L'IA menace le journalisme : La vérité en péril ?

L’intelligence artificielle consomme rapidement de vastes quantités d’informations, un peu comme les humains, dans sa quête pour comprendre le monde, penser de manière critique, discerner le vrai du faux, et synthétiser l’histoire et le contexte complexes sous des formes accessibles. Pourtant, une question cruciale se profile : qu’arrive-t-il à l’IA lorsque les institutions journalistiques dont elle se nourrit commencent à s’effondrer ? Quelle base de vérité vérifiée restera-t-il pour que l’IA réponde à nos questions, rédige nos communications, ou même accomplisse nos tâches ? Bien que les sonnettes d’alarme pour le journalisme aient retenti pendant des décennies, le passage émergent des moteurs de recherche traditionnels, souvent surnommé la “fin de la recherche”, représente un coup potentiellement fatal. Cela soulève des implications profondes non seulement pour l’avenir de l’IA, mais aussi pour la capacité de l’humanité à naviguer dans un monde de plus en plus complexe.

Dans notre hâte d’intégrer l’IA générative dans presque toutes les facettes de la vie, nous avons largement ignoré une vérité fondamentale : l’IA ne peut pas fonctionner sans une base solide de faits vérifiés. Actuellement, ce socle factuel essentiel est méticuleusement construit et maintenu par ce que nous appelons le journalisme “traditionnel” – celui qui est étayé par une vérification rigoureuse des faits et une supervision éditoriale experte. Paradoxalement, alors même que l’IA promet de révolutionner la récupération d’informations, la monétisation des médias et la consommation d’actualités, elle sape simultanément l’industrie même qui lui fournit les informations vérifiées dont elle dépend. Tout comme une société démocratique ne peut prospérer sans un journalisme objectif, l’IA ne le peut pas non plus.

Des recherches récentes soulignent la fragilité de la précision de l’IA. Une étude d’Apple, par exemple, a révélé que l’IA générative peut plonger dans un “effondrement complet de la précision” avec une provocation minimale. Ces modèles manquent souvent de solides capacités de raisonnement logique, luttant pour fonctionner efficacement au-delà d’un certain seuil de complexité. On pourrait considérer des articles analytiques complexes, tels que la récente exploration de l’autocratie par Andrew Marantz dans The New Yorker, qui tisse des millénaires d’histoire pour donner un sens aux événements contemporains. Une IA, lorsqu’elle est chargée d’un exercice intellectuel aussi exigeant, pourrait effectivement “court-circuiter” avant de parvenir à former les points saillants et percutants qui définissent une analyse humaine aussi profonde. Lorsqu’elle est poussée à “trop réfléchir”, l’IA se bloque souvent.

D’autres preuves des limites de l’IA proviennent d’un rapport accablant de la BBC, qui a constaté que les modèles d’IA ont du mal à résumer les nouvelles avec précision. Lorsque ChatGPT, Copilot, Gemini et Perplexity ont été invités à distiller 100 articles de presse, des journalistes experts ont jugé leurs résumés médiocres. En plus de contenir des inexactitudes factuelles flagrantes, les chatbots avaient souvent du mal à différencier l’opinion du fait, injectaient leurs propres biais éditoriaux et omettaient fréquemment un contexte crucial. Près d’un cinquième – un pourcentage significatif de 19 % – de ces résumés contenait des faits faux ou des citations déformées.

Les défis s’étendent encore. Les recherches du MIT Sloan ont démontré que les outils d’IA sont sujets à la fabrication de citations et au renforcement des biais de genre et raciaux existants. De plus, certains soutiennent que la norme du “suffisamment bon” souvent acceptée pour le journalisme piloté par l’IA est tolérée principalement en raison des revenus que ces outils génèrent.

Et c’est là que réside la raison moins noble de la consommation de journalisme par l’IA : l’argent. La valeur financière extraite par les modèles d’IA n’est pas, pour la plupart, réinvestie dans les institutions journalistiques qui alimentent tout cet écosystème d’information. Qu’advient-il alors de notre société lorsque le pilier central d’une presse libre et véridique s’effondre sous le poids de la technologie même qui l’a consommée négligemment ? Pour assurer sa propre viabilité continue, et en fait, l’intégrité de notre paysage informationnel partagé, les architectes de l’IA doivent reconnaître de toute urgence et investir de manière proactive dans la valeur profonde du reportage vérifié.