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Martin m'a contacté il y a un peu plus de deux ans, pour me soumettre son projet. Il ne cherchait ni un client ni une caution mais voulait confronter ce qu'il développait aux méthodes des praticiens, et, me semble-t-il, attendait surtout qu'on lui résiste.
Son parcours est double : administrateur systèmes et réseaux de formation, il a mené en parallèle, en autodidacte, une pratique de l'investigation en sources ouvertes : d'un côté les procédures de collecte et d'analyse, de l'autre la rigueur de l'ingénierie. Shiba404 naît de cette rencontre, et il s'agit très concrètement d'une chaîne de traitement qu'il a construite de zéro, entièrement sur des logiciels libres, hébergée en France. Ils sont deux, avec Maïwen Janovet entrée au capital comme conseillère stratégique, et financent le développement et l'infrastructure sur leurs propres deniers, avec pour appuis le label French Tech 2024, une incubation à la CCI Touraine et le soutien de la BPI.
Ce qui m'a intéressé chez Martin Galnault, tient d'abord à sa façon de travailler. Il écoute beaucoup, interroge, revient quelques jours plus tard avec la question d'après. Il creuse ses sujets, va fouiller les dépôts GitHub et autres pour vérifier ce qui pourrait devenir une brique de sa solution, et il sait toutefois où il va.
Ensuite parce qu'il propose de laisser faire le travail laborieux à la machine et laisse l'interprétation à l'analyste. « C'est un outil, pas une finalité », formule-t-il. Et cela me semble être la seule voie possible.
Enfin pour une raison de cohérence. Tout le monde parle de souveraineté numérique, très peu la fabriquent au sens propre du terme. Martin pilote un produit achevé, encore sans utilisateurs, avec sa trésorerie personnelle pour moteur. Non seulement il le fabrique mais, comme le dit Nicolas Taleb, il y joue sa peau en le faisant, là où un beau discours, lui, ne coûte rien.
Christophe Deschamps : Aant Shiba404, quel a été ton parcours, et qui est la deuxième personne qui développe la plateforme avec toi ?
Martin Ganault : J’ai une formation d’administrateur systèmes & réseaux avec une pratique autodidacte de l'investigation en sources ouvertes développée en parallèle, avant toute approche professionnelle ou académique du renseignement. Shiba404 est né de la rencontre entre ces deux versants : la rigueur d'ingénierie d'un côté, la compréhension des méthodes de collecte et d'analyse de l'autre.
La deuxième personne est Maïwen Janovet, responsable du Campus by CA de Châteaudun, qui a rejoint Shiba404 en tant qu’actionnaire et conseillère stratégique : elle apporte son expertise de l'accompagnement de startups et du management de l’innovation.
La deuxième personne est Maïwen Janovet, responsable du Campus by CA de Châteaudun, qui a rejoint Shiba404 en tant qu’actionnaire et conseillère stratégique : elle apporte son expertise de l'accompagnement de startups et du management de l’innovation.
C.D. : Comment est née l'idée de Shiba404, et quel manque avais-tu repéré qui t'y as poussé ?
M.G. : Shiba404 est né d’un constat pessimiste, établi autour de 2020-2021, sur la dépendance industrielle et numérique des pays européens aux technologies américaines.
En tant que praticien OSINT, j’étais frustré de l’absence d’outils modernes et abordables intégrant l’IA à l’époque, bien que le secteur se soit beaucoup développé depuis le début de l’invasion russe en Ukraine en 2022.
Enfin, lors de l’étude de marché, j’ai pris conscience d’une analyse du renseignement encore très manuelle et humaine en France et d’autres pays européens, avec une culture forte du HUMINT. En tant qu’administrateur système de formation, j’y ai vu un manque flagrant d’automatisation.
En tant que praticien OSINT, j’étais frustré de l’absence d’outils modernes et abordables intégrant l’IA à l’époque, bien que le secteur se soit beaucoup développé depuis le début de l’invasion russe en Ukraine en 2022.
Enfin, lors de l’étude de marché, j’ai pris conscience d’une analyse du renseignement encore très manuelle et humaine en France et d’autres pays européens, avec une culture forte du HUMINT. En tant qu’administrateur système de formation, j’y ai vu un manque flagrant d’automatisation.
C.D. : Comment présentes-tu ta plateforme à quelqu'un qui la découvre ?
M.G. : Shiba404 est un pipeline français, souverain, de traitement automatique de données textuelles, pensé pour les contextes sécurité-défense, qui couvre le cycle du renseignement de la collecte à la diffusion de l’information stratégique.
