Comment l'intelligence artificielle peut sauver le journalisme

Les retombées économiques de la pandémie COVID-19 ont provoqué une crise sans précédent dans le journalisme qui pourrait décimer les organisations de médias du monde entier.

L'avenir du journalisme – et sa survie – pourrait résider dans l'intelligence artificielle (IA). L'IA fait référence "à des machines intelligentes qui apprennent de l'expérience et effectuent des tâches comme les humains", selon Francesco Marconi, professeur de journalisme à la Columbia University de New York, qui vient de publier un livre sur le sujet: Newsmakers, Artificial Intelli… L'avenir du journalisme.

Marconi était chef du laboratoire des médias au le journal Wall Street et l'Associated Press, l'une des plus grandes agences de presse au monde. Sa thèse est claire et incontestable: le monde du journalisme ne suit pas l'évolution des nouvelles technologies. Les salles de rédaction doivent donc tirer parti de ce que l'IA peut offrir et proposer un nouveau modèle commercial.

Pour Marconi, les journalistes et les propriétaires de médias sont absents et l'IA doit être au cœur du modèle commercial du journalisme à l'avenir. Professeur de journalisme au… Québec à Montréal, je suis de près l'évolution de cette profession depuis 1990 et je suis surtout d'accord avec lui.

Au Canada, La Presse Canadienne l'agence de presse est, par exemple, l'un des rares médias à utiliser l'IA dans ses salles de rédaction. Il a développé un système pour accélérer les traductions basées sur l'IA. L'agence _Agence France-Presse_ (AFP) utilise également l'IA pour détecter les photos trafiquées.

AI ne remplace pas les journalistes

L'intelligence artificielle n'est pas là pour remplacer les journalistes ou supprimer des emplois. Marconi estime que seulement 8 à 12% des tâches actuelles des journalistes seront prises en charge par des machines, ce qui en fait réorientera les rédacteurs et les journalistes vers du contenu à valeur ajoutée: journalisme de longue durée, interviews, analyses, journalisme axé sur les données et enquête journalisme.

À l'heure actuelle, les robots IA effectuent des tâches de base comme la rédaction de deux à six paragraphes sur les résultats sportifs et les rapports trimestriels sur les gains à l'Associated Press, les résultats des élections en Suisse et les résultats olympiques Washington Post. Les résultats sont convaincants, mais ils montrent également les limites de l'IA.

Des robots IA analysant de grandes bases de données peuvent envoyer des journalistes à Bloomberg News une alerte dès qu'une tendance ou une anomalie émerge du big data.

L'IA peut également faire gagner beaucoup de temps aux journalistes en transcrivant des interviews audio et vidéo. L'AFP a un outil pour ça. Il en va de même pour les principaux rapports sur la pollution ou la violence, qui s'appuient sur de vastes bases de données. Les machines peuvent analyser des données complexes en un rien de temps.

Ensuite, le journaliste fait son travail essentiel de vérification des faits, d'analyse, de contextualisation et de collecte d'informations. L'IA peut difficilement remplacer cela. En ce sens, l'homme doit rester au centre de tout le processus journalistique.

Un modèle commercial cassé

Marconi a tout à fait raison quand il… modèle d'abonnement, se rapproche de leurs communautés avec un contenu encore plus pertinent, développe de nouveaux produits (newsletters, événements, podcasts, vidéos) et de nouveaux contenus. L'IA peut faciliter cela en générant des actualités personnalisées: des recommandations pour les lecteurs, par exemple.

En ce sens, l'IA fait partie d'un nouveau modèle commercial basé sur la rupture des silos médiatiques. Il doit y avoir une symbiose dans le sens d'établir une "collaboration étroite" entre la rédaction et les autres équipes médiatiques telles que les ingénieurs, les informaticiens, les statisticiens, les commerciaux ou le marketing.

Dans une salle de presse, plus que jamais, les bases de données doivent être utilisées pour trouver des histoires pertinentes pour les lecteurs, les auditeurs, les téléspectateurs et les internautes.

Et il existe déjà divers outils d'IA disponibles pour détecter les tendances ou les sujets d'actualité sur Internet et les médias sociaux. Ces outils peuvent également aider les salles de rédaction à distribuer du contenu.

Méfiez-vous des préjugés

Bien sûr, la taille de la salle de rédaction doit être prise en compte. Un petit hebdomadaire ou une organisation médiatique hyper-locale peut ne pas avoir les moyens d'agir rapidement pour adopter l'IA. Mais pour les autres, il est important de commencer à agir immédiatement. Les journalistes doivent être mieux formés et commencer à travailler avec des start-ups et des universités pour en tirer le meilleur parti. L'IA n'est pas une mode. Il est là pour rester.

Prenons l'exemple actuel de COVID-19. C'est l'occasion d'analyser les données de santé publique pour établir des liens, analyser et creuser les données quartier par quartier et rue par rue. L'IA peut vous aider. Mais il faut des journalistes de données bien formés pour faire ce travail.

En revanche, l'un des dangers de l'IA est le biais d'algorithme. Parce que les algorithmes sont conçus par l'homme, il y aura toujours des biais qui peuvent altérer… des conséquences graves. Et la vérification humaine du contenu avant publication restera toujours une protection contre les erreurs.

AI a également aidé à développer des systèmes de détection de fausses vidéos (deepfakes) et de fausses nouvelles, qui sont bien sûr soutenus par des journalistes expérimentés de Reuters et de l'AFP, par exemple.

En ce sens, la transformation des salles de rédaction ne fait que commencer et l'essai de Marconi est une lecture incontournable pour identifier des scénarios de survie pour les médias et les journalistes. Parce que c'est de cela qu'il s'agit. Nous devons mieux équiper nos salles de rédaction et repenser complètement le flux de travail pour obtenir une meilleure collaboration et un meilleur contenu qui attireront de nouveaux abonnés et des abonnés payants.

Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l'article original.