Après la période de vide laissé par le départ en retraite de Martine Michel, CAS (Chemical Abstracts Services qui gère STN en collaboration avec FIZ Karlsruhe) vient de recréer son équipe en charge de la France.
Cette nouvelle équipe a organisé une réunion en présentiel, ce qui n’était pas arrivé depuis fort longtemps.
Cette réunion était centrée sur la chimie et les brevets. Les autres banques de données présentes sur STN seront, quant à elles, évoquées lors d’une prochaine rencontre.
Les recherches autour du brevet unitaire ont fait l’objet d’une présentation particulièrement dynamique.
Le brevet unitaire est entré en vigueur le 1er juin 2023. Il permet, en un seul dépôt, de couvrir les 17 pays qui ont ratifié l’accord relatif à la JUB (Juridiction Unifiée du Brevet) ce qui permet une économie de temps et d’argent.
Les bases de données de STN référençant ces brevets unitaires sont CAPlus (Chemical Abstracts qui propose des références de brevets et d’articles scientifiques), DWPI (Derwent), INPADOC (International Patent DOCumentation DataBase) et EPFULL (les brevets européens en texte intégral depuis l’origine).
Par exemple, pour identifier les brevets européens à effet unitaire déposés par une entreprise on utilisera la banque de données INPADOCDB connue pour son indexation très détaillée des évènements juridiques relatifs à la vie d’un brevet. Cette dernière fait apparaître les documents un à un tandis que INPAFAMB les regroupe par familles, sachant que les mêmes informations sont disponibles dans les deux bases.
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Cela fait des années que l’on entend parler de Cross-Language Information Retrieval (CLIR) pour la recherche d’information. Il s’agit de la capacité à rechercher dans une langue et à recueillir des résultats dans d’autres langues. Jusqu’à maintenant, les produits ou fonctionnalités de ce type étaient rares et n’ont jamais véritablement décollé, à l’instar de la fonctionnalité proposée par Google de 2007 à 2013.
Et pourtant, il y a là un vrai besoin notamment pour les professionnels de l’information : dans un monde globalisé, il est en effet souvent nécessaire d’élargir à des sources en anglais (ce qui est souvent gérable), mais aussi à des sources dans des langues dont on ne maîtrise pas toujours les rudiments.
Si on peut malgré tout à mettre en place un système qui fonctionne en s’aidant de dictionnaires et d’outils de traduction, le processus reste long et fastidieux (voir NETSOURCES n°163, Avril 2023 consacré à la veille multilingue).
Lire aussi :
Sourcing, de la théorie à l’épreuve de la pratique
Les nouvelles dimensions du multilinguisme pour la veille
Veille multilingue : comment trouver ses mots ?
Veille internationale : comment trouver des sources en langue étrangère ?
Comprendre les résultats de sa veille multilingue en un clin d’œil
La première façon de rechercher des contenus dans des langues qu’on ne maîtrise pas forcément est de tirer parti de l’indexation (thésaurus, vocabulaire contrôlé, ontologies, etc.), ce qui existe depuis longtemps. Dans certains outils de recherche, notamment professionnels (agrégateurs de presse, bases de données, etc.), les articles et documents peuvent être indexés avec des mots-clés : nom de société, nom de personne, noms de lieu, thème de l’article, etc. L’utilisateur peut ensuite repérer dans sa langue les termes d’indexation adaptés à sa recherche puis les utiliser dans sa requête et voir apparaître des résultats pertinents dans des langues autres que l’anglais ou le français.
C’est par exemple le cas sur Factiva avec l’indexation sujet où il est possible, par exemple, de lancer une recherche sur le thème des insurtechs sur des contenus en langue chinoise, sans entrer un seul mot en chinois. Cependant, les résultats s’affichent bien sûr en chinois et il faut passer la liste des résultats dans un outil de traduction pour en déterminer la pertinence.
Il existe également d’autres limites à la recherche multilingue par l’indexation : tous les outils de recherche professionnels ne proposent pas de système d’indexation et quand ils le font, leurs termes ne répondent pas toujours parfaitement au besoin informationnel.
