Intelligence artificielle et signalement en bibliothèque : quelles évolutions pour les institutions, les agents et les chaînes de traitement ? - Notice bibliographique | Enssib
Description : Mémoire d'étude de DCB de la promotion 2025/2026 (DCB 34).
Résumé en français :
Face au poids croissant de la masse documentaire, les agences bibliographiques nationales se tournent de plus en plus vers l’IA pour accomplir leurs missions catalographiques. Le présent mémoire analyse ces modalités nouvelles de signalement, ce qu’une telle voie exige des institutions qui s’y engagent et le devenir du travail des agents concernés. Il s’appuie sur une revue de littérature et des entretiens avec des institutions pionnières pour proposer une typologie de chaînes allant de l’assistance pour la rédaction de notices une à une à des dispositifs d’indexation semi-automatisés, contrôlés par échantillonnage, qui traitent des centaines de milliers de titres par an. L’enquête montre que l’expertise catalographique demeure centrale, mais qu’elle se déplace dans les projets mûrs vers la relecture et la validation, ainsi que l’annotation de corpus à des fins de pilotage. Le mémoire insiste sur les conditions de réussite observées : ressources, temps, compétences internes, mobilisation des agents.
Résumé en anglais :
Given the growing scale of documentary production, national bibliographic agencies are increasingly turning to AI to carry out their cataloguing missions. This thesis analyses these new modes of library bibliographic control, what such a route demands from the institutions that pursue it, and how the work of the staff involved is likely to evolve. It draws on a literature review and interviews with pioneering institutions to offer a typology of workflows ranging from assistance in drafting records one at a time to semi-automated indexing systems—monitored through sampling—that process hundreds of thousands of titles yearly. The study shows that cataloguing expertise remains central, but in mature projects it shifts toward reviewing and validating output, as well as annotating corpora for steering and oversight. The thesis highlights the observed conditions for success: resources, time, in-house skills, and staff mobilization.