se propose de déchiffrer.

Tokens, GPU, énergie : ce que cache la facturation

Derrière chaque requête se cache un coût physique réel (GPU, énergie, mémoire) - c’est ce coût qui explique les plafonds. L’unité de mesure en est le token : environ les trois quarts d’un mot anglais, unité dans laquelle le modèle découpe tout ce qu’il reçoit et génère. Un résumé court en mobilise quelques centaines ; l’analyse d’un corpus, plusieurs dizaines de milliers.

Les abonnements payants n’achètent pas des messages illimités, mais une enveloppe de ressources gérée par fenêtres glissantes (*) – des périodes mobiles de quelques heures durant lesquelles la consommation est mesurée en continu, sans remise à zéro à heure fixe.

(*) De l’ordre de 3 à 5 heures selon les plateformes.

Taïwan est bien plus qu’un point de tension géopolitique. Malgré sa petite taille, l’île figure parmi les acteurs majeurs du brevet mondial et sa pratique de la veille technologique mérite l’attention des professionnels de l’information. Un rapport récent de l’Office taïwanais de la Propriété Intellectuelle (TIPO) sur les systèmes de propulsion des drones en offre une illustration concrète : méthodologie rigoureuse, visée opérationnelle immédiate, ancrage dans les enjeux d’indépendance technologique.

À l'heure où la souveraineté technologique est devenue une priorité, ce rapport taïwanais montre ce que peut être une veille brevet vraiment au service de la stratégie.

Taïwan, un acteur à suivre dans le monde du brevet

Malgré sa petite taille (36 200 km2, 24 millions d’habitants), Taïwan occupe une place de premier plan dans le monde du brevet. Le TIPO a reçu en 2025 51 000 demandes de brevet, à mettre en perspective avec les 16 800 demandes nationales françaises reçues par l’INPI la même année (chiffre OMPI), la France étant un pays quasi 3 fois plus peuplé que Taiwan.

L’objet du rapport du TIPO : les drones, un sujet hautement stratégique

Les drones, d’abord utilisés pour la reconnaissance militaire, se sont rapidement diffusés dans de nombreux domaines : applications commerciales, industrielles, agricoles, logistiques, télécommunications ou encore loisirs. Leur diversité de formats, de capacités et de missions en fait aujourd’hui un moteur de transformation industrielle et sociétale. Toutefois, leurs performances (autonomie, capacité d’emport, adaptation à l’environnement, efficacité des missions) dépendent avant tout de leur élément central : le système de propulsion.

Interview menée par Christel RONSIN

Caroline Maufroid, iconographe à la bibliothèque de Sciences Po, partage son expérience de l’intégration de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans la gestion des fonds documentaires audiovisuels. Entre limites techniques et défis juridiques, son témoignage éclaire les écueils et les opportunités d’une technologie en pleine évolution.

Titulaire du diplôme d’ingénierie documentaire de l’INTD, Caroline Maufroid est spécialisée dans le domaine audiovisuel. 11 ans d’expérience dans les agences photo AKG, REA et la Collection lui ont permis d’acquérir la rigueur nécessaire à la gestion documentaire et informatique d’un important flux d’images et de vidéos. Depuis 11 ans, elle est iconographe et administratrice de la Banque d’images de Sciences Po qu’elle a mise en place.

CHRISTEL RONSIN : Caroline, depuis quand utilisez-vous l’IA à la bibliothèque, et pour quelles activités ?

CAROLINE MAUFROID : Dès 2019 nous en utilisions déjà ! À l’époque, notre système de gestion des actifs numériques (DAM), développé avec l’éditeur Einden, intégrait Google Vision. Cet outil permettait une indexation automatique des mots-clés par reconnaissance visuelle, ainsi qu’un module de reconnaissance faciale et une fonction de transcription audio (speech-to-text) pour les vidéos. Les résultats n’étaient cependant pas à la hauteur de nos attentes.

