{"id":2435,"date":"2015-09-04T15:05:46","date_gmt":"2015-09-04T15:05:46","guid":{"rendered":"http:\/\/europeanjournalists.org\/fr\/?p=2435"},"modified":"2015-09-04T15:07:46","modified_gmt":"2015-09-04T15:07:46","slug":"faut-il-avoir-peur-des-robots-journalistes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/europeanjournalists.org\/fr\/2015\/09\/04\/faut-il-avoir-peur-des-robots-journalistes\/","title":{"rendered":"Faut-il avoir peur des robots-journalistes?"},"content":{"rendered":"

Les journalistes doivent-ils craindre les robots g\u00e9n\u00e9rateurs d’articles? Notre consoeur belge\u00a0Laurence Dierickx <\/strong>vient de consacrer \u00e0 la question son travail de fin d’\u00e9tudes, \u00e0 l’Universit\u00e9 libre de Bruxelles <\/strong>(ULB). Nous lui avons demand\u00e9 de nous livrer le r\u00e9sultat de ses recherches, qui mettent en \u00e9vidence la capacit\u00e9 des robots \u00e0 r\u00e9diger des textes objectifs, pr\u00e9cis et complets, mais peu agr\u00e9ables \u00e0 lire. Voici son article (dont nous sommes en mesure de garantir qu’il n’a pas \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9 par un robot!).<\/p>\n

La g\u00e9n\u00e9ration automatique de textes en langue naturelle (GAT), branche du traitement automatique de la langue (TAL), a fait ses premiers pas dans le contexte journalistique europ\u00e9en le 22 mars 2015, \u00e0 l\u2019occasion des \u00e9lections d\u00e9partementales fran\u00e7aises. Plus de 30.000 r\u00e9sultats ont fait l\u2019objet d\u2019un traitement automatis\u00e9, dans le cadre d\u2019un partenariat entre la start-up parisienne Syllabs<\/strong> et le journal \u00ab\u00a0Le Monde\u00a0\u00bb<\/em><\/strong>. En octobre de l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente, l\u2019AFP<\/strong>, via la filiale allemande Sport Informations Dienst<\/strong>, se lan\u00e7ait dans la g\u00e9n\u00e9ration automatique de r\u00e9sultats sportifs dans treize langues. Quelques mois plus t\u00f4t, l\u2019agence de presse am\u00e9ricaine Associated Press<\/strong> signait un partenariat avec Automated Insights<\/strong> pour automatiser la r\u00e9daction de bilans trimestriels d\u2019entreprises.<\/p>\n

Dans un contexte journalistique, les entreprises de GAT r\u00e9pondent \u00e0 une demande croissante en contenus originaux, permettent de couvrir des niches d\u2019information qui ne l\u2019\u00e9taient pas ou peu, en raison de leurs co\u00fbts, et \u2013 last but not least \u2013 sont capables de traiter de larges volumes de donn\u00e9es en un temps record. Mais ces technologies ne sont pas sans poser de nombreuses questions, dans un contexte de crise \u00e9conomique et de transformation du m\u00e9tier : quid du r\u00f4le du journaliste, de sa valeur ajout\u00e9e, des r\u00e8gles \u00e9thiques r\u00e9gissant ces syst\u00e8mes et de la qualit\u00e9 des textes propos\u00e9s ? Pour plusieurs observateurs, les craintes que v\u00e9hiculent ces technologies devraient \u00eatre pond\u00e9r\u00e9es par leurs b\u00e9n\u00e9fices.<\/p>\n

Menace ou opportunit\u00e9 pour les journalistes ?<\/strong><\/p>\n

\u00ab Je ne vois pas cela comme quelque chose qui menace le r\u00f4le du journaliste. Ce m\u00e9tier est un artisanat qui ne se m\u00e9canise pas. Aucune machine ne sera jamais capable d’obtenir le rapport qu’entretiennent les journalistes avec leurs sources : la relation humaine reste une donn\u00e9e fondamentale \u00bb<\/em>, indique Ricardo Guti\u00e9rrez<\/strong>, secr\u00e9taire g\u00e9n\u00e9ral de la F\u00e9d\u00e9ration europ\u00e9enne des journalistes<\/strong>.<\/p>\n