La deuxième façon de chercher des contenus dans une langue autre que celle de la requête relève du Cross-language information retrieval (CLIR). Si cette discipline est étudiée depuis des dizaines d’années, il n’y a pas eu beaucoup d’applications commerciales jusqu’à présent.
Plusieurs approches ont été étudiées au cours des années :
● Traduire la requête initiale dans différentes langues pour que cela matche avec des contenus dans d’autres langues ;
● Traduire tous les contenus du corpus dans une langue commune (souvent l’anglais) pour que l’utilisateur puisse ensuite lancer toutes ses recherches dans la même langue.
On notera que la traduction utilisée dans ces systèmes peut être humaine, complètement automatique ou bien hybride.
En 2007, Google avait lancé une fonctionnalité de ce type. Le service reposait sur la traduction automatique des contenus mais a été retiré en 2013 car pas assez utilisé. Il faut aussi admettre qu’à cette époque la qualité de la traduction automatique laissait franchement à désirer.
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Si 2023 a été l’année de ChatGPT et de la déferlante de nouveaux outils dopés à l’IA générative, 2024 sera celle de l’intégration de l’IA générative dans les outils traditionnels du pro de l’info. Explorez avec nous les diverses innovations des acteurs traditionnels en matière d’IA et interrogeons-nous sur la pertinence de délaisser les outils IA de la cuvée 2023 au profit des outils classiques.
En 2023, l’arrivée de ChatGPT et de l’IA générative a conduit les professionnels de l’information à adapter leur arsenal d’outils pour marier habilement les outils traditionnels (qu’ils soient grand public, tels que les moteurs de recherche Web, ou spécialisés, tels que les outils de veille et bases de données) avec les nouveaux outils boostés par l’IA générative (résumés automatiques, assistants IA, dialogues avec des PDFs ou vidéos, etc.).
Aujourd’hui, c’est cette même panoplie traditionnelle qui intègre progressivement des fonctionnalités d’IA générative, avec des annonces nombreuses et difficiles à suivre.
Lire aussi :
La vague d’outils IA pour l’Information Scientifique et Technique (IST)
Cette nouvelle étape dans le déploiement de l’IA n’a finalement rien de très surprenant ; c’est même un schéma classique dans le cycle de l’innovation :
Et c’est exactement à ce moment charnière que nous nous trouvons actuellement.
La vague de nouveaux outils IA est en train de retomber. C’est quelque chose que nous pouvons aujourd’hui mesurer lors de la veille que nous menons sur les lancements de nouveaux outils IA avec toujours quelques nouvelles annonces de lancement, mais nettement moins chaque semaine. Et c’est tant mieux, car il était devenu compliqué de suivre toutes les nouveautés…
À l’inverse, les outils traditionnels du professionnel de l’information (outils de veille, moteurs académiques, réseaux sociaux, bases de données, etc.) enchaînent les déclarations et annonces de nouvelles fonctionnalités d’IA en ce début d’année.
Nous avons donc décidé dans cet article de faire un tour d’horizon des différentes annonces afin d’avoir une vision globale de ce que les outils traditionnels du pro de l’info ont aujourd’hui à offrir comme fonctionnalités dopées à l’IA. Nous nous interrogerons ensuite sur les avantages et inconvénients à recourir à ces fonctionnalités d’IA intégrées par rapport à des outils comme ChatGPT ou des outils IA spécialisés.
La panoplie d’outils des professionnels de l’information est généralement vaste et inclut à la fois des outils grand public utilisés dans une perspective professionnelle (comme les moteurs de recherche Web, les navigateurs, les réseaux sociaux, les outils de bureautique, les banques d’images, les outils de création graphiques, etc.) mais aussi des outils professionnels spécialisés (comme les outils de veille, les outils de recherche IST, les serveurs, bases de données, agrégateurs de presse, etc.).
Ce sont les outils grand public qui ont ouvert en premier leurs portes à l’IA générative. Regardons donc plus en détail ces nouveautés.
