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La raison d'être

Samuel Azoulay (Brand Strategist) : Pour commencer, en quelques mots : Ask, c'est quoi aujourd’hui ?

David Balagna (Product Lead) : C'est l'assistant conversationnel de Contexte, propulsé par l'IA, destiné aux professionnels des affaires publiques. Il répond à leurs problématiques uniquement à partir de ce que nous produisons : nos contenus journalistiques et des données législatives et parlementaires que nous agrégeons. Un assistant délibérément cadré, des sources maîtrisées et un cadre fiable.

Clovis Picard (Directeur produit et technique) : Et, si je suis un peu taquin, j’ajouterais que c'est surtout le premier projet IA de Contexte. Un pilote, au sens propre. Il nous permet de poser les briques essentielles de l'infrastructure sur laquelle on pourra ensuite enrichir toute l'expérience de nos abonnés, mais aussi de nos journalistes. Et il nous permet non seulement d’apprendre à maîtriser cette technologie, mais aussi à comprendre comment nos abonnés ont envie de s'en saisir.

D'où est venue l'idée ? Est-ce que vous pouvez me raconter la genèse de l’outil ?

Clovis : Fin 2023, début 2024, au sein de l’équipe tech, on voyait apparaître un peu partout des RAG, des systèmes encore rudimentaires qui posent une brique de recherche au-dessus d'un modèle de langage, les fameux LLM, à l’origine du succès des IA conversationnelles. Avant de répondre à une requête, le RAG va chercher dans une base documentaire les documents pertinents, qu'il transmet au modèle pour qu'il réponde de manière plus pertinente, avec ce contexte en tête.

Ça fait quinze ans que je travaille dans l'innovation, j'ai vu passer beaucoup de vagues censées tout changer. Donc, au départ, le mot d’ordre était « prudence ». Mais en creusant, en jouant avec la techno, j'ai eu la conviction que non, ce n'était pas qu'un effet de mode. Et que ça touchait à une matière essentielle pour nous : le texte. On n'avait pas encore d'opportunité produit claire, mais l'idée était là. On s’est clairement dit qu’il se passait quelque chose et qu’il ne fallait pas rater le train. Émilien Grillot, qui travaillait alors chez nous en tant que développeur et avait un master en data science et IA, faisait déjà beaucoup de veille sur le sujet. J'ai négocié un peu de temps sur un cycle de développement produit pour lancer un « proof of concept » (POC) très simple : on a pitché le projet – nom de code « Gato » – en mars 2024. Et Émilien a fait vivre ce fil rouge pendant des mois.

Comment est-on alors passé d'un POC rudimentaire à un outil aujourd’hui en ligne sur notre plateforme ?

David : Ask est né comme un pari technique que l’on a cherché à transformer en opportunité produit. Mais, au départ, il n’y avait pas de roadmap produit, pas de pression commerciale, rien. Tout l'enjeu a surtout été d'en faire une fonctionnalité réellement utile, pas forcément parfaite, et un projet pilote, la première pierre d'une vision plus large de ce que Contexte pourrait devenir dans les années à venir. Il est également important de souligner que nous sommes une entreprise de média B2B, avec un revenu moyen par utilisateur (ARPU) élevé. C’est ce qui nous a permis de miser sur cette version bêta, puis d’envisager de commercialiser et rentabiliser plus facilement un tel produit.

Clovis : Il y a aussi eu un test public avec une dizaine d'utilisateurs, en 2025, qui nous a donné des insights précieux. Au début, on n'avait relié que la base éditoriale. Mais les utilisateurs ont tout de suite dit : « Non, nous, on veut accéder à toutes les données Contexte, avec les données législatives. » Ça a beaucoup orienté la suite. Et ça coïncidait avec le moment où je reprenais la direction produit, où on voyait des confrères comme Politico se mobiliser sur le sujet… On avait un POC qui marchait : il fallait le sortir.

David : Le vrai momentum, c'est fin 2025. On avait une version alpha qui montrait beaucoup de potentiel, mais aussi des limites. Et, grâce à ce pilote, on était déjà nourri de retours internes : la rédaction l'a pris en main, avec enthousiasme, mais aussi de la critique et du challenge. À partir de là, l'enjeu est devenu : comment on passe d'un test interne à un produit ? Et c'est d'abord un travail de convictions, pour s'en forger, puis les partager.

