Exemple : veille sur les catastrophes naturelles
Dans le cadre d’une veille sur les catastrophes naturelles, une organisation peut souhaiter suivre uniquement les événements ayant lieu en France afin d’anticiper les impacts locaux, adapter ses actions ou informer ses équipes. Malgré un paramétrage précis des mots-clés, de nombreux articles non pertinents remontent souvent dans les résultats : catastrophes se produisant à l’étranger, contenus génériques ou informations sans lien direct avec le périmètre de la veille.
La curation automatique permet alors à l’intelligence artificielle d’analyser les articles avant leur consultation par le veilleur. En s’appuyant sur des critères définis en amont — ici, la présence d’une catastrophe naturelle ayant lieu en France — l’IA qualifie chaque contenu selon son niveau de pertinence.
La pertinence selon trois niveaux de qualification
Pour. chaque article, trois niveaux de qualification sont possibles (Notes d'importantes)
Le veilleur conserve ensuite un rôle central dans le processus. Il peut filtrer les contenus déjà qualifiés pour accéder rapidement aux informations réellement utiles, puis décider des éléments à analyser plus finement ou à diffuser. L’IA ne remplace pas l’expertise humaine : elle intervient en amont pour réduire le volume d’informations à traiter et permettre aux équipes de se concentrer sur l’analyse et la prise de décision.
Une granularité du résultat
La curation automatique peut également être utilisée sous une forme plus nuancée, basée sur un système d'analyse. Plutôt que de qualifier un contenu uniquement comme pertinent ou non pertinent, l’intelligence artificielle peut attribuer un niveau d’intérêt sous forme textuelle, permettant de hiérarchiser les informations selon leur importance stratégique.
> Importance faible
> Importance élevée
> Importance très élevée
C'est dans le paramétrage du prompt dédié que l'utilisateur va préciser ses critères pour chaque notation, pour être au plus près de l'analyse souhaitée.
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