L’intelligence artificielle exige un journalisme authentique

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Image: Gerd Altmann (Creative Commons)

De très nombreuses grandes salles de presse et agences de presse ont depuis un certain temps relégué les sports, la météo, les fluctuations de la bourse et les histoires d’entreprises performantes aux ordinateurs. Étonnamment, les machines peuvent être plus rigoureuses et exhaustives que certains journalistes. Contrairement à de nombreux journalistes qui font reposer leur histoire sur une seule source, les logiciels peuvent importer des données depuis plusieurs sources, reconnaître des tendances et des modèles et, en utilisant un traitement automatique du langage naturel, ils peuvent contextualiser ces tendances, en construisant des phrases complexes avec des adjectifs, des métaphores et des comparaisons. Les robots peuvent désormais rendre compte de façon convaincante des émotions ressenties par la foule lors d’un match de football.

Ces développements expliquent en grande partie pourquoi beaucoup de ceux qui exercent la profession de journaliste craignent que l’intelligence artificielle ne leur prenne leur travail. Cependant, au lieu d’en avoir peur, si les journalistes s’approprient l’intelligence artificielle, cette dernière pourrait sauver leur profession, en donnant la possibilité aux journalistes de mieux couvrir le monde incroyablement complexe, globalisé et riche en actualité dans lequel nous vivons.

Des machines intelligentes peuvent booster les reportages des journalistes, leur créativité et leur capacité à susciter l’intérêt de leurs auditoires. En suivant des schémas de données prévisibles et en étant programmé afin de « lire » les variations de ces schémas au fil du temps, un algorithme peut aider les reporters à organiser, à trier et à produire du contenu à une vitesse que l’on jugeait impossible à atteindre. Il peut systématiser les données pour retrouver un lien manquant dans un article d’investigation. Il peut identifier les tendances et repérer une anomalie parmi des millions de points de données qui pourrait être l’ébauche d’un grand scoop. Par exemple, de nos jours, un média peut alimenter en permanence les données relatives aux marchés publics dans un algorithme, qui a la capacité de croiser ces données avec celles des entreprises partageant la même adresse. Le perfectionnement de ce système pourrait donner aux reporters de nombreuses pistes sur les lieux où la corruption sévit dans un pays donné.

Les ordinateurs intelligents peuvent non seulement analyser d’énormes quantités de données pour faciliter des enquêtes rapides, mais ils peuvent aussi aider à vérifier la source et le contenu des histoires rapportées par la population pour voir si les contributions sont fiables. Selon un rapport de 2017 du Tow Centre, plusieurs médias aux États-Unis utilisent déjà l’IA pour vérifier les faits. Par exemple, Reuters utilise News Tracer pour suivre les dernières actualités sur les réseaux sociaux et pour vérifier l’intégrité des tweets. Serenata de Amor, un groupe de passionnés de la technologie et de journalistes brésiliens, utilise un robot appelé Rosie, afin de suivre chaque remboursement réclamé par les parlementaires du pays et pour mettre en lumière les raisons qui rendent certaines dépenses suspectes.

Il y a beaucoup d’autres exemples de la façon dont les algorithmes sont une aide pour les journalistes : pour effectuer les premiers montages de vidéos, pour reconnaître des profils vocaux et pour identifier des visages dans une foule. Ils peuvent être programmés pour discuter avec les lecteurs (agents conversationnels) et pour répondre aux questions. L’aspect délicat de cela est que ce processus ne peut avoir lieu sans un journaliste humain présent qui, avec un objectif en tête, réponde aux questions les plus pertinentes sur les données. Les journalistes et les rédacteurs en chef doivent apprendre rapidement comment ces systèmes fonctionnent et comment ils peuvent les utiliser pour améliorer leur journalisme.

La plupart des journalistes dans le monde n’ont pas accès à une équipe de programmeurs et de scientifiques des données pour les aider à concevoir et à construire leurs projets. La collaboration est la clef de tout. Les petites salles de presse et les pigistes peuvent compenser le manque de ressources en s’associant avec des développeurs de logiciels, afin d’arriver à construire une collaboration plus permanente. Ils peuvent également devenir plus perspicaces en repérant les nombreux outils de recherche et d’analyse open source disponibles.

