Pendant des décennies, nous avons appris à chercher l’information. Choisir les bons mots-clés, parcourir les résultats, comparer les sources, sélectionner les contenus pertinents… Mais une nouvelle génération d’outils pourrait profondément transformer cette logique. Avec les agents IA, la veille pourrait passer d’une activité de recherche permanente à un système intelligent capable de surveiller, organiser et proposer l’information en fonction de nos besoins.
Et si demain, nous n’avions plus besoin de chercher ?
Imaginez commencer votre journée sans ouvrir dix onglets, parcourir plusieurs newsletters ou consulter manuellement vos sources habituelles.
À la place, vous posez une question simple à votre assistant IA :
« Qu’est-ce qui a changé depuis hier sur mes sujets prioritaires ? »
Quelques instants plus tard, vous obtenez une synthèse structurée.
L’assistant vous présente les nouvelles publications importantes, les tendances qui émergent, les informations qui méritent une vérification et les sujets susceptibles d’avoir un impact sur votre activité.
Il vous propose également des articles à consulter, accompagnés de leurs sources et d’une explication de leur pertinence.
Vous pouvez ensuite lui demander :
« Compare ces nouvelles informations avec celles de la semaine dernière. »
Ou encore :
« Prépare une sélection des trois sujets les plus importants pour notre prochaine newsletter. »
Ce scénario n’est plus uniquement de la science-fiction.
Plusieurs technologies nécessaires à sa réalisation existent déjà : recherche sémantique, modèles de langage, automatisation des workflows, connexions aux applications et systèmes de recommandation.
Leur combinaison ouvre progressivement la voie à une nouvelle manière d’organiser la veille.
Nous pourrions passer d’un modèle dans lequel l’utilisateur recherche l’information à un modèle dans lequel des systèmes intelligents l’aident à surveiller son environnement en continu.
Mais cette transformation soulève aussi de nouvelles questions sur la fiabilité, la supervision et la place de l’expertise humaine.
Du moteur de recherche à la conversation avec l’information
Pendant longtemps, la recherche d’information a reposé sur une interaction relativement simple.
L’utilisateur saisissait des mots-clés.
Le moteur de recherche retournait une liste de résultats.
L’utilisateur devait ensuite consulter les pages, évaluer leur pertinence et construire sa propre synthèse.
Ce modèle reste extrêmement utile, notamment pour les recherches précises et la vérification des sources.
Mais l’intelligence artificielle introduit une autre manière d’interagir avec les contenus.
Au lieu de rechercher uniquement des documents contenant certains termes, l’utilisateur peut formuler une question en langage naturel.
Par exemple :
« Quelles sont les principales évolutions de l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur cette semaine ? »
Un système connecté à des sources pertinentes peut rechercher les publications récentes, identifier les informations importantes et préparer une réponse synthétique.
L’interaction devient conversationnelle.
L’utilisateur peut approfondir un sujet, demander une comparaison ou préciser son besoin sans recommencer entièrement sa recherche.
Cette approche repose notamment sur la capacité des modèles d’IA à interpréter des requêtes formulées en langage naturel et, lorsqu’ils sont associés à des systèmes de recherche, à exploiter des documents externes.
Cependant, cette évolution ne signifie pas que les moteurs de recherche ou les méthodes traditionnelles deviennent inutiles.
La recherche par mots-clés permet de retrouver des informations. La recherche conversationnelle peut aider à les explorer et à les comprendre.
Les deux approches sont complémentaires.
Des agents IA capables de surveiller des sujets dans la durée
L’une des évolutions les plus importantes pourrait venir des agents IA.
Contrairement à un assistant qui répond uniquement à une demande ponctuelle, un agent peut être conçu pour exécuter plusieurs étapes d’un workflow, utiliser des outils et poursuivre un objectif défini.
Dans le domaine de la veille, cela ouvre des perspectives intéressantes.
Un agent pourrait, par exemple, être chargé de suivre un ensemble de sujets prioritaires.
Il pourrait régulièrement :
- Consulter des sources définies.
- Rechercher de nouvelles publications.
- Identifier les contenus pertinents.
- Comparer les informations avec celles déjà collectées.
- Détecter certaines évolutions.
- Préparer une synthèse des changements observés.
