Dans ce numéro, nous publions la première partie d’un dossier complet consacré au prompt engineering. La seconde partie paraîtra dans le prochain numéro de NETSOURCES

Ce dossier a pour objectif de vous accompagner dans la maîtrise du prompt engineering, discipline clé pour exploiter pleinement le potentiel des modèles de langage.

De la compréhension des mécanismes fondamentaux aux techniques les plus avancées, , ces deux articles constituent un guide complet pour maîtriser l’art du prompt engineering et tirer le meilleur parti des modèles de langage actuels et futurs.

Premier article : les fondamentaux du prompt engineering

Ce premier article récapitule les principes essentiels pour optimiser la formulation des prompts:

• Mécanismes internes des LLM : Rappel des processus clés - tokenisation (découpage du texte), embeddings vectoriels (représentation numérique) et architecture transformer (mécanismes d’attention) - pour comprendre comment les modèles traitent les prompts).
• Frameworks de structuration : Présentation de méthodologies structurantes combinant contexte, rôle et format de sortie, illustrées par des exemples concrets d’application.
• Techniques avancées : Exploration de méthodes sophistiquées comme les chaînes de pensées, ainsi que des techniques parfois méconnues comme l’utilisation de délimiteurs.
• Stratégie de longueur : Faut-il privilégier un prompt long et complet («méga-prompt») ou procéder par itérations successives ? La longueur optimale du prompt est une question cruciale.

ChatGPT Agent promet de révolutionner l'automatisation des tâches professionnelles. Recherche intelligente, navigation autonome, exécution complète de missions complexes : marketing ou réalité ? Nous avons testé l'outil en conditions réelles sur trois métiers critiques de l'information. Notre verdict sans concession.

Avec le lancement de sa nouvelle fonctionnalité Agent, OpenAI enrichit ChatGPT de nouvelles capacités. En plus des échanges conversationnels, l’outil peut désormais exécuter des tâches complexes en combinant recherche avancée et actions autonomes dans un navigateur. C’est en tout cas la promesse : fusionner les capacités d’analyse de Deep Research et d’action d’Operator pour créer un assistant capable de prendre en charge une tâche de A à Z.

Pour évaluer les capacités réelles de cet agent dans un contexte professionnel, nous l’avons mis à l’épreuve à travers trois cas d’usage concrets : une analyse concurrentielle, un audit SEO et une étude de social listening.

I. Présentation de ChatGPT Agent

Annoncée le 17 juillet 2025, la fonctionnalité Agent de ChatGPT est disponible en France depuis le 8 août pour les abonnés aux forfaits Plus, Pro et Team. Elle est issue de la fusion de deux technologies qu’OpenAI développait en parallèle : d’une part, Deep Research, un système de recherche approfondie capable de parcourir des centaines de sources pour synthétiser des sujets complexes, et d’autre part, Operator, un agent capable de prendre le contrôle d’un navigateur web pour effectuer des actions comme cliquer sur des liens ou remplir des formulaires. En combinant les deux, ChatGPT Agent vise à permettre de déléguer à l’IA des activités plus complexes.

Monter un podcast ne se fait pas en un claquement de doigts. De la préparation des épisodes à leur diffusion, l’intelligence artificielle peut devenir un allié précieux. Voici comment l’utiliser pour gagner du temps, améliorer la qualité sonore et élargir votre audience.

Lancer un podcast spécialisé, entre nous, ce n’est pas toujours facile. Il faut : trouver une niche, construire un ton, fidéliser une communauté autour d’un sujet précis. Mais comment passer au niveau supérieur quand on n’a ni une équipe de production hollywoodienne ni des journées de 48 heures ? Bonne nouvelle : l’intelligence artificielle (IA) s’invite aujourd’hui dans la boîte à outils des podcasteurs et peut transformer la préparation, la production et la diffusion de votre émission. Voici un guide pratique pour optimiser son podcast grâce à l’IA, sans aucun effort !