La communication entre les journalistes et les techniciens ne va pas de soi. Cela requiert beaucoup d’apprentissages des deux côtés et plusieurs essais et erreurs. Avec les développements technologiques en cours, les journalistes possèdent désormais une panoplie d’outils toujours plus complète afin de demander des comptes aux autorités. Avec une capacité accrue d’être à l’écoute de leurs communautés et d’identifier leurs besoins, ce serait un énorme gaspillage que de ne pas essayer.

Des défis éthiques

Image: R M Media Ltd under a Creative Commons Attribution-ShareAlike

Le journaliste du GuardianPaul Chadwick, a écrit sur les relations entre le journalisme et l’intelligence artificielle pour proposer une nouvelle clause pour le code éthique du journal. « Un logiciel qui “pense” est de plus en plus utile, mais il ne recueille ou ne traite pas des informations d’un point de vue éthique, » avertit-il. « En utilisant l’intelligence artificielle pour améliorer votre journalisme, vous devrez examiner sa compatibilité avec les valeurs de ce code. »

Les journalistes doivent être conscients que les algorithmes peuvent mentir ou induire en erreur. Ils ont été programmés par les humains, qui ont des préjugés, et des schémas logiques qui peuvent conduire à des conclusions erronées. Cela signifie que les journalistes auront toujours besoin de vérifier leurs résultats avec des techniques de vérification séculaires : croisement des sources, comparaison des documents, en doutant de leurs conclusions.

La transparence est une autre exigence du journalisme en cette nouvelle ère de la machine intelligente. « Le plus grand obstacle à l’entrée de l’IA dans les salles de rédaction est la transparence. La transparence, une valeur journalistique de base, est souvent en contradiction avec l’intelligence artificielle, qui travaille habituellement en coulisses, » affirme Nausicaa Renner, éditrice numérique de la Columbia Journalism Review.

Les médias devraient informer leur public pour que ce dernier sache que ceux-ci sont en train de collecter des données à caractère personnelles s’ils souhaitent rester crédibles. En dépit de leurs puissants nouveaux jouets leur permettant de répondre précisément au goût de leurs publics, les éditeurs devraient également s’efforcer d’informer les utilisateurs au sujet de ce qu’ils ne veulent pas savoir. L’intérêt public reste l’affaire des médias et la clef de leur survie.

De même, les journalistes d’investigation devraient s’efforcer d’expliquer de leur mieux comment ils utilisent des algorithmes pour trouver des modèles ou pour traiter des preuves pour une histoire, s’ils veulent être différents des manipulateurs et des démagogues qui collectent secrètement des données pour les utiliser comme une arme commerciale ou politique. En outre, un journalisme sain devrait continuer à donner vie à ces voix silencieuses et à ces questions insolubles sur lesquelles personne n’a systématiquement recueilli d’information ou constitué des ensembles de données.

Pour finir, même s’il est vrai que l’intelligence artificielle donne au journalisme un pouvoir qu’il n’a jamais eu auparavant, il est également vrai qu’elle soulève de nouveaux défis en matière d’apprentissage et de responsabilisation. Sans clarté journalistique, toute cette technologie n’aboutira pas à une société bien informée. Sans l’éthique, la technologie intelligente pourrait annoncer la disparition du journalisme. Sans objectif clair, la transparence de ses procédés et l’intérêt public comme boussole, le journalisme va perdre sa crédibilité auprès des lecteurs, quel que soit le nombre de tableaux, de bots et d’alertes qu’il utilise pour orner les articles.

Exemples d’utilisations de l’IA dans le journalisme

Image: capture d’écran de la vidéo de présentation du logiciel Wordsmith d’AP

Le journalisme automatique : Relater des histoires à partir de données. Au départ, cela a été utilisé lors de reportages sur le sport et les actualités financières. Il peut libérer les journalistes de tâches routinières, améliorer l’efficacité et réduire les coûts. AP utilise Wordsmith Software pour transformer les données financières en récit. Le Washington Post utilise et met en œuvre en interne la technologie Heliograf pour des reportages sur les événements sportifs et la course électorale.

L’organisation de suivi des flux de travail : suivi des breaking news, regroupement et organisation des actualités à l’aide d’étiquettes et des liens, modération des commentaires, transcription vocale automatisée. Le New York Times utilise l’outil de l’API Perspective développé par Jigsaw (Alphabet/Google) pour modérer les commentaires des lecteurs. La plateforme Connect de Reuters affiche toutes les données Reuters pour les journalistes, y compris les archives et le contenu des médias partenaires du monde entier en temps réel.

Suivre l’actualité des réseaux sociaux : en analysant les données et les historiques en temps réel, en identifiant les influencers et en étudiant la mobilisation du public. L’AP utilise Newswhip pour surveiller les tendances des réseaux sociaux et la mobilisation.

La mobilisation des publics : Quartz Bot studio est une application d’assistant virtuel qui permet aux utilisateurs d’envoyer des questions sur les nouvelles actualités, sur les personnes et les lieux et l’application répond avec le contenu qu’elle juge être pertinent pour eux. D’autres incluent des bots pour Facebook Messenger comme The Guardian. La BBC a utilisé des bots pour couvrir le référendum sur l’Union européenne. Le projet AfriBOT, l’un des principaux lauréats des bourses Innovate Africa du Centre européen du journalisme et de The Source (Namibie et Zimbabwe) met en œuvre un newsbot « pour aider les organes de presse africains à diffuser des actualités personnalisées et à mobiliser plus efficacement le public par le biais de plateformes de messagerie ».

Logo du bot de fact-checking de Chequeado

Fact-checking automatisé : permet aux journalistes de vérifier rapidement des déclarations ou des allégations publiques. Chequeabot de Chequeado en Argentine ; Full Fact UK et ses partenaires développent un moteur automatique de fact-checking qui va « repérer les affirmations qui ont déjà fait l’objet d’un fact-checking dans les salles de presse ; et il détectera et vérifiera automatiquement les nouvelles déclarations en utilisant un traitement automatique du langage naturel et des données structurées. » Le Duke Reporter’s Lab aux États-Unis a développé l’outil ClaimBuster pour présenter aux médias des déclarations politiques significatives et il a lancé en 2017 une plateforme pour des projets de fact-checking automatisé. Factmata au Royaume-Uni est également en train d’implanter un outil automatique de fact-checking.Pour en savoir plus.

Analyser de grandes bases de données : les logiciels passent au crible les données et recherchent des schémas, des changements ou quoi que ce soit d’inhabituel. Lynx Insight Reuters fouille parmi d’immenses ensembles de données et fournit aux journalistes des résultats et des informations contextuelles. L’outil de l’OCCRP de reconnaissance des formes de criminalité utilise une technologie qui analyse les grandes bases de documents pour des crimes similaires liés à la corruption et étudie les liens entre les parties concernées.

Reconnaissance de l’image : Technologie qui reconnaît des objets, des lieux, des visages humains et même des sentiments dans les images. Le New York Times utilise l’API d’Amazon Rekognition pour identifier les membres du congrès en photos. Tout utilisateur peut tester gratuitement l’API Google Vision de reconnaissance technologique de l’image.

Production vidéo : crée automatiquement des scripts à partir d’articles d’actualité et produit les premiers montages avec une narration de courts extraits vidéo à partir de séquences vidéo. Le logiciel Wibbitz est utilisé par USA Today, Bloomberg et NBC. Les chercheurs de l’université de Stanford sont en train d’élaborer un outil automatisé de montage vidéo.


Cet article a initialement été publiée dans la newsletter d’octobre 2018 the de la Fondation Open Society (OSF) pour le journalisme indépendant. Note: OSF est l’un des organismes finançant GIJN.

María Teresa Ronderos est la directrice du Programme OSF pour le journalisme indépendant, qui supervise le développement de médias viables et de haute qualité, particulièrement dans les pays en transition démocratique. Auparavant, María Teresa Ronderos travaillait pour Semana, le magazine d’actualité le plus lu en Colombie.

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