\u00ab Ceux qui dont le m\u00e9tier est d\u2019\u00e9crire des r\u00e9sultats financiers ou sportifs sont menac\u00e9s. Mais ce n\u2019est pas tr\u00e8s grave parce que ce sont des m\u00e9tiers \u00e0 faible valeur ajout\u00e9e. Je trouve que l’arriv\u00e9e des robots pour faire des t\u00e2ches les plus ingrates est, au contraire, totalement lib\u00e9ratrice et permet aux journalistes de faire des choses beaucoup plus int\u00e9ressantes, \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e, plus intelligentes, plus valorisantes et plus significatives pour son r\u00f4le dans la soci\u00e9t\u00e9. C’est un outil en plus \u00bb<\/em>, estime Eric Scherer<\/strong>, directeur de la prospective \u00e0 France T\u00e9l\u00e9visions<\/strong>.<\/p>\n

Nicolas Kayser-Bril<\/strong>, fondateur de Journalism ++<\/strong>, ajoute que \u00ab comme n’importe quelle innovation, les technologies qui arrivent dans le monde des journalistes cr\u00e9ent des tensions. Nous cr\u00e9ons des outils pour permettre aux journalistes de travailler sur des t\u00e2ches \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e, mais un patron peut tr\u00e8s bien d\u00e9cider d’utiliser ces augmentations de productivit\u00e9 pour licencier. Les comp\u00e9tences \u00e0 valeur ajout\u00e9e aujourd’hui ne sont pas celles d’il y a trente ans ou m\u00eame cinq ans ; le besoin d’adaptation est tr\u00e8s fort. Mais rien de cela n’est nouveau : la composition manuelle \u00e9tait indispensable depuis le XVIe si\u00e8cle et s’est retrouv\u00e9e inutile \u00e0 la fin du XIXe si\u00e8cle \u00bb<\/em>.<\/p>\n

Les technologies de la GAT participent \u00e0 ce qu\u2019Uricchio<\/strong> appelle le \u00ab tournant algorithmique \u00bb. Un tournant qui couvre l\u2019ensemble de la cha\u00eene de production journalistique : de la d\u00e9tection de breaking news \u00e0 la publication personnalis\u00e9e, en passant par la s\u00e9lection de l\u2019information, la hi\u00e9rarchisation des contenus. L\u2019automatisation des t\u00e2ches et processus ne se passe toutefois pas en dehors de toute intervention humaine : derri\u00e8re tout algorithme, se trouve un humain qui le param\u00e8tre. \u00ab Les algorithmes ne posent pas d’autre choix que des choix \u00e9ditoriaux, qui ont toujours exist\u00e9 dans le journalisme \u00bb<\/em>, analyse Paul Bradshaw<\/strong>, journaliste et professeur invit\u00e9 \u00e0 la School of journalism of London.<\/p>\n

Quelle perception des contenus ?<\/strong><\/p>\n

En raison de son caract\u00e8re relativement r\u00e9cent sur le terrain journalistique, peu de recherches se sont int\u00e9ress\u00e9es \u00e0 la perception des articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s de mani\u00e8re automatique. En Su\u00e8de, Clerwall<\/strong> a \u00e9tudi\u00e9 la perception d\u2019articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s de mani\u00e8re automatique dans le domaine du sport, aupr\u00e8s d\u2019\u00e9tudiants en journalisme. Aux-Pays-Bas, Krahmer<\/strong> et van der Kaa<\/strong> ont explor\u00e9 le champ de la cr\u00e9dibilit\u00e9 des textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s, en se focalisant sur les diff\u00e9rences et similarit\u00e9s entre des articles r\u00e9dig\u00e9s par des journalistes et des articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s de mani\u00e8re automatique. Si en raison d\u2019\u00e9chantillons ou de corpus restreints, ces deux exp\u00e9riences n\u2019ont pas permis d\u2019\u00e9noncer des r\u00e8gles g\u00e9n\u00e9rales, elles convergent vers un m\u00eame indicateur : celui d\u2019une perception similaire des deux types de contenus.<\/p>\n