Les moteurs de recherche ont, les premiers, intégré des fonctionnalités d’IA sous la forme d’assistant venant se greffer sur le moteur.
Voir notre article « Revue des moteurs de recherche à l’heure de ChatGPT », BASES n° 413, avril 2023.
La plupart de ces assistants existent toujours et on notera l’apparition récente d’un petit nouveau cette fois-ci adossé au moteur Ecosia. L’acteur a en effet récemment annoncé le lancement d’un chatbot IA « vert » basé sur l’API d’OpenAI. Il est pour l’instant en version bêta et n’est pas encore disponible en France.
De nombreux autres outils grand public ont ensuite fait de même comme les navigateurs, outils de bureautique, création de visuels, etc.
Commençons par les navigateurs.
Chrome a lancé sa propre fonctionnalité d’IA (en plus des nombreux plug-ins et extensions d’IA proposées par des développeurs). Brave a quant à lui présenté Leo, une IA conversationnelle qui permet notamment de résumer la page sur laquelle on se trouve, de poser des questions sur le contenu de la page ou de faire de la traduction. Le navigateur Arc propose également une fonctionnalité de ce genre (voir notre article « ARC Browser réinvente la navigation en ligne » - BASES n°420 - décembre 2023).
Les outils de productivité et de bureautique ne sont pas en reste.
C’est le cas de Microsoft avec son IA Copilot intégrée à Microsoft 365 ou encore Duet AI intégrée à Google Workspaces. Dans les 2 cas, ces fonctionnalités ont un coût important, car facturées 30 $/mois et par utilisateur, ce qui peut vite représenter un budget conséquent dès que l’entreprise est d’une taille importante. Du côté des tableurs, Airtable a lancé Airtable AI, permettant aux entreprises de développer et de déployer des applications d’intelligence artificielle générative pour les flux de travail et la productivité des entreprises.
Dropbox a quant à lui lancé Dropbox Dash et Dropbox AI qui permettent pour le premier une recherche universelle dopée à l’IA dans l’ensemble des contenus, outils et apps de l’utilisateur et pour l’autre, offre des fonctionnalités de résumé automatique pour n’importe quel document.
Les réseaux sociaux introduisent aussi progressivement des fonctionnalités d’IA générative :
X a fait le choix d’une IA conversationnelle (Grok) sur le même créneau génératif que ChatGpt, mais réservée pour l’instant aux abonnés premium plus aux États-Unis.
Du côté de Meta, l’entreprise a commencé à intégrer son IA conversationnelle Meta AI dans ses différents produits comme Facebook, WhatsApp ou encore Instagram : chat avec les contenus, suggestion de commentaires, de sujets pour les groupes, aide à la description de produit pour les marketplaces, génération d’images collaboratives sur Messenger et Instagram, etc.
LinkedIn a, de son côté, introduit de l’IA générative pour l’aide à la création de messages pour les recruteurs, pour améliorer la description des profils et la création d’articles collaboratifs.
On note également de nombreux développements d'IA générative du côté des outils multimédias.
C’est le cas des outils liés à l’image comme les bibliothèques de stocks Shutterstock ou encore Getty Images ou les outils de création visuelle comme Canva ou Piktochart.
Canva propose un « Magic Studio », une suite d’IA qui convertit les créations d’un clic dans un autre format et/ou dans une autre langue (une infographie en billet de blog par exemple), de créer des visuels à partir d’un texte/prompt, d’améliorer des designs existants, etc. Dans la même veine, Piktochart permet de créer une infographie à partir d’un prompt.
Shutterstock a lancé en octobre un générateur d’IA basé sur sa bibliothèque d’images et garantissant le droit d’auteur. Getty Images a quant à lui lancé récemment un générateur d’images appelé Generative AI by iStock mêlant les images propriétaires de Getty et la plateforme d’IA générative de Nvidia. Le produit garantit la protection juridique et les droits d’utilisation pour les images générées.
Et Adobe a lancé Firefly qui permet d’utiliser l’IA générative et des prompts pour obtenir des images, effets de texte originaux ou de palettes de couleurs inédites.