Ce qui a aussi nourri notre conviction, c'est de regarder ce que faisaient déjà nos abonnés. Audrey Williamson, notre responsable de la recherche utilisateur, a mené une étude. Il en est notamment ressorti qu’ils utilisaient déjà massivement des LLM génériques (ChatGPT, Gemini, Claude…), y compris à partir de contenus Contexte. Un gros utilisateur de ChatGPT sur les dossiers législatifs qu'il suit avait même un réflexe parlant : revenir sur Contexte pour vérifier la véracité de ce que l'outil lui donnait. La valeur existait donc déjà… mais ailleurs. Tout l'enjeu, c'était de la rapatrier chez nous, dans une expérience qu'on maîtrise.

L'analyse des requêtes du test public a aussi fait émerger des cas d'usage récurrents. Le premier, qu'on appelle le « point d'étape » : sur un dossier qui dure, le besoin de sortir du flux quotidien pour se demander « où en est-on ? ». Par exemple : « Où en est le projet de loi de privatisation d'EDF ? » C'est une question très naturelle, et c'est typiquement là qu'Ask se révèle très utile pour nos abonnés.

Le pari du « fait maison »

J’imagine que tous ces signaux et toutes ces données qualitatives ont aidé à faire de Ask une priorité. Mais je crois savoir qu’au commencement, il y avait quand même quelques réticences internes. Qu'est-ce qui a permis de les lever ? Et est-ce qu’il en reste ?

Clovis : Honnêtement, je ne crois pas qu'elles soient toutes levées, et c'est sain. Il y a d'abord un point culturel : Ask va à rebours d'une approche produit classique. D'habitude, on identifie un cas d'usage et on cherche la meilleure réponse possible. Là, c'est une interface ouverte, un champ de texte où l'utilisateur peut demander n'importe quoi, et sur lequel on n'a pas un contrôle à 100 % de ce qui sort. Dans une maison à forte culture produit et à forte exigence journalistique – fiabilité, contrôle du contenu –, c'est un vrai défi. Il y avait aussi les enjeux sociétaux et écologiques associés aux LLM. Il y a deux ans, sortir un tel outil n'avait rien d'une évidence partagée. Aujourd'hui, ça l'est davantage, quasiment tout le monde utilise des chatbots IA au quotidien.

David : Ce qui a fait bouger les lignes, je crois que c’est surtout d’avoir parlé aux utilisateurs. De constater que Ask est profondément complémentaire, et que rien ne remplacera la valeur d'un contenu comme notre Briefing envoyé à 8 h du matin, certifié par une exigence journalistique, qui donne l'essentiel à savoir sur son secteur à un instant T. Ça, c'est notre premier produit phare. Ask, c'est un outil pour faire tout le reste à partir de nos contenus, et même les enrichir.

Dans cette logique, au-delà du choix stratégique de partir de nos contenus, le parti pris fort est, il me semble, d’avoir fait le choix de bâtir Ask nous-mêmes. Pourquoi c’était crucial ?

Clovis : Parce que c'est une techno qui évolue à une vitesse folle, sur laquelle tu n'as aucune certitude d'usage. Si tu n'acquiers pas la connaissance en interne pour la faire évoluer, l'adapter, réutiliser ailleurs ce que tu as intégré, tu n'as rien construit. Tu as fait un coup marketing, mais stratégiquement ça ne t'a servi à rien : au moindre nouveau besoin, tu repars de zéro ou tu dépends entièrement d'un prestataire. À l'époque, on voyait d'autres médias tout externaliser. Pour nous, internaliser était presque une évidence. Et aujourd'hui, heureusement qu'on a fait ce choix. Ce qui nous apporte le plus, c'est la connaissance des technos, la maîtrise de l'infrastructure, et la capacité à la faire évoluer de manière itérative.

David : Il y a deux dimensions que j'adore dans ce choix. La première est humaine : faire monter en compétence nos équipes produit, design et tech. Pour vraiment maîtriser une techno, il faut mettre les mains dans le cambouis, entrer dans ses complexités. C'est une compétence qu'on n'a externalisée que partiellement, avec deux ingénieurs freelance experts à des moments clés, et qui fait qu'aujourd'hui l'équipe en place est capable de voir plus loin.

