Les bibliothèques et l'IA :

L'intelligence artificielle (IA) change la façon dont le monde fonctionne, et les bibliothèques sont au cœur de cette évolution. En tant que centres d'apprentissage de confiance, les bibliothèques peuvent désormais utiliser l'IA non seulement pour suivre le rythme, mais aussi pour prendre les devants.

L'IA peut aider à simplifier les opérations, à améliorer la façon dont les gens trouvent des informations et à donner au personnel plus de temps pour se concentrer sur ce qui compte le plus : les services aux utilisateurs. Mais comme pour toute nouvelle technologie, la manière dont nous utilisons l'IA est importante. Cela signifie rester fidèle à nos valeurs de respect, de liberté intellectuelle et de confidentialité des utilisateurs.

Au cours des deux dernières décennies, les bibliothèques sont devenues des espaces dynamiques et à la fine pointe de la technologie, propices à la découverte et à l’apprentissage tout au long de la vie. L'IA peut appuyer ce changement grâce à des systèmes de catalogage plus intelligents, de meilleurs outils de découverte et des services plus personnalisés. Cet article explore les façons concrètes dont l'IA est utilisée dans les bibliothèques aujourd'hui, et comment nous pouvons avancer de manière responsable, ensemble.

 

Les outils d’IA qui utilisent le traitement automatique du langage naturel (TALN) et l’apprentissage machine permettent aux utilisateurs de trouver plus facilement ce qu'ils cherchent, dans toutes les langues, tous les formats et tous les systèmes.

Les recommandations de livres générées par l'IA d'OCLC en sont un excellent exemple. OCLC offre maintenant des recommandations de livres générées par l'IA dans WorldCat.org et WorldCat Find. Cette fonctionnalité utilise l'intelligence artificielle pour suggérer des titres associés en fonction des recherches des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience de découverte sans s'appuyer sur des données personnelles. Guides des technologies de bibliothèques

L’IA peut automatiser la création de métadonnées, améliorer la classification et faire apparaître des liens entre les collections, ce qui permet au personnel de gagner du temps et d’améliorer la découverte.

En août 2023, OCLC a implanté la déduplication WorldCat, un modèle d'apprentissage machine, pour détecter et fusionner les notices bibliographiques en double dans WorldCat. Cette initiative a permis d'éliminer environ 5,4 millions de doublons, améliorant ainsi la qualité et la cohérence des données dans l'ensemble du catalogue. OCLC. Le modèle 2023 s'est concentré sur les notices et les monographies en langue anglaise. Les leçons tirées de ce modèle ont guidé et permis la mise à jour du modèle actuel d'OCLC, qui peut également être appliqué aux notices en d'autres langues que l'anglais et non pour des monographies.

En analysant les données d'utilisation, l'IA peut aider les bibliothèques à anticiper les besoins des utilisateurs, à adapter les recommandations et à atteindre les groupes mal desservis.

Les bibliothèques de Wayne State University ont développé une application d'IA qui utilisent TensorFlow pour prédire la probabilité que des documents soient empruntés en fonction de leurs numéros de classification de la Library of Congress et des données de circulation passées. Cet outil aide à la prise de décisions en matière de développement et de gestion des collections. OCLC

Les agents conversationnels (chatbots) et les assistants basés sur l'IA peuvent gérer les questions de routine 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ce qui libère le personnel pour des tâches plus engageantes.

La Bibliothèque de l'Université de Calgary a mis en œuvre un agent conversationnel de référence alimenté par l'IA pour répondre en temps réel aux questions de référence des utilisateurs. Construit sur un cadre Microsoft Azure, l'agent conversationnel est intégré à LibAnswers et formé aux FAQ, offrant ainsi un soutien réactif et évolutif aux utilisateurs. Blogue Hanging Together, 2024

Les modèles d'IA peuvent orienter les acquisitions, optimiser le rangement sur les rayons et simplifier le stockage numérique en fonction des modèles d'utilisation, aidant ainsi les bibliothèques à faire plus avec des ressources limitées.

