Quasi tout le monde s’accorde à le reconnaître : l’automatisation, les robots et l’intelligence artificielle joueront bientôt un rôle plus important dans le journalisme et les éditeurs feraient bien d’investir davantage dans ces domaines sans plus attendre (source : Reuters Institute). Pour certains, l’automatisation est déjà une réalité, tandis que la technologie semble rapidement entrer dans les mœurs. Cependant, de quelle manière l’IA peut-elle contribuer à l’avenir du journalisme ? Voici cinq façons dont elle le fait déjà aujourd’hui.
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Écrire des articles
Le contenu incorporé dans une formule, les rapports, les résultats sportifs et autres sont faciles à automatiser. Pas plus tard qu’en 2016, l’agence de presse norvégienne NTB annonçait qu’elle était à même de publier des résumés de rencontres produits par un robot dans les 30 secondes après la fin d’un match. Depuis 2014 déjà, Associated Press (AP) utilise des algorithmes pour publier les bénéfices enregistrés par les sociétés. D’autres contenus financiers aussi peuvent facilement être automatisés. De la même façon, Le Monde a déjà couvert les résultats d’élections.
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Proposer du contenu et des gros titres
Les systèmes de gestion de contenu peuvent suggérer des sujets aux journalistes et autres créateurs de contenu en se basant sur l’input antérieur, ainsi que des gros titres basés sur les images et le sentiment général qu’évoque un article. Forbes a testé un outil qui compose des premiers jets d’articles, qu’il suffit alors de faire peaufiner par des rédacteurs.
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Personnaliser
Voici l’application sur laquelle on fonde le plus d’espoir en ce moment. Le meilleur exemple en est sans doute Netflix. Pensez à la façon dont le service personnalise le design graphique affiché couvrant l’offre produit, en se basant sur l’historique de visionnage de l’utilisateur. Lorsqu’il s’agit par exemple du choix d’un acteur spécifique à représenter, vous montrera-t-on plutôt Uma Thurman ou John Travalto pour Pulp Fiction ?
Netflix se sert cependant aussi de l’apprentissage automatique (ou apprentissage machine) pour constituer son catalogue de films et de séries en tirant des enseignements de produits à succès antérieurs : qu’est-ce qui a fait leur succès ? Cela oriente ensuite aussi ce que le propre studio de Netflix sort en termes de productions. L’algorithme de recommandation de Netflix est en outre un instrument clé dans la rétention d’abonnés à long terme. C’est quelque chose dont d’autres éditeurs pourront probablement encore s’inspirer.
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Relever des tendances
Quel contenu a la cote et comment différents groupes de gens trouvent-ils certains contenus ? Il s’agit là de connaissances indispensables au succès du publishing en ligne et dans la foulée les outils analytiques correspondants sont devenus tout aussi essentiels. Ces connaissances peuvent ensuite aussi être appliquées aux promotions sur les médias sociaux, ainsi que pour adapter des gros titres et des pages de renvoi spécifiques. Certains algorithmes peuvent même identifier des trending stories avant que celles-ci ne deviennent virales, de sorte que, plutôt que de devoir constamment courir après les faits, les éditeurs ont toujours une longueur d’avance.
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Vérifier les faits
L’IA peut être utilisée pour suivre à la trace et regrouper les tendances, ce qui laisse plus de temps et de latitude aux fact checkers pour l’analyse et la recherche, ainsi que pour la rédaction d’articles qui contextualisent l’information et luttent contre la désinformation. Face à des phénomènes comme les vidéos deepfake (des vidéos truquées), les robots deviendront indispensables à leur détection, car elles sont virtuellement impossible à démasquer par des humains.
L’automatisation de certains contenus permet aux journalistes de garder les mains libres pour s’adonner à d’autres tâches répondant à un besoin plus pressant, comme le journalisme d’investigation de qualité. Les analyses en profondeur d’ensembles de données, la reconnaissance faciale et le sous-titrage automatique peuvent déjà se faire automatiquement aujourd’hui à l’aide de l’apprentissage machine et l’IA. La publicité programmatique est elle aussi, bien sûr, un exemple de l’automatisation dans les médias et de l’interaction pilotée par IA sur les sites Web.
Il est clair qu’en matière de découverte d’applications éventuelles de l’IA et des robots, on n’en est qu’au début. Il y a donc beaucoup à gagner pour les éditeurs qui investiront à temps dans ces domaines.
Source : Whats new in publishing
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