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Interview de Sandrine Clerc, Chargée de projets donnée et connaissance - Documentation & veille. Interview menée par Christel RONSIN le 17/12/2025

Sandrine Clerc partage son expérience de mise en place de Plume, un assistant conversationnel dédié à l’eau et à la biodiversité. Entre collaboration étroite avec les informaticiens, sélection rigoureuse des ressources et réflexion sur l’empreinte écologique des outils d’intelligence artificielle générative (IAG), elle explique comment son équipe a relevé le défi de créer un outil innovant, fiable et accessible.

Après un parcours dans différents établissements publics, Sandrine Clerc est depuis 7 ans chargée de projet en gestion des connaissances à l’Office international de l’Eau (OiEau, Limoges). Elle est en charge d’une part de l’animation d’un réseau de documentalistes spécialisés dans les thématiques de l’eau et de la biodiversité et d’autre part de la valorisation du portail documentaire partenarial (2), de la base de connaissance (1) et de son assistant conversationnel Plume.

CHRISTEL RONSIN : Sandrine, pouvez-vous commencer par présenter la finalité de la base de connaissances eau et biodiversité, ainsi que ses principales fonctionnalités ?

Pendant longtemps, la prise de notes en réunion nécessitait de faire plusieurs choses à la fois, et cela pouvait rendre la tâche plus difficile : écouter, écrire, lire, ne rien oublier… au risque de passer à côté de l’essentiel. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’impose comme un véritable assistant, capable de capturer, structurer et synthétiser automatiquement les échanges. Résultat : des réunions plus efficaces et une information mieux exploitée.

Ainsi, il existe plusieurs outils pour faciliter la prise de note. Ces derniers reposent sur trois grandes étapes : la première est l’enregistrement audio et vidéo de la réunion , la deuxième se traduit par la transcription automatique de la parole en texte grâce à la reconnaissance vocale, et la troisième est la synthèse intelligente des échanges avec les points clés, les décisions, les actions à suivre ou encore les horodatages précis.

Le domaine de l’IA générative évolue à un rythme effréné. Début 2023, le terme « prompt engineering » entrait dans le vocabulaire courant. La presse annonçait alors des salaires à six chiffres pour les spécialistes de la formulation de requêtes aux modèles de langage1.

Deux ans plus tard, c’est un nouveau terme qui apparaît : le « context engineering ». Entre-temps, les modèles de langage ont évolué. Leurs fenêtres de contexte se sont élargies (jusqu’à un million de tokens pour Gemini). Les premiers agents IA sont apparus, capables de simuler un raisonnement à plusieurs étapes, de rechercher des informations sur le web, d’exécuter du code ou encore d’utiliser des outils.

Le prompt engineering reste primordial. Le dossier publié par Véronique Mesguich dans les deux numéros précédents de NETSOURCES (Le prompt, un art pour la veille stratégique et la recherche d’information . Netsources , no 178 & 179 ) en présente les fondamentaux : savoir structurer une requête, guider le raisonnement du modèle, fournir des exemples pour orienter les réponses2. Ces techniques constituent la base de toute interaction efficace avec un modèle de langage.

Le Knowledge Management (KM) est encore une notion abstraite. Il est fréquent de constater une difficulté à se représenter ce qu’il recouvre au juste. Cet article se propose d'en éclairer le sens et les réalisations.

Une diversité de représentations et d’expressions

Quelle est sa plus-value ? Ceux qui le pratiquent savent qu’à la longue une gouvernance des connaissances vertueuse octroie un gain de temps, de qualité et de confiance dans les connaissances mobilisées (on obtient plus vite une réponse plus fiable). L’objectif poursuivi est souvent l’excellence opérationnelle (dans les entreprises industrielles notamment), ou l’excellence tout court (dans des structures plus proches du service public et de l’intérêt général). La quête d’une plus grande performance (à condition de renoncer à ce qu’elle soit immédiate), la réduction des erreurs, le maintien d’un haut niveau d’expertise, l’innovation sont souvent visés par les organisations qui mettent en œuvre une démarche KM. Elles savent en outre que l’existence d’un dispositif de ce type favorise la préservation des connaissances, valorise les savoirs et savoir-faire des collaborateurs les plus expérimentés et constitue un facteur d’attractivité (et de rétention) pour les collaborateurs les plus jeunes.