Ces modèles d’IA, non adaptés au fonds spécifique de Sciences Po - principalement des captations de conférences -, peinaient à traiter des discours complexes avec des accents marqués, un vocabulaire technique pointu et une multitude de noms propres. La qualité était comparable à celle des sous-titres automatiques de YouTube !

Depuis mars, plusieurs pays tentent un rééquilibrage de leurs politiques en faveur des titulaires de droits vis-à-vis de l’IA générative. Trois axes communs se dessinent : transparence sur les corpus d’entraînement, mécanismes de licence, rémunération des ayants droit.

Le Royaume-Uni renonce à l’exception TDM (Text and Data Mining)

Le Gouvernement britannique réfléchissait depuis 2021 à rapprocher sa loi sur le copyright du droit européen par l’instauration d’une exception pour le TDM commercial. Cette exception aurait permis aux acteurs de l’IA d’entraîner licitement leurs modèles avec des œuvres protégées sans autorisation ni rémunération des ayants droit.

Le 6 mars, la Commission numérique et communications de la Chambre des lords avait envoyé un message ferme via : rapport sur le droit d’auteur et les industries créatives. Les lords exhortaient le Gouvernement à ne pas affaiblir le droit d’auteur, recommandant au contraire de renforcer la transparence et les mécanismes de licence.

Le 19 mars, le Gouvernement a tranché (1) par une position radicale : abandon du projet d’exception ! Un signal politique fort alors que le Royaume-Uni apparaissait jusqu’alors très favorable aux acteurs de l’IA.

Les professionnels de l’information ont largement dépassé le stade des benchmarks. Ils évaluent aujourd’hui les LLMs de manière plus intuitive : cohérence sur la durée, sensation de neutralité, fiabilité perçue, absence de bizarreries récurrentes. Pourtant, trois phénomènes structurels influencent fortement la qualité réelle des réponses, sans être visibles à l’œil nu.

Ces angles morts prolongent la réflexion engagée dans notre précédent article sur l’alignement éthique : aux règles explicites imposées aux modèles s’ajoutent des forces plus profondes, économiques, internes et héritées.

Lire aussi : LLM : l’alignement éthique, le critère qu’on oublie d’évaluer – BASES nᵒ 444 (en accès libre)

Le business model : une influence économique qui émerge

OpenAI a lancé sa régie publicitaire en février 2026, d’abord aux États-Unis, et a rapidement généré plus de 100 millions de dollars de revenus annualisés, avec des projections de plusieurs milliards par an, malgré des pertes attendues de 14 milliards cette année.

Impact concret : dans une réponse conversationnelle, il n’existe aucune séparation claire entre contenu neutre et contenu influencé : la recommandation publicitaire est fondue dans le texte, sans label détachable.

Le journalisme d’investigation n’a jamais été aussi productif. Pourtant, pour les professionnels de la veille et de l’information, accéder à cette production de façon aisée et à un coût abordable est de plus en plus difficile. Multiplication des titres indépendants, abandon de la vente à l’article, modèles d’abonnement complexes : cet article dresse un état des lieux de ces obstacles et des initiatives qui tentent d’y répondre.

1. Un paysage éditorial en pleine expansion

Plusieurs facteurs convergent pour expliquer le dynamisme du journalisme d’investigation en France. La multiplication des affaires politiques et économiques portées sur la place publique, favorisée par la levée progressive de certains modes de protection bien établis, crée une demande forte d’informations/révélations. Cette intolérance croissante de l’opinion publique face aux dérives pousse un nombre grandissant de journalistes, professionnels comme amateurs, à mener des enquêtes et à en diffuser les résultats le plus largement possible.

Le développement des outils de publication en ligne comme en format papier a considérablement abaissé les barrières à l’entrée : il est désormais possible de lancer un média, certes avec des moyens limités, totalement indépendant des grands groupes de presse.

Cependant, sa distribution, payante ou gratuite, demeure un problème majeur  en raison des coûts de promotion rapidement élévés.