Du côté de la vidéo, YouTube teste pour les abonnés à YouTube premium un chatbot permettant de résumer et poser des questions à la vidéo. L’IA est également utilisée dans la section commentaires des vidéos pour mieux les organiser, les regrouper par catégories et les résumer.
Après cette première vague d’intégration dans les outils grand public utilisés par les pros de l’info, on assiste actuellement à une deuxième vague, cette fois-ci dans les outils professionnels.
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S’il n’est pas la seule clé du succès pour garantir un résultat satisfaisant d’un outil IA, un bon prompt augmente néanmoins ses chances d’obtenir satisfaction. Des milliers d’outils permettent de copier, améliorer ou encore stocker ses prompts. Ils varient en fonction des algorithmes concernés, des thèmes et des formats à générer et/ou des usages. En voici quatre sur une trentaine testés, sélectionnés pour leur efficacité et leur facilité de prise en main : Prompt Genius, PromptBase, SnackPrompt et FlowGPT.
Lire aussi :
L’art du prompt pour le professionnel de l’information, NETSOURCES N°164, juin 2023
AI Prompt Genius s’adresse aux personnes ayant déjà trouvé des prompts (ou « invites » en français) qui répondent à leurs besoins et ont besoin de les stocker dans un endroit accessible quelle que soit l’IA générative utilisée. Plutôt qu’une longue liste ingérable, cette extension accessible sans inscription permet de créer sa propre bibliothèque de prompts.
Elle s’ouvre sur une barre de recherche au centre et les prompts sont rangés en dossiers dans la barre de gauche.
Pour stocker un prompt, on clique sur « Nouveau prompt » et une fenêtre s’ouvre. Les champs à remplir pour créer son prompt sont « Titre », Texte (avec les variables), Description, Étiquette et on sélectionne le nom du dossier.
Prompt Genius s’utilise sur toutes les plateformes. L’outil suggère de créer des dossiers en fonction du modèle de langage concerné (ChatGPT, Bard, DALL-E, etc.) et des étiquettes sur des tonalités différentes. Ce qui rappelle qu’un même prompt n’aura pas le même résultat avec des modèles différents. Et comme chaque modèle d’IA a son propre langage, les invites doivent s’adapter à chacune.
En termes d’ergonomie, il s’affiche soit en pop-up comme la plupart des extensions, soit en barre latérale à droite de l’écran, sur ordinateur ou sur mobile. Il est aussi possible d’importer des prompts au format CSV et de les exporter en CSV ou JSON. L’outil, souvent recommandé par les professionnels de l’information et qui s’avère facile à utiliser et pratique à l’usage, est gratuit et disponible en français.
Promptbase est LA Marketplace de prompts. Intuitivement, on y choisit son domaine d’usage (éditorial, marketing, création de logos, illustrations, etc.) et son thème (animal, santé, finances, etc.) ou le modèle de langage de l’IA générative utilisée (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, GPT).
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En septembre dernier, le nouveau moteur académique Matilda était officiellement lancé. Explorez ses fonctionnalités de recherche avancées, ses fonctionnalités de veille, son vaste corpus et découvrez comment il se positionne par rapports aux outils de recherche académique.
À l’origine du projet, une équipe de chercheurs français coordonnée par Didier Torny du CNRS qui a pour ambition « de redonner une place équitable aux contenus académiques exclus des outils propriétaires actuellement utilisés, WoS et Scopus » et de « permettre aux bibliothécaires et aux chercheurs d’exercer le plus grand contrôle possible dans la manière dont ils recherchent et réutilisent les informations textuelles et les métadonnées. »
Lire aussi :
La vague d’outils IA pour l’Information Scientifique et Technique (IST)
Consensus, un moteur académique dopé à l’IA (01/2023)
Zendy : un moteur académique 100 % open access (09/2022)
Elicit, un nouveau moteur scientifique au banc d’essai (06/2022)
Premier aspect important : le corpus. Matilda se base sur la littérature scientifique indexée depuis 2019 dans Crossref, Pubmed Central, ArXiv et RePec soit plus de 128 millions d’articles. À cela s’ajoutent les données d’auteurs venant d’ORCID, et les articles référencés dans Unpaywall et pour lesquels on a directement accès au texte intégral.