La seconde, c'est la confiance. Maîtriser notre infrastructure – pas les modèles, on y reviendra –, c'est ce qui nous a permis de gagner en confiance, collectivement. C'est ça qui nous permet de limiter très précisément Ask : lui dire de rester dans son couloir, de ne pas répondre à une question hors périmètre, de ne pas donner d'opinion, d'être honnête quand il n'a pas la source. Et c'est ça qui nous a donné une vraie capacité à évaluer les réponses. On a aussi embarqué un journaliste de la rédaction, Guénaël Pépin, dans la méthodo. Il a évalué un jeu de questions clés avec un œil de journaliste, strict et exigeant, et on a transformé ses retours en un évaluateur automatisé, ce qu'on appelle un « LLM as a judge », qui nous permet de mesurer la qualité des réponses à grande échelle.

Vous évoquez le fait de maîtriser notre infrastructure. Sans entrer dans des détails trop techniques, qui feront l’objet d’un billet de blog de l’un de nos développeurs, sur quoi Ask s’appuie, et qu'est-ce qui est vraiment « à nous » ?

Clovis : Soyons d’emblée transparents : on n'a pas entraîné de modèle. Les meilleurs modèles de langage du marché ne sont pas open source et, de toute façon, ce n'est pas là qu'est la valeur. On utilise des modèles existants, via des API. Ce qu'on a construit autour, en revanche, est entièrement à nous : toute l'infrastructure et le workflow. Concrètement, quand tu poses une question, elle n'est pas simplement « envoyée » à un modèle. Un premier traitement qualifie la nature de la question, ce qui déclenche un parcours spécifique, va chercher les bonnes informations dans nos sources, et construit la réponse. Il y a toute une complexité architecturale cachée derrière une interface qui paraît simple, et c'est ça qu'on développe nous-mêmes. La boîte à outils qu'on utilise pour ça est open source, et on est agnostiques au modèle, ce qui nous laisse tester et arbitrer librement.

David : C'est exactement le point. Être agnostique au modèle, c'est pouvoir jouer. Aujourd'hui, en production, on s'appuie principalement sur un modèle de Gemini et un modèle de Mistral, et on teste d'autres modèles, dont Claude. Mais la valeur, et la différenciation, c'est la verticalisation sur les affaires publiques et tout ce qu'on a bâti autour. Yann Beauxis, le développeur qui a porté une grande partie de ces choix techniques et de design, y reviendra dans un billet spécifique prochainement.

Comme on maîtrise la techno quasiment de A à Z, j’imagine qu’il est également plus « facile » de maîtriser les risques inhérents aux assistants IA. Quels garde-fous avez-vous mis en place pour les limiter ?

David : Il faut distinguer plusieurs sujets. Sur la fiabilité : on ne peut pas supprimer tout risque d'hallucination, mais on le minimise énormément. Et surtout, quand les sources ne sont pas là, on l'assume et on encourage même Ask à dire qu'il ne sait pas plutôt que de surinterpréter. C'est aussi une manière de gagner la confiance des utilisateurs : être transparent sur les limites d'un produit qui reste en bêta. 

Sur l'usage, on a des garde-fous techniques contre les abus. Enfin, sur la confidentialité, c’est un sujet qui est arrivé un peu tard dans la roadmap, mais qu'on a décidé d'attaquer frontalement, avec nos avocats. On a posé une première brique : l'utilisateur donne clairement son consentement avant d'utiliser Ask. Et, parce qu'on est une entreprise journalistique, on garantit l'étanchéité. Un journaliste ne peut évidemment pas aller consulter l'historique de requêtes d'un utilisateur. On ira beaucoup plus loin – chiffrement, anonymisation – une fois sortis de la bêta.

Une aventure collective… qui se poursuit !

Au-delà des ressources externes mobilisées ponctuellement, comme les avocats, vous avez évoqué le travail de Yann, l’un de nos développeurs, ou encore l’intégration de Guénaël, un journaliste de la rédaction, dans l’équipe projet. Mais aujourd’hui, concrètement, qui constitue l'équipe derrière Ask ?

David : Une équipe autonome, organisée en squad, comme tout notre développement produit : un lead tech (Yann), un lead produit (moi-même), un lead design (Melina Zerbib), et des ressources dév. autour. Elle a beaucoup évolué, parfois très resserrée, parfois élargie. Comme je le disais plus tôt, on est également allés chercher en externe deux ingénieurs freelance, qui avaient déjà l'expérience de ce type de projets et qui nous ont aidés à passer d'un prototype à un outil en production. Ils ont été intégrés comme des membres de l'équipe, présents aux lancements de cycles, dans tous les rituels... Autour de cette initiative se sont greffées d'autres expertises : Naïma Mauchauffée, côté product marketing, qui a pris le relais sur la structuration de la stratégie go-to-market ; Guénaël, côté rédaction, référent clé, qui consacre désormais une partie de son temps aux grandes initiatives produit et workflow IA de la rédaction ; et Clovis, en transverse, qui a porté le projet au niveau du comité de direction de Contexte. Le tout sans jamais mobiliser 100 % de l'équipe tech-produit. Ask a avancé en parallèle d'autres initiatives, car ça reste un pari avec un « appétit » limité.