L’IA pour préparer et structurer ses épisodes

La première étape d’un podcast, c’est la matière première : les idées. L’IA peut ici devenir un véritable assistant éditorial.

• Recherche documentaire : plus besoin de passer des heures à compiler articles et études. Des outils comme Perplexity AI (https://www.perplexity.ai/) ou ChatGPT vous aident à synthétiser des sources fiables, résumer des textes longs et dégager des tendances.
• Plan d’épisode : vous manquez d’inspiration ? L’IA génère des trames d’interview, propose des questions pertinentes pour vos invités et suggère des angles auxquels vous n’auriez pas pensé.
• Storyboard audio : certaines solutions, comme Notion AI (https://www.notion.com/fr/product/ai) ou Mem (https://get.mem.ai/), aident à structurer vos notes et à transformer une idée brute en plan clair et hiérarchisé.

Accéder aux thèses universitaires européennes n’a jamais été aussi crucial pour les chercheurs et veilleurs. Entre généralisation de l’accès direct sur les sites des universités, et la disparition de deux plateformes, le paysage évolue vite.

 

Ce panorama présente les ressources de chaque pays, soulève les questions d’exhaustivité et montre l’intérêt des thèses étrangères pour élargir l’innovation et la recherche.

 La quasi-totalité des universités exige aujourd’hui que les thèses soutenues par leurs étudiants aient une version numérique qui soit librement accessible. C’est une évolution majeure depuis notre dernier article - « Le tour du monde des thèses en accès libre », Bases N° 372 - juillet/août 2019 - qui illustrait déjà l’existence de nombreuses possibilités, le plus souvent au niveau global des pays.

Cet article est un résumé d’un document plus complet, présentant plus de 140 liens vers les principaux réservoirs de thèses universitaires européennes. Le document intégral sera publié dans un numéro hors-série de BASES ; les abonnés peuvent déjà le demander par mail à Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser..

Précisons que les pays de l'Est de l'Europe et les Pays Baltes sont traités dans la version longue de cet article.

Interview menée par Christel Ronsin

Comment un établissement public encadre-t-il l’IA générative ? À l’EPSF, la question touche à la sécurité des données, à la gouvernance et à la formation des équipes. De la veille presse aux usages métier, jusqu’au rôle des documentalistes, cet interview explore les points clés d’une transformation encore en chantier.

Pauline Longin a été responsable du Centre de documentation de l’institut Polytechnique UniLaSalle à Beauvais durant plus de 4 ans et est responsable du service Documentation et Archives de l’EPSF depuis 2014. Elle intervient régulièrement aux évènements organisés par l’ADBS.

CHRISTEL RONSIN : Pauline, pouvez-vous décrire comment l’EPSF aborde l’intégration de l’Intelligence artificielle, notamment en termes d’outils et de sensibilisation des collaborateurs ?

PAULINE LONGIN : Le service Documentation et Archives, qui est rattaché à la DSI (Direction des Systèmes d’Information), a rapidement identifié des usages internes de l’IA, comme l’enregistrement de réunions via des applications par exemple. Cela a soulevé des questions de sécurité des données et cela a été le premier champ d’exploration de l’EPSF. Nous avons donc commencé par réfléchir à la mise à disposition d’une IA générative (IAG) grand public. Ces outils étant accessibles au public, les employés de l’EPSF étaient tentés de les utiliser dans leur environnement professionnel. Il a donc été essentiel de les mettre à disposition et de sensibiliser les collaborateurs.

● Nos données sont cruciales pour l’entraînement de l’IA et attirent les grandes plateformes.

● Le consentement est souvent imposé par défaut via des CGU complexes.

● Les lois comme le RGPD n’offrent qu’une protection limitée.

● Pour se protéger : lire les conditions, refuser quand possible, utiliser des alternatives respectueuses (Signal, Proton, DuckDuckGo, Qwant,...)

