L'intelligence artificielle (IA) est un outil de grande envergure qui permet de repenser la manière dont nous intégrons les informations, analysons les données et utilisons les informations qui en résultent pour améliorer la prise de décision - et elle transforme déjà tous les aspects de la vie. La dernière actualité en date est la sortie de RadioGPT : la « première » station de radio pilotée par l'IA au monde est arrivée. « RadioGPT combine la puissance de la technologie GPT-3 avec le système de découverte d'histoires ciblées et de contenu social piloté par l'IA de Futuri, TopicPulse, ainsi que la technologie vocale de l'IA pour offrir une expérience radio localisée inégalée pour tout marché, tout format. »Futuri révolutionne l'industrie audio avec le lancement de RadioGPT- la première solution de contenu radio localisé pilotée par l'IA au monde. RadioGPT combine la puissance de la technologie GPT-3 avec le système de découverte d'histoires ciblées et de contenu social piloté par l'IA de Futuri, TopicPulse, ainsi qu'avec la technologie vocale de l'IA pour offrir une expérience radio localisée enrichissante pour tout marché, tout format.
RadioGPT utilise la technologie TopicPulse, qui scanne Facebook, Twitter, Instagram et plus de 250000 autres sources d'actualités et d'informations, pour identifier les sujets tendances sur un marché local. Ensuite, grâce à la technologie GPT-3, RadioGPT crée un script à utiliser à l'antenne, et des voix d'IA transforment ce script en un son convaincant.
Les stations peuvent choisir parmi une variété de voix d'IA pour des émissions à un, deux ou trois animateurs, ou former l'IA avec les voix de leurs personnalités existantes. La programmation est disponible pour des parties de journée individuelles, ou RadioGPT de Futuri peut alimenter l'ensemble de la station. RadioGPT est disponible pour tous les formats en marque blanche.
RadioGPT génère également des messages sociaux, des blogs et d'autres contenus pour les plateformes numériques liés au contenu diffusé à l'antenne en temps réel. Un module complémentaire TopicPulse Instant Video crée des vidéos courtes pilotées par l'IA sur des sujets d'actualité pour une utilisation sociale. En ajoutant le système de podcasting POST AI de Futuri, les stations peuvent prendre des émissions audio et les publier immédiatement à la demande grâce à la fonction d'auto-publication de POST.
« En tant que pionniers de l'innovation en matière d'intelligence artificielle dans le domaine de la radiodiffusion, il est tout à fait naturel que nous apportions à la radio l'incroyable puissance de la technologie GPT-3, associée à une technologie révolutionnaire comme TopicPulse », a déclaré Daniel Anstandig, PDG de Futuri. « La possibilité pour les radiodiffuseurs d'utiliser RadioGPT pour localiser leur contenu à l'antenne de manière clé en main leur ouvre des ressources pour approfondir leurs importants avantages sur le terrain de manière nouvelle et unique.
Les partenaires bêta de RadioGPT de Futuri comprennent Alpha Media aux États-Unis et Rogers Sports & Media au Canada.
« Chez Alpha Media, nous recherchons toujours des moyens innovants pour engager nos audiences. C'est pourquoi nous faisons partie du groupe bêta de RadioGPT de Futuri », a déclaré Phil Becker, vice-président exécutif du contenu chez Alpha Media. « Grâce aux technologies de pointe de RadioGPT en matière de langue et de contenu, nous pouvons offrir une expérience audio innovante, hyperlocalisée et en temps réel. En fait, j'ai tellement confiance en l'IA que je lui ai demandé d'écrire cette citation pour moi. »
L'IA est une technologie qui transforme tous les aspects de la vie. Il s'agit d'un outil de grande envergure qui permet de repenser la manière dont nous intégrons les informations, analysons les données et utilisons les informations qui en résultent pour améliorer la prise de décision.
Les Qualités de L'intelligence Artificielle
Bien qu'il n'existe pas de définition uniformément reconnue, on considère généralement que l'IA fait référence à « des machines qui répondent à des stimulations conformes aux réponses traditionnelles des humains, étant donné la capacité humaine de contemplation, de jugement et d'intention ». Selon les chercheurs Shubhendu et Vijay, ces systèmes logiciels « prennent des décisions qui exigent normalement un niveau d'expertise humaine » et aident les gens à anticiper les problèmes ou à les traiter au fur et à mesure qu'ils se présentent.
Intentionnalité
Les algorithmes d'intelligence artificielle sont conçus pour prendre des décisions, souvent à partir de données en temps réel. Ils ne sont pas comme des machines passives qui ne sont capables que de réponses mécaniques ou prédéterminées. À l'aide de capteurs, de données numériques, ils combinent des informations provenant d'une variété de sources différentes, les analysent instantanément et agissent sur la base des idées dérivées de ces données. Grâce aux améliorations massives apportées aux systèmes de stockage, aux vitesses de traitement et aux techniques d'analyse, ils sont capables d'une sophistication considérable en matière d'analyse et de prise de décision.
