Tu passes des heures à collecter des sources, trier des alertes Google, et rédiger des notes de synthèse répétitives. Les automatisations IA qu'on construit ensemble reprennent exactement ces tâches, en gardant ta grille d'analyse intacte.
Tu jonglais entre Google Alerts, Factiva, LinkedIn, les flux RSS de tes sources spécialisées et les bulletins OSINT. Trier tout ça chaque matin pour n'en garder que 5 % d'utile, c'est facilement 2 heures par jour que tu ne factures pas.
Ton client attend une note d'environnement concurrentiel chaque mois. La structure est identique, les sources à peu près les mêmes, mais tu re-rédiges tout à la main. Le temps de mise en forme dépasse souvent le temps d'analyse réelle.
L'intelligence économique, c'est repérer ce que personne n'a encore formalisé : un brevet déposé, un mouvement de dirigeant, un appel d'offres inhabituel. Quand tu gères 15 clients avec des périmètres différents, ces signaux passent trop souvent à travers les mailles.
Tes livrables (flash IE, rapport d'axe, panorama sectoriel) doivent citer leurs sources avec précision. Construire et maintenir une base de sources fiables et datées prend un temps disproportionné par rapport à sa valeur perçue.
On connecte tes sources habituelles (flux RSS, API presse, LinkedIn, registres officiels type Infogreffe ou BODACC, bases brevets) dans un pipeline unique. Chaque signal est classifié par axe de veille (concurrents, réglementation, marché, technologies) et synthétisé en un digest quotidien ou hebdomadaire, directement dans ton outil de travail.
À partir du digest de veille et d'un template que tu valides une fois, un agent génère le premier jet de ta note mensuelle : faits saillants, cartographie des acteurs, signaux à surveiller. Tu interviens uniquement pour l'analyse et la recommandation, pas pour la mise en forme.
On configure des règles de détection sur des indicateurs précis pour ton périmètre : dépôts de brevets dans une classe IPC donnée, offres d'emploi d'un concurrent sur un profil rare, variations de prix dans une base tarifaire publique. Les anomalies remontent en alerte avec le contexte, pas comme un simple lien.
On crée un référentiel Airtable ou Notion qui recense tes sources par client, par axe et par fiabilité. Chaque nouvelle source utilisée dans un livrable est ajoutée automatiquement avec sa date de consultation et sa catégorie. Fini le copier-coller en fin de mission.
Flash IE hebdomadaire, panorama trimestriel, revue de presse sectorielle : on modélise chaque livrable récurrent sous forme de workflow. Tu reçois un document pré-rempli à compléter, avec les sections déjà structurées selon ta charte graphique et les données fraîches injectées.
Pour les consultants IE qui travaillent en B2G ou qui surveillent les AO pour leurs clients, on automatise la collecte sur BOAMP, TED, Marchés publics et les plateformes sectorielles. Chaque AO pertinent est résumé et classé avant même que tu ouvres ton ordinateur.
On regarde ensemble tes sources, tes outils (Feedly, Inoreader, Zotero, Factiva, autre), ta façon de livrer et ce qui te prend le plus de temps. À la fin de l'appel, tu sais exactement ce qu'on peut automatiser et ce qui vaut mieux garder manuel.
On commence par le chantier à plus fort ROI : souvent l'agent de veille + la génération du premier jet de note. Tu testes sur un vrai client, avec tes vraies sources. On ajuste les filtres jusqu'à ce que le taux de bruit soit acceptable pour toi.
Une fois le pipeline de base validé, on ajoute les autres workflows (livrables récurrents, détection de signaux, base de sources). On te montre comment modifier les paramètres toi-même : tu ne dois pas dépendre de nous pour changer un mot-clé de veille.
Un mois après le déploiement, on fait un point : qu'est-ce qui marche, qu'est-ce qui génère encore du bruit, quels nouveaux cas d'usage sont apparus. La plupart des consultants IE identifient 2 ou 3 nouvelles automatisations utiles à ce stade.