- Proposer des contenus à partager.
L’objectif ne serait plus seulement de répondre à la question « Quelles sont les dernières actualités ? »
Il pourrait devenir :
« Qu’est-ce qui a réellement changé depuis ma dernière consultation ? »
Cette distinction est essentielle.
Une veille efficace ne consiste pas à présenter continuellement de nouveaux contenus.
Elle consiste à identifier les changements qui méritent l’attention.
De la collecte continue à la détection de changements
Prenons l’exemple d’une équipe chargée de suivre les évolutions réglementaires dans son secteur.
Un agent pourrait comparer régulièrement les nouvelles publications officielles avec les documents précédemment identifiés.
Lorsqu’un changement important apparaît, il pourrait préparer une synthèse expliquant ce qui a été modifié et quels documents doivent être examinés.
L’équipe conserverait la responsabilité de vérifier les informations et d’évaluer leurs conséquences.
L’agent faciliterait la surveillance et la préparation de l’analyse.
L’automatisation pourrait ainsi déplacer une partie du travail humain de la recherche répétitive vers l’interprétation des changements.
Une veille personnalisée selon le contexte du curateur
Deux professionnels peuvent surveiller exactement le même secteur sans rechercher les mêmes informations.
Un responsable marketing s’intéressera aux tendances de consommation, aux campagnes concurrentes et aux évolutions des attentes clients.
Un responsable RH cherchera plutôt à identifier les compétences émergentes, les transformations des métiers ou les nouvelles pratiques de formation.
Un documentaliste pourra privilégier la fiabilité des sources, leur classification et leur accessibilité.
Cette diversité montre les limites d’une veille identique pour tous.
Les agents IA pourraient progressivement permettre une personnalisation plus fine.
À condition de disposer des autorisations nécessaires, un système pourrait tenir compte :
- Des topics suivis par le curateur.
- Des contenus déjà sélectionnés.
- Des sources régulièrement consultées.
- Des thématiques prioritaires.
- Des préférences éditoriales.
- Des besoins spécifiques de son audience.
Il pourrait ainsi proposer des contenus plus proches des centres d’intérêt et des objectifs du professionnel.
Mais cette personnalisation comporte également un risque.
Un système qui recommande principalement des contenus similaires à ceux déjà sélectionnés peut limiter la découverte de perspectives nouvelles.
Le rôle du curateur restera donc essentiel pour diversifier les sources et remettre en question ses propres habitudes.
Une bonne veille personnalisée ne doit pas seulement confirmer ce que nous savons déjà. Elle doit aussi nous aider à découvrir ce que nous ne pensions pas chercher.
Le MCP : quand les assistants IA peuvent interagir avec les outils métier
Pour que les agents IA deviennent réellement utiles dans les workflows professionnels, ils doivent pouvoir interagir avec les applications utilisées au quotidien.
C’est dans ce contexte que des protocoles comme le Model Context Protocol (MCP) prennent leur importance.
Le MCP est un standard ouvert conçu pour faciliter les connexions entre applications d’IA, sources de données et outils externes.
On peut le comparer à une interface commune permettant à un assistant IA d’accéder, selon les autorisations accordées, aux fonctionnalités d’autres applications.
Dans un environnement de curation, cette interopérabilité ouvre de nouvelles possibilités.
Imaginons un assistant connecté à un outil comme Scoop.it.
Selon les fonctionnalités exposées par l’intégration, il pourrait notamment aider à :
- Rechercher des articles sur une thématique.
- Consulter les topics du curateur.
- Identifier des contenus pertinents.
- Préparer un titre, un résumé ou un commentaire.
- Suggérer des tags.
- Organiser des contenus.
- Préparer ou effectuer certaines actions de publication autorisées.
L’utilisateur pourrait ainsi interagir avec son environnement de curation en langage naturel.
Par exemple :
« Recherche les principales actualités sur la cybersécurité, propose trois articles pertinents pour mon topic et prépare un commentaire pour chacun. »
Cette approche pourrait simplifier plusieurs étapes du processus.
Mais le MCP ne garantit pas, à lui seul, la fiabilité des résultats ni la sécurité des actions.
Les autorisations, la validation humaine et la gouvernance des données restent indispensables.