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Il faut toujours lire les conditions générales, c’est bien connu.

Après Microsoft, Adobe, OpenAI et ByteDance, c’est désormais Anthropic, Meta et We Transfer qui alimentent les débats avec des pratiques controversées, qui s’appuient certes sur des besoins du développement des IA, mais qui révèlent surtout un déséquilibre fondamental entre utilisateurs et plateformes.

La course à l’intelligence artificielle a intensifié la collecte de données personnelles, transformant chaque interaction numérique en matière première pour l’entraînement des modèles.

Cette soif de données n’est d’ailleurs pas nouvelle : elle s’inscrit dans la continuité logique du pillage systémati­que du web, des œuvres littéraires, artistiques et journalistiques qui ont nourri les modèles d’IA. Les données per­sonnelles représentent certainement l’étape suivante, plus intime, de cette exploitation. Elles offrent même un avantage inestimable dans un monde où l’IA générative produit de plus en plus de contenus artificiels qui ris­quent de polluer les futurs entraînements : nos conversations, nos réactions, nos interactions restent de l’authentique «matière première humaine».

Un or numérique que les entreprises ne sont pas prêtes à laisser échapper.

L’été 2025 marque un virage dans l’univers des navigateurs Web, avec une intégration de plus en plus profonde de l’intelligence artificielle. La navigation devient une expérience à la fois interactive et proactive.

Fini la navigation passive : Comet, Edge, Chrome et autres redéfinissent le web. Voici les nouveautés qui bousculent le duopole Chrome/Edge.

1. Comet de Perplexity : enfin son navigateur IA !

Lancé en juillet 2025, Comet, basé sur Chromium, redéfinit la navigation avec une IA intégrée. Cet assistant répond aux requêtes en langage naturel, propose des résumés de pages Web avec sources vérifiées et automatise des tâches complexes (comparaison de produits, recherche de politiques de retour).

• Modèles : Utilise GPT-4o et Claude 3.5 pour des résultats précis.
• Accès : Réservé aux abonnés Perplexity Pro et Max.
• Impact : Une alternative audacieuse à Chrome, centrée sur la productivité.

2. Microsoft Edge : Copilot Mode, l’IA au cœur de l’expérience

En juillet 2025, Edge introduit le Copilot Mode, qui transforme chaque onglet en interface de chat IA.

• Fonctionnalités : Analyse des onglets ouverts pour comparaisons intelligentes, commandes textuelles/vocales, automatisation de réservations, filtrage (tri ciblé d’informations).
• Objectif : Passer d’un navigateur passif à un collaborateur qui anticipe vos besoins.
• Disponibilité : Expérimental, gratuit temporairement sur Windows/Mac.
• Atout : Intégration fluide, mais attention aux questions de confidentialité.

Le Knowledge Management (KM) est encore une notion abstraite. Il est fréquent de constater une difficulté à se représenter ce qu’il recouvre au juste. Cet article se propose d'en éclairer le sens et les réalisations.

Une diversité de représentations et d’expressions

Quelle est sa plus-value ? Ceux qui le pratiquent savent qu’à la longue une gouvernance des connaissances vertueuse octroie un gain de temps, de qualité et de confiance dans les connaissances mobilisées (on obtient plus vite une réponse plus fiable). L’objectif poursuivi est souvent l’excellence opérationnelle (dans les entreprises industrielles notamment), ou l’excellence tout court (dans des structures plus proches du service public et de l’intérêt général). La quête d’une plus grande performance (à condition de renoncer à ce qu’elle soit immédiate), la réduction des erreurs, le maintien d’un haut niveau d’expertise, l’innovation sont souvent visés par les organisations qui mettent en œuvre une démarche KM. Elles savent en outre que l’existence d’un dispositif de ce type favorise la préservation des connaissances, valorise les savoirs et savoir-faire des collaborateurs les plus expérimentés et constitue un facteur d’attractivité (et de rétention) pour les collaborateurs les plus jeunes.