L’outil a été pensé dès l’origine pour accompagner les analystes dans leur travail quotidien, en répondant à leurs besoins opérationnels par l’automatisation des tâches d’exploration de corpus, de classification documentaire, de structuration des données et la détection de tous les moyens et acteurs cités dans chaque document.
L’outil a été pensé dès l’origine pour accompagner les analystes dans leur travail quotidien, en répondant à leurs besoins opérationnels par l’automatisation des tâches d’exploration de corpus, de classification documentaire, de structuration des données et la détection de tous les moyens et acteurs cités dans chaque document.
C.D. : Veille, OSINT, cybersécurité, autre chose ? Où situes-tu ton outil ?
M.G. : Shiba404 n’est pas un outil cantonné à la veille, la cybersécurité ou à l’OSINT. C’est un pipeline automatisé d’analyse documentaire. Il traduit les procédures de collecte, d’analyse et de diffusion du renseignement en une solution d’ingénierie.
L’OSINT ou le CTI sont, par exemple, des capteurs de données que la plateforme se charge de transformer en connaissance stratégique.
Shiba404 se positionne donc à l’intersection de ces disciplines plutôt que dans l’une d’entre elles.
Elle se destine donc à tous les professionnels de l’information et dépasse les seules agences régaliennes : veilleurs, OSINTers, collectivités locales, chercheurs, documentalistes, PME, cybersécurité, banques, assurances, médias, ONG, écoles …
L’OSINT ou le CTI sont, par exemple, des capteurs de données que la plateforme se charge de transformer en connaissance stratégique.
Shiba404 se positionne donc à l’intersection de ces disciplines plutôt que dans l’une d’entre elles.
Elle se destine donc à tous les professionnels de l’information et dépasse les seules agences régaliennes : veilleurs, OSINTers, collectivités locales, chercheurs, documentalistes, PME, cybersécurité, banques, assurances, médias, ONG, écoles …
C.D. : Quels ont été tes choix techniques structurants, ceux sur lesquels tu ne reviendras pas ?
- Pour les offres supérieures au freemium, nous ne nous adressons qu’au marché européen. Le but est et restera d’offrir une alternative fiable aux solutions américaines.
- L'utilisation de logiciels libres pour l'ensemble de notre infrastructure, garant de notre indépendance et de celle des utilisateurs vis-à-vis de briques propriétaires fermées. La seule exception est le recours actuel à l'API Mistral plutôt qu'à un fournisseur de LLM américain.
- Notre infrastructure est bien sûr hébergée en France plutôt que chez un fournisseur de cloud étranger.
- Enfin, j'ai construit de zéro le pipeline de traitement des données, développé autour de plusieurs modules par rigueur d'ingénierie.
C.D. : À quels outils te compare-t-on, et qu'est-ce que tu fais qu'ils ne font pas ?
M.G. : On nous compare volontiers à Maltego, une référence pour l'analyse de liens chez les OSINTers. La proximité tient à la représentation en graphe ; la différence tient à la matière première. Maltego interroge des sources de données pour en tirer des liens entre entités. Shiba404 travaille sur un corpus de textes que l’utilisateur peut lui-même constituer via les filtres mis à sa disposition, et c'est le traitement automatique du langage (NLP), appuyé sur des outils statistiques, qui fait émerger les entités, leurs associations et les regroupements thématiques.
On nous compare aussi aux outils d'IA générative, qui produisent des rapports sourcés. Notre approche est différente : Shiba404 n'a pas vocation à remplacer le travail de l'analyste par un rapport clé en main, mais à s'inscrire dans le processus d'analyse du renseignement. C'est un outil, pas une finalité. L'IA y est donc cadrée : l'extraction des entités et la classification suivent des taxonomies prédéfinies et des règles de traitement du langage déterministes, les statistiques sont calculées, et ce que le modèle génère est signalé comme tel dans l'interface. Aujourd'hui, le modèle nomme les regroupements. L'étape suivante est de résumer les données présentées à l'utilisateur, pour voir jusqu'où l'IA peut soutenir le cycle du renseignement sans que l'analyste perde la main sur l'interprétation et l’explicabilité de son travail.
Enfin, face aux grandes plateformes de renseignement comme Palantir, nous ne jouons pas dans la même catégorie. Notre ambition est d'offrir une brique européenne, maîtrisée, spécialisée dans l'exploitation de texte et capable de s'intégrer à un système d'information existant.
