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.

Patrick White Patrick White
Professeur de journalisme à l’École des médias de l’Université du Québec à Montréal (UQAM)

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 qui vient de lancer un ouvrage de référence sur le sujet : Newsmakers, Artificial Intelligence and the Future of Journalism.

Marconi n’est pas le dernier venu. Il a dirigé les « Media Lab » du Wall Street Journal et de l’Associated Press (AP). Sa théorie est limpide : le monde journalistique évolue moins vite que les nouvelles technologies.

Il faut ainsi profiter des avantages que peut procurer l’intelligence artificielle dans une salle de rédaction et penser à un nouveau modèle d’affaires.

Pour Marconi, nous sommes en train de manquer le bateau et l’IA doit être au cœur de ce futur modèle d’affaires. Je suis assez d’accord avec lui. Au Québec, l’agence nationale La Presse Canadienne (PC) est l’un des rares médias à utiliser l’IA pour faciliter la traduction de dépêches.

NON, L’IA ne remplacera pas les journalistes

L’intelligence artificielle n’est pas là pour remplacer les journalistes ou éliminer des emplois. Marconi estime que de 8 à 12 % des tâches actuelles des reporters seront assumés par des machines, ce qui, au contraire, va recentrer le travail des éditeurs et des 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, les résultats électoraux ou les classements olympiques. Le résultat est convaincant, mais montre bien les limites de l’IA. On aura toujours besoin d’un journaliste pour aller plus loin.

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 au cœur de l’ensemble du processus journalistique.

Un 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, évènements, balados, vidéos) et de nouveaux contenus que l’IA peut faciliter : la personnalisation des nouvelles.

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, les statisticiens, les vendeurs et l’équipe du marketing. 

Il faut donc, dans une salle de rédaction, utiliser plus que jamais les bases de données pour trouver des sujets de reportages pertinents pour les citoyens.

Attention aux biais

Évidemment, il faut tenir compte de la taille des salles de rédaction dans toute cette analyse. Un petit hebdo ou un média hyperlocal 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. 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.

L’IA, enfin, a amené la création de 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’Agence France-Presse.

En ce sens, la transformation des salles de rédaction ne fait que commencer et il faut rapidement trouver des scénarios de survie.

Car c’est bien de cela dont 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 payants.