AI&Veille : Feuille de route éditoriale
L'intelligence artificielle transforme le métier de veilleur. Mais comment exactement ?
À qui s’adresse ce média
Vous êtes veilleur, documentaliste, analyste, responsable d’intelligence économique. Vous ressentez que quelque chose change dans votre métier, mais personne ne vous aide à comprendre quoi exactement.
Ce média est pour vous si vous voulez comprendre ce qui se passe vraiment, pas les slogans marketing. Si vous cherchez des données empiriques, pas des prophéties de consultants. Si vous devez identifier où investir votre temps d’apprentissage. Si vous refusez de vous faire balader par les discours creux.
Notre hypothèse de départ
L’IA ne remplace pas uniformément la veille. Elle recompose le métier. Certaines tâches disparaissent, d’autres se transforment, de nouvelles apparaissent. La valeur professionnelle se déplace — mais vers où ? Personne ne le sait. Cette recomposition n’est ni linéaire ni prévisible.
Nous ne prétendons pas avoir les réponses. Nous promettons de poser les bonnes questions, de chercher honnêtement, et de partager ce qu'on trouve — même quand ça contredit nos hypothèses.
Six territoires d’exploration
Notre recherche s’organise autour de six axes. Chaque axe pose une question qu’on éclaire progressivement, article après article.
Axe 1 : Qu’est-ce que l’IA remplace vraiment, et jusqu’où ?
On cartographie le terrain, tâche par tâche. Qu’est-ce que l’IA fait déjà mieux que l’humain ? Où échoue-t-elle encore ? Et surtout : ces échecs sont-ils temporaires ou structurels ?
Substitution complète – Certaines tâches sont-elles définitivement mieux faites par l’IA ? Quels taux d’erreur rendent acceptable l’abandon du travail manuel ? Dans quels rares cas ces tâches restent-elles manuelles, et pourquoi ?
Substitution partielle – Quand l’IA fait 80% du travail et l’humain supervise les 20% critiques, combien de temps gagne-t-on ? Quelles compétences de supervision émergent ? Dans quels cas la supervision coûte-t-elle plus cher que l’exécution manuelle ?
Résistance structurelle – Pourquoi certaines tâches résistent-elles à l’automatisation ? Retard technologique temporaire ou limite durable ? Quelles analyses nécessitent une connaissance tacite impossible à encoder ? Où les clients refusent-ils l’automatisation ?
Pourquoi ça compte : les veilleurs doivent savoir où arrêter de se battre et où concentrer leur énergie.
Axe 2 : Quand l’IA prend une tâche, que fait le veilleur à la place ?
Le discours “l’IA libère l’humain pour des tâches à plus haute valeur” reste creux tant qu’on ne dit pas lesquelles. On documente les transformations réelles, pas fantasmées.
De l’exécution à l’orchestration – Le veilleur devient-il quelqu’un qui gère un système plutôt que quelqu’un qui fait le travail ? À quoi ressemble une journée d’orchestration ? Quelles compétences techniques sont nécessaires (APIs, workflows, monitoring) ? Quel niveau minimum pour ne pas dépendre d’un prestataire ?
De la production à la curation – Comment évalue-t-on la pertinence d’une analyse générée automatiquement ? Quels critères de validation se développent ? Quelle charge cognitive représente la validation continue ? Quand fait-on confiance, quand vérifie-t-on systématiquement ?
De l’analyse à la contextualisation – Quels contextes les clients valorisent-ils ? Comment les veilleurs acquièrent-ils ces connaissances ? Comment se forme-t-on à cette compétence non innée ?
De l’expert technique à l’expert métier – La maîtrise des outils compte-t-elle encore, ou tout se joue-t-il dans l’expertise sectorielle ? Comment acquiert-on une expertise métier quand on vient de la documentation ? Les organisations préfèrent-elles un expert secteur qui apprend la veille, ou l’inverse ?
On cherche des exemples concrets : journées types, basculements documentés.
Axe 3 : Quelles nouvelles capacités l’IA débloque, et lesquelles changent le jeu ?
Toutes les “nouvelles possibilités IA” ne créent pas de valeur. On sépare les ruptures des gadgets.
