L’intelligence artificielle à la rescousse du journalisme

Il faut profiter des avantages que peut procurer l’Intelligence artificielle (IA) dans une salle de rédaction et penser à un nouveau modèle d’affaires. shutterstock

L’intelligence artificielle à la rescousse du journalisme

Patrick White, Université du Québec à Montréal (UQAM)

Nous sommes à un carrefour. Un carrefour qui va déterminer grandement l’avenir du journalisme. La pandémie de Covid-19 a entraîné une crise sans précédent qui pourrait décimer certains médias, ici au Québec, mais aussi ailleurs au Canada, aux États-Unis et dans le monde.

Une piste de solution est proposée : celle de l’Intelligence artificielle (IA). L’IA fait référence « aux machines intelligentes qui apprennent d’expérience et effectuent des tâches comme les humains », selon Francesco Marconi, professeur de journalisme à l’Université Columbia, à New York, et qui vient de lancer un ouvrage de référence sur le sujet : Newsmakers, Artificial Intelligence and the Future of Journalism.

Francesco Marconi n’est pas le dernier venu. Il a dirigé les « Media Lab » du Wall Street Journal et de l’Associated Press (AP), une des plus grandes agences de presse au monde.

Sa théorie est limpide et sans appel : le monde journalistique évolue moins vite que les nouvelles technologies. Il faut ainsi profiter des avantages que peut procurer l’IA dans une salle de rédaction et penser à un nouveau modèle d’affaires.

Pour Marconi, nous sommes train de manquer le bateau et l’IA doit être au cœur de ce futur modèle d’affaires. En tant que professeur de journalisme à l’UQAM, qui suit de très près l’évolution de la profession depuis 1990 (CTV News, Reuters, Presse Canadienne, Journal de Québec, Canoe.ca et Huffington Post), je suis assez d’accord avec lui. Au Québec, La Presse canadienne (PC) est, par exemple, un des rares médias à utiliser l’IA pour faciliter la traduction de dépêches.

Le monde journalistique évolue moins vite que les nouvelles technologies, estime Francesco Marconi, auteur du livre Newsmakers, Artificial Intelligence and the Future of Journalism..

L’IA ne remplace pas les journalistes

Et l’intelligence artificielle n’est pas là pour remplacer les journalistes ou supprimer des emplois. Marconi estime que 8 à 12 % des tâches actuelles des reporters seront assumés par des machines, ce qui au contraire va recentrer le travail des éditeurs et journalistes vers le contenu à valeur ajoutée : longs formats, grandes entrevues, analyses, journalisme de données, journalisme d’enquête.

En ce moment, les robots issus de l’IA effectuent des tâches de base comme écrire des textes de deux à six paragraphes sur les résultats sportifs, les résultats trimestriels d’entreprises, résultats électoraux ou olympiques. Le résultat est convaincant mais montre bien aussi les limites de l’IA. On aura toujours besoin d’un journaliste pour bonifier un article de quatre paragraphes sur les résultats financiers de Bombardier, par exemple.


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L’analyse de grandes bases de données par les robots de l’IA permet aussi aux journalistes de l’agence de presse Bloomberg de recevoir une alerte dès qu’une tendance ou une anomalie émergent des mégadonnées.

Pour Marconi, l’IA peut permettre également aux journalistes d’épargner beaucoup de temps grâce à la transcription d’entrevues audio et vidéo. Même chose pour les grands reportages sur la pollution ou la violence, qui s’appuient sur de vastes bases de données. Les machines peuvent faire l’analyse des données complexes en un rien de temps.

Par la suite, le journaliste fait son travail essentiel de vérification des faits, d’analyse, de mise en contexte et de collecte d’informations. L’IA peut difficilement remplacer cela. En ce sens, l’être humain doit demeurer central à l’ensemble du processus journalistique.

