Veille et IA: le robot peut-il remplacer l’analyste veilleur ?

Depuis plusieurs mois, l’intelligence artificielle (IA) est au centre de l’attention des entreprises. Aide à la rédaction, résumé de corpus de texte, automatisation des tâches… Des promesses qui laissent penser que certains métiers sont menacés par l’intelligence artificielle. Si les nouveautés sont souvent accueillies avec enthousiasme, elles peuvent parfois susciter des inquiétudes dans les équipes. Qu’en est-il de l’arrivée de l’IA pour le métier d’analyste veilleur ? Le chargé de veille doit-il avoir peur d’être remplacé par l’intelligence artificielle ?

L’IA affecte la totalité du cycle de veille

Avec les progrès exponentiels liés à l’IA, et plus particulièrement à la mise en ligne de ChatGPT, on peut percevoir ce que ces technologies sont capables d’apporter à la veille. Nous allons le découvrir, ces outils peuvent créer une véritable valeur ajoutée au cycle de la veille. 

1. L’expression des besoins

Il s’agit ici de comprendre et de délimiter les besoins en informations du client.

L’intelligence artificielle servira ici à se familiariser avec : 

• le secteur dans lequel évolue le client
• en connaître l’ensemble des tenants et aboutissants
• lister les potentiels concurrents, voire évaluer les risques et opportunités qui y sont associés.

Par exemple, il est possible de demander à ChatGPT de produire des matrices PESTEL et SWOT, puis à partir des informations recueillies, de réaliser un plan de veille qui sera capable de nous lister les différents concurrents, sources à surveiller (généralistes et spécialisées), les Key Opinions Leaders ou encore les mots clés.

Les résultats peuvent être généralistes ou très poussés en fonction du niveau de précision du prompt fait à l’IA. Notons également que l’intelligence artificielle peut être utilisée pour appréhender un sujet que l’analyste ne connaît pas ou au contraire creuser un sujet qu’il maîtrise. Plus on s’imprègne du sujet, plus on entre dans une conversation intéressante dans le temps avec l’outil. En ayant une connaissance précise d’un sujet, l’analyste est capable de poser des questions pointues et détaillées à ChatGPT, ce qui enrichit la conversation. Le chargé de veille est aussi capable d’apporter ses propres nuances et ainsi poser des questions plus complexes à l’outil, le forçant à approfondir ses réponses.

2. Le sourcing et la collecte d’information 

Le Social Listening consiste à identifier les mots-clés et sources utiles pour le travail de recherche de l’analyste. L’IA servira dans cette étape à l’identification de ces sources, mais pas pour leur surveillance. En effet, des outils comme ChatGPT n’ont accès à un corpus de texte allant jusqu’à septembre 2021. Il est donc incapable de surveiller des sources et remonter des informations qui seraient intéressantes pour le veilleur en 2023.

On peut demander à ChatGPT de lister le champ lexical du secteur de notre client ainsi que les synonymes. Certains outils sont capables d’identifier des Key Opinion Leaders à surveiller ainsi que leurs sites internet. D’autres IA, comme Perplexity peuvent générer des flux RSS sur des thématiques précises. Pour une veille concurrentielle, il est possible de demander à cet outil de lister les différentes sources à mettre en surveillance comme les sites des concurrents, les sources spécialisées du secteur ou encore les différents réseaux sociaux des concurrents. 

3. L'exploitation de l'information

Cette phase du cycle de la veille consiste en la transposition des données brutes en informations à valeur ajoutée. Elle se décompose en 5 phases :

• Évaluation 
• Traitement
• Analyse
• Synthèse
• Interprétation

L’évaluation de la qualité des sources est une phase qui ne peut pas faire l’impasse sur l’intelligence humaine. Seul l’analyste veilleur est en capacité d’apprécier la qualité et la fiabilité d’une source d’information. Les IA ne sont pas en capacité de déterminer la crédibilité d’une source. Un outil comme ChatGPT fait de nombreuses erreurs factuelles.