Le traitement intelligent d'OCLC utilise des données en temps réel pour acheminer les demandes de prêt entre bibliothèques vers le prêteur le plus rapide, améliorant ainsi les délais de traitement et réduisant la charge de travail. Par exemple, la Big Ten Academic Alliance (BTAA) s'est associée à OCLC pour mettre en œuvre un système de traitement intelligent dans ses bibliothèques membres, réduisant ainsi considérablement les délais moyens de livraison et améliorant la satisfaction des utilisateurs. OCLC

 

L'IA doit être utilisée de manière responsable. La transparence, l'équité et la responsabilisation sont essentielles. La durabilité l'est aussi.

Une utilisation responsable signifie regarder au-delà de ce que l'IA peut faire et se demander si elle devrait le faire. Chaque implémentation doit être fondée sur des besoins réels, et non pas uniquement sur la nouveauté. La solution nécessite-t-elle vraiment l'IA, ou une autre approche pourrait-elle être tout aussi efficace, avec moins de complexité ou de coût environnemental?

Les systèmes d'IA, en particulier les grands modèles, peuvent avoir une empreinte énergétique importante. Les bibliothèques et leurs partenaires doivent tenir compte de l'impact environnemental, ainsi que des coûts, du temps requis par le personnel et des avantages pour la communauté. L'équilibre entre ces facteurs permet de s'assurer que les projets d'IA soutiennent la mission à long terme qui consiste à servir les gens de manière réfléchie et équitable.

Les bibliothèques doivent maintenir leur solide tradition de protection des données des utilisateurs avec des politiques claires et éthiques sur l’utilisation de l’IA.

Les recommandations de livres générées par l'IA d'OCLC sont conçues dans le respect de la confidentialité des utilisateurs, grâce à un mécanisme d'adhésion obligatoire et à l'interdiction d'utiliser les historiques de recherche ou les données personnelles, conformément à l'engagement des bibliothèques à protéger les renseignements des utilisateurs. Déclaration de confidentialité d'OCLC, 2023

L'IA modifie les chaînes de travail. Le personnel a besoin de soutien, de formation et de temps pour évoluer vers de nouveaux rôles en matière de conservation, d’engagement numérique et de surveillance éthique.

WebJunction offre une série de webinaires sur l'IA pour aider le personnel de la bibliothèque à comprendre et à s'adapter à l'évolution du paysage de l'IA dans les services de bibliothèque, en s'assurant qu'ils sont équipés pour gérer efficacement les nouvelles technologies. Panel sur l'IA de WebJunction

 

L'intelligence artificielle n'est pas seulement un outil, c'est un tournant. Pour les bibliothèques, elle offre une occasion de repenser la façon dont nous nous connectons et grandissons avec nos communautés. Pour la découverte, les opérations, l’accès et l’engagement, l’IA a déjà un impact réel. Mais lorsque nous profitons de son potentiel, nous devons le faire avec un objectif.

Les bibliothèques ont toujours été des chefs de file en matière d’innovation responsable. Ce leadership est plus important que jamais. En alignant l'utilisation de l'IA sur les valeurs fondamentales des bibliothèques, et en soutenant le personnel et les utilisateurs par l'éducation, nous pouvons garantir que l'IA renforce notre mission, et ne la modifie pas.

La voie à suivre n'est pas universelle. Il faudra de l’expérimentation, de la réflexion et de la collaboration entre les secteurs. Mais avec une planification réfléchie, des partenariats de confiance et une attention particulière portée aux personnes, les bibliothèques peuvent façonner un avenir où la technologie renforce notre impact, non seulement numériquement, mais humainement.

L'IA est là. Assurons-nous qu'elle travaille pour tous.

 

Citation suggérée : OCLC 2025. « Les bibliothèques et l'IA : gérer le changement, améliorer l'accès. »Dublin, OH: OCLC. https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17.

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