Dans le cadre d\u2019un m\u00e9moire r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 libre de Bruxelles<\/strong> (ULB), sous la direction de Seth van Hooland<\/strong>, ma recherche a port\u00e9 sur la perception de textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par des professionnels de la r\u00e9daction. Dans ce cadre, des m\u00e9thodes d\u2019\u00e9valuation relevant du domaine de la linguistique computationnelle ont \u00e9t\u00e9 mises en \u0153uvre. En premier lieu, un corpus de vingt textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s de mani\u00e8re automatique (en langue anglaise), dans le domaine de la presse \u00e9conomique, a \u00e9t\u00e9 soumis \u00e0 une s\u00e9rie d\u2019\u00e9valuations m\u00e9triques automatiques dont l\u2019objectif \u00e9tait d\u2019analyser la correction de la langue. Au cours de ces premi\u00e8res observations, il a \u00e9t\u00e9 constat\u00e9 que les articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s obtenaient, le plus souvent, un meilleur score de lisibilit\u00e9 que des articles r\u00e9dig\u00e9s par des journalistes.<\/p>\n

Les trois textes ayant obtenu les meilleurs scores ont \u00e9t\u00e9 ensuite soumis \u00e0 l\u2019appr\u00e9ciation d\u2019experts de la r\u00e9daction (journalistes, \u00e9diteurs, copywriters\u2026), dans la perspective d\u2019\u00e9valuer leur perception de la qualit\u00e9 des contenus. Ces experts ont \u00e9t\u00e9 sollicit\u00e9s via plusieurs organisations professionnelles, au Royaume-Uni et aux Etats-Unis. 80 personnes ont particip\u00e9 \u00e0 cette \u00e9valuation, dont la m\u00e9thodologie a \u00e9t\u00e9 inspir\u00e9e par celle de Clerwall. 75 l\u2019ont poursuivie jusqu\u2019\u00e0 son terme. Pour ne pas influencer leurs r\u00e9ponses, les participants n\u2019\u00e9taient pas inform\u00e9s de la nature exacte de l\u2019exp\u00e9rience.<\/p>\n

Dans un premier temps, ceux-ci \u00e9taient invit\u00e9s \u00e0 s\u2019exprimer sur la qualit\u00e9 per\u00e7ue de ces textes, au regard de douze descripteurs. Les trois crit\u00e8res ayant obtenu le meilleur score moyen sont l’objectivit\u00e9 (68,46%), la pr\u00e9cision (65,69%) et la compl\u00e9tude (65,17%). Les plus mauvais scores moyens obtenus concernent les crit\u00e8res de plaisir de lecture (51,52%), d’int\u00e9r\u00eat (51,51%) et de qualit\u00e9 d’\u00e9criture (60,39%). Ils avaient en outre la possibilit\u00e9 de ne pas r\u00e9pondre et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, de commenter leurs non-r\u00e9ponses. A ce propos, il est int\u00e9ressant d\u2019observer que les critiques portaient essentiellement sur les sources jug\u00e9es non fiables ou insuffisantes (32,9%).<\/p>\n

Dans un second temps, il \u00e9tait demand\u00e9 aux \u00e9valuateurs de se prononcer sur la nature de l\u2019auteur des textes : humaine ou logicielle? 52% des participants ont reconnu ces textes comme ayant \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9s par un humain. Mais ce r\u00e9sultat est \u00e0 pond\u00e9rer en fonction du sous-groupe auquel ils appartiennent : les journalistes sont ceux qui se sont montr\u00e9s les plus sceptiques.<\/p>\n

Laurence Dierickx<\/strong><\/p>\n

(Cr\u00e9dit photo: theogeo under Creative Commons)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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