L’enjeu n’est pas seulement de connecter l’IA aux outils. Il est de permettre une collaboration fiable entre l’utilisateur, l’assistant et son environnement de travail.
Vers une curation orchestrée par des agents IA
Lorsque les capacités de recherche, d’analyse et d’interaction avec les applications sont réunies, une nouvelle organisation du travail devient envisageable.
Aujourd’hui, un curateur doit souvent enchaîner plusieurs actions :
Rechercher les contenus, les lire, les comparer, les sélectionner, rédiger un commentaire, ajouter des tags, publier et diffuser.
Demain, un agent pourrait assister l’ensemble de cette chaîne.
Prenons l’exemple d’une newsletter hebdomadaire.
Étape 1 : surveillance
L’agent recherche les nouvelles publications provenant des sources sélectionnées.
Étape 2 : présélection
Il identifie les contenus correspondant aux objectifs éditoriaux définis.
Étape 3 : analyse
Il prépare des résumés, signale les informations à vérifier et propose des regroupements thématiques.
Étape 4 : préparation éditoriale
Il suggère un ordre de présentation, des titres et des commentaires.
Étape 5 : validation humaine
Le curateur vérifie les sources, ajuste les analyses et choisit les contenus à retenir.
Étape 6 : publication et diffusion
Après validation, les outils connectés peuvent faciliter la publication et la distribution auprès des audiences concernées.
Ce modèle ne supprime pas le travail du curateur.
Il en transforme l’organisation.
L’humain ne réalise plus nécessairement chaque opération manuellement. Il définit les objectifs, supervise les propositions et valide les décisions importantes.
Le curateur devient superviseur, éditeur et garant de la qualité
L’arrivée des agents IA pourrait accentuer une évolution déjà engagée dans les métiers de l’information.
Le curateur ne serait plus uniquement responsable de trouver et de partager des contenus.
Il pourrait devenir le superviseur d’un processus informationnel partiellement automatisé.
Son rôle reposerait sur trois responsabilités essentielles.
Définir la stratégie
Quels sujets surveiller ? Pour quelles audiences ? Avec quels critères de pertinence ?
Un agent ne peut être réellement utile que si ses objectifs sont clairement définis.
Garantir la qualité
Les systèmes d’IA peuvent commettre des erreurs, sélectionner des sources insuffisantes ou produire des synthèses trompeuses.
Le curateur doit pouvoir vérifier les contenus, comprendre leur provenance et corriger les résultats.
Assumer les choix éditoriaux
Même lorsqu’une IA propose une sélection pertinente, la décision de publier une information reste un acte éditorial.
Elle engage la crédibilité du curateur et, parfois, celle de son organisation.
Cette responsabilité ne disparaît pas avec l’automatisation.
Elle devient au contraire plus importante lorsque les outils permettent de produire et de diffuser des contenus à grande échelle.
Quand les IA deviennent elles aussi des lectrices de contenus
Une autre transformation mérite notre attention.
Pendant longtemps, les contenus publiés sur le web étaient principalement conçus pour être découverts par des internautes, notamment via les moteurs de recherche et les réseaux sociaux.
Aujourd’hui, des systèmes d’IA peuvent également rechercher, analyser, résumer et citer des ressources disponibles en ligne.
Cette évolution pose une question nouvelle :
Comment rendre une expertise compréhensible non seulement pour les lecteurs humains, mais aussi pour les systèmes d’IA ?
La curation pourrait jouer un rôle intéressant dans cette transformation.
En sélectionnant des ressources, en les organisant autour de thématiques cohérentes et en ajoutant des commentaires éditoriaux, un curateur contribue à construire un ensemble de connaissances structuré.
Un tel environnement peut faciliter la compréhension des sujets traités, de leurs relations et du point de vue éditorial qui les accompagne.
Cependant, il faut distinguer deux choses.
Structurer et contextualiser ses contenus peut améliorer leur clarté et leur accessibilité.
Cela ne garantit pas qu’ils seront découverts, cités ou recommandés par les systèmes d’IA.
Ces résultats dépendent de nombreux facteurs, notamment de l’accessibilité technique, de la qualité des sources et du fonctionnement des services concernés.
De la collection de contenus à l’identité éditoriale
Cette évolution renforce également l’intérêt de valoriser le travail des curateurs dans la durée.