Les initiatives qui relèvent du Knowledge management sont par ailleurs innombrables. C’est cet état de fait (le flou ou la diversité des perceptions comme celle des actions) qui nous a donné envie d’interroger les représentations et expressions du KM auprès d’un panel de professionnels curieux ou adeptes du management des connaissances (1).

Nous avons eu l’occasion de le répéter plusieurs fois déjà, le brevet est une formidable source d’informations techniques qu’il est hasardeux d’ignorer dans une démarche d’innovation. État de l’art, recherche de solutions techniques, tendances du marché, positionnement d’un concurrent… Autant de raisons qui justifient une recherche dans les bases de données brevet.

Lorsque l’on se concentre sur les aspects plus juridiques, on retrouve les recherches de brevetabilité, celles réalisées dans le cadre d’une procédure d’opposition ou d’invalidation, et les recherches de liberté d’exploitation (dénommées FTO, pour Freedom To Operate, en anglais). Comme notre titre l’indique - que Beaumarchais nous pardonne cette irrévérence -, c’est sur celles-ci que nous allons nous pencher aujourd’hui.

De l’art du géomètre : qu’est-ce qu’un brevet ?

Rappelons tout d’abord quelques fondamentaux concernant le brevet.

Il est fréquent qu’un spécialiste technique qui lit pour la première fois un brevet revienne avec un air dépité s’exclamant « qu’est-ce que ce charabia, on n’y comprend rien ». C’est une réaction compréhensible : notre spécialiste s’attendait à lire un document décrivant une technique, un peu comme une publication scientifique, et il est tombé sur un texte parfois jargonnant, utilisant une terminologie étrange, qu’il est occasionnellement bien difficile d’interpréter. C’est que le but du brevet n’est pas seulement de décrire une technique, c’est aussi et avant tout de définir un territoire technique d’accès interdit. Nous sommes en présence d’un titre de propriété, et comme tout titre de propriété, il faut définir les limites de ladite propriété afin que les tiers sachent bien où ils ne peuvent pas aller. Rédiger un brevet, c’est au fond une affaire de technicien, mais aussi un peu de géomètre expert.

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.

Tel est le titre de la matinée d’étude organisée et animée conjointement par l’ADBS et le CNAM/INTD le 2 avril dernier. Invitée à y cadrer le sujet (polysémique) de la veille collaborative, je propose ici une restitution sélective des interventions entendues ce jour-là, complétée par ma propre expérience de praticienne et de consultante amenée à accompagner ou observer la mise en place de tels dispositifs depuis une quinzaine d’années.

Le sujet de la veille collaborative revient à peu près tous les dix à quinze ans justement sur la table : il suscite l’intérêt à un rythme régulier, porteur qu’il est d’un idéal exigeant et de la promesse de synergies et de « désilotage » dans les organisations, mais il faut bien reconnaître que ce type de démarche rencontre plus souvent ses limites que son public, comme l’a énoncé avec justesse Thomas Grignon (1) dans son discours introductif.

Le premier enseignement de cette matinée est que les professionnels de l’information ont une définition extensive de la veille collaborative, dont ils font une activité de surveillance mobilisant un collectif. Cette définition large n’est pas la mienne. Que la veille soit une activité requérant plusieurs forces vives est une évidence. La qualifier de collaborative introduit à mon sens le fait de distribuer l’effort de veille auprès d’un ensemble de contributeurs au nombre desquels figurent nécessairement des acteurs métiers, habituellement simples destinataires de la veille, désormais contributeurs actifs.

Reconnaissons qu’il n’est pas aisé de proposer de la veille collaborative une définition consensuelle compte tenu de la diversité des formes qu’elle peut prendre dans des configurations très variables, des « 1001 visages » qu’elle offre.

Interview de Louise Guerre, Co-Présidente du Groupe Serda-Archimag. Interview menée par Christel Ronsin

Nous avons souhaité interroger Louise Guerre afin de recueillir son témoignage sur la mise en place et l’utilisation de l’intelligence artificielle générative au sein d’une société spécialisée dans le management de l’information.

Louise Guerre est, avec Pierre Fuseau, dirigeante du groupe Serda-Archimag depuis sa création en 1985. Elle est également responsable mécénat et laboratoire des curiosités de l’association Étincelle, qui accompagne les jeunes décrocheurs. Avant cette date, Louise Guerre a présidé durant deux ans le Centre des Jeunes Dirigeants d’Entreprise (CJD), qui est le plus ancien mouvement patronal. Elle a également passé cinq ans au conseil d’administration d’Action contre la Faim.

CHRISTEL RONSIN : Louise, pouvez-vous nous expliquer comment l’intelligence artificielle générative (IAG) a été intégrée au sein du groupe Serda-Archimag ?

LOUISE GUERRE : Bien que l’Intelligence artificielle ait une histoire de plus de 50 ans, c’est avec l’arrivée des IAG en 2023 que nous avons observé un nouvel engouement pour cette technologie. J’ai alors immédiatement lancé un groupe de travail sur l'intelligence artificielle générative pour examiner son impact potentiel sur nos activités. En novembre 2023, ce groupe a réuni la rédactrice en chef d’ Archimag , Clémence Jost, un représentant de notre agence de communication éditoriale, ACE, un représentant de Serda Conseil et enfin un représentant de Serda Compétences. Ainsi tous les métiers étaient représentés. Comme nous le faisons habituellement, nous avons élaboré une note de cadrage, un PQP (Plan Qualité de Projet), et défini des livrables.

Nous avons rapidement identifié les opportunités fantastiques que les IAG pouvaient offrir, tout en mettant en lumière les craintes qu’elles pouvaient susciter parmi les professionnels de l’information, qui sont nos clients, ainsi que dans la société plus largement. Nous avons également évalué l’impact potentiel sur les divers métiers présents dans notre entreprise : les formateurs, les consultants, les journalistes, les rédacteurs, les commerciaux et le marketing.

Pour mieux comprendre ces enjeux, nous avons jugé essentiel de nous former. La formation est le meilleur moyen d’affiner nos craintes, d’y remédier si possible, et d’identifier les opportunités. Nous avons donc mis en place un vaste programme, adapté à chaque métier. Il est essentiel que le formateur soit un spécialiste du domaine, sinon la formation perd de sa pertinence.

Une nouvelle révolution de la recherche sur le Web ? Quand l’IA de Claude outille les développeurs pour réinventer la recherche web.

La mutation de la recherche Web traditionnelle sous l’impulsion de l’IA prend des formes multiples.

Cette mutation s’est traduite par une profusion d’innovations, qui illustrent la dynamique actuelle de l’IA appliquée à la recherche d’information :

● Les géants s’adaptent : Google et Bing, mais aussi des acteurs plus discrets comme you.com ou Brave, intègrent l’IA pour améliorer la pertinence de leurs résultats.

● L’essor de nouveaux moteurs : des outils « natifs IA » comme Perplexity AI, ou plus spécialisés comme Felo, Genspark et Andi, repoussent les limites de la recherche traditionnelle.

● Des extensions dopées à l’IA : Wiseone, Monica et d’autres facilitent l’accès à l’information directement dans votre navigateur.

● Les modèles de langage en action : OpenAI, Claude, Grok et leurs semblables embarquent des fonctions de recherche avancée (Deep Research) pour des réponses plus riches.

Mais un autre changement, moins visible et potentiellement plus disruptif, se dessine: les utilisateurs peuvent désormais personnaliser leur expérience de recherche selon leurs besoins spécifiques. On sort de la logique uniforme des moteurs de recherche traditionnels.

En 2009 les lignes directrices de la société européenne de cardiologie recommandaient l’usage des bêta bloquants pour protéger le cœur lors d’opération non cardiaque. Ces lignes directrices étaient déduites d’une série d’études menées depuis 1999. Ces directives ont été modifiées en 2013 à la suite d’une « expression of concern » publiée dans L’European Heart Journal recommandant que ces lignes directrices ne dussent plus être appliquées en routine, mais faire l’objet d’une analyse au cas par cas.

En effet, un article publié en 2014 “ Meta-analysis of secure randomised controlled trials of β-blockade to prevent perioperative death in non-cardiac surgery “ de Bouri, S., Shun-Shin, M. J., Cole, G. D., Mayet, J. & Francis, D. P. Heart 100 , 456-464 (2014). a remis drasti­quement en cause les essais réalisés par l’organisme néerlandais DECREASE qui constituaient le socle de ces lignes directrices. Les auteurs ont utilisé pour cela une autre série d’études considérées, elles, comme sûres, réalisées sur un total de 10 529 patients. Les résultats ont montré que l’application des directives de 1999 augmentait la mortalité à 30 jours de 27 %. Les auteurs ont donc recommandé d’abroger sans délai les recommandations de 1999. D’autres auteurs ont considéré que ces mauvaises lignes directrices étaient responsables de jusqu’à 10 000 décès par an au Royaume-Uni.

L’avenir du métier de veilleur est assuré… pour peu qu’il joue à plein sa fonction d’éclaireur, garant du pluralisme et apôtre du temps long.

Récemment invitée à m’exprimer sur l’avenir du métier de veilleur devant une communauté de praticiens de la veille, je me suis souvenue d’avoir été sollicitée sur le même sujet il y a une dizaine d’années (1). Il faut croire que tous les 10 ans environ, une évolution technologique vient perturber le quotidien professionnel et la sérénité des veilleurs.

A l’époque, les préoccupations portaient sur les flux RSS (en passe de submerger le quotidien du veilleur et de l’aliéner au temps réel), la démocratisation de la curation (qui allait de pair avec la quête d’autonomie des usagers/clients), le règne de la conversation à l’heure des réseaux sociaux. Aujourd’hui, l’inquiétude est plutôt le fait de l’irruption des IA génératives avec l’avènement soudain, horizontal et gratuit, de ChatGPT.

Il y a 10 ans, je considérais déjà l’activité de veille comme une activité en mutation, qui s’orientait résolument vers l’accompagnement, le conseil, le transfert méthodologique. Il était de la même façon question de « destruction créatrice » (applicable aux usages comme aux métiers) promise par le numérique. Les réseaux sociaux sont toujours là, prêts sans désemparer à nous soumettre, si nous n’y prenons garde, à un régime d’alertes permanentes et à une réactivité maximale. La donne actuelle est complétée par la multiplication des contenus trompeurs (fake news, faux journaux scientifiques, revues et congrès prédateurs (2)…). Des conférences récentes, notamment à l’occasion de Documation, s’interrogent sur l’avenir des métiers de l’information, de l’intelligence économique et de la connaissance face à ces nouveaux défis et invitent à leur « réinvention » (quand la plupart des intervenants à la tribune ont préféré minimiser les efforts à produire en ne parlant que d’adaptation…).

Un constat alarmant sur les méthodes de recherche

Un article publié en décembre 2021 a provoqué une onde de choc dans la communauté scientifique (1). Consul­té plus de 20 400 fois, téléchargé près de 2 000 fois et ayant fait l’objet de 141 citations à ce jour, cette étude révèle un problème fondamental dans la recherche scientifique.

Les chercheurs ont tenté de reproduire 193 expériences décrites dans 53 articles à fort impact, dont les protocoles et plans d’analyse avaient été validés par des pairs avant leur publication. Le résultat est préoccupant : seules 50 expériences (26 %) issues de 23 articles (43 %) ont pu être reproduites. Plus troublant encore, 32 % des auteurs contactés ont refusé de répondre ou sont restés silencieux face aux demandes de précisions.