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Cette rubrique « FICHE DE SYNTHESE » se propose d’aider à comprendre en un clin d’œil les informations clés de chaque numéro de NETSOURCES. Cette rubrique sera également déclinée en version pédagogique « pas à pas » et commentée dans nos fiches pédagogiques « Les essentiels de la veille». Bonne lecture !

Le fonctionnement général

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.

Depuis des années, Bing fait figure d’éternel second, loin, très loin derrière Google.

Sa stratégie depuis toutes ces années : tenter d’être le plus présent possible et d’occuper le plus de place en fournissant son index via son API à tous les acteurs qui voulaient s’aventurer dans le monde des moteurs de recherche. C’est ainsi que la quasi-totalité des moteurs et métamoteurs alternatifs à Google se sont retrouvés à utiliser Bing en arrière-plan (DuckDuckGo (https://duckduckgo.com), Qwant (https://www.qwant.com), Brave Search (https://search.brave.com), Ecosia (https://www.ecosia.org), Neeva (https://www.neeva.com)., etc.).

Mais les choses sont en train de changer. Avec l’arrivée de ChatGPT à la fin de l’année 2022, Bing a enfin entraperçu l’opportunité qu’il attendait depuis tant d’années avec, à la clé, la possibilité de monter sur la première marche du podium des moteurs de recherche.

Il y a quelques années, on avait pu voir émerger des outils d’exploration des réseaux de citations des articles scientifiques. Ces outils s’avèrent très utiles pour trouver des articles scientifiques pertinents que l’on n’aurait pas forcément identifiés lors d’une recherche par mot-clé classique et sont donc complémentaires aux moteurs académiques. 

Parmi cette première génération d’outils, il existait deux grandes catégories : ceux qui étaient visuels proposant donc une représentation graphique, et ceux qui étaient uniquement textuels

Voir notre article « La recherche de citations et de références boostées par l’IA et les “open citations” » paru en avril 2019 - BASES n° 369.

Si les outils textuels ont bien résisté et ont aujourd’hui une place de choix dans le paysage de l’IST, les outils visuels n’ont pour la plupart pas eu le même destin. Parmi les outils de dataviz de première génération, on comptait des acteurs comme Citigraph, Yewno ou encore Citation Gecko, qui ont tous fermé leurs portes. Dans cette catégorie, seul VosViewer continue sa route et a été intégré très discrètement au moteur académique Dimensions.

Au cours des deux dernières années, une nouvelle génération d’outils visuels d’exploration des réseaux de citations est apparue, avec une petite dizaine d’acteurs cette fois-ci, toujours portée par l’amplification du mouvement de l’open (open access et open citations) dans le monde académique.

Dans cet article, nous dressons un panorama de ces différents outils et de leurs spécificités. Nous les avons également tous testés pour évaluer leur performance et vous aider à faire le bon choix.

On découvre chaque jour, dans la déferlante des applis, extensions et plug-ins, tout le potentiel de ChatGPT et de l’IA pour nos métiers de l’information. Malgré les réserves très compréhensibles que l’on peut avoir, on ne peut nier l’intérêt de ces puissants modèles d’intelligence linguistique pour l’ensemble des opérations de traitement des données qui sont pour partie le socle de la veille et de l’activité documentaire.

Nul doute que le professionnel de l’information doive évaluer tous les outils en fonction de leur apport technique et fonctionnel sur l’ensemble de la chaîne de valeur des opérations. Leur intégration conduit progressivement à l’optimisation, voire le ré-engineering, des processus internes.

● Face aux enjeux, nos méthodologies et recommandations d’outils dans BASES et NETSOURCES intègrent de plus en plus les contributions des premières IA commercialisées. À titre d'exemple : la «Revue des moteurs de recherche à l’heure de ChatGPT» (BASES N°413) et notre prochain NETSOURCES dédié à ChatGPT et autres outils d'IA.

● Nous consacrerons désormais notre rubrique ACTUALITES à l’exploration des outils «du moment» dans un domaine fonctionnel donné, afin de sortir des discours euphoriques et faire émerger ceux qui nous paraissent les plus prometteurs dans un contexte incertain.

Nous avons décidé de commencer cette nouvelle série d’articles par les nouveaux annuaires IA car c’est une des portes d’entrée de choix vers les nouveaux outils dopés à l’IA générative. Parmi les nombreux annuaires sur le marché, nous en avons sélectionné quatre que nous avons jugés les plus pertinents.

La recherche de financements est souvent au cœur des préoccupations des entreprises, des instituts de recherche et des universités, ainsi que des associations.

Réussir à identifier des financements demande une rigueur certaine car il existe des milliers de dispositifs d’aide à l’entreprise en France, et la même information est relayée par beaucoup de moteurs de recherche et quelques listes de sources à ne pas omettre.

Nous vous proposons ici une démarche méthodes/outils complète pour agir de façon structurée et la plus exhaustive possible dans la recherche de financements.

Poser les bonnes questions à son client

Le professionnel de l’information n’est pas forcément un expert en finance­ments, et, un brief client sur les questions financières demande un haut niveau de confiance. Car les types d’aides sont divers et les filtres des moteurs de recherche touchent le cœur de la stratégie financière d’un client puisqu’ils concernent les sources et la nature des financements (emprunts bancaires, partage de capital, subventions par quel type d’organisme, avec ou sans apport, etc.).

En cas de création ou de reprise d’entreprise, on pourra s’aider de ce questionnaire de Bpifrance, qui commence par distinguer les financements pour une étude de faisabilité/un prototype, le projet dans son ensemble, un besoin de trésorerie, des investissements.