Pour chaque article, on dispose des citations et références si elles sont disponibles.
Deuxième aspect important pour le veilleur : les fonctionnalités de recherche.
On revient ici aux fondamentaux, les opérateurs avec :
● Les classiques AND
, OR
, NOT
● Les guillemets pour l’expression exacte
● Possibilité d’utiliser les parenthèses
● L'antislash \
permet de rechercher des termes qui fonctionnent comme opérateurs pour les appliquer comme des caractères ordinaires (par exemple AND
)
● author:
pour rechercher sur le nom d’auteur
● orcid:
pour rechercher un mot ou une expression dans l’ORCID de l’auteur du document
● description:
pour rechercher dans la description d’un document
● id:
pour rechercher un mot ou une expression dans les identifiants du document
● publisher:
pour rechercher sur le nom de l’éditeur
● source:
pour rechercher un mot ou une expression spécifique à la source du document (par exemple ArXiv)
● title:
pour rechercher un mot ou une expression dans le titre du document
Plusieurs filtres sont ensuite disponibles : par titre, par type de publication, par auteur, par intervalle de dates. On peut également choisir de rechercher ou non dans les références des publications. Les résultats peuvent être classés par pertinence ou par ordre chronologique. Tous les résultats peuvent en principe être visualisés (contrairement à Google Scholar par exemple) et il est possible d’exporter les références au format BibTex.
Au départ, Matilda ne recherchait que sur les métadonnées des articles (titre, abstract, etc.). Puis il était prévu que cela soit étendu en texte intégral mais cela ne semble pas encore implémenté.
Il est également prévu que l’antériorité proposée augmente progressivement : 2019 à aujourd’hui pour le moment, mais à terme, tous les documents indexés dans Crossref, Pubmed Central, ArXiv et RePec devraient l’être aussi dans Matilda.
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Threads, le réseau de micro-blogging de Meta, est accessible en France depuis quelques semaines. Le public commence à s’y rendre, y faire sa veille peut-il donc devenir intéressant ?
Threads a été créé par Meta en juillet 2023. Lancé au départ aux États-Unis, il lui a fallu plusieurs mois pour se conformer à la législation européenne. S’il a très vite dépassé les 100 millions d’utilisateurs, laissant croire à une relève assurée de X (ex. Twitter), les chiffres sont aussi très vite retombés et le manque de fonctionnalités essentielles perdure. Le terme Threads désigne ces longs fils de discussions - un post et les commentaires auxquels il donne lieu - apparus pour la première fois sur X.
Lire aussi :
Blueskyredessine la veille en feeds (11/2023)
Les veilleurs face au déclin de X (Twitter) - Brève de veille de novembre (11/2023)
La veille sur les réseaux sociaux s’annonce de plus en plus fragmentée (09/2023)
Quelques spécificités par rapport à X :
● La limite d’un post (appelé thread) est de 500 caractères et 5 minutes par vidéo,
● Les publications peuvent être modifiées dans un délai de 5 minutes (uniquement le texte, pas les pièces jointes),
● La description visuelle des photos et des vidéos pour les populations malvoyantes est automatique (mais modifiable),
● Le nombre de mentions « J’aime » sur les publications peut être masqué,
● L’insertion de sondages est prise en charge.
Lors de l’inscription, il est requis d’avoir un compte Instagram pour publier et interagir (voir Figure 1). Sans « Insta », on peut uniquement consulter des contenus et rechercher des comptes. Ce choix est réversible à tout moment, tout comme la possibilité d’avoir un profil public ou privé (cette deuxième option s’applique par défaut pour les moins de 18 ans). On peut en effet créer son compte en public (tout le monde peut nous voir et nous suivre) ou en privé.
À noter : si l’on possède plusieurs comptes Instagram (un personnel et un professionnel, par exemple), le premier pris en compte sera le compte principal, c’est-à-dire le premier créé.