Ce consultant gérait manuellement une veille sur 6 périmètres énergétiques pour 4 clients. On a connecté ses 23 sources (flux RSS, API presse spécialisée, bulletins ADEME, veille brevet sur Espacenet) dans un pipeline n8n. Le digest sort chaque matin à 7h avec les signaux classifiés par client. Le temps de collecte est passé d'environ 2h à ~15 minutes de relecture.
Il livrait chaque mois une note de 8 pages à un client industriel : faits saillants, cartographie concurrentielle actualisée, recommandations de surveillance. On a modélisé sa structure en template, branché sa veille en entrée, et configuré un agent Claude pour générer le premier jet structuré. Il ne touche plus qu'à la partie analyse et recommandation, qui est justement ce pour quoi son client le paie.
Sa cliente PME avait déjà failli rater une contrefaçon potentielle faute de veille brevet systématique. On a mis en place un agent qui scrute les nouvelles publications sur Espacenet et l'INPI chaque semaine sur 3 classes IPC pertinentes, résume les dépôts suspects en 3 lignes et envoie une alerte Slack immédiate. En 6 mois, 4 dépôts concurrents ont été détectés et analysés dans la semaine suivant leur publication.
C'est le bon réflexe de le soulever. On ne demande pas à l'IA d'inventer : elle synthétise et reformule des sources que tu lui passes toi-même. Si la source dit que Siemens a racheté une entreprise, l'IA résume ce fait en citant la source. Elle n'extrapole pas. Les hallucinations arrivent quand on interroge un modèle sans contexte : nos pipelines fonctionnent avec des sources injectées, pas avec la 'mémoire générale' du modèle.
Ça dépend de l'accès. Si tu accèdes à ces sources via une interface web standard, on peut souvent automatiser l'extraction avec des connecteurs ou du web scraping léger, dans le respect des CGU. Pour Factiva notamment, il existe des APIs professionnelles. On fait le point source par source lors de l'audit : on ne te promet pas ce qu'on ne peut pas faire.
C'est une question centrale pour un métier où la confidentialité est contractuelle et souvent stratégique. Les pipelines qu'on construit peuvent tourner en local ou sur des serveurs européens. On évite de faire transiter des données clients sensibles par des modèles US sans chiffrement. On choisit ensemble l'architecture en fonction du niveau de sensibilité : certains clients optent pour des modèles déployés sur leur propre infrastructure.
L'IA seule ne détecte pas de signaux faibles au sens analytique du terme : c'est toi qui définis ce qu'est un signal faible pour ton périmètre. Ce qu'on automatise, c'est la surveillance systématique des indicateurs que tu as identifiés comme pertinents (un type de brevet, un recrutement inhabituel, un mouvement réglementaire dans un pays tiers). L'IA capte les occurrences, toi tu les interprètes. La valeur analytique reste entre tes mains.
Le premier pipeline (veille + digest) est opérationnel en une à deux semaines. La plupart des consultants IE avec qui on travaille sentent la différence dès la première semaine complète d'utilisation, surtout sur le temps de collecte quotidien. Les gains sur les livrables récurrents apparaissent au premier cycle de production (mensuel, trimestriel selon ton rythme).
Oui, et on peut s'y brancher directement. Feedly Pro+ et Inoreader ont des APIs qui permettent de récupérer tes articles triés en entrée du pipeline. Tu gardes ton outil de curation si tu y tiens, on ajoute la couche de classification, de résumé et de distribution automatique par client au-dessus.
C'est même là où le gain est le plus visible. Un consultant IE solo porte toute la charge de collecte, d'analyse et de livraison. Automatiser la collecte et la mise en forme te restitue du temps d'analyse, qui est la seule partie que tu peux réellement facturer à ta valeur. La plupart de nos utilisateurs IE sont des indépendants ou des structures de 2 à 5 personnes.
On commence par un audit gratuit d'une heure : on regarde tes sources, tes livrables récurrents et ce qui te coûte le plus de temps. Tu repars avec un plan d'automatisation concret, que tu travailles avec nous ou non.