Les coûts de fabrication au sens large n’étant pas nuls, certains titres en ligne ont décidé d’offrir le libre accès à leur publication sans obligation d’abonnement. A la place, ils sollicitent des dons, bien sûr sur une base volontaire, et il semblerait que ce système fonctionne.

Interview de Christelle Urvoy, Consultante en intelligence économique et veille stratégique, menée par Christel RONSIN

Christelle Urvoy partage son approche pragmatique pour intégrer l’intelligence artificielle générative (IAG) dans les processus de veille, de pédagogie et de gestion des connaissances. Elle explique comment allier innovation et méthodologie entre automatisation des tâches, vigilance sur les sources et réhumanisation des échanges. 

Entrepreneuse depuis 15 ans dans le conseil en IE et en veille stratégique, Christelle Urvoy dirige la société Advicie depuis 2012. Elle a été présidente de la section du Centre des Jeunes Dirigeants (CDJ) du Val-de-Marne de 2016 à 2018. Elle est également animatrice de la Fresque de la connaissance depuis 2025.

Christel RONSIN : Christelle, comment intégrez-vous l’intelligence artificielle générative dans vos activités professionnelles ?

Christelle URVOY : Sur la veille, j’intègre désormais l’IA à plusieurs étapes du cycle, en restant très attentive à la confidentialité. Je ne transmets aucune information identifiable sur mes clients : l’IA me sert surtout à structurer des hypothèses, repérer des angles d’analyse et reformuler des enjeux.  Je l’utilise aussi comme un effet miroir : je pose des questions, parfois similaires à plusieurs reprises, pour comparer les réponses et faire émerger des variations qui nourrissent et affinent mes analyses.

L’IA joue aussi pour moi un rôle d’équipier, car je n’ai pas toujours la possibilité de travailler en équipe.  Sur des analyses macro, c’est un outil extrêmement utile pour dresser un panorama générique. Dès qu’on passe au micro, ou que la démarche doit s’appuyer sur des chiffres fiables et récents, l’IAG manque encore de précision sur ces aspects.

C.R. : Selon vous, comment l’IA générative répond-elle aux besoins des différents profils d’entreprise que vous accompagnez ?

Pour les grandes entreprises, ces outils fonctionnent bien, car sur un marché international, où il y a beaucoup de données publiques, l’IA excelle : elle permet d’effectuer du sourcing étranger, de croiser de nombreuses informations difficiles à analyser rapidement nous-mêmes, et de fournir une vision claire des enjeux concurrentiels.

Cet article constitue la deuxième partie d’une analyse de Philippe Masseron publiée dans BASES en février 2026 :  IA générative et droit d’auteur : la bataille pour la qualification juridique de l’entraînement (1re partie)

Deux décisions en Allemagne et deux aux USA, permettent-elles de dégager des tendances sur la façon dont les juges américains et européens qualifient les utilisations d’œuvres protégées lors des phases d’entraînement des IA ?

Avec la multiplication des contentieux (une dizaine en mars), les juridictions européennes et américaines commencent à statuer sur la licéité de l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner les IA génératives. Ces quelques décisions ne sont pas définitives (1), mais elles permettent d’identifier les lignes de force juridiques.

Au cœur de ces litiges figure une question commune : l’usage massif d’œuvres protégées pour l’entraînement des IA relève-t-il du monopole d’exploitation de l’auteur ou peut-il bénéficier des mécanismes d’exception comme le fair use aux USA ou l’exception TDM (text and data mining) en Europe ?

Philippe Masseron, ancien Directeur Général du CFC et Directeur Général du gf2i, partage son expertise sur les grandes problématiques liées au droit d’auteur à l’ère de l’intelligence artificielle générative.

Google et Microsoft ont rendu l’IA omniprésente dans leurs services. Reste à savoir ce qui est réellement inclus sans abonnement supplémentaire.

Pour un utilisateur français, la réponse suppose de distinguer le compte Google personnel gratuit, la licence Microsoft 365 Business standard, les options payantes, les restrictions d’âge, les disponibilités régionales et les écarts entre assistant conversationnel, personnalisation avancée et fonctions agentiques.

