Le Nieman Journalism Lab de l’Université d’Harvard a publié, début septembre, un rapport sur l’automatisation dans les rédactions. Sous-titré « Comment les algorithmes aident les reporters à étendre leur couverture, engager les audiences et à répondre aux breaking news », il analyse la situation actuelle aux Etats-Unis dans quatre articles qui s’intéressent à la fois aux pratiques et aux aspects plus philosophiques du phénomène, participant à ce qu’Uricchio qualifie de « tournant algorithmique ».
Céleste LeCompte s’intéresse à la manière dont les algorithmes aident les journalistes dans leur travail quotidien. Elle constate que si l’automatisation est un moyen de réduire la charge de travail des journalistes et de profiter de nouvelles sources de données, celle-ci soulève de nouvelles questions sur le plan éthique et sur celui des audiences. Mais « l’automatisation ouvre également de nouvelles possibilités pour les journalistes : faire ce qu’ils font le mieux, raconter des histoires ». Elle rappelle qu’un algorithme est conçu pour accomplir une tâche particulière : l’algorithme de Google organise les résultats d’une requête, le fil infos (news feed) de Facebook détermine quelles informations sont vues par les utilisateurs, et les algorithmes de Wordsmith écrivent des histoires. Wordsmith, c’est la solution de génération automatique en langue naturelle développée par Automated Insights qui, depuis l’été 2014, appuie Associated Press dans la production de résultats financiers et sportifs.
« Wordsmith analyse de nombreux facteurs pour trouver une histoire. Il y a des centaines de points de données possibles qui pourraient être utilisés, en fonction de la comparaison entre des facteurs comme les gains actuels, les données historiques de l’entreprise, la performance d’entreprises similaires, ou les attentes de Wall Street (…) Ce qui est semblable aux directives données aux journalistes de l’AP. » L’agence a retiré de cette expérience deux bénéfices immédiats : 20% des journalistes ont été « libérés » du desk, et certaines entreprises moins intéressantes pour le marché sont désormais couvertes. Et de noter que l’AP a engagé récemment son premier « éditeur d’informations automatiques ».
LeCompte parle également de ProPublica (plateforme destinée à réduire le gap entre les données et les journalistes) et de Narrative Science, qui génère des contenus automatiques notamment pour le magazine économique Forbes. L’auteur souligne que comme n’importe quel journaliste humain, les robots journalistes ont besoin d’éditeurs. « Mais le challenge de l’édition automatique d’histoires n’est par la correction d’histoires individuelles : c’est un ré-entrainement du robot pour éviter de répéter les mêmes erreurs. »
Cette algorithimisation de l’information pose en outre la question de la transparence (provenance des données et procédures).
« Parce que les règles qui régissent la manière dont les récits automatisés sont assemblables et disponibles, le journalisme automatisé ne peut pas être plus transparent que les histoires écrites par l’homme. » (Tom Kent, AP)
Monitorer de larges volumes de données, alerter (breaking news), générer des résumés en s’appuyant sur l’open data : l’auteur relève de nombreux bénéfices à ces procédures algorithmiques pour assister le travail journalistique. L’automatisation peut également constituer une manière de se connecter plus rapidement aux audiences et de reconquérir des annonceurs, estime-t-elle. Toutefois, le manque de données peut constituer un obstacle à toutes ces possibilités.
L’auteur conclut que ces technologies ne sont pas destinées aux seules grandes organisations médiatiques : les plus petites structures peuvent y gagner encore plus, étant les mieux placées pour écrire à propos de données locales.
