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.
🏊♀️ 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.
Sur LinkedIn, une nouvelle fonctionnalité permet désormais de réaliser une veille sur les entreprises sans filtrage algorithmique. Cette fonctionnalité permet ainsi de visionner et suivre l’ensemble des publications des entreprises suivies – et qui plus est de façon anonyme !
Seule contrainte, elle nécessite d’avoir une page Entreprise et/ou d’être détenteur d’un compte Administrateur.
Pour y accéder, aller sur le menu « Outils d’administration », puis sélectionner « Gérer les suivis ». LinkedIn vous demande ensuite d’ajouter des pages à suivre. Après cette sélection, les flux s’affichent au centre de votre page d’accueil, dans l’ordre antéchronologique dans l’onglet « Suivi ».
Source : Bryan Coder
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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OpenAlex est un nouvel outil qui vient se positionner sur le créneau de Google Scholar, Dimensions, Lens.org et les autres. Son but : devenir un catalogue qui recense un maximum de publications scientifiques, mais aussi chercheurs et institutions, une sorte de bibliothèque d’Alexandrie de l’IST version Web.
OpenAlex est un projet de l’organisation à but non lucratif OurResearch financé par Arcadia, un fonds qui œuvre pour la préservation de la culture et la promotion du libre accès.
Nous avons testé la version Alpha (la bêta sortira en juillet prochain) pour savoir ce qu’elle avait à nous offrir et quelle pouvait être sa valeur ajoutée par rapport aux outils déjà en place.
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Et dire qu’on pensait qu’ils le resteraient ad vitam eternam…
Depuis quelques mois, plusieurs moteurs de recherche fonctionnant sur un modèle payant ont fait leur apparition, une première dans le monde des moteurs de recherche Web.
On compte parmi ces nouveaux acteurs Neeva dont nous avons parlé dans l’article Nous avons testé Neeva, le moteur qui pourrait remplacer Google chez les pros de l’info et Kagi Search dans l’article Nous avons testé Kagi Search, un nouveau challenger de Google, tous les deux très prometteurs.
Le virage vers le payant est en marche et ce n’est que le début comme le laissent à penser les actualités des dernières semaines…
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Nous sommes à un moment charnière où l’intelligence humaine va s’enrichir considérablement de l’intelligence artificielle pour devenir encore plus puissante. Et les secteurs de l’information, de la communication et de la langue, terrains de prédilection d’un modèle de langage tel que ChatGPT, sont certainement parmi les premiers bénéficiaires de cet enrichissement inédit et renversant. Même si l’on peut naturellement craindre l’autre versant, beaucoup moins optimiste, de cette promesse, avec des effets négatifs encore difficiles à caractériser et à évaluer à ce stade.
Jusqu’à présent le domaine de la veille multilingue exigeait du professionnel qu’il associe à son expertise technique en matière de veille à l’international, une certaine «agilité linguistique», voire de véritables compétences linguistiques. Il est dorénavant boosté par l’irruption de l’IA dans tous les process, du sourcing à la production de livrables, en passant par l’élaboration des stratégies de recherche.
Toute veille débute par une phase d’identification des mots-clés qui serviront aux futures requêtes et alertes. Cette étape cruciale se complexifie quand la veille est internationale et nécessite de prendre en compte la question du multilinguisme.
Mais a-t-on encore besoin de maîtriser plusieurs langues étrangères pour identifier les mots-clés d’une veille multilingue ? Les dernières avancées de l’IA et l’arrivée de ChatGPT peuvent-elles nous être utiles lors de cette étape ? Et faut-il à tout prix se lancer directement à la recherche de mots-clés en langues locales que l’on ne maîtrise pas ?
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