L’utilisation de l’IA s’enracine de plus en plus dans le monde de l’édition. De quelle manière une rédaction se met-elle aujourd’hui au travail avec l’IA ? Et quels sont les pièges qui la guettent au détour du chemin ? Voici un aperçu basé sur une poignée d’exemples concrets.
« En tant que journaliste, peut-être ne sera-t-on pas remplacé par l’IA, mais par un journaliste qui sait comment utiliser l’IA. » C’est avec cette conclusion que Martin Schori, rédacteur en chef adjoint du plus grand journal suédois, Aftonbladet, a récemment résumé l’essor croissant de l’IA dans le monde rédactionnel. Dans une course effrénée à l’efficacité et aux contenus digestibles, les journalistes et les éditeurs semblent en tout cas avoir de plus en plus de mal aujourd’hui à se priver de l’utilisation de l’IA. En cette année 2024, l’IA est utilisée par de nombreux journalistes comme outil auxiliaire et, dans certains cas, comme source primaire. Cependant, « il ne faut peut-être pas uniquement le faire parce que c’est possible », dixit Schori, qui par la même occasion évoque le possible revers de la médaille.
En gros, l’IA est aujourd’hui exploitée par les éditeurs de cinq manières différentes. L’application la plus connue de l’IA est sans doute la création de contenu, l’IA aidant à générer automatiquement des articles, des résumés ou des rapports. Deuxièmement, il est fait appel à l’IA dans le cadre de l’optimisation de contenu, les outils d’IA pouvant aider à améliorer les contenus pour les moteurs de recherche, ou encore le contenu pouvant être adapté en fonction du comportement et des préférences de l’utilisateur. Dans le cadre de l’assistance rédactionnelle, les outils d’IA sont mis à profit pour vérifier l’orthographe et la grammaire ou pour détecter le plagiat dans les articles soumis. Autre application populaire : la distribution de contenu, des outils d’IA aidant à prédire les performances de contenu et à optimiser les stratégies de distribution. Enfin, l’IA peut également soutenir les éditeurs dans l’optimisation du placement publicitaire afin de maximiser les revenus. En d’autres termes : dans la monétisation. Il existe donc toute une panoplie de possibilités et de fonctions, même si – en gardant Schori à l’esprit – celles-ci doivent être examinées d’un œil critique.
Élément essentiel
Il est vrai que même les plus farouches opposants à l’IA peuvent aujourd’hui difficilement nier qu’on arrive à accomplir certaines tâches journalistiques de manière (plus) efficace avec et par l’IA. Cependant, là où, à l’origine, l’IA était encore considérée comme un simple complément à l’input humain, son rôle, dans le journalisme aussi, passe de plus en plus explicitement du statut de super-remplaçant à celui de joueur de base à part entière.
Dans un récent rapport, auquel il a été fait référence dans The Associated Press, le Reuters Institute for the Study of Journalism de l’Université d’Oxford a en tout cas constaté que les technologies d’IA sont devenues la norme pour les grands éditeurs nationaux et internationaux. « L’IA ne peut plus être considérée comme une technologie de ‘prochaine génération’, mais devient rapidement un élément essentiel d’une opération d’information moderne à tous les niveaux – de la collecte et de la production de l’information à la distribution », indiquent les auteurs d’Oxford.
L’Aftonbladet susmentionné approuvera en tout cas sans réserve la citation ci-dessus. L’an dernier, le quotidien a ainsi constaté que les résumés d’articles générés par l’IA augmentent le temps de lecture. Il est quelque peu surprenant de constater que ses lecteurs ont passé plus de temps à lire les articles avec résumé que sans. Une explication possible ? Comme ils ont pu se faire une idée plus générale d’un article à l’avance, les lecteurs semblent avoir été plus enclins à lire le texte dans son intégralité. Grâce à l’IA.