On nous compare aussi aux outils d'IA générative, qui produisent des rapports sourcés. Notre approche est différente : Shiba404 n'a pas vocation à remplacer le travail de l'analyste par un rapport clé en main, mais à s'inscrire dans le processus d'analyse du renseignement. C'est un outil, pas une finalité. L'IA y est donc cadrée : l'extraction des entités et la classification suivent des taxonomies prédéfinies et des règles de traitement du langage déterministes, les statistiques sont calculées, et ce que le modèle génère est signalé comme tel dans l'interface. Aujourd'hui, le modèle nomme les regroupements. L'étape suivante est de résumer les données présentées à l'utilisateur, pour voir jusqu'où l'IA peut soutenir le cycle du renseignement sans que l'analyste perde la main sur l'interprétation et l’explicabilité de son travail.
Enfin, face aux grandes plateformes de renseignement comme Palantir, nous ne jouons pas dans la même catégorie. Notre ambition est d'offrir une brique européenne, maîtrisée, spécialisée dans l'exploitation de texte et capable de s'intégrer à un système d'information existant.
C.D : Peux-tu décrire le fonctionnement de la plateforme, de la requête de l'utilisateur jusqu'au rapport final ?
M.G. : En amont, chaque document de la base est extrait, nettoyé, puis classifié. L'utilisateur constitue ensuite son corpus en filtrant la base ou en chargeant ses propres documents, puis formule sa requête : une entité, un thème, des labels d’entités, une période.
Vient ensuite la reconnaissance des entités citées (personnes, organisations, lieux, moyens matériels ou financiers …) qui sont reliées entre elles, même lorsqu'un même acteur est désigné de plusieurs façons d'un document à l'autre.
L'ensemble de ces relations est structuré en graphe, qui fait apparaître des regroupements thématiques cohérents parmi les entités détectées. Chaque regroupement est accompagné d'une synthèse en langage naturel qui explique en quelques phrases ce qui relie ces entités entre elles, et signale les cas où une entité apparaît sans lien évident avec le reste du groupe.
Ce que reçoit l'analyste, ce n'est donc pas une liste brute de résultats, mais une lecture déjà structurée et hiérarchisée d'un corpus qu'il aurait mis des heures à dépouiller manuellement.
Vient ensuite la reconnaissance des entités citées (personnes, organisations, lieux, moyens matériels ou financiers …) qui sont reliées entre elles, même lorsqu'un même acteur est désigné de plusieurs façons d'un document à l'autre.
L'ensemble de ces relations est structuré en graphe, qui fait apparaître des regroupements thématiques cohérents parmi les entités détectées. Chaque regroupement est accompagné d'une synthèse en langage naturel qui explique en quelques phrases ce qui relie ces entités entre elles, et signale les cas où une entité apparaît sans lien évident avec le reste du groupe.
Ce que reçoit l'analyste, ce n'est donc pas une liste brute de résultats, mais une lecture déjà structurée et hiérarchisée d'un corpus qu'il aurait mis des heures à dépouiller manuellement.
Le panneau latéral gauche sert à filtrer la base de données pour constituer un corpus, et on affiche les résultats de la requête à droite.
Ici, les résultats d'une requête portant sur la sous-catégorie « militaire », sans entité précise renseignée, sur la période du 1er au 19 septembre 2026. 449 documents en français de la base de données correspondent à cette requête. La plateforme fait apparaître les 150 associations les plus fortes entre 83 entités, réparties en cinq regroupements thématiques. Le Kremlin et Volodymyr Zelensky forment la paire la plus fréquemment citée ensemble, avec 47 documents communs.
C.D. : Qu'est-ce que tu confies à l'IA, et qu'est-ce que tu réserves à l'humain ?
M.G. : Le problème d’un grand modèle de langage (LLM) est que, même finetuné, il agit comme une boite noire probabiliste dont les résultats varient en utilisant une entrée identique. Quant aux algorithmes déterministes traditionnels du traitement automatique du langage (NLP), leur cout est très faible et les résultats sont prévisibles, mais ils sont limités dans la compréhension des textes.
La combinaison de ces 2 expertises, LLM et NLP, est indispensable pour automatiser la compréhension globale d’un corpus documentaire tout en cadrant le modèle par des règles NLP.
C’est ce mariage qui permet d’industrialiser la production de la connaissance sur de larges ensembles de données. La plateforme collecte, relève les points d’intérêts et affiche, mais c’est l’analyste humain qui reste responsable de l’analyse finale et de la façon dont il interprète les résultats des requêtes.
