4 Applications IA qui changent le quotidien des journalistes

Vous le savez, les fake news sont partout. Le terme désigne les « infox », ou informations fallacieuses propagées dans le but de manipuler l’opinion publique, comme on a notamment pu le voir lors de l’élection présidentielle américaine de 2016. Mais si l’IA est un outil capable de générer des fake news en quantité, elle est aussi apte à les détecter efficacement et à lutter contre la désinformation. L’IA peut vérifier l’authenticité d’une information de manière automatisée grâce à ses capacités d’analyse : reconnaissance d’images, analyse des métadonnées, comparaison avec des banques de données… Facebook va un peu plus loin en associant blockchain et IA pour identifier les fake news en détectant certaines caractéristiques sémantiques qui leur sont propres. Une application intéressante pour les journalistes qui souhaitent lutter contre la désinformation.

Grâce aux chatbots, au machine learning et à la gestion automatisée des commentaires (par l’outil de Google « Perspective » par exemple, utilisé par Le Monde et le New York Times entre autres), l’IA permet une plus grande interactivité entre les médias et les utilisateurs. Les chatbots sont aujourd’hui beaucoup plus avancés, de par leur capacité d’analyse, de compréhension des messages et d’apprentissage grâce au machine learning. En 2020, Gartner Marketing prévoit que 85 % des interactions en ligne se feront avec des bots. L’intérêt pour les médias est de pouvoir servir l’info sous un format conversationnel, en laissant les robots répondre directement aux questions des utilisateurs sur l’actualité.

59 % des médias utilisent l’IA ou projettent de le faire pour recommander des articles aux utilisateurs, selon Reuters. À travers des algorithmes de recommandation, les médias sont aujourd’hui capables de proposer du contenu personnalisé à chaque utilisateur. Depuis juin 2018, le New York Times propose à ses lecteurs une newsletter personnalisée « Your Weekly Edition », via une curation algorithmique et humaine. Les algorithmes de recommandation sont aussi utilisés pour optimiser la distribution du contenu en temps réel, à travers l’analyse d’audience et des tendances sur les réseaux sociaux pour identifier le moment de publication idéal.

L’IA peut servir à générer du contenu sans valeur ajoutée éditoriale : couverture d’un événement sportif, météo, bourse… Bien sûr, l’IA n’est pas prête de remplacer le journaliste, et ce n’est pas l’objectif. Il s’agit simplement d’automatiser la rédaction d’articles courts ou de brèves factuelles, comme le fait Bloomberg aux Etats-Unis, s’appuyant sur des algorithmes qui analysent les flux d’informations pour générer des lignes de texte sur les cours des actions ou l’indice économique d’un pays. L’automatisation de cette tâche permet au journaliste de se reconcentrer sur ses missions principales, comme l’analyse, l’investigation et la création d’articles à forte valeur ajoutée.

Introduire l’intelligence artificielle dans le journalisme ouvre donc de nouveaux horizons, mais cette nouveauté n’est pas sans soulever de nouvelles questions déontologiques.

L’IA est alimentée par le Big Data, c’est-à-dire la collecte et le traitement de données massives. Les algorithmes de recommandation, par exemple, s’appuient sur les données personnelles des utilisateurs, ce qui pose la question de la déontologie en journalisme et du respect de la vie privée. En outre, un algorithme sera forcément biaisé, voire discriminant : en proposant des contenus personnalisés basés sur les opinions de l’utilisateur, l’IA risque d’enfermer le lecteur dans une bulle idéologique, dans laquelle il ne sera jamais confronté à d’autres points de vue qui peuvent être plus pertinents ou plus justes. L’arrivée de l’IA dans le journalisme doit donc se faire avec prudence et mesure, pour que le secteur garde toute son intégrité.

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