Bases no 448 Juin 2026
Au sommaire de ce mois
Ce numéro aborde la transformation de la veille scientifique par l'IA, la responsabilité des plateformes face aux algorithmes, la maîtrise de l'information sur les réseaux sociaux, et le rôle stratégique du Knowledge Manager à l'ère de l'IA générative :
- explorer les nouveaux outils d'IA pour la recherche scientifique : vérification des citations, croisement de bases et accès à la littérature chinoise,
- redéfinir la responsabilité des plateformes face au traitement algorithmique et à l'IA générative,
- reprendre la maîtrise de sa veille avec le nouvel algorithme LinkedIn et ses implications,
- positionner stratégiquement l'expertise Knowledge Manager face aux défis de généralisation de l'IA en entreprise.
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IST / PANORAMA OUTILS IA • pp. 1-5
Recherche scientifique assistée par IA : trois nouveaux outils à l'essai (Scite.ai, LeapSpace et CNKI.AI)
François Libmann explore trois outils d'IA pour la recherche scientifique. De la vérification des citations au croisement de bases scientifiques, en passant par l'accès à la littérature chinoise, ces outils montrent comment l'exploration de la recherche scientifique se transforme.
IA ET DROIT D'AUTEUR • p. 6
Responsabilité des plateformes : de l'irresponsabilité technique à la responsabilité algorithmique
Philippe Masseron analyse deux décisions de justice récentes qui redéfinissent la responsabilité des plateformes face au traitement algorithmique de l'information et à l'IA générative. L'une allemande sur Google AI Overviews, l'autre de la CJUE sur le régime des hébergeurs, marquent un tournant dans la responsabilité légale des plateformes.
RÉSEAUX SOCIAUX ET VEILLE • p. 8
Nouvel algorithme LinkedIn : comment reprendre la main sur votre veille ?
Bryan Coder décrypte le nouvel algorithme LinkedIn avec 360Brew. Votre fil ne reflète plus seulement votre réseau, mais ce que l'algorithme déduit de vos centres d'intérêt, de vos interactions et de votre profil. Pour les veilleurs, l'enjeu est de garder la maîtrise de leur champ d'information malgré ce filtrage accru.
PARCOURS IA • p. 9-11
L'expertise KM à l'ère de l'IAG : entre innovation, défis organisationnels et valorisation des données
Christel Ronsin explore les défis concrets de la généralisation de l'IA générative en entreprise, une ambition souvent mal cadrée. À partir du retour d'expérience de Judith Paschal (Practice AI KM chez Seequalis), elle décrit l'écart entre ambitions et terrain : documentation fragile, gouvernance absente, budgets contraints. Le rôle du Knowledge Manager s'affirme désormais comme stratégique.
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