Les initiatives qui relèvent du Knowledge management sont par ailleurs innombrables. C’est cet état de fait (le flou ou la diversité des perceptions comme celle des actions) qui nous a donné envie d’interroger les représentations et expressions du KM auprès d’un panel de professionnels curieux ou adeptes du management des connaissances (1).

Nous avons souhaité interroger Christophe afin qu’il partage ses observations sur les transformations apportées par l’intelligence artificielle générative. Cet entretien apporte un éclairage sur l’évolution de la veille et du Knowledge Management à l’ère de l’IA.

Christophe Deschamps est depuis 20 ans consultant‐formateur en veille stratégique, intelligence économique et gestion des connaissances. Il enseigne depuis plusieurs années ces matières à l’IAE de Poitiers, à l’ILERI et à OTERIA Cyber School. Il publie régulièrement dans des revues comme Archimag, ou I2D (anciennement Documentaliste - Sciences de l’information). Il est l’auteur de plusieurs ouvrages sur l’intelligence économique et la veille, dont La boîte à outils de l’intelligence économique (Dunod), et l’animateur du blog OUTILS FROIDS .

CHRISTEL RONSIN : Christophe, depuis quand vous intéressez-vous au phénomène de l’intelligence artificielle générative ?

CHRISTOPHE DESCHAMPS : Mon intérêt pour l’intelligence artificielle générative a commencé vers 2017-2018, avec l’émergence des deepfakes . L’une des vidéos les plus marquantes était celle d’Obama, où il était presque impossible de distinguer la vidéo truquée de la réalité. Le mouvement de ses lèvres avait été modifié par l’IA pour lui faire dire des phrases qu’il n’avait jamais prononcées. Cela a naturellement suscité mon intérêt, car ce que redoutent le plus les professionnels de l’information, c'est évidemment de se faire manipuler par de fausses images, vidéos ou textes.

Tel est le titre de la matinée d’étude organisée et animée conjointement par l’ADBS et le CNAM/INTD le 2 avril dernier. Invitée à y cadrer le sujet (polysémique) de la veille collaborative, je propose ici une restitution sélective des interventions entendues ce jour-là, complétée par ma propre expérience de praticienne et de consultante amenée à accompagner ou observer la mise en place de tels dispositifs depuis une quinzaine d’années.

Le sujet de la veille collaborative revient à peu près tous les dix à quinze ans justement sur la table : il suscite l’intérêt à un rythme régulier, porteur qu’il est d’un idéal exigeant et de la promesse de synergies et de « désilotage » dans les organisations, mais il faut bien reconnaître que ce type de démarche rencontre plus souvent ses limites que son public, comme l’a énoncé avec justesse Thomas Grignon (1) dans son discours introductif.

Le premier enseignement de cette matinée est que les professionnels de l’information ont une définition extensive de la veille collaborative, dont ils font une activité de surveillance mobilisant un collectif. Cette définition large n’est pas la mienne. Que la veille soit une activité requérant plusieurs forces vives est une évidence. La qualifier de collaborative introduit à mon sens le fait de distribuer l’effort de veille auprès d’un ensemble de contributeurs au nombre desquels figurent nécessairement des acteurs métiers, habituellement simples destinataires de la veille, désormais contributeurs actifs.

Reconnaissons qu’il n’est pas aisé de proposer de la veille collaborative une définition consensuelle compte tenu de la diversité des formes qu’elle peut prendre dans des configurations très variables, des « 1001 visages » qu’elle offre.