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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