Shiba404 est un outil permettant de pousser l’interface homme-machine un cran plus loin en automatisant les tâches les plus laborieuses de l’analyste.
Concrètement, je confie au modèle la rédaction des synthèses de regroupements ; l'extraction, la classification et les statistiques suivent des règles ; l'interprétation reste à l'analyste. J’ai également prévu de lui confier l’extraction de concepts, c’est-à-dire la détection des idées abstraites induites par un document mais que le texte ne dit pas explicitement.
La combinaison de ces 2 expertises, LLM et NLP, est indispensable pour automatiser la compréhension globale d’un corpus documentaire tout en cadrant le modèle par des règles NLP.
C’est ce mariage qui permet d’industrialiser la production de la connaissance sur de larges ensembles de données. La plateforme collecte, relève les points d’intérêts et affiche, mais c’est l’analyste humain qui reste responsable de l’analyse finale et de la façon dont il interprète les résultats des requêtes.
Shiba404 est un outil permettant de pousser l’interface homme-machine un cran plus loin en automatisant les tâches les plus laborieuses de l’analyste.
Concrètement, je confie au modèle la rédaction des synthèses de regroupements ; l'extraction, la classification et les statistiques suivent des règles ; l'interprétation reste à l'analyste. J’ai également prévu de lui confier l’extraction de concepts, c’est-à-dire la détection des idées abstraites induites par un document mais que le texte ne dit pas explicitement.
Pour chaque regroupement d'entités détecté, un modèle Mistral rédige automatiquement une description en langage naturel et signale les entités qui s'y trouvent sans lien apparent avec le reste du groupe. Cette synthèse constitue un premier niveau de restitution : un rapport complet, actuellement en développement, viendra prochainement l'articuler avec l'ensemble des données produites par la plateforme : statistiques, graphes relationnels, entités, cartes et chronologies.
C.D. : Tu parles d'une chaîne souveraine. Que mets-tu derrière ce terme ?
M.G. : Pour moi, la souveraineté ne relève pas seulement de l’utilisation et l’intégration d’outils français ou européens dans les systèmes d’information. Il faut s’assurer de la maitrise de la chaine logistique qui crée la valeur ajoutée.
C’est pour cela qu’avec Shiba404, j’ai dès le départ choisi d’utiliser le logiciel libre pour ne pas dépendre d’organisations, de licences ou de clé d’API extra-européennes, et surtout de m’adresser exclusivement au marché européen.
Cette chaîne n'est pas encore entièrement maîtrisée : la démo actuelle fait appel à l'API de Mistral, un fournisseur européen mais extérieur à notre infrastructure. Nous prévoyons de lever cette dépendance en hébergeant notre propre modèle.
C’est pour cela qu’avec Shiba404, j’ai dès le départ choisi d’utiliser le logiciel libre pour ne pas dépendre d’organisations, de licences ou de clé d’API extra-européennes, et surtout de m’adresser exclusivement au marché européen.
Cette chaîne n'est pas encore entièrement maîtrisée : la démo actuelle fait appel à l'API de Mistral, un fournisseur européen mais extérieur à notre infrastructure. Nous prévoyons de lever cette dépendance en hébergeant notre propre modèle.
C.D. : Un analyste et un décideur n'attendent pas la même analyse. Qu'est-ce que ça change dans l'outil ?
M.G. : Ta question est très pertinente puisque des investisseurs m’ont fait la réflexion la semaine dernière. La réponse se trouve dans le rapport complet, actuellement en développement, qui sera décliné en deux versions : une synthèse allant droit à l'essentiel pour le décideur, et une version détaillée pour l'analyste, qui donne accès aux sources, aux preuves et au « pourquoi » de ce que l'outil lui montre. Seule la profondeur de lecture change.
C.D. : Concrètement, comment finances-tu ton projet ?
M.G. : Actuellement nous finançons le développement et l’infrastructure sur nos propres deniers.
Ce socle est complété par des soutiens publics : lauréat French Tech 2024, incubation à la CCI Touraine, soutien de la BPI.
Notre modèle économique repose sur un abonnement mensuel à prix fixe, avec une offre gratuite largement ouverte pour que chacun puisse tester l'outil. Les offres payantes sont graduées selon la taille de l'équipe, de l'analyste indépendant aux plus grands comptes. Certaines briques logicielles peuvent aussi être intégrées aux systèmes d'information de grands acteurs. Notre priorité est de démontrer la traction commerciale du produit et qu'il existe un véritable besoin auprès des praticiens. Les revenus serviront d'abord à couvrir les coûts d'infrastructure.
