Tout récemment, une amie que l’on nommera au hasard Pauline (de son vrai prénom, donc je ne sais pas si c’est encore du hasard finalement) me parlait de tous les contenus qu’elle avait déjà créés. Des présentations, des articles, des supports, des idées posées un peu partout. Bref, une belle matière. Le genre de matière qui représente des dizaines d’heures de réflexion, d’écriture, de transmission. Mais une fois que tout ça existe, une question se pose : comment mieux s’en servir ?

On peut évidemment ouvrir les documents un par un, chercher dans son Drive ce document d’il y a 3 ans (bordel, il est où déjà ?!), relire des slides, copier-coller des morceaux. Ça marche. Mais ce n’est pas très fluide, et ce n’est pas là où je pense que nous avons, en tant qu’humains, la plus grande valeur ajoutée.

C’est pendant cette recherche que je suis tombé sur NotebookLM, l’outil de Google qui permet d’ajouter ses propres sources puis de discuter avec elles. Et j’ai trouvé ça super intéressant, parce que ce n’est pas juste “encore un chat IA”. Son intérêt principal, c’est justement de se concentrer sur les documents qu’on lui donne. Ici, on améliore le chat IA.

En simplifié, c’est un peu comme avoir un petit RAG, mais sans la partie technique, sans serveur, sans base vectorielle, sans tuyaux à assembler. C’est à dire, en réellement simplifié, c’est une façon de spécialiser un modèle d’IA avec nos sources. Cela nous permet ensuite de les interroger, apprendre avec, générer des contenus à partir d’elles.

Et oui, encore un outil Google. Je n’ai vraiment rien à vendre pour eux, promis :)

Un notebook avec vos documents dedans

Le principe est simple : dans NotebookLM, on crée quelque chose qui s’appelle un Notebook puis on lui donne des sources. Ça peut être des PDF, des pages web, des documents, du texte copié-collé, des fichiers Markdown, des vidéos YouTube, des fichiers audio, un mélange de tout ça. On peut le voir comme un “projet”.

À partir de là, on peut discuter avec ce que l’on a mis dans le notebook. Par exemple : “aide-moi à comprendre ce concept”, “prépare-moi une série de questions pour réviser”, “trouves moi les exemples à propos de machin”, “listes moi les 10 points clés”, etc.

La différence importante, c’est que NotebookLM cite les sources utilisées dans ses réponses - on peut retourner dans la matière première. On ne reçoit pas seulement une réponse généraliste : la réponse est davantage basée sur nos sources que sur l’immensité des connaissances que le modèle a ingéré lors de son entraînement.

Ça ne veut pas dire qu’il faut tout croire les yeux fermés. Ça reste un LLM, donc il peut mal synthétiser, oublier un morceau, trop généraliser, ou donner une réponse “sûr de lui” qui est complètement à côté de la plaque. Par contre, le fait d’avoir les citations aide à garder un lien avec les documents qui peuvent être garant d’une “vérité”. Et pour apprendre, c’est précieux.

Un point très important vu qu’on parle d’ajouter des sources : nos données restent privées, les sources ajoutées ne sont pas utilisées par Google.

Le Studio pour transformer la matière

L’autre partie intéressante, c’est le Studio. Une fois les sources ajoutées, NotebookLM ne sert pas seulement à discuter. Il peut aussi générer d’autres formats à partir du contenu.

On peut demander des résumés, des cartes mentales, des quiz, des flashcards, des synthèses audio ou vidéo, etc. Je ne vais pas faire le catalogue complet. Ce qui compte, c’est l’idée : on peut prendre une matière existante et la faire changer de forme.

Et ça, je trouve que c’est un usage intéressant de l’IA. On passe de “écris-moi un truc à partir de rien” à “voici mes documents, aide-moi à mieux les exploiter”. On part de quelque chose qui a déjà de la valeur, puis on demande à l’outil de nous aider à le parcourir, le reformuler ou le rendre plus accessible.

C’est pour ça que la situation de Pauline m’a autant parlé. Quand on a déjà produit beaucoup de contenu, le problème n’est pas toujours de créer encore plus. Parfois, le problème est aussi de réactiver ce qu’on a déjà : retrouver des liens, faire ressortir une structure, extraire des morceaux pour ensuite fabriquer un nouveau support.

Bon, comme je le disais juste au-dessus, il faut garder un peu de recul. Toujours. Une carte mentale générée automatiquement n’est pas forcément la meilleure carte possible. Un quiz peut poser des questions trop faciles ou bizarres. Mais ce sera probablement un bon premier jet, une bonne base de départ.

L’apprentissage et la recherche, ses points forts ?

Là où NotebookLM m’intéresse fortement, c’est sur l'apprentissage. On peut créer un notebook, y ajouter plusieurs sources qui gravitent autour d’un même thème, puis l’utiliser comme un espace de discussion. Ce n’est pas seulement lire un document ou regarder une vidéo. C’est interagir avec : “explique-moi cette notion autrement”, “fais-moi un quizz”, “comment est-ce que je peux mettre en place truc dans cette situation ?”.

Je commence à le présenter à ma compagne, qui est en formation pour enseigner le Pilates. À côté de la pratique, elle a également beaucoup de matière dans des documents PDFs (postures, exercices, anatomie, …). Typiquement, c’est le genre de contexte où NotebookLM me semble être un bon compagnon.

Elle pourrait y mettre ses cours puis créer des flashcards, discuter quand quelque chose n’est pas clair, peut-être même avoir des idées pour créer des séances de Pilates. Je trouve que ça change notre rapport avec les documents et médias, surtout quand il y en a beaucoup ou qu’ils sont très gros : on joue avec.

Dans l’article précédent, je parlais de l'utilisation de Gemini pour résumer des vidéos YouTube et faire de la veille. L’idée était déjà de ne pas subir entièrement un contenu linéaire. NotebookLM pousse cette logique un cran plus loin.

Et si je fais le lien avec la dictée vocale, j’imagine un autre usage intéressant : enregistrer une réunion, une discussion, une réflexion orale, puis utiliser la transcription comme source. On peut ensuite demander un résumé, poser des questions, ou toute autre demande.

Bref

NotebookLM me plaît parce qu’il part d’un besoin assez simple : j’ai déjà des sources, maintenant j’aimerais mieux interagir avec elles. Je crois que ça peut changer notre façon d'apprendre et de réactiver nos propres contenus. On commence à voir nos contenus comme de la matière vivante.

Un mélange de PDFs statiques et de vidéos peut devenir un espace de révision et de questionnement. Je peux multiplier les sources, les points de vue, les auteurs autour d’un sujet. Je peux me replonger dans mes écrits.

Et finalement, ce que j’aime bien, c’est que dans ces usages, on utilise l’IA comme assistant pour mieux naviguer dans cette masse d’information - on ne lui demande pas de penser à notre place.