Pensez-vous que l’on va continuer à dépendre partiellement de ressources externes, humaines et techniques ?

Clovis : Prendre un ou deux freelances qui travaillent au quotidien avec l'équipe, sur notre code base, ce n'est pas la même chose que confier un projet à une équipe externe. L’un des deux ingénieurs est venu nous apporter des compétences qu'on n'avait pas, en intégrant l'équipe. Sa collaboration s'arrête fin juin 2026, et notre objectif d'ici là est limpide : le jour où il s'arrête, on a repris la maîtrise complète de tout ce qu'il a fait. Toutes les lignes de code sont chez nous. Ça ne veut pas dire qu'on ne fera plus jamais appel à des compétences externes, mais on reste en maîtrise totale de la connaissance et du code en interne. 

On nous parle aussi souvent de souveraineté. C'est un sujet important, mais ce n'est pas notre focus prioritaire. Et, en l'état, on n'est pas souverain, puisqu'on passe par des API hébergées aux États-Unis. Notre philosophie c’est, dans un premier temps, la maîtrise de la technologie.

David : Il y a une vraie culture du “build” chez Contexte, et de la maîtrise. Pas par dogme, mais parce que c'est ça qui nous rend autonomes pour la suite et qui consolide notre indépendance. Echo, notre outil d’édition collaborative sur mesure pour nos journalistes, en est un autre exemple significatif. 

Justement, pour évoquer la suite et clôturer cet entretien : qu'est-ce qui reste à améliorer à court terme ? C'est quoi la vision de moyen/long terme pour Ask ?

David : À court terme, consolider la sortie du statut bêta d’ici à la fin de l’année 2026, avec des chantiers techniques, d'expérience, et d'ajout de sources. On ne couvre pas encore 100 % de notre périmètre, notamment Bruxelles, qui représente une grande partie de notre marché. 

Et puis se poser la vraie question de tout lancement : c'est quoi le critère de succès ? La tentation, c'est de ne regarder que les volumes. La semaine du lancement, on a eu plus de 1 400 messages, ce qui est beaucoup à notre échelle, en B2B, sur une cible réduite. Mais ce qu'on cherche à prouver, c'est la récurrence. Une cohorte d'utilisateurs qui revient naturellement, avec des cas d'usage récurrents. C'est ça qu'on observe pour orienter la suite. On voit d'ailleurs déjà se dessiner des usages plus « agentiques », autour de tâches et d’actions récurrentes, beaucoup plus transverses, pas seulement sur le contenu (création d’alertes mots-clés, de rappels, etc.). C'est, au fond, un laboratoire à ciel ouvert pour apprendre comment notre produit va évoluer.

Clovis : La vision, je la résumerais en quelques mots : que Ask devienne un point d'entrée unique vers une expérience transverse de Contexte. Qu’un abonné puisse tout faire depuis l'interface, consulter et synthétiser du contenu, mais aussi agir : configurer son compte, créer des alertes mots-clés, faire des suivis législatifs avancés. Et là où on créera demain le plus de valeur, c'est sur la donnée. Face à un LLM généraliste qui pioche dans la donnée brute du web, nous apportons une structure pensée, très métier, qu'on est capables de transmettre au modèle, notamment sur la donnée législative française et européenne. Croisée avec notre connaissance éditoriale, ça peut faire de Ask l'outil de référence pour explorer la donnée politique.

David : Au fond, c'est une vraie brique d'intelligence politique. L'intuition de nos abonnés, depuis le début, c'est de faire le lien entre la donnée publique qu'ils consultent et le contenu journalistique. Ask est extrêmement fort pour ça.

Clovis : Je terminerai en disant qu’il faut être lucide. Peut-être qu'on découvrira que ce n'est pas la bonne interface, pas la bonne voie. Finalement, on ne sait pas.

David : Mais il fallait, quoi qu'il arrive, en passer par là pour le savoir.

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Visuels : Adèle Orain, directrice artistique chez Contexte.