Figure 1 : Première étape d’inscription : lier son compte Threads à un compte Instagram.
Une fois sur l’écran d’accueil, celui-ci propose cinq fonctionnalités en haut de l’écran (voir Figure 2) :
● Le fil d’actualité. Il s’ouvre par défaut en accueil avec un flux algorithmique, mais on bascule facilement sur le fil des comptes suivis, en bas de l’écran sur ordinateur. En revanche, sur le mobile, il faut cliquer sur le logo de Threads en haut de l’écran pour que les deux fils d’actualité, algorithmique et des comptes suivis, s’affichent. Ce flux est donc caché.
● La recherche (voir ci-dessous),
● La rédaction d’un thread,
● Le suivi de l’activité. Bien que l’icône, un cœur, laisse penser que l’on y trouverait des favoris, comptes ou publications, il n’en est rien. Il ne s’agit pas non plus du suivi de notre propre activité. Il s’agit des comptes qui nous suivent - y compris vérifiés dans un fil à part - et des réponses, mentions, citations (quotes) et republications qui sont faites de nos threads,
● Son profil.
À noter, la publicité n’est pas encore arrivée sur Threads, qui n’a pas encore la taille critique pour intéresser les annonceurs.
Figure 2. Écran d’accueil par défaut sur ordinateur. Threads a été rendu disponible sur ordinateur après la mise à disposition de l’appli sur mobile.
Premier constat, on y retrouve finalement peu de personnes de son profil Instagram, à moins d’avoir utilisé ce réseau social pour faire sa veille, ce qui est rarement le cas. Or, il est impossible d’identifier automatiquement les comptes Twitter qui auraient basculé sur Threads, sauf à faire une recherche laborieuse de chaque compte.
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L’Information scientifique et technique intéresse particulièrement les développeurs d’outils IA. En 2023, nous avons repéré au total plus de 20 outils IA spécifiquement dédiés à l’IST. Voici un tour d’horizon, le plus complet possible, pour aider le professionnel de la recherche d’information et de la veille à y voir plus clair et comprendre quelle place leur donner dans son activité.
Si les outils IA dédiés à l’IST s’adressent avant tout aux chercheurs, nombre d’entre eux sont également adaptés aux pros de l’info. Leur promesse ? Gain de temps et augmentation de la productivité, aux niveaux de la recherche d’information, de l’analyse et de la rédaction.
Pour cela, ces outils proposent notamment les fonctionnalités suivantes :
● Recherche dans la littérature scientifique ;
● Recommandation d’articles ;
● Résumé automatique et dialogue avec les documents ;
● Extraction de données ou concepts.
Une vingtaine d’outils répondent ainsi à un ou plusieurs de ses critères (voir l’infographie Figure 1). Ils se divisent en trois grandes catégories :
● Des outils de recherche ;
● Des plug-ins et des assistants spécialisés IST ;
● Des outils de résumé automatique, dialogue avec des documents, extractions de données.
Les outils de recherche IA spécialisés dans l’IST se positionnent comme des alternatives aux moteurs académiques classiques comme Google Scholar, Dimensions ou The Lens, voire aux serveurs et outils de recherche payants comme Scopus, Web of Science, STNext, etc. Ils sont reliés à des corpus volumineux de littérature scientifique.
Leur créneau : recourir à l’IA pour fournir rapidement une sélection d’articles scientifiques pertinents issus d’un large corpus, accompagné parfois d’un résumé ou d’une synthèse des articles jugés les plus pertinents par l’outil. Plusieurs d’entre eux se présentent d’ailleurs comme des Literature review assistant.
Leur contenu : la majorité d’entre eux utilisent le corpus de Semantic Scholar (contenant plus de 200 millions d’articles scientifiques soit plus que Scopus ou Web of Science mais moins que STN et ses 320 millions - attention : parmi les 200 000 millions, seule une partie est recherchable en texte intégral, pour le reste, on ne recherche que sur les métadonnées). Ils ont aussi un fonctionnement de base similaire, où l’on entre sa recherche sous forme de question en langage naturel.