Cet état des lieux pratique de mars 2026, vu de France, s’appuie sur des usages observés et sur ce qui est effectivement documenté dans les sources officielles des deux acteurs.

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Sur la place de l’IA dans la panoplie Microsoft/Google (copilotes, licences, coûts) : L’arrivée de l’IA dans la panoplie d’outils des veilleurs et documentalistes

Sur la bascule vers les agents IA et les copilotes type Copilot / Gemini: Repenser la veille à l’ère des agents IA

Compte Google personnel gratuit : ce que l’on a vraiment

Gemini, c’est quoi exactement ?

Gemini désigne à la fois le modèle de langage développé par Google DeepMind et l’interface conversationnelle accessible sur gemini.google.com, l’équivalent de ChatGPT d’OpenAI, accessible sans frais à tout titulaire d’un compte Google personnel gratuit.

Gemini n’est pas un produit isolé : c’est le point d’entrée d’un écosystème plus large intégrant Search, Maps, Photos, YouTube et Gmail, avec des niveaux de connexion variables selon le pays et le type de compte.

Il y a six mois, produire un tableau de bord de veille concurrentielle supposait un développeur, un cahier des charges, un délai. En 2026, une documentaliste d'un grand groupe industriel le fera seule, en deux heures, avec ChatGPT et/ou Lovable. Ce déplacement, de la demande IT à l'autonomie opérationnelle, n'est pas anecdotique. Il reconfigure les rôles, les postures et, progressivement, les organisations.

Ce numéro illustre ce basculement sous quatre angles complémentaires.

Véronique Mesguich analyse NewsCore, plateforme en IA native où agents, scoring de fiabilité et clustering reconfigurent la chaîne de veille. Son regard est nuancé : elle rappelle la robustesse des plateformes historiques sans les opposer à cette nouvelle génération. Le geste change : on ne requête plus un corpus, on programme des comportements. Le veilleur devient chef d'orchestre, ce qui suppose une maîtrise accrue de l'intention et de l'interprétation. L'expertise ne disparaît pas, elle se déplace vers ce que l'IA ne fait pas : définir le besoin, formuler l'intention, interpréter ce qui remonte.

Le passage à la veille "IA générative native" (ou GenAI-first) marque une transformation dans le monde des outils de veille. Contrairement aux solutions traditionnelles qui ont simplement « greffé » une couche d'IA ou des connecteurs, ces plateformes sont conçues dès l'origine autour de modèles de langage génératifs (LLM) capables de produire des synthèses, reformulations et analyses, et s'appuient sur le machine learning pour personnaliser et améliorer la pertinence. Il s'agit pourtant moins d'une nouvelle vague appelée à remplacer la précédente que d'une bascule du centre de gravité (interfaces conversationnelles, usages orientés production de contenus, nouvelles métriques), et d'une convergence entre nouveaux entrants et éditeurs historiques.

Examinons cette nouvelle génération à travers l'exemple de la plateforme NewsCore.

Que signifie IA native appliquée aux outils de veille ?

On parle d'IA native quand l'IA n'est pas juste une option (par exemple, un bouton ChatGPT pour résumer un article), mais le cœur du produit. Cela se traduit par plusieurs fonctionnalités liées aux étapes du processus de veille.

Fin 2025, OpenAI lance les Applications ChatGPT, un système permettant d'intégrer des services comme Tripadvisor, Canva ou Photoshop, utilisables directement dans la conversation. Nous décryptons cette évolution et la technologie sous-jacente qui rend cela possible, puis nous passons à la pratique en testant le vibe coding avec deux Applications ChatGPT.

En octobre 2025, OpenAI annonce l'ajout des Applications dans ChatGPT. Pour ceux d'entre vous qui suivent de près l'évolution de l'outil, l'impression de déjà-vu est inévitable : en janvier 2024, OpenAI lançait GPT Store, un catalogue de chatbots personnalisés créés par la communauté.

