Comment se saisir avec pertinence de l’information scientifique lorsqu’on n’est pas scientifique ?
Pendant assez longtemps, la veille business et la veille scientifique et technique ont constitué des champs tout à fait distincts avec des compétences et ressources spécialisées bien définies pour les piloter, ainsi que des objectifs, des méthodes, des outils et des sources propres.
Puis la mise en place de plus en plus courante de veilles dites « innovation » a commencé à brouiller les frontières, mêlant informations concurrentielles et technologiques, et l’on constate que les spécialistes de la veille au sein des départements marketing et R&D de grands groupes travaillent étroitement ensemble pour fournir leurs analyses stratégiques au top management.
La veille IST a longtemps nécessité un véritable background scientifique et technique dans un domaine spécifique, quel qu’il soit (matériaux, énergie, agro-alimentaire, etc.), pour pouvoir exercer ce rôle efficacement. Pourtant, comprendre non seulement la pertinence, mais aussi l’apport de certains travaux scientifiques ou d’articles techniques n’est plus mission impossible pour celui qui n’est pas du sérail, et ce grâce au développement récent des outils d’intelligence artificielle qui changent la donne.
Bien sûr, un veilleur « généraliste » ne pourra jamais se hisser au niveau d'expertise d’un ingénieur spécialiste, mais l’IA va lui permettre en revanche d’élever sa compréhension des documents sans avoir de bagage spécifique et sans connaître tout le vocabulaire scientifique et technique spécialisé.
Pourquoi ? Parce que l’IA joue le rôle d’un véritable interlocuteur capable de s’adapter à n’importe quel niveau de connaissance et que la grande valeur des systèmes d’IA pour cet exercice est la capacité du chatbot à dialoguer et à reformuler inlassablement ses explications, comme le ferait finalement un excellent professeur !
L’outil d’IA va savoir en effet : répondre aux questions, aux demandes de précisions, de définitions, donner des explications simplifiées et compréhensibles par tous, supprimer les termes trop techniques, utiliser des analogies…
De plus, on sait bien que l’abstract disponible en anglais pour les articles scientifiques est souvent imprécis, trop généraliste ; il reste bien souvent une méta-description et ne permet pas réellement d’appréhender le contenu à valeur ajoutée de l’article.
Méthodologie du prompt
Il est donc plus efficace de faire effectuer un nouveau résumé à partir du texte intégral lorsqu’on y a accès. Mais plutôt que de demander un simple résumé de l’article, le prompt devra spécifier un maximum de ces éléments :
- À qui est destiné ce résumé : par exemple, un expert du packaging cosmétique ou un top manager
- Dans quelle langue le résumé doit être produit
- Éventuellement la longueur du résumé (nombre de phrases ou de caractères)
- Les éléments cruciaux qui devront figurer dans le résumé, à savoir : expliquer les résultats et préciser l’apport de ces travaux scientifiques pour tel secteur
- Le style : être précis (très important pour les articles scientifiques)
Une fois ce premier résumé fourni par l’outil d’IA, on peut appliquer un deuxième traitement en poursuivant la conversation :
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