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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 !

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.

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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Identifier des sources dans une langue étrangère nécessite de sortir de sa zone de confort. Il faut non seulement se plonger dans un paysage médiatique et culturel différent, mais aussi minimiser son risque d’erreur d’interprétation.

Pour illustrer la méthodologie à suivre, nous prendrons comme exemple la réalisation d’un sourcing pour la mise en place d’une veille sur le marché de la restauration en Malaisie.

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Identifier mon besoin : les questions à se poser

À l’instar de la première étape de veille, le premier réflexe est de réfléchir à son besoin. Voici les questions à se poser :

1. De quelles compétences ai-je besoin, pour faire quoi ? Par exemple : pour enrichir son sourcing local en identifiant de nouvelles sources, mieux évaluer ses sources, décrypter les pratiques commerciales du pays, etc.

2. Quelle est la nature des informations dont j’ai besoin ? Culturelles, professionnelles, techniques ? A-t-on besoin d’être dans le pays ou non ?

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Lors de sa veille, il n’est pas rare d’identifier ou de collecter des contenus dans des langues que l’on ne maîtrise pas ou pas parfaitement. Mais ce n’est pas parce qu’on est en mesure de trouver les bons mots-clés dans une langue qui n’est pas la sienne que l'on est capable de comprendre et d' analyser des textes. Et c’est là que la traduction automatique vient jouer un rôle crucial.

La traduction automatique avait fait un bond en avant il y a quelques années avec l’introduction de l’IA et du NLP (natural language processing en anglais, ou traitement du langage naturel en français) dans les outils de traduction tels que Google Translate ou DeepL. La qualité des traductions s’en était alors retrouvée clairement améliorée. Aujourd’hui, c’est l’arrivée de ChatGPT et plus largement des IA conversationnelles qui vient changer la donne et le paysage de la traduction automatique.

Pour cet article, nous avons testé les capacités de ChatGPT et de ses acolytes, à l'instar de Perplexity, par rapport aux outils de traduction plus traditionnels comme Google Translate ou DeepL dans un contexte de veille afin de déterminer quelle était la meilleure méthode pour traduire les informations issues de la veille.

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Les sources-clés pour la veille à l'internationale

La question du multilinguisme intervient également dans la phase de diffusion de la veille quand il s’agit de produire des contenus dans différentes langues : soit en dupliquant les livrables dans différentes langues pour satisfaire les besoins des collaborateurs basés dans différents pays soit pour produire des livrables dans une langue unique que tous les collaborateurs comprennent, dans la majorité des cas l’anglais.

Mais rares sont les veilleurs et professionnels de l’information maîtrisant à la perfection de multiples langues. Et quant à l’anglais, même si nombreux sont ceux qui en ont une maîtrise professionnelle ou avancée, il n’en reste pas moins que produire des contenus dans une langue qui n’est pas sa langue natale prend nécessairement plus de temps et de réflexion.

Comment produire des livrables multilingues et gagner du temps tout en produisant des contenus en « bon anglais » ? C’est ce que nous avons exploré dans cet article.

Cette nouvelle rubrique « FICHE DE SYNTHSE» se propose d’aider à comprendre en un clin d’œil les informations clés de chaque numéro de NETSOURCES. La datavisualisation faisant l’objet d’un numéro double, vous trouverez ici un rappel du précédent numéro. Cette rubrique sera également déclinée en version pédagogique « pas à pas » et commentée dans nos fiches pédagogiques « Les essentiels de la veille». Bonne lecture !

Tendance

Avec l’internationalisation de la vie économique et institutionnelle, le professionnel de la veille doit gérer de plus en plus de langues, du sourcing jusqu'à la production du livrable.

Quelles particularités le multilinguisme ajoute-t-il aux méthodes classiques de veille et que proposent les plateformes de veille et les outils de traduction en ligne ?