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Le context engineering : orchestrer l'information pour les agents IA, Netsources N° 179 - Novembre - Decembre 2025

Test complet de ChatGPT Agent : que vaut-il pour la veille, l'analyse concurrentielle et l'audit SEO ?, Netsources N° 177 - Juillet - Août 2025

Repenser la veille à l'ère des agents IA, Netsources N° 173 - Novembre-Décembre 2024

Aujourd’hui, une photo de Donald Trump arrêté par la police peut faire le tour du monde avant que quelqu’un ne se rende compte… qu’elle n’a jamais existé. Les images générées par intelligence artificielle (IA) se multiplient sur les réseaux, parfois pour le divertissement, parfois pour désinformer. Mais une question persiste : comment savoir si une image a été créée par une IA ? Et surtout, pourquoi est-ce devenu si difficile ?

Les outils comme Midjourney, DALL·E ou Stable Diffusion ont démocratisé la création d’images bien avant le fameux Nanobanana de Google/Gemini, qui marque un tournant en combinant des capacités professionnelles à une vitesse de génération «Flash».

En quelques secondes, il suffit de taper une phrase comme “une femme en armure sous la pluie, style réaliste” pour obtenir une image bluffante et hyper réelle. Résultat : n’importe qui peut produire une photo “trop belle pour être vraie”. Et bien souvent, elle l’est. Si ces technologies sont fascinantes pour les artistes ou les créateurs de contenu, elles posent un vrai problème dans un monde où une image suffit à créer le doute : politique, désinformation, fake news… L’IA brouille les frontières entre le réel et le faux.

Christian Vigne (Narra), anciennement Product Manager chez Google, s’amuse dans ses chroniques à explorer l’impact de l’IA sur nos vies. Il est amené à conseiller les entreprises sur leurs stratégies IA (cadrage, priorisation, formation, conduite du changement).

C’est probablement l’idée la plus éclairante que j’ai tirée de très rares conversations que j'ai eues des dirigeants de startups d’IA de pointe. J’ai d’abord été un peu déstabilisé : d’un côté, la prise de conscience que c’est tout à fait logique ; et, de l’autre, qu’à terme cela pourrait générer des tensions.

Pour ce type de startup - ou plus largement pour les entreprises technologiques du même écosystème- cela a parfaitement du sens. La technologie ouvre la voie, car l’enjeu est de convaincre une communauté de développeurs d’adopter un modèle, d’attirer des chercheurs, d’inciter des investisseurs à s’engager, de se faire remarquer grâce à des avancées techniques, et de garder une longueur d’avance sur des concurrents ayant les mêmes objectifs.

Interview d' Isabelle Orzechowski, knowledge manager indépendante - Doc et Plume, menée par Christel RONSIN.

Isabelle Orzechowski est knowledge manager indépendante depuis 2021, après huit ans en tant que gestionnaire de bases de données et formatrice. Elle est aussi secrétaire du Club Proknow, association qui participe à la diffusion de la gestion des connaissances.

Nous avons échangé avec Isabelle pour aborder une question qui suscite de nombreux débats parmi les professionnels de l’information : l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IAG). Son analyse apporte un regard nuancé et expert pour comprendre comment concilier innovation et rigueur dans la gestion de l’information.

Nous inaugurons une nouvelle rubrique où Philippe MASSERON, ancien directeur général du CFC et actuel directeur général du gf2i, nous apporte son expertise sur les questions majeures liées au droit d’auteur à l’ère de l’intelligence artificielle générative (IAG).

Prouver qu’une IA a utilisé ses œuvres sans autorisation ? Quasi impossible pour un ayant droit.

Le 12 décembre 2025, un groupe transpartisan de sénatrices et sénateurs (1) a déposé une proposition de loi « relative à l’instauration d’une présomption d’exploitation des contenus culturels par les fournisseurs d’intelligence artificielle ».

Cette initiative forte vise à rééquilibrer le rapport entre ayants droit d’œuvres protégées et fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle.