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Auteur(s)
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Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Créé par la start-up Open AI (dont Microsoft est partenaire), ChatGPT est un modèle de langage très puissant qui peut être utilisé pour de très nombreuses applications. Comment tirer parti des capacités impressionnantes de ces nouveaux outils en matière de rédaction de textes, de réponses à des questions, d’extraction de tendances ?
Cette fiche présente les nombreuses aides que ChatGPT peut procurer aux veilleurs et analystes en contribuant à l’élaboration d’un plan de veille, au choix des mots-clés et de sources utiles. L’outil est également doté de fonctionnalités impressionnantes d’extraction et de formatage de données, ainsi que de synthèses de divers contenus textuels ou multimédias. De nombreuses extensions de navigateurs viennent enrichir ces fonctionnalités.
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"Management et ingénierie de l'innovation"
(450 articles)
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques.
Quiz, médias, tableaux, formules, vidéos, etc.
Opérationnels et didactiques, pour garantir l'acquisition des compétences transverses.
Un ensemble de services exclusifs en complément des ressources.
4. UtiliserChatGPT pour l’analyse et la diffusion d’informations
Les capacités des intelligences génératives vont considérablement se développer dans ce domaine au cours des prochaines années. ChatGPT est capable de produire des matrices d’analyses selon des modèles classiques comme SWOT ou PESTEL. Si les éléments d’analyse restent parfois un peu superficiels, cela peut constituer un premier niveau à étoffer également en vue d’une prise de décision… par des personnes humaines.
Les capacités de synthèse et de résumé de ChatGPT peuvent également être utiles dans le domaine de la diffusion d’informations : l’outil est capable non seulement de résumer des textes, mais d’en extraire des données pour les reformater sous forme de tableau synthétique. ChatGPT peut générer facilement des nuages de mots, et même, moyennant une légère programmation, créer des cartes mentales avec arborescence de notions.
Les agrégateurs de flux RSS ainsi que les solutions professionnelles de veille devraient intégrer ces fonctionnalités pour les phases d’analyse et de diffusion personnalisée des résultats de la veille.
Il existe d’ores et déjà des services basés sur des modèles de langage, mais que l’on peut utiliser pour explorer un corpus de documents issus de la veille, sous forme d’une base de connaissance ou de résultats d’une collecte préalable. C’est le cas par exemple de Cody.ai qui permet d’effectuer des recherches sous forme de prompts à partir d’un corpus de documents ou données créé par l’utilisateur lui-même.
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