L’IA générative a un rôle à jouer à certaines étapes de la veille et de la recherche d’information et notamment lors de la phase d’analyse notamment pour tout ce qui a trait aux résumés de documents, de pages Web ou encore contenus audio et vidéo et à la possibilité d’interroger et d’interagir avec ces documents.
Sur le papier, tous ces outils pourraient permettre de gagner un temps considérable quand il s’agit de passer au travers de très nombreux et très longs documents. Mais dans la pratique, ces outils sont-ils aussi miraculeux qu’ils le laissent paraître, quels sont leurs avantages mais aussi leurs limites, sont-ils fiables ou bien inventent-ils du contenu, comment les intégrer intelligemment à ses pratiques et comment choisir le bon outil parmi la masse d’outils disponibles.
Dans cet article, nous avons donc exploré l’écosystème de tous ces nouveaux outils de résumés et d’interrogation de contenus textuels car ils sont très nombreux.
Nous en avons ainsi identifié et testé plus de 40, tous apparus au cours de l’année 2023. Seuls quelques-uns sortent véritablement du lot. C’est à eux que nous nous intéresserons dans cet article.
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Depuis la sortie du générateur de texte ChatGpt il y a quelques mois, on commence à comprendre que l’impact de l’IA sur les usages du professionnel de l’information concerne surtout la création de contenu.
Pour un professionnel de la veille, celle-ci prend des formes variées, allant d’un format court (une synthèse par exemple) à une littérature plus élaborée (debrief client, plan de veille, étude de marché, etc.).
L’apparition rapide de milliers d’outils IA bouscule les usages et les méthodes de travail, au point de poser la question de l’optimisation de ses livrables. Nous verrons donc :
● En quoi les différents formats sont-ils affectés par les tâches automatisées à l’IA ?
● Comment les outils IA gratuits et freemiums testés modifient-ils les étapes de création d’un livrable ?
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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 !
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.
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.
🏊♀️ 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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