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BASES PUBLICATIONS 13 rue Camille Desmoulins La revue de référence des professionnels de la veille et de l'IA. |
Bases no 444 Février 2026
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Description
Au sommaire de ce mois
L'IA générative interroge ses fondements à travers cinq angles complémentaires :
- la transformation de la recherche documentaire scientifique par les plateformes IA,
- l'expérience terrain d'un assistant sectoriel dédié à l'environnement et à la biodiversité,
- la bataille juridique autour de la qualification de l'entraînement des modèles sur des œuvres protégées,
- les outils IA pour reprendre le contrôle de sa messagerie professionnelle,
- et l'alignement éthique des LLM, critère longtemps négligé dans les évaluations.
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IST/SEARCH • pp. 1-5
IA : un nouveau paradigme pour la recherche documentaire scientifique ?
François Libmann évalue Paperdoc, DigitalKin et NeoPhi, trois plateformes qui exploitent l'IA pour explorer et synthétiser de vastes corpus scientifiques, au-delà de la logique booléenne traditionnelle.
MÉTIER ET IA • pp. 6-8
Plume : un assistant conversationnel au service de l'eau et de la biodiversité
Christel Ronsin revient sur trois ans de déploiement d'un chatbot RAG adossé à Mistral AI pour l'OiEau, entre choix architecturaux, souveraineté des données et collaboration documentalistes-développeurs.
DROIT D'AUTEUR ET IA • p. 9
IA générative et droit d'auteur : la bataille pour la qualification juridique de l'entraînement
Philippe Masseron analyse en perspective comparative droit européen/américain si l'entraînement des LLM sur des œuvres protégées constitue une reproduction sous droit ou une simple analyse technique.
BUREAUTIQUE ET IA • p. 10
Quelles applications IA pour gérer les emails efficacement ?
Élodie Charrière passe en revue les outils IA de gestion de messagerie — Superhuman, Spark, Mailbutler et autres — et leur capacité réelle à réduire la surcharge informationnelle.
PARCOURS IA • p. 11
LLM : l'alignement éthique, le critère qu'on oublie d'évaluer
Anne-Marie Libmann compare les stratégies d'alignement d'Anthropic, OpenAI, Google et xAI, en montrant pourquoi ce critère, révélé par l'affaire Grok, devrait figurer dans toute évaluation sérieuse de LLM.
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