À côté des outils de reconnaissance faciale payants créés par Clearview, Thales ou Amazon, des moteurs de recherche faciale sont accessibles gratuitement sur le web, et à tout public. Mais que peut-on en tirer dans un contexte de recherche et de veille professionnelle ?

On pourrait penser que la reconnaissance faciale n’est rien d’autre que de la recherche d’image inversée, consacrée aux visages. Il existe d’ailleurs une option « Face » dans Google Images. Mais à la lecture des résultats, on comprend que l’outil n’a vraisemblablement pas été conçu pour prendre en charge la reconnaissance faciale individuelle.

Surtout, il s’agit de deux technologies différentes, aux usages différents :

● La recherche d’image inversée utilise un algorithme de recherche d’image permettant de comparer une image uploadée sur un moteur de recherche à celles qui sont disponibles publiquement sur internet. Elle est donc utilisée pour trouver la source d’une image et/ou en vérifier l’authenticité, ce qui permet à un professionnel de l’information de vérifier la source et la fiabilité d’une information. Appliquée à une personne en l’absence de données d’identification, cette recherche nécessite de se fier à la légende de la photo, si légende il y a, pour identifier la personne.

L'importance stratégique de la datavisualisation en veille

La "data" a révolutionné le domaine de la veille ces dernières années, bouleversant les compétences requises et les attentes des clients. Aujourd'hui, un livrable d'information doit offrir une vision analytique puissante, en extrayant, analysant et représentant intelligemment les données collectées.

Cette fiche pratique vise à faciliter l'intégration des outils de datavisualisation à chaque étape de la veille, allant au-delà de l'analyse et de la diffusion du livrable. La datavisualisation devient ainsi une représentation mentale de la pensée, que ce soit sous la forme d'une carte mentale, d'un tableau blanc ou d'une infographie.

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🏊‍♀️ Entrez dans le monde passionnant de la datavisualisation et explorez les différentes façons de donner vie à vos données, tout en améliorant la compréhension et l'analyse de vos informations.
📈 Cette fiche vous montrera comment choisir la représentation adéquate à chaque étape de votre veille.
💡 En plus d'un panorama détaillé des outils de dataviz disponibles sur le marché, cette fiche pratique met également en évidence les fonctionnalités spécifiques de ces outils pour une utilisation efficace dans le domaine de la veille.

Le bouleversement de ce début d’année 2023, c’est bien évidemment le lancement grand public de ChatGPT et plus largement la course à l’intégration de l’IA générative dans tous les outils du quotidien et du monde professionnel.

Les moteurs de recherche Web dans leur ensemble se sont tous précipités pour intégrer cette dimension à leurs moteurs, certains intégrant directement GPT-3 ou 4 comme Bing et d’autres préférant utiliser d’autres modèles.

Cette intégration de l’IA générative et conversationnelle dans les moteurs apporte sans conteste une dimension nouvelle à la recherche d’information sur le Web.

Mais est-ce que cela améliore réellement les moteurs Web ? Cela permet-il de trouver plus rapidement de l’information, de trouver des informations qui n’arrivaient pas à émerger dans les moteurs de recherche, d’explorer plus en profondeur la fameuse longue traîne ?

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Des changements dans les flux algorithmiques qui modifient la veille

Les réseaux sociaux proposent pratiquement tous par défaut un flux d’information algorithmique que l’utilisateur peut faire défiler pour trouver des contenus susceptibles de l’intéresser.

Pendant longtemps, le flux des utili­sateurs des réseaux sociaux était constitué essentiellement de contenus publiés par ses amis, les personnes ou comptes suivis et agrémentés de quelques contenus sponsorisés. Comme tout flux algorithmique, il s’agit d’une sélection de contenus et non de l’intégralité des contenus publiés par ses contacts.

Si la notion de sélection ne change pas, les contenus proposés, eux, sont en train de changer et on voit de plus en plus de contenus émanant de personnes en dehors de notre réseau.

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Il y a quelques mois maintenant, Twitter avait annoncé la fin de son API gratuite au profit d’une API payante. Après quelques mois de flottement, Twitter n’a finalement pas coupé l’accès à son API à la date prévue et a tout même annoncé garder une API gratuite allégée pour pouvoir publier du contenu directement sur Twitter. En revanche, impossible pour l’utilisateur de collecter, récupérer et analyser les contenus. Il y a quelques semaines, le couperet est finalement tombé, l’accès à l’API gratuite a été révoqué pour tous les acteurs qui l’utilisaient.

Si au départ, tous les acteurs proposant des fonctionnalités de veille, de création de flux RSS, d’analyse pour Twitter se voulaient rassurants, l’optimisme n’a été que de courte durée. Et en quelques jours seulement, on a assisté à une véritable hécatombe avec des fermetures et des retraits de fonctionnalités en cascade.

Les agrégateurs de flux RSS Feedly et Inoreader ont annoncé le retrait de leurs fonctionnalités de surveillance de Twitter. Une majorité de plateformes de veille classiques ont été dans l’obligation de faire de même (à l’exception des plateformes de social media monitoring). Les petits outils de création de flux RSS qui avaient une option spécifique pour Twitter sont également concernés. Et les nombreux outils uniquement centrés sur Twitter comme Twitterdaily, Tweetbeaver ou encore Hoaxy n’ont eu d’autre choix que de fermer boutique.

À ce stade, il n’est pas question d’abandonner toute tentative de faire de la veille sur Twitter. Les multiples réseaux sociaux qui se sont positionnés comme des alternatives à Twitter n’ont pas encore trouvé leur public et de nombreux internautes continuent de publier des contenus pertinents pour la veille sur Twitter.

Quelles méthodes et outils nous reste-t-il pour faire de la veille sur Twitter ? C’est ce que nous avons exploré dans cet article.

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