Passage à l’échelle – Surveiller 100 fois plus de sources crée-t-il plus de valeur ou plus de bruit ? À partir de combien de sources gagne-t-on en insights ? Existe-t-il un rendement décroissant ? Comment gère-t-on 1000 alertes par jour ?
Nouvelles profondeurs analytiques – Quelles analyses prédictives fonctionnent en veille ? Les cartographies de réseaux créent-elles des insights actionnables ? L’analyse de propagation change-t-elle les décisions ? Quels clients payent pour ces analyses avancées ?
Personnalisation de masse – Diffuser 100 versions personnalisées d’un bulletin devient faisable. Les destinataires le valorisent-ils ? Quel niveau de personnalisation est optimal ? Quels coûts cachés (complexité, maintenance) ?
Temps réel et réactivité – Pour quels événements le temps réel est-il critique ? Quel délai acceptable selon les contextes (1h ? 1 jour ?) ? Comment gère-t-on la fatigue des alertes ? Le temps réel change-t-il les processus décisionnels ?
Enjeu professionnel : identifier où investir son temps d’apprentissage. Toutes les capacités IA ne valent pas le coup.
Axe 4 : Pourquoi les projets IA en veille plantent, et comment éviter les pièges ?
On parle des success stories, jamais des échecs. Pourtant, combien finissent aux oubliettes ? Peut-être plus de la moitié. On documente ces naufrages pour en comprendre les patterns.
Échecs de qualité – Quels taux d’erreur rendent un système inutilisable ? Quels types d’erreurs sont critiques versus tolérables ? Comment détecte-t-on la dégradation progressive ? Existe-t-il des domaines ou langues où l’IA est structurellement mauvaise ?
Échecs d’intégration – Quels points de friction empêchent l’adoption (UX, compatibilité, formation) ? Comment les workflows doivent-ils changer ? Quand l’intégration coûte-t-elle plus que le bénéfice ? Quels échecs de change management ?
Échecs économiques – Quels coûts cachés (maintenance, retraining, expertise) ? Comment calcule-t-on honnêtement le ROI, pas le pitch vendeur ? Quels délais réels avant rentabilité ? Quand une solution manuelle reste-t-elle plus rentable ?
Échecs politiques – Quels vetos (legal, compliance, IT, budget) ? Comment contourne-t-on les blocages ? Quels alliés internes sont critiques ? Quand abandonner versus insister ?
Enjeu professionnel : éviter de perdre six mois et de la crédibilité sur un projet mal conçu.
Axe 5 : Quels nouveaux risques l’IA introduit, et comment s’en protéger ?
L’IA déplace la responsabilité. Quand une erreur arrive, qui est responsable ? Le veilleur ? L’outil ? L’organisation ? Ces zones grises nous intéressent.
Risques juridiques – Quels cas concrets de violation RGPD avec l’IA en veille ? Comment gère-t-on les droits d’auteur des contenus scrapés ? Quelles responsabilités du veilleur en cas d’erreur diffusée ? Quelles assurances existent ?
Risques opérationnels – Que se passe-t-il quand une API change ou ferme ? Comment gère-t-on les pannes ? Comment audite-t-on un système opaque ? Quelles stratégies de réversibilité ?
Risques réputationnels – Quels incidents publics d’erreurs IA ? Comment gérer la communication de crise ? Quels processus de validation avant diffusion externe ? Comment restaurer la confiance ?
Risques professionnels – Combien de postes supprimés versus créés ? Comment évoluent salaires et statuts ? Quels profils sont vulnérables ? Quelles reconversions effectives ?
Enjeu professionnel : éviter les catastrophes et protéger sa responsabilité.
Axe 6 : Où se reconstruit la valeur du veilleur ?
C’est la question existentielle. Si l’IA fait la veille, pourquoi payer un veilleur ? “Pour superviser l’IA” ne suffit pas. On cherche une proposition de valeur renouvelée.
De la quantité à l’insight – Comment définit-on un “bon insight” ? Quelles compétences pour extraire systématiquement des insights ? Comment mesure-t-on leur impact sur les décisions ? Combien d’insights critiques par an justifient un poste ?