Sur la partie traitement de l’information, l’intelligence artificielle peut permettre de reformater les données pour plus de lisibilité. Certaines IA permettent d’extraire les entités nommées dans un document, ce qui facilitera la classification des informations dans des tags. De plus en plus d’outils permettent d’extraire des informations directement d’un corpus de textes comme ChatPDF ou Klavier.

La phase d’analyse est la phase d’interprétation des informations recueillies. L’analyste va interpréter ces informations, en extraire les éléments utiles, puis les regrouper, les comparer pour obtenir des données intelligibles et porteuses de sens. Lors de cette étape, on peut tout à fait demander à ChatGPT de jouer un rôle pour nous assister.
Exemple de prompt : “En tant qu’analyste veilleur, quelles questions te poserais-tu pour comprendre les enjeux dans le secteur du pétrole en lien avec le changement climatique ?”

Sur la phase de synthèse, le même problème se pose. Pour synthétiser ses analyses, le chargé de veille va utiliser un angle spécifique. Les IA sont incapables de déduire les axes thématiques adaptés aux besoins du client. En effet, en fonction de ces besoins, le veilleur peut déterminer les thématiques les plus pertinentes pour répondre aux problématiques de son client. Cela implique de prioriser certains thèmes en fonction de leur importance. Par conséquent, la synthèse se doit de mettre en avant les informations et les analyses les plus pertinentes possibles.

Pour finir, l’interprétation des résultats met en perspective la connaissance nouvellement synthétisée pour la rendre opérationnelle. Ce qui implique la construction d’hypothèses à proposer aux décideurs. Les outils d’IA sont ainsi capables de proposer des pistes à explorer. Cependant, cela relève de la prédiction et est donc à prendre avec du recul, car ils ne prennent pas en compte les aléas du marché et sont, comme l’intelligence humaine, incapables de prédire le futur. 

4. La diffusion de l'information

Cette ultime phase consiste à restituer les informations recueillies tout au long du processus de veille.

Ici, l'IA n’est pas d’une grande utilité. ChatGPT n’est par exemple pas recommandé pour rédiger une restitution. Il peut en revanche être utile pour synthétiser ou reformuler des informations.

Quel est l’avenir du veilleur face à l’IA ?

L’intelligence artificielle permet d’automatiser des tâches telles que la collecte de données et ainsi faire gagner du temps au chargé de veille. Cependant, avec l’automatisation vient aussi le manque de nuance. En effet, seul l’humain est capable de faire preuve d’esprit critique et de sortir des limites des algorithmes. Par exemple, si l’IA peut aider sur le sourcing, elle est incapable de vérifier la fiabilité de ces sources. L’expert est le seul à pouvoir valider la qualité des sources identifiées.

De plus, l’analyste doit régulièrement faire face à des situations imprévisibles, auxquelles l’intelligence artificielle sera incapable de s’adapter, car non programmée pour y faire face.

Faire rentrer l’intelligence artificielle dans les usages des veilleurs

Pour l’heure, l’intelligence artificielle ne représente pas une menace pour les experts de la veille.

Elle peut en revanche être utilisée à toutes les étapes du cycle de la veille. Utilisée minutieusement, l’IA permet de simplifier certaines tâches répétitives et permet aux veilleurs de consacrer plus de temps au travail d’analyse et de synthèse. Finalement, ces outils, aussi intelligents soient-ils, sont incapables de prendre le recul nécessaire du travail de chargé de veille. Comme nous a confié Christophe Deschamps, un ponte dans le domaine de la veille, “il faut prendre l’intelligence artificielle comme ce qu’elle est vraiment, à savoir un outil d’aide à l’analyse.” 
   
Pour finir, nous avons demandé à ChatGPT ce qu’il pensait de l’avenir des analystes veilleurs avec l’expansion de l’IA. Voici sa réponse : 

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