Ce socle est complété par des soutiens publics : lauréat French Tech 2024, incubation à la CCI Touraine, soutien de la BPI.
Notre modèle économique repose sur un abonnement mensuel à prix fixe, avec une offre gratuite largement ouverte pour que chacun puisse tester l'outil. Les offres payantes sont graduées selon la taille de l'équipe, de l'analyste indépendant aux plus grands comptes. Certaines briques logicielles peuvent aussi être intégrées aux systèmes d'information de grands acteurs. Notre priorité est de démontrer la traction commerciale du produit et qu'il existe un véritable besoin auprès des praticiens. Les revenus serviront d'abord à couvrir les coûts d'infrastructure.
C.D. : Si on se projette dans deux ou trois ans, à quoi ressemble Shiba404 ?
M.G. : Sur le plan technique, l'étape décisive sera l'hébergement de notre propre modèle d'IA sur notre infrastructure : elle achèvera notre logique de souveraineté.
Je vois aussi le rapport complet, aujourd'hui en développement, pleinement abouti : statistiques, graphes relationnels, entités détectées, cartes et chronologies articulés en une restitution unique, dans les deux versions décrites plus haut.
Je souhaite également faire de Shiba404 le pont entre trois mondes qui se croisent trop peu aujourd'hui : les praticiens du renseignement, qui connaissent les procédures et le terrain ; la recherche, qui apporte la rigueur méthodologique ; et l'ingénierie, qui donne les moyens d'industrialiser le tout. Construire une communauté ouverte autour de cette ingénierie du renseignement, c'est faire en sorte que ces trois mondes avancent enfin ensemble plutôt que chacun de son côté.
Notre principal objectif reste celui de la reconnaissance : je veux que Shiba404 devienne un outil de référence pour l'analyse de grands corpus par IA, utilisé massivement par les praticiens de l’OSINT et du CTI, par les chercheurs universitaires, et intégré au système d'information de plusieurs grands comptes européens.
Je vois aussi le rapport complet, aujourd'hui en développement, pleinement abouti : statistiques, graphes relationnels, entités détectées, cartes et chronologies articulés en une restitution unique, dans les deux versions décrites plus haut.
Je souhaite également faire de Shiba404 le pont entre trois mondes qui se croisent trop peu aujourd'hui : les praticiens du renseignement, qui connaissent les procédures et le terrain ; la recherche, qui apporte la rigueur méthodologique ; et l'ingénierie, qui donne les moyens d'industrialiser le tout. Construire une communauté ouverte autour de cette ingénierie du renseignement, c'est faire en sorte que ces trois mondes avancent enfin ensemble plutôt que chacun de son côté.
Notre principal objectif reste celui de la reconnaissance : je veux que Shiba404 devienne un outil de référence pour l'analyse de grands corpus par IA, utilisé massivement par les praticiens de l’OSINT et du CTI, par les chercheurs universitaires, et intégré au système d'information de plusieurs grands comptes européens.
C.D. Tu veux faire de Shiba404 un pont entre les praticiens du renseignement, la recherche et l'ingénierie, trois mondes qui se croisent peu. À quoi ressemblerait cette communauté, et par quoi commence-t-on ?
M.G. Cette communauté sera un lieu d'échange ouvert, sur Discord, où chacun apportera ce que les autres n'ont pas : les praticiens, leurs problèmes de terrain et leurs procédures ; les chercheurs, la rigueur méthodologique et l'évaluation des résultats ; les ingénieurs, les moyens de les transformer en outils. Shiba404 sert d'objet commun : un outil concret sur lequel les trois peuvent se confronter, plutôt qu'un débat abstrait.
Nous n'en sommes qu'au début. Nous commençons par rassembler un premier cercle d'experts sur un serveur Discord en cours de création, et par publier régulièrement sur X et LinkedIn les avancées de la plateforme. Nous préférons la démonstration au marketing direct : la crédibilité, comme l'utilité, se gagnent en montrant le travail fourni.
Nous envisageons ensuite des défis OSINT de type CTF et des hackathons ouverts à tous, ainsi que des projets communs avec des laboratoires universitaires, des data scientists et des développeurs spécialisés en traitement automatique du langage.
