Les articles de Netsources

Imaginez un monde où l’intelligence artificielle générative deviendrait un documentaliste chevronné pour orchestrer vos recherches les plus ardues, un allié incontournable dans toutes vos tâches de traitement et de gestion de l’information, un compagnon d’une humanité confondante sur les réseaux sociaux, - un monde où rédiger une lettre de motivation sans IA s’imposerait comme un acte d’authenticité revendiqué…

Ce monde est déjà le nôtre. À la lecture de ce Netsources, on mesure l’ampleur avec laquelle l’IAG s’est infiltrée dans chaque facette de nos activités intellectuelles .

Dans son « Guide pratique du Deep Research », Véronique Mesguich montre comment l’IA est particulièrement intéressante dans le cas de recherches complexes exigeant l’analyse de sources multiples, et de production de synthèses, redéfinissant — ce faisant — le rôle des experts.

Ulysse Rajim (« Quand l’IA réinvente les réseaux sociaux… ») décrypte comment l’IA redéfinit les interactions sur les réseaux sociaux, complexifie la veille en brouillant l’authenticité de la parole et convertit les plateformes en viviers de données pour nourrir leur apprentissage.

Dans le précédent numéro de Netsources (« Deep Research : l’âge de raison des IA ? », Netsources N° 175 - mars/avril 2025), nous avons décrit et analysé l’irruption et les nombreux développements des outils de Deep Research proposés par les différentes IA.

Passons dans cette deuxième partie à la pratique en présentant et comparant les résultats obtenus avec les différents outils.

Une recherche approfondie pas à pas

Testons à présent la recherche approfondie des IA sur un exemple, en partant du prompt suivant : « Comporte-toi comme un analyste veilleur et rédige un rapport détaillé sur la stratégie et le positionnement des entreprises françaises dans le contexte des droits de douane annoncés par Trump en 2025. Base-toi sur des exemples concrets d’entreprises françaises dans différents secteurs (luxe, automobile, vins et spiritueux) pour étudier et comparer les différents positionnements et stratégies ».

Commençons par la recherche approfondie de ChatGPT (disponible dans la version payante, et depuis peu, de façon limitée dans la version gratuite). Avant d’élaborer son plan de veille, l’IA demande des précisions :

Une fois les précisions apportées par l’utilisateur, l’IA récapitule la demande et élabore son plan de recherche.

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les réseaux sociaux est une tendance de fond, entamée au début des années 2010 et qui connaît une accélération marquée depuis l’émergence de l’IA générative en fin 2022. Cette évolution redéfinit l’utilité de ces plateformes, leur modèle économique et la nature même des interactions qu’elles hébergent.

Nous explorerons comment l’IA est passée d’un outil d’optimisation fonctionnant en arrière-plan à un rôle de plus en plus central dans nos échanges. Ce changement soulève une question essentielle : à mesure que l’IA prend plus de place, que reste-t-il de « social » dans les médias sociaux et comment cela impacte-t-il nos interactions en ligne ?

I. L’IA en coulisses : l’optimisation comme premier moteur

Pendant plus d’une décennie, l’intelligence artificielle a été le moteur discret, mais essentiel, des réseaux sociaux. Son déploiement à grande échelle répondait à un objectif principal : capter l’attention de l’utilisateur pour maximiser la durée des sessions et, par conséquent, les revenus publicitaires.

La fin du fil d’actualité chronologique

Cette stratégie reposait sur la personnalisation des contenus . Dès 2009, Facebook expérimentait déjà un nouvel algorithme (nommé EdgeRank ) pour remplacer le fil d’actualité chronologique (1). C’est entre 2012 et 2016 que cette tendance se généralise. Durant cette période, la plupart des plateformes de réseaux sociaux abandonnent progressivement le fil chronologique au profit du fil algorithmique . L’objectif n’étant alors plus de montrer ce qui venait d’être publié, mais ce qui était le plus susceptible de provoquer une réaction . Twitter remplace ainsi son fil d’actualité par le flux « Home timeline » en 2016 (2), et TikTok, lancé une année plus tard, érige cette approche en modèle avec sa « For You Page » (3). Aujourd’hui, cette méthode est devenue la norme et les algorithmes n’ont fait que s’améliorer d’année en année. Meta annonçait d’ailleurs en 2023 que ses algorithmes de recommandation étaient responsables d’une hausse de 24 % du temps passé sur Instagram , notamment grâce à la suggestion de contenus issus de comptes non suivis par les utilisateurs (4).

Nous avons souhaité interroger Christophe afin qu’il partage ses observations sur les transformations apportées par l’intelligence artificielle générative. Cet entretien apporte un éclairage sur l’évolution de la veille et du Knowledge Management à l’ère de l’IA.

Christophe Deschamps est depuis 20 ans consultant‐formateur en veille stratégique, intelligence économique et gestion des connaissances. Il enseigne depuis plusieurs années ces matières à l’IAE de Poitiers, à l’ILERI et à OTERIA Cyber School. Il publie régulièrement dans des revues comme Archimag, ou I2D (anciennement Documentaliste - Sciences de l’information). Il est l’auteur de plusieurs ouvrages sur l’intelligence économique et la veille, dont La boîte à outils de l’intelligence économique (Dunod), et l’animateur du blog OUTILS FROIDS .