Une sélection régulière de contenus révèle progressivement des centres d’intérêt, des domaines d’expertise et une manière particulière d’interpréter les évolutions d’un secteur.
C’est dans cette perspective que les pages de profil IA de Scoop.it apportent une approche intéressante.
Elles permettent de mettre en lumière les thématiques et l’identité éditoriale d’un curateur à partir de son activité publique de curation.
Le profil ne présente plus uniquement une succession de publications.
Il contribue à raconter une histoire : celle d’une expertise construite au fil des contenus sélectionnés et partagés.
Dans un environnement où l’IA transforme la découverte de l’information, cette capacité à rendre visible et compréhensible le travail éditorial pourrait prendre une importance croissante.
Les limites d’une veille pilotée par des agents IA
Si les perspectives sont prometteuses, plusieurs défis restent à relever.
La fiabilité
Un agent peut produire une synthèse incorrecte ou mal interpréter une source.
Les informations importantes doivent rester vérifiables et reliées à leurs documents d’origine.
La transparence
L’utilisateur doit pouvoir comprendre quelles sources ont été consultées et quelles actions ont été effectuées.
Un système entièrement opaque serait difficile à superviser.
La sécurité
Un agent connecté à plusieurs applications peut disposer de capacités importantes.
Les autorisations doivent donc être limitées aux actions nécessaires, avec des mécanismes de contrôle adaptés.
La diversité des sources
La personnalisation ne doit pas conduire à enfermer le curateur dans un environnement informationnel trop homogène.
La responsabilité éditoriale
Les contenus publiés doivent rester soumis à des critères de qualité et à des validations proportionnées aux risques.
Ces limites ne rendent pas les agents IA inutiles.
Elles montrent simplement que leur intégration doit être pensée comme un projet organisationnel et éditorial, et pas uniquement technologique.
Comment préparer dès aujourd’hui sa veille à l’ère des agents IA ?
Il n’est pas nécessaire d’attendre des systèmes entièrement autonomes pour faire évoluer ses pratiques.
Plusieurs actions peuvent être engagées dès maintenant.
1. Structurer ses sujets de veille
Définir clairement les thématiques, les objectifs et les audiences.
2. Améliorer la qualité des sources
Identifier les références fiables et documenter les critères de sélection.
3. Organiser ses contenus
Utiliser des catégories, des tags et des espaces thématiques cohérents.
4. Expérimenter l’IA sur des tâches ciblées
Tester la synthèse, la classification ou la préparation éditoriale avant d’envisager des automatisations plus complexes.
5. Définir les points de validation humaine
Identifier les étapes qui nécessitent une vérification ou une approbation.
6. Préserver la traçabilité
Conserver les références et les liens vers les contenus originaux.
7. Mesurer la valeur créée
Évaluer le temps gagné, la pertinence des contenus et leur contribution aux décisions.
Ces bonnes pratiques constituent une base solide pour intégrer progressivement de nouveaux outils.
Conclusion : de la recherche d’information à l’orchestration des connaissances
Les moteurs de recherche ont profondément transformé notre manière d’accéder à l’information.
L’intelligence artificielle conversationnelle modifie aujourd’hui notre manière de l’explorer et de la comprendre.
Les agents IA pourraient franchir une nouvelle étape en aidant à surveiller, organiser et préparer les informations de manière plus continue.
Mais cette évolution ne signifie pas la disparition du curateur.
Elle pourrait au contraire renforcer son rôle stratégique.
Car plus les systèmes deviennent capables de traiter l’information automatiquement, plus il devient essentiel de définir ce qui mérite d’être surveillé, vérifié, contextualisé et partagé.
Hier, nous cherchions l’information.
Demain, des agents IA pourraient nous aider à identifier ce qui change et ce qui mérite notre attention.
Mais c’est toujours l’expertise humaine qui donnera du sens à ces découvertes.
Le futur de la veille ne sera donc pas simplement une question d’automatisation.
Il reposera sur notre capacité à combiner des systèmes intelligents avec le jugement, la curiosité et la responsabilité éditoriale des professionnels de l’information.
Et c’est peut-être là que se dessine la prochaine grande évolution de la curation : passer de la recherche de contenus à une véritable orchestration des connaissances.