Leur modèle économique : freemium, donc avec une version gratuite pour commencer, puis un ou plusieurs niveaux d’abonnement(s).
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Les Business cases sont une source originale d’information sur des problématiques d’entreprises, des questions de management ou d’éthique. Si, dans quelques cas, l’accès à ces études appliquées au milieu des affaires est réservé au monde universitaire (enseignants et étudiants), très souvent, leur accès peut être ouvert à d'autres publics. On recommandera dans tous les cas de bien vérifier les droits d'auteur et les exploitations possibles.
Selon les sources, il existerait de 14 000 à 16 000 Business Schools dans le monde et toutes utiliseraient les Business cases, en français, « analyse de rentabilité » comme outil pédagogique. On parle aussi parfois de Cases studies mais ce terme est aussi employé dans d’autres disciplines, en particulier dans le monde médical.
Ces Business cases sont nés à la Harvard Business School dans les années 1920. Ils ont été créés par analogie avec les études de cas qui se pratiquaient à la Harvard Law School à partir des décisions rendues par les tribunaux. Dès l’année 1924, cet outil pédagogique a été largement utilisé à la Harvard Business School et s’est répandu dans le monde entier, même si l’on voit apparaître quelques remises en cause de cet outil.
L’utilisation des Business cases est une démarche pédagogique radicalement différente de celle d’un cours ou d’une conférence traditionnelle au cours desquels un professeur/conférencier délivre une série d’informations, ce qui est en général, une communication dans un seul sens.
Les Business cases décrivent, dans la quasi-totalité des cas, des situations réelles, ce qui fait leur intérêt. Il s’agit de demander aux étudiants de réfléchir à une problématique de management à partir de situations réelles décrites.
L’utilisation d’un Business case permet une communication dans les deux sens. En général, elle comporte trois phases :
D’autres approches existent aussi, par exemple à l’EM-Lyon, où c’est l’enseignant qui délivre les informations du cas. Les réactions/propositions des étudiants servent ensuite à la discussion du cas et pour leur évaluation.
Signalons aussi que l’INSEAD propose des scénarios en réalité virtuelle ce qui est, évidemment, plus immersif. Nous nous intéressons ici à ces Business cases car ils proposent une information très riche.
Nous en proposons, en fait, une utilisation détournée en considérant que l’énoncé et le développé de ces cas constituent une source riche et originale à intégrer dans une démarche de recherche d’information.
On y trouve, en effet, très fréquemment, au moins lorsqu’il s’agit de cas d’entreprises, un historique de cette entreprise, des données financières ainsi que de très riches références bibliographiques. De nombreux cas sont aussi proposés concernant des problématiques, par exemple liées à l’éthique ou à la discrimination. Certains éditeurs sont, d’ailleurs, spécialisés sur des problématiques particulières.
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Même s’ils n’écrivent pas à votre place, les outils d’editing issus des IA génératives de texte peuvent être de précieux alliés pour titrer ou réécrire ses livrables. Parmi nos préférés, Headline Hero, Quillbot, Hemingway et TextCortex. À noter qu’ils sont tous à utiliser sur sa propre prose, et non à des fins de plagiat. Entre correction guidée et réécriture, ils proposent différents niveaux d’intervention. Voici les informations clés pour aider à choisir le plus pertinent pour soi.
HeadlineHero est le chouchou des rédactions américaines. Et même s’il est en anglais, il fonctionne aussi très bien en langue française.
Quelle que soit la nature du texte à titrer (analyse d’un livrable, revue de presse sous forme de newsletter, etc.), il suffit de se rendre sur le site internet, de copier un extrait de son texte sur l’espace réservé à cela (à droite de l’écran), choisir la longueur de son titre (le nombre de mots souhaité) et de cliquer sur Generate Headlines pour voir plusieurs propositions de titres apparaître à la place de son texte précédemment copié, qui s’est lui-même déplacé sous les titres (voir Figure 1).