CHRISTEL RONSIN : Christophe, depuis quand vous intéressez-vous au phénomène de l’intelligence artificielle générative ?

CHRISTOPHE DESCHAMPS : Mon intérêt pour l’intelligence artificielle générative a commencé vers 2017-2018, avec l’émergence des deepfakes . L’une des vidéos les plus marquantes était celle d’Obama, où il était presque impossible de distinguer la vidéo truquée de la réalité. Le mouvement de ses lèvres avait été modifié par l’IA pour lui faire dire des phrases qu’il n’avait jamais prononcées. Cela a naturellement suscité mon intérêt, car ce que redoutent le plus les professionnels de l’information, c'est évidemment de se faire manipuler par de fausses images, vidéos ou textes.

L’intelligence artificielle générative évolue à une vitesse vertigineuse, rendant la prospective à long terme particulièrement ardue. Pourtant, une convergence de signaux faibles récents - avancées techniques, annonces des laboratoires d’IA, avis d’experts - suggère une nouvelle phase d’accélération. Une course mondiale s’est engagée entre les principaux acteurs, chacun cherchant à définir la prochaine frontière de l’IA.

Cet article propose un état des lieux de cette compétition intense, des avancées technologiques attendues dans les prochains mois, et explore leurs implications immédiates pour les professionnels de l’information.

Depuis le début de l’année, les géants du numérique ont rivalisé d’annonces autour du Deep Research, ces nouveaux outils d’IA destinés à automatiser des recherches complexes sur le web. OpenAI, Google Gemini, Claude, DeepSeek, Perplexity et d’autres encore proposent désormais, parfois uniquement en version payante, de nouveaux modèles d’IA agentiques capables de mener en plusieurs étapes des recherches approfondies.

Dans le prochain numéro de Netsources, le sujet du Deep Research sera décliné sous un angle pratique.

Ces agents vont en effet composer le processus de recherche en plusieurs tâches automatisées : recherche de documents (pages HTML, images, documents PDF…), extraction et analyse des données pertinentes, puis production d’un rapport synthétique structuré mentionnant les sources utilisées.

Pour autant, ces agents automatisés sont-ils capables de détecter les sources les plus pertinentes, et d’en extraire les éléments utiles ? Quel sera l’impact de ces nouveaux agents sur les pratiques de recherches ? La profondeur d’analyse annoncée est-elle réelle ? Quelles sont leurs limites actuelles ? Commençons par nous pencher sur les modèles de raisonnement développés récemment, et qui sous-tendent ces nouveaux outils.

Ryan MULHOLAND est Research Librarian à l’Université Wesleyan du Tennessee aux États-Unis. L’article de Ryan a été traduit par notre équipe.Précisons que la fonctionnalité des Overviews décrite dans cet article n'est pas encore présente en France, même si elle l'est déjà dans certains pays d'Europe.

À nouvelle année, nouvelle série d’avancées dans le monde de l’intelligence artificielle. De la nouvelle capacité de génération d’images de ChatGPT avec la folie autour du style « Studio Ghibli », jusqu’à Grok qui déploie enfin sa propre application en version bêta, 2025 suscite déjà beaucoup d’effervescence autour de ces outils émergents.

Parmi les acteurs en lice, Google se démarque en intégrant des fonctionnalités d’assistance par IA à plusieurs de ses services gratuits, notamment Docs, Sheets, Slides, Maps, Search, Chrome et bien d’autres.

L’effervescence ne s’arrête pas là, car Google a déployé sa fonctionnalité Overviews (littéralement : « vue d’ensemble ») - aux États-Unis - le 14 mai de l’année dernière, puis Deep Research (« Recherche approfondie ») avec Gemini pour tous les utilisateurs le 13 mars de cette année. La première traite les requêtes complexes et tente de les résumer de manière facilement assimilable, tandis que la seconde permet aux utilisateurs de la version gratuite de générer trois rapports de recherche gratuits par jour pour une exploration plus poussée des sujets.

Chroniques amusées sur l’intelligence artificielle par Christian Vigne

Christian Vigne, anciennement Product Manager chez Google, s’amuse dans ses chroniques à explorer l’impact de l’IA sur nos vies. Il est amené à conseiller les entreprises sur leurs stratégies IA (cadrage, priorisation, formation, conduite du changement).

Qui se souvient de ses cours de philo de terminale ? Moiiiiii. Et en particulier de l’étude de La République de Platon. Vous souvenez-vous de Glaucon and friends, aka « les disciples » qui donnent la réplique à Socrate ? À travers les nombreux échanges qu’ils ont avec Socrate et ainsi le dialogue qui en naît, ils font advenir une réflexion, un cheminement vers une vérité. Attention les philosophes, je tente un truc au risque de vous froisser : les questions de Glaucon pourraient être à Socrate ce que nos requêtes sont à ChatGPT : des prompts.