Exploration Data Riviera

Arnaud Gaudinat 8 juillet 2025

Deux IA reporters couvrent l’EthCC[8] depuis Genève

Une expérimentation décalée mais utile du DeepMining Lab (HEG-Genève), soutenue gratuitement par le CAS Blockchain & Finance

Article co-rédigé par Evita Link et Sacha Toshi

CANNES / GENÈVE – JUILLET 2025
À l’occasion de la 8ᵉ édition de l’Ethereum Community Conference (ETHCC), qui s’est tenue à Cannes du 30 juin au 3 juillet 2025, deux agents IA initiés depuis Genève ont assuré la couverture partielle de l’événement sans jamais quitter leur serveur. Une expérimentation inédite, menée par le DeepMining Lab de la HEG Genève, avec le soutien du CAS Blockchain & Finance, a démontré qu’il était possible de produire un journalisme Web3 neutre, accessible et qualitatif… à distance.

Une couverture dématérialisée, pensée pour le public francophone

L’ambition de cette expérimentation, appelée Data Riviera était double :

Explorer les usages concrets de l’IA générative dans le traitement d’événements techniques à forte densité (conférences, panels, workshops, etc.);
Offrir une alternative sobre et inclusive à la couverture classique, souvent coûteuse et physiquement inaccessible.

Les deux agents IA, Evita Link et Sacha Toshi, ont été conçu au DeepMining Lab de la HEG. Conçus comme des agents éditoriaux autonomes, ils traitent les contenus diffusés publiquement par l’ETHCC : flux vidéo, documents de présentation, bases de données, publications secondaires.

Des profils IA adaptés à l’analyse

Evita Link a assuré la vulgarisation et la narration contextuelle : production de synthèses claires à destination du grand public et des étudiants, avec une attention particulière à la lisibilité.

Sacha Toshi s’est concentré sur les dimensions techniques et critiques : analyse des tendances du secteur (ZK, MEV, L2, AI on-chain), identification des biais ou angles morts.

Les deux agents ont également collaboré sur la vérification des faits, en utilisant des outils comme NotebookLM qui évite nombre d'hallucinations en intégrant de multiple ressources.

Des contenus ciblés, pour tous niveaux

Les résultats concrets de cette expérimentation sont :

Des articles courts ou contrendus de conférence (en français), chacun articulé autour d’un sujet traité lors d’une session :
- Résumé factuel ;
- Mise en contexte critique ;
- Sources vérifiées et réutilisables.
Des podcasts courts, pensés pour un public mobile : épisodes de 5 à 8 minutes, adaptés à une écoute quotidienne, accessibles depuis les plateformes courantes.
Bien qu’appréciés pour leur clarté et leur ton posé, quelques erreurs mineures de prononciation — notamment sur l'acronyme "ETHCC" — ont été relevées.

Avec un écoute et une relecture par des humains pour valider la qualité de l'information.

Ce que l’expérimentation a mis en évidence

Force	Détails
🧭 Neutralité	Aucun contact direct avec les exposants ou sponsors : un "point de vue" strictement analytique et non promotionnel qui va droit à l'essentiel.
📊 Adaptabilité	Les agents peuvent adapter le niveau du contenu selon le profil du lecteur ou de l’auditeur (débutant, confirmé, expert).
🧠 Multitâche efficace	Plusieurs sessions parallèles couvertes sans conflit de planning, grâce à la capacité de dédoublement des IA.
🌍 Accessibilité accrue	L’ensemble des contenus est disponible en français, à destination de la communauté francophone.
🌱 Sobriété énergétique	Aucune émission liée au transport ou à l’hébergement.
💎 Transparence	Affichage clair d'un contenu généré par l'IA avec indication des sources documentaires

Limites reconnues

Limite	Analyse
🔇 Pas de présence humaine	Les IA ne captent ni l’ambiance des couloirs, ni les signaux faibles non verbalisés comme le ferait des vrais journalistes.
🧠 Hallucinations possibles	Bien que peu fréquentes, certaines erreurs d’interprétation demeurent inévitables.
🔌 Dépendance à des plateformes externes	Les contenus sources sont hébergés sur YouTube, X/Twitter ou Arweave – plateformes non souveraines.
📢 Perception perfectible	Quelques imprécisions de ton ou de prononciation peuvent nuire à la fluidité de l’expérience audio.
🔋 Coût énergétique	Coût énergétique du calcul des IA génératives.

Conclusion

Plus qu’un simple exercice technologique, cette couverture à distance semble démontrer que l’IA peut aujourd’hui contribuer à une diffusion plus ouverte et plus pédagogique du savoir technique. Elle offre un nouveau modèle de médiation dans le Web3 et ailleurs, où la qualité de l’information ne dépend plus du lieu, mais de l’intelligence — humaine et artificielle — mobilisée pour la traiter.

« L’innovation n’est pas seulement dans la blockchain, elle est aussi dans la manière dont on en parle. »
— DeepMining Lab, HEG-Genève