De la réactivité à l’anticipation – Quelles méthodes d’anticipation fonctionnent (signaux faibles, scénarios) ? Comment forme-t-on l’intuition prospective ? Quel taux de réussite acceptable ? Comment valorise-t-on l’anticipation, invisible quand elle évite un problème ?
De l’information au conseil – Comment passe-t-on de veilleur à conseiller (compétences, posture) ? Quels types de conseil les directions valorisent-elles ? Comment se positionner comme partenaire versus prestataire ? Quels risques ?
De l’expertise outil à l’expertise domaine – Comment acquiert-on une expertise sectorielle ? Les recrutements privilégient-ils expertise métier ou veille ? Quelle profondeur nécessaire ? Peut-on être expert généraliste ou faut-il se spécialiser ?
De l’individu au réseau – Comment construire des réseaux d’experts ? Quelle valeur du capital social dans la veille ? Comment monétiser son réseau sans le brûler ? Les organisations reconnaissent-elles cette valeur ?
Enjeu professionnel : définir son identité future et négocier sa légitimité.
Ce que vous trouverez ici
Enquêtes terrain : immersion dans une cellule de veille. On documente les pratiques réelles, les outils utilisés, les résultats obtenus. On cherche l’écart entre discours et réalité.
Tests d’hypothèses : on prend une hypothèse précise (”l’IA permet de surveiller 10x plus de sources avec la même charge”) et on la teste avec plusieurs cas.
Analyses de cas : décortiquer un succès ou un échec. Qu’est-ce qui a marché, qu’est-ce qui a planté, pourquoi ? On documente les détails opérationnels, pas les grandes lignes.
Grilles de lecture : des frameworks pour analyser votre situation. Comment évaluer si votre tâche est substituable par l’IA, avec critères précis et exemples.
Témoignages : veilleurs qui racontent leur transformation — les doutes, les impasses, les pivots.
Débats contradictoires : on met face à face deux hypothèses opposées (”La personnalisation de masse crée de la valeur” vs “C’est un faux besoin”) avec arguments et données de chaque côté.
Synthèses de recherche : tous les 6 mois, bilan sur un axe. Qu’a-t-on appris ? Quelles hypothèses confirmées, lesquelles infirmées ? Qu’est-ce qui reste flou ?
Tout est sourcé. Tout est nuancé. Si on ne sait pas, on le dit.
Notre méthode
Chaque article s’ancre dans un axe. On dit clairement quelle question on aborde.
Chaque article apporte des données. Cas réels, chiffres, témoignages. On cite nos sources, on explicite notre méthodologie.
On nuance ou infirme l’hypothèse si les données le montrent. On ne force pas les conclusions. Si les données contredisent notre hypothèse, on le dit.
On pointe vers les questions non résolues. Chaque article en ouvre de nouvelles. On les liste pour maintenir la continuité.
Ce qu’on ne fait pas
On ne publie pas de spéculation pure. Pas de “dans 10 ans, la veille sera...”. On documente ce qui se passe maintenant.
On ne cite pas de chiffres sans source. Si un vendeur affirme “90% de gain de productivité”, on creuse : 90% de quoi ? Mesuré comment ? Dans quel contexte ?
On n’évite pas les sujets qui fâchent. Suppressions de postes, échecs, menaces professionnelles — on les documente honnêtement.
On ne prétend pas à la neutralité. On a des hypothèses, des intuitions. Mais on les teste rigoureusement et on les abandonne si elles ne tiennent pas.
Ce média est une enquête collective
Nous sommes des enquêteurs qui cherchons à comprendre une transformation en cours, dont personne ne connaît l’issue.
Vous n’êtes pas seul dans cette transition. Des centaines de veilleurs vivent les mêmes doutes, les mêmes questions, les mêmes impasses. Ce média crée un espace pour documenter collectivement ce qui se passe.
On partage ce qu’on trouve — succès, échecs, zones grises. On confronte nos hypothèses aux vôtres. On construit ensemble une compréhension honnête de ce qui se joue.
Pas de bullshit. Que des faits. Des questions ouvertes. Un effort sincère pour y répondre.
Bienvenue dans AI&Veille.
H.A