C’est frappant, même si cela ne signifie pas (encore) pour autant la fin de l’apport rédactionnel humain. Dans Presse Gazette, Schori a en effet indiqué que des erreurs se glissaient aussi dans les résumés générés par l’IA et que l’étape de vérification humaine est et reste cruciale pour le moment. C’est précisément pour cette raison que de nombreuses rédactions planchent actuellement avec fébrilité sur l’élaboration d’une charte définissant ce qui est acceptable et ce qui ne l’est pas…
Apprentissage automatique
L’employeur de Schori est à la pointe de l’expérimentation des outils d’IA depuis quelque temps déjà. Un chatbot du premier roi suédois à l’occasion du 500e anniversaire du pays, des récits d’information rappés par un service d’IA ou l’utilisation de l’IA pour analyser les vidéos du canal de propagande officiel du parti d’extrême droite Les Démocrates de Suède : Aftonbladet est clairement friand d’exploits et explore impertinemment les limites des outils d’IA et du journalisme. En outre, le quotidien suédois ne semble pas prêt à s’arrêter en si bon chemin. Il projette ainsi d’utiliser l’IA générative pour développer un outil de synthèse vocale.
Un tel outil de synthèse vocale s’inscrit dans ce que l’on appelle l’apprentissage automatique, ou ‘machine learning’, qui fait partie de l’IA et qui ouvre un tas de portes aux éditeurs d’aujourd’hui. À l’image d’un tas d’autres acteurs majeurs, le groupe média international Schibsted en est fan et explore depuis quelques années les possibilités de l’outil sophistiqué d’auto-apprentissage. Un exemple ? L’utilisation de la vision par ordinateur pour déterminer la catégorie à laquelle doivent appartenir les annonces sur leurs places de marché. Ou, concrètement : lorsqu’un utilisateur télécharge une photo d’une chaise, un outil d’IA indique que l’annonce appartient à la catégorie des meubles et doit être taguée avec le mot ‘chaise’. Conséquence : l’insertion publicitaire gagne en souplesse pour l’utilisateur et améliore aussi la qualité objective du service parce que plus d’annonces sont affectées à la catégorie appropriée. Ou encore, que dire de l’utilisation de la vision par ordinateur pour identifier et intercepter des images sexuellement explicites ou d’autres comportements malveillants ou frauduleux ? Seuls les adversaires les plus farouches de l’IA s’y opposeront.
Outre le screening de contenus, l’IA fournit aussi déjà aujourd’hui des informations rédactionnelles sur le public. Ainsi, le journal norvégien Bergens Tidende (BT) se sert de la vision par ordinateur pour vérifier quelles personnes sont représentées sur son site, ce qui permet d’obtenir des informations utiles. En estimant l’âge et le sexe des visages utilisés dans les images d’un article, l’application permet de comprendre comment la couverture de l’actualité par le journal se rapporte à la démographie de son public.
Service sur mesure
Avec les exemples ci-dessus à l’esprit, l’IA ne semble pas seulement être l’avenir, elle parvient aussi à elle seule à le prédire. En estimant le nombre de magazines qu’un commerce particulier vendra au cours d’une semaine donnée, l’apprentissage automatique aide à faire des projections précises sur le nombre d’exemplaires à imprimer ou à distribuer auprès de points de vente spécifiques afin d’éviter les ruptures de stock et de lutter contre le gaspillage.
Un service personnalisé, donc, qui, grâce à l’IA, permet en outre d’emprunter la route la plus efficace, s’avère-t-il. La société Distribution Innovation se sert par exemple de l’IA pour optimiser l’itinéraire de livraison des colis et magazines. C’est pratique pour les voitures et les camions, car l’itinéraire optimal minimise la consommation de carburant et réduit les émissions de CO₂.
