Ce numéro examine la veille brevet comme instrument de souveraineté nationale, les usages concrets de l'IA générative dans les bibliothèques, les premières évolutions législatives mondiales sur le droit d'auteur face à l'IA, et trois mécanismes de biais des LLMs restés jusqu'ici sous le radar :
la veille brevet taïwanaise comme modèle d'intelligence économique au service de l'État, analysée à travers le cas des drones,
le retour d'expérience d'une iconographe de Sciences Po sur six ans de pratique avec l'IA générative, entre sélection rigoureuse et vigilance éditoriale,
le tournant législatif qui se dessine en Europe et au Royaume-Uni sur la rémunération des ayants droit face aux géants de l'IA,
et trois risques documentés mais invisibles à l'usage dans l'évaluation des LLMs : influence publicitaire non déclarée, variabilité comportementale et transmission silencieuse de biais.
Philippe Borne analyse le rapport du TIPO sur les systèmes de propulsion de drones : une démonstration que la veille brevet peut dépasser le suivi technologique pour devenir un outil de politique industrielle, avec cartographie géopolitique des déposants, trajectoires d'innovation et recommandations PI directement actionnables.
Christel Ronsin recueille le retour d'expérience de Caroline Maufroid sur six ans de pratique de l'IA générative en bibliothèque : une posture d'évaluation exigeante, des outils sélectionnés au cas par cas, et une vigilance constante sur les visuels générés et leurs implications juridiques.
Philippe Masseron documente la convergence législative en cours : abandon de l'exception TDM au Royaume-Uni, vote du Parlement européen pour la rémunération des ayants droit, présomption d'utilisation adoptée par le Sénat français. Un rééquilibrage encore fragile, mais qui prend forme simultanément sur plusieurs fronts.
Anne-Marie Libmann examine trois mécanismes documentés par la recherche mais imperceptibles à l'usage : la recommandation implicite de produits, la variabilité comportementale liée aux états internes du modèle, et la transmission de biais d'un modèle enseignant à un modèle dérivé — avec leurs implications concrètes pour les pratiques de veille.