Modèle d’affaires brisé

Marconi a bien raison lorsqu’il explique que les médias doivent développer un modèle d’abonnement payant, se rapprocher de leur communauté avec du contenu encore plus pertinent, développer de nouveaux produits (infolettres, événements, balados, vidéos) et de nouveaux contenus que l’IA peut faciliter : personnalisation des nouvelles, recommandations aux lecteurs, par exemple.

Certains exemples dans le livre de Marconi sont assez simples comme des listes ou articles automatisés sur les nouveaux restos ou commerces du coin, qui sont très populaires aux États-Unis.

L’IA en ce sens fait partie d’un nouveau modèle d’affaires basé sur la fin des silos au sein des médias. Il doit y avoir une symbiose dans le sens d’« union étroite » entre la rédaction et les autres équipes des médias comme les ingénieurs, les informaticiens, statisticiens, vendeurs ou équipe du marketing.

Le modèle d’affaires des médias est brisé. La publicité a quasi disparu depuis le début de la pandémie de la Covid-19. Dans la foulée de cette crise, la Coopérative nationale de l’information indépendante (CN2i), anciennement Groupe Capitales Médias, a annoncé la suspension de la publication de ses journaux papier.
ARCHIVES LA PRESSE CANADIENNE/Paul Chiasson

Il faut donc dans une salle de nouvelles utiliser plus que jamais les bases de données pour trouver des sujets de reportage pertinents pour les lecteurs, auditeurs, téléspectateurs et internautes.

Et il existe déjà divers outils d’IA pour déceler les tendances ou sujets de l’heure sur Internet et dans les médias sociaux comme Dataminr, Newswhip, Parsely, Crowdtangle ou Croma. Ces outils peuvent aider aussi les rédactions à mieux distribuer les contenus.

Attention aux biais

Évidemment, il faut tenir compte de la grosseur des salles de nouvelles dans toute cette analyse. Un petit hebdo ou un média hyper local n’a peut-être pas les moyens d’agir rapidement. Mais pour les autres, il faut commencer tout de suite à s’activer. Il faut mieux former les journalistes à l’interne ; collaborer avec de jeunes pousses (start-up) et avec les universités pour tirer son épingle du jeu.

Prenons l’exemple de la Covid-19 en ce moment. Voilà l’occasion d’analyser les données de la santé publique pour faire des liens, des analyses et creuser les données quartier par quartier et rue par rue. L’IA peut aider en ce sens. Mais ça prend des journalistes bien formés aux données pour faire ce travail.

Un des dangers de l’IA, par contre, est le biais des algorithmes. Comme les algorithmes sont conçus par des humains, il y a toujours nécessairement des biais qui peuvent altérer les analyses de données et mener à de graves conséquences, selon Marconi. Et la vérification humaine des contenus avant publication demeurera toujours le rempart contre les erreurs.

Une enquête du média américain ProPublica, financé par la philanthropie a montré en 2016 que les algorithmes utilisés par l’État pour statuer sur les cas de libération conditionnelle ont amené un biais clair en faveur des détenus blancs au dépens des détenus noirs. Quand on y pense, cet usage d’un algorithme a entraîné des injustices criantes.




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L’IA, enfin, a développé des systèmes de détection des fausses vidéos (Deepfakes) et des fausses nouvelles, qui sont bien évidemment appuyés par des journalistes d’expérience de Reuters et de l’AFP, par exemple. Ce sont de bonnes nouvelles.

En ce sens, la transformation des salles de rédaction ne fait que commencer et l’essai de Marconi est incontournable pour identifier des scénarios de survie comme médias et journalistes. Car c’est bien de cela qu’il est question. Il faut mieux équiper nos salles de nouvelles et changer de A à Z le flux de travail pour en arriver à une meilleure collaboration et à de meilleurs contenus qui vont attirer de nouveaux abonnés payants.The Conversation

Patrick White, professeur de journalisme , Université du Québec à Montréal (UQAM)

This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.

Président éditeur, Fondation littéraire Fleur de Lys

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