Si, dans le cadre de l’utilisation de l’IA dans le monde de l’édition, on se tourne souvent sur-le-champ vers des générateurs de texte comme ChatGPT, l’IA s’y connaît aussi en mise en forme d’images – pensez à des programmes comme Dall-E et Midjourney. Ainsi, le programme d’intelligence artificielle Dall-E est capable de créer des images sur la base de descriptions textuelles. Les possibilités semblent illimitées, car DALL-E peut tout aussi bien sortir de son chapeau des images d’objets réels que d’objets qui en réalité n’existent pas. La même chose vaut pour Midjourney, qui transforme des descriptions textuelles en images uniques de haute qualité.
Artificialité
Les applications de l’IA rédactionnelle sont donc légion, tant sur le plan administratif qu’en matière de création de mots et d’images. S’en suit-il toutefois que le résultat est toujours souhaitable et préférable à l’alternative humaine ? Comme indiqué précédemment, les résumés générés par l’IA aujourd’hui ne sont pas (encore) exempts d’erreurs. Un autre point de critique, valable tant pour ChatGPT que pour ces programmes d’imagerie, est le degré d’artificialité. Car si ces créateurs d’images numériques parviennent à s’approcher au plus près de la réalité, le résultat final reste souvent très artificiel et kitsch.
Malgré les nombreux résultats et performances positifs, bon nombre d’experts considèrent dès lors toujours le phénomène de l’IA avec une certaine réserve. Par le passé, la linguiste américaine Emily Bender a mis en garde à plusieurs reprises contre les inconvénients de l’IA, car selon elle les modèles comme ChatGPT renforcent les préjugés existants et les idées reçues dans les textes parce qu’ils sont entraînés sur d’énormes volumes de texte pouvant contenir ce type d’a priori. À l’image de beaucoup d’autres gens, d’autres experts, comme la chercheuse Timnit Gebru (« risque de désinformation ») et la savante Kate Crawford (« risque de manipulation et de propagande ») sont eux aussi sceptiques sur l’utilisation de l’IA.
Dans la foulée, les inquiétudes concernant l’authenticité et les droits d’auteur se font également plus vives. Pour dire les choses simplement, l’IA peut imiter l’activité (créative) humaine parce qu’elle a absorbé de gigantesques volumes de texte, provenant généralement d’Internet. Le Washington Post a commencé l’an dernier à analyser des ensembles de données pour révéler quels types de sites Web propriétaires, personnels et souvent offensants sont utilisés dans les données d’entraînement de l’IA. Le journal a entre autres découvert qu’aujourd’hui les artistes ne reçoivent toujours pas de compensation ou de crédit lorsque leur travail est repris dans les données d’entraînement de l’IA. Des plaintes pour violation du droit d’auteur à l’encontre de générateurs de texte à partir d’images, tels que Stable Diffusion, Midjourney et DeviantArt, sont en tout cas toujours en cours et pourraient bien faire école en cas de verdict favorable.
Utilisation responsable
Alors, ne reste-t-il plus qu’à retourner à un journalisme traditionnel et régulier ? Faut-il jeter l’enfant IA avec l’eau du bain ? Le dernier mot est loin d’être dit à ce sujet, même si les plus fervents partisans de l’IA conviendront qu’une approche responsable de l’IA est une condition de base pour son utilisation éventuelle. Pour conclure, voici donc trois conseils pour bien gérer et canaliser l’utilisation de l’IA.
| – Enrichissez votre équipe en multipliant les points de vue. En effet, plus il y a d’yeux, plus il y a de possibilités d’identifier les risques. – Discutez des objectifs pour lesquels vos systèmes ont été optimisés et établissez si les bonnes données d’entraînement ont été choisies pour les atteindre. Dans ce cadre, il est indispensable de se demander si des structures du passé ont été intégrées aux données utilisées et d’évaluer si les solutions d’IA doivent et peuvent renforcer ces structures. – Embrassez l’itération. En d’autres termes : répétez, repensez et développez davantage les systèmes et les processus. Car si l’utilisation généralisée de l’IA générative n’est sans doute pas encore pour demain, son introduction et implémentation progressive dans les rédactions semblent de plus en plus probables. |