Nous n'en sommes qu'au début. Nous commençons par rassembler un premier cercle d'experts sur un serveur Discord en cours de création, et par publier régulièrement sur X et LinkedIn les avancées de la plateforme. Nous préférons la démonstration au marketing direct : la crédibilité, comme l'utilité, se gagnent en montrant le travail fourni.
Nous envisageons ensuite des défis OSINT de type CTF et des hackathons ouverts à tous, ainsi que des projets communs avec des laboratoires universitaires, des data scientists et des développeurs spécialisés en traitement automatique du langage.
C.D. : Si un lecteur de cette interview peut t'être utile dans les douze prochains mois, à quoi ressemble cette aide ?
Plusieurs profils de lecteurs peuvent m'être utiles.
Des premiers clients pilotes, dans n'importe lequel des secteurs que nous ciblons : veille, intelligence économique, renseignement régalien, OSINT, fact-checking, communication politique, cybersécurité, collectivités, recherche académique, relations internationales, presse. C'est aujourd'hui le levier le plus direct et le plus rapide à activer pour soutenir le développement du projet.
Nous sommes également à la recherche de partenariats de recherche avec des laboratoires universitaires, sur des problématiques d'intelligence économique ou de renseignement régalien à vocation duale, civile et militaire. Ce type de collaboration permettrait d'objectiver certains de nos choix méthodologiques, tout en œuvrant à la recherche scientifique dans ces domaines via un consortium public-privé.
Enfin, nous restons à l’écoute de tout investisseur intéressé par un projet deep tech à un stade d'amorçage.
Des premiers clients pilotes, dans n'importe lequel des secteurs que nous ciblons : veille, intelligence économique, renseignement régalien, OSINT, fact-checking, communication politique, cybersécurité, collectivités, recherche académique, relations internationales, presse. C'est aujourd'hui le levier le plus direct et le plus rapide à activer pour soutenir le développement du projet.
Nous sommes également à la recherche de partenariats de recherche avec des laboratoires universitaires, sur des problématiques d'intelligence économique ou de renseignement régalien à vocation duale, civile et militaire. Ce type de collaboration permettrait d'objectiver certains de nos choix méthodologiques, tout en œuvrant à la recherche scientifique dans ces domaines via un consortium public-privé.
Enfin, nous restons à l’écoute de tout investisseur intéressé par un projet deep tech à un stade d'amorçage.
A propos de
Martin Galnault est le fondateur de Shiba404, une plateforme française d’analyse documentaire automatisée dédiée aux métiers du renseignement, de l’OSINT et de l’intelligence économique. Issu de l’administration systèmes et passionné par l’ingénierie du renseignement, il défend une approche alliant IA, NLP et logiciel libre.
Son ambition : bâtir une chaîne souveraine européenne capable de transformer de vastes corpus de données en connaissance stratégique exploitable par les analystes comme par les décideurs.
Entretien avec
#OSINT #CompetitiveIntelligence #DigitalSovereignty #DocumentAnalysis #IntelligenceAnalysis #StrategicMonitoring #ArtificialIntelligence #Cybersecurity #NaturalLanguageProcessing #DefenseInnovation
Christophe Deschamps, Intelligence Économique Ph.D , est chercheur et docteur en sciences de l'information et de la communication au CEREGE (Université de Poitiers). Consultant-formateur spécialisé dans la veille stratégique, il explore depuis plus de vingt ans les liens entre technologies, usages et circulation de l'information, tant dans leurs dimensions personnelles que professionnelles.
Depuis 2004, il anime le blog outilsfroids.net, espace d'observation et d'expérimentation autour des technologies de l'information. Il y teste et documente des outils de veille, d'OSINT et de gestion des connaissances, en cherchant à comprendre comment leurs usages transforment nos pratiques quotidiennes. Par cette approche pragmatique et réflexive il souhaite éclairer la manière dont les innovations, depuis le web 2.0 jusqu'aux IA génératives, modifient en profondeur nos façons d'apprendre, de collaborer et de produire du sens.
Publications :
- La boîte à outils de l'intelligence économique. Dunod. 2011
- Organisez vos données personnelles. L'essentiel du Personal Knowledge Management. Eyrolles. 2011
- Le nouveau management de l'information. FYP. 2009
Auteur sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/chdeschamps/
Thèse : "La phase d’analyse dans le cycle de la veille stratégique : conditions d’une mise en œuvre pertinente dans le cadre d’organisations françaises " Lien Thèses.fr
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L'auteur de l'interview a apporté ses conseils à Shiba404 mais n'a d'intérêts financier d'aucune sorte dans celle-ci.