Il est possible d’ajouter des paramètres, comme ajouter ou exclure certains mots, ou encore rédiger le titre sous forme de question ou de citation. Le but affiché : générer des titres qui convertissent. À noter, l’outil est non seulement gratuit, mais il ne requiert aucune inscription. Notre avis : HeadlineHero offre un excellent ratio simplicité d’utilisation/qualité. Et même si les titres ne sont pas parfaits, ils aident au moins à trouver celui qui nous satisfera !
Figure 1 : Dans ses paramètres, HeadlineHero propose de fixer le nombre de mots de ses articles, mais aussi d’inclure ou d’exclure des mots précis.
En cas de doute sur un extrait dont la rédaction n’est pas satisfaisante, ou d’un (court) texte à rendre sans avoir le temps d’une dernière relecture, Quillbot est peut-être la solution. Venu des États-Unis, cet outil gratuit vient de se doter d’un onglet « French » qui permet aux francophones d’en profiter.
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Depuis quelques mois, un nouveau navigateur baptisé Arc est souvent évoqué comme une alternative à Chrome non seulement crédible, mais salutaire. Nous avons donc testé ce nouveau navigateur, accessible jusqu’alors à tous les utilisateurs de Mac, rejoints depuis ce mois-ci par les premiers utilisateurs de Windows PC inscrits sur liste d’attente. Spoiler : on a très vite oublié Chrome.
Le navigateur Arc a été créé par The Browser Company, une société américaine créée en 2019 qui réunit d’anciens salariés d’Instagram, Amazon, ou encore… Google Chrome. Josh Miller et Hursh Agrawal, de leur côté, avaient revendu une précédente startup à Facebook en 2014.
Comme beaucoup de professionnels de la veille, on a déjà testé de nombreux navigateurs, mais le nombre d’extensions utilisées sur Chrome uniquement ne rend pas le départ aisé. Or, c’est un premier frein important levé par Arc.
Basé sur Chromium, le navigateur développé et mis en open source par Chrome, Arc permet d’y retrouver toutes ses extensions (voir Figure 1).
Figure 1 : Le transfert des extensions sur Arc. On commence par choisir quatre extensions qui seront mises en avant.
La première impression après avoir installé son navigateur est celle de légèreté. C’est normal : l’interface et l’ergonomie sont justement pensées pour faciliter notre détox digitale.
Les premiers pas sont plutôt faciles. Exit la navigation en haut de l’écran. Ici, la navigation se fait dans une colonne latérale à gauche et non en haut de l’écran comme tous les autres navigateurs, mais on s’y fait vite (voir Figure 2). De plus, cette barre peut être masquée, ce qui permet de garder son attention sur l’écran.
La barre latérale inclut :
● Ses éléments de navigation : la barre de navigation, les sites et les extensions épinglés, des onglets ouverts et des dossiers qui regroupent plusieurs onglets.
● Une bibliothèque :
• Les Medias, par exemple les captures d’écran prises durant la navigation ;
• Les Downloads, c’est-à-dire les derniers téléchargements ;
• Les Easels (chevalets) & Notes, une sorte de tableau blanc, où l’on peut ranger ses notes, ses Medias, ses dessins, etc. ;
• Les Spaces, visualisés sous forme de colonnes ;
• Les Boosts, qui sont des sites consultés, dont on a personnalisé l’apparence ;
• Les Onglets archivés, dotés d’un moteur de recherche avec ses propres filtres.
Figure 2. Sur Arc, la navigation se fait sur la barre latérale de gauche. Et on peut opter pour une Split View qui permet de naviguer sur plusieurs pages en même temps.
De plus, la navigation est organisée différemment, à commencer par la possibilité de scinder son navigateur en différents Espaces (Spaces en anglais, le navigateur n’étant disponible que dans cette langue). Chaque espace de navigation permet de séparer ses activités pros et perso ou même ses différents projets. Un peu comme les bureaux multiples de Microsoft 11, mais en ligne et beaucoup plus ergonomique. Concernant l’exercice de la veille, c'est non seulement pratique pour travailler sans interférence sur différentes problématiques, mais on y trouve un gain d’attention insoupçonné.
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