L’IA générative dans le journalisme scientifique : entre promesses et défis
Un récit glacial sur le journalisme scientifique et l’IA
Imaginez un homme allongé sur une table d’opération, recouvert de sacs de frites surgelées McCain et de galettes de pommes de terre rissolées. Ce n’est pas une blague, mais une méthode novatrice pour sauver des vies. En 2019, des scientifiques ont découvert que le refroidissement rapide du corps pouvait améliorer les taux de survie des patients victimes d’une crise cardiaque. Cette scène étrange, digne d’un tableau vivant culinaire, illustre à quel point le journalisme scientifique peut raconter des histoires aussi fascinantes qu’improbables.
Le fiasco de Cosmos et les dérives de l’IA générative
Malheureusement, l’utilisation controversée de l’intelligence artificielle générative dans le journalisme scientifique risque de compromettre cette capacité à captiver les lecteurs. Le magazine australien Cosmos en a fait les frais récemment en déployant, sans consultation préalable, des articles explicatifs générés par l’IA GPT-4 d’OpenAI. Malgré une vérification contre les archives du magazine, ces textes comportaient des inexactitudes. Le manque de transparence a suscité la colère des journalistes et contributeurs, dans un climat de trahison similaire à la débâcle vécue par CNET en 2022 avec son robot-rédacteur.
Les risques pour la confiance et la crédibilité
Le défi majeur de l’IA générative dans le journalisme scientifique réside dans la nécessité de préserver la confiance du public dans l’expertise scientifique et les médias. Produire du « bullshit confiant » en raison d’inexactitudes factuelles représente un risque considérable à une époque où cette confiance décline déjà. De plus, les problèmes de droits d’auteur et les enjeux environnementaux liés à l’IA ne sont pas négligeables.
L’acceptation en question
Mais au-delà des défis techniques et juridiques, c’est l’acceptation par le public qui pose question. Selon un récent rapport, seulement 17% des Australiens se disent à l’aise avec des contenus journalistiques produits « principalement par l’IA », et 25% pour les sujets scientifiques et technologiques. Si le public ne souhaite pas consommer ce type de contenus, pour qui sont-ils réellement créés ?
La clé : transparence et consultation
Les leçons des controverses passées sont claires : la transparence et la consultation du personnel éditorial et des lecteurs sont indispensables. Avant de déployer l’IA générative, il faut impliquer toutes les parties prenantes et trouver un juste équilibre entre l’utilisation de l’IA comme outil d’assistance et le maintien d’un journalisme scientifique rigoureux et humain.
Le pouvoir des histoires mémorables
Car au final, ce sont les récits captivants qui marquent les esprits, comme cette anecdote sur les frites surgelées utilisées pour sauver une vie. Pour l’heure, l’IA générative peine encore à créer des histoires aussi mémorables et engageantes. Le journalisme scientifique digne de ce nom doit continuer à raconter ces récits uniques qui transcendent les faits pour toucher l’essence même de l’humanité.