Présentation
RÉSUMÉ
Cet article montre comment les avancées de l'IA générative (LLM, modèles de raisonnement, agents intelligents) transforment la veille scientifique et technique. Il explore de manière concrète comment ces technologies transforment chaque étape du cycle de veille. À travers des cas d'usage détaillés (exploration thématique rapide avec Perplexity, analyse de corpus avec NotebookLM et SciSpace, surveillance continue automatisée), il montre comment traiter en quelques minutes des volumes documentaires qui nécessitaient auparavant plusieurs jours. L'article examine également leurs limites (hallucinations, biais, non-déterminisme) et propose un cadre méthodologique intégrant validation humaine, documentation et optimisation des coûts.
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Gilles BALMISSE : Consultant en management et technologies - Expert CIR/CII, Montpellier, France
INTRODUCTION
La veille scientifique et technique est aujourd’hui confrontée à un paradoxe. Malgré une surabondance de l’information, son exploitation devient de plus en complexe. En effet, chaque année, c’est plus de 3 millions d’articles scientifiques et autant de prépublications et près de 3 millions de demandes de brevets qui sont publiés. Par ailleurs, le délai entre les découvertes académiques et leur application industrielle est passé dans certains domaines de plusieurs années à moins de deux ans dans certains domaines.
Face à une telle situation, les méthodes classiques montrent leurs limites. Les notifications automatiques produisent un bruit significatif et la phase d’analyse reste largement artisanale.
L’IA générative, sous l’impulsion des modèles de langage de grande taille, bouleverse ce paysage en permettant d’automatiser des tâches à faible valeur ajoutée et en élargissant les capacités d’analyse.
Cet article dresse un panorama de l’utilisation de ces technologies à chaque étape du cycle de veille. Ainsi, au travers de différents cas d’usage, cet article présente ce qui fonctionne à l’heure actuelle ainsi que les limites. Il explore également les enjeux que soulève leur déploiement, notamment sur les aspects liés à la fiabilité, aux coûts et à l’impact environnemental.
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MOTS-CLÉS
intelligence artificielle générative (GenAI) | veille scientifique et technique (VST) | grands modèles de langage
DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)
CET ARTICLE SE TROUVE ÉGALEMENT DANS :
Veille scientifique et technique - Tirer parti de l’intelligence artificielle générative
L’intelligence artificielle générative au service de la veille
Sources bibliographiques
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