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Depuis plusieurs siècles les publications scientifiques sont un des fondements de l’évolution de la science. En effet, le plus ancien périodique scientifique le Journal des sçavans  est paru à Paris le 5 janvier 1665.

Aujourd’hui plusieurs signes inquiétants viennent mettre en doute la possibilité pour ce système de poursuivre son évolution de façon harmonieuse et de continuer à accompagner l’avancement de la science comme il l’a fait jusqu’à présent.

Une illustration en est la journée 2025 Science ouverte du CNRS sur le thème « La mort annoncée des publications scientifiques ? .

Une croissance incontrôlée

Le nombre de publications scientifiques croît nettement plus rapidement que le nombre de chercheurs. Par exemple, entre 2016 et 2020 les principales bases de données bibliographiques ont grossi de 50 % alors que le nombre de scientifiques n’augmentait que de 16 %. C’est ce qu’on lit dans le BlogCNRS du 16 décembre 2025 intitulé « Publications scientifiques : une surproduction fatale ? ».

La recherche sur les valeurs d’une grandeur physique à l’intérieur d’un texte, qu’il s’agisse d’un article ou d’un brevet, ne s’utilise a priori pas tous les jours.

En revanche, quand il est utile de l’employer cela apporte une plus-value certaine, car cela rajoute une possibilité de recherche de nature différente permettant de répondre à une autre série de questions.

Plusieurs systèmes proposent aujourd’hui ce type de recherche d’une façon développée. Nous en avons identifié chez trois des grands serveurs et une banque de données qui fait partie des classiques.

Le serveur STN : une offre depuis 2013 avec sa « Numerical property search » (NPS)

Elle est disponible dans 15 banques de données offrant le texte intégral des brevets (EP et PCT plus12 pays) ainsi que dans Derwent World Patent Index et RDisclosure, la base des publications défensives (voir l’article sur les publications défensives dans BASES N° 325, avril 2015).

Vous pensez encore cliquer librement sur Internet ? Que vos choix sont rationnels, réfléchis, volontaires ? Désolée de vous décevoir, mais derrière votre écran, une intelligence artificielle a peut-être déjà décidé à votre place. Pas en vous forçant. Juste en vous influençant, doucement, sans que vous vous en rendiez vraiment compte. Bienvenue dans l’ère des dark patterns 2.0, version intelligence artificielle.

D’abord, c’est quoi un dark pattern ?

Les dark patterns, ce sont des techniques de design utilisées pour vous pousser à faire quelque chose contre votre réel intérêt. Cela peut être un abonnement “gratuit” qui se renouvelle automatiquement, un bouton “Accepter tout” bien visible, et un “Refuser” caché au fond de la page ou encore une notification qui vous fait paniquer : “Plus que 2 places disponibles !”. Jusqu’ici, c’était déjà limite. Mais maintenant, avec l’IA, ces techniques sont devenues personnalisées, plus subtiles, et surtout… invisibles.

La guerre de l’info franchit un seuil critique. Avec l’irruption de Perplexity Discover et l’intégration des AI Overviews dans la sphère Google, nous ne parlons plus seulement d’indexation ou de diffusion : ici, l’IA franchit le Rubicon et endosse le rôle d’éditorialiste.

Ce passage d’un Web « clic-centrique » à un Web « IA-centrique » offre un gain de temps immense, mais pose une question vitale : quel sera le prix de cette commodité si, à force d’être résumée par des algorithmes, l’information indépendante finit par ne plus être produite ? Pour les éditeurs, c’est un combat pour la survie.

L’arrivée de Perplexity AI est l’une des bonnes surprises de l’IA dans notre sphère informationnelle. Grâce à son positionnement « Search + IA », elle apporte une diversité bienvenue face au moteur de recherche Google.

La domination de Google est également, pour la première fois, sérieusement contestée sur un nouveau terrain, celui de l’actualité, par l’approche disruptive de Perplexity qui vient challenger le puissant écosystème structuré par Google depuis les années 1990 autour de Google News.

L’intelligence artificielle s’intègre dans nos activités quotidiennes. À l'ère de la taylorisation rampante dans la zone «col blanc» de l’entreprise, les métiers de la donnée et de la connaissance se polarisent : exécution automatisée d›un côté, compétences de cadrage vitales de l›autre.

Netsources est une boussole dans cette mutation. Nous identifions les compétences qui résistent à l’automatisation, celles qui maintiennent l’humain aux commandes. Car la vraie question n’est pas «que peut faire l’IA ?», mais « que devons-nous savoir faire pour rester pilotes ? »

Sans questions, pas de valeur

Comme Christian Vigne l’avait souligné fin 2024 dans sa chronique «Mon premier paper : Answers in abundance, questions in scarcity», que nous publions ici pour la première fois : le problème n’est pas la machine avec son offre infinie de réponses, mais la question, souvent rare et mal formulée.

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.

Avec Gemini 3 et ses concurrents, l’IA générative entre dans une phase de consolidation stratégique

Après l’annonce de Gemini3 Pro le mois dernier, Gemini 3 Flash est devenu depuis la mi-décembre le modèle par défaut de Google. Ce nouveau modèle puissant et rapide est en effet intégré désormais dans l’application Gemini, l’API et les outils pour développeurs.

L’arrivée de Gemini 3 marque moins une rupture spectaculaire qu’un changement d’échelle et de maturité dans la compétition entre grands modèles d’IA. Elle illustre la volonté de Google de reprendre l’initiative face à OpenAI, non seulement sur le plan des performances, mais surtout sur celui de l’écosystème et des usages. Après la phase d’expérimentation de ces trois dernières années, le marché entre dans un cycle où non seulement la robustesse, mais aussi l’intégration dans des usages professionnels complexes deviennent déterminantes. La différenciation ne passe plus uniquement par la puissance brute, mais par la capacité à s’insérer dans des workflows réels. Commençons par préciser les avancées apportées par cette nouvelle version, avant d’étudier la réaction des concurrents et les recompositions à venir pour le marché de l’IA générative.