Intelligence
L'IA est généralement associée à l'apprentissage automatique et à l'analyse des données. L'apprentissage automatique prend des données et recherche des tendances sous-jacentes. S'il repère quelque chose qui est pertinent pour un problème pratique, les concepteurs de logiciels peuvent s'emparer de ces connaissances et les utiliser pour analyser des questions spécifiques. Il suffit de disposer de données suffisamment robustes pour que les algorithmes puissent discerner des modèles utiles. Les données peuvent se présenter sous la forme d'informations numériques, d'images satellites, d'informations visuelles, de textes ou de données non structurées.
Adaptabilité
Les systèmes d'IA ont la capacité d'apprendre et de s'adapter au fur et à mesure qu'ils prennent des décisions. Dans le domaine des transports, par exemple, les véhicules semi-autonomes sont dotés d'outils qui informent les conducteurs et les véhicules des embouteillages, des nids de poule, des travaux routiers ou d'autres obstacles possibles à la circulation. Les véhicules peuvent profiter de l'expérience des autres véhicules sur la route, sans intervention humaine, et l'ensemble du corpus de leur "expérience" est immédiatement et entièrement transférable à d'autres véhicules de configuration similaire.
Leurs algorithmes, capteurs et caméras avancés intègrent l'expérience des opérations en cours et utilisent des tableaux de bord et des affichages visuels pour présenter des informations en temps réel afin que les conducteurs humains soient en mesure de comprendre les conditions de circulation et de véhicule en cours. Et dans le cas des véhicules entièrement autonomes, les systèmes avancés peuvent contrôler complètement la voiture ou le camion et prendre toutes les décisions de navigation.
L'IA n'est pas une vision futuriste, mais plutôt quelque chose qui est là aujourd'hui et qui est intégré et déployé dans une variété de secteurs. Cela inclut des domaines tels que la finance, la sécurité nationale, les soins de santé, la justice pénale, les transports et les villes intelligentes. Il existe de nombreux exemples où l'IA a déjà un impact sur le monde et augmente les capacités humaines de manière significative.
La profession de journaliste menacée par l'IA
De l'apprentissage automatique au traitement du langage naturel, les entreprises de presse peuvent utiliser l'IA pour automatiser un grand nombre de tâches qui constituent la chaîne de production journalistique, notamment la détection, l'extraction et la vérification des données, la production d'articles et de graphiques, la publication (avec des filtres de tri, de sélection et de hiérarchisation) et le marquage automatique des articles.
Les avantages de ces systèmes sont nombreux : rapidité d'exécution de procédures complexes basées sur de grands volumes de données ; soutien des routines journalistiques par des alertes sur les événements et la mise à disposition de projets de textes à compléter par des informations contextuelles ; élargissement de la couverture médiatique à des domaines jusqu'alors peu ou pas couverts (les résultats des matchs entre "petits" clubs sportifs, par exemple) ; optimisation de la couverture de l'actualité en temps réel ; renforcement des liens du média avec son public en lui fournissant un contexte personnalisé en fonction de sa localisation ou de ses préférences, etc.
Mais il y a un revers à la médaille : l'efficacité de ces systèmes dépend de la disponibilité et de la qualité des données qui leur sont fournies. Le principe du « garbage in, garbage out » (GIGO), éprouvé dans le monde de l'informatique, stipule essentiellement que sans données d'entrée fiables, exactes et précises, il est impossible d'obtenir des données de sortie fiables, exactes et précises.
L'automatisation de l'information est l'aspect le plus visible de ce phénomène et a sans doute donné lieu aux débats les plus animés au sein de la profession journalistique. L'idée du « journalisme robotisé », comme on l'appelle souvent, a donné lieu à des visions à la fois dystopiques et utopiques. « Dans le pire des cas, l'automatisation pourrait menacer les emplois et l'identité journalistique en reprenant des tâches habituellement effectuées par des humains. Dans le meilleur des cas, elle pourrait conduire à un renouveau du journalisme en prenant en charge des tâches répétitives et chronophages, libérant ainsi les journalistes pour qu'ils se concentrent sur la production de contenus à forte valeur ajoutée. »
Pas d'IA sans ressources humaines et financières
Dans son enquête de 2019 auprès de 71 organisations de presse dans 32 pays d'Europe, d'Amérique du Nord, d'Amérique du Sud et d'Asie, Charlie Beckett, directeur du projet Journalism AI, rapporte que près de quatre organisations sur dix ont déjà déployé des stratégies d'intelligence artificielle. Les principaux obstacles au développement de ces technologies résident dans les résistances culturelles liées aux craintes de perte d'emploi et de changement des routines de travail, et parfois même dans une hostilité générale à la technologie. Mais ils sont également liés au coût élevé du développement, ce qui explique que les grandes entreprises y ont davantage accès.
Dans ce qui pourrait être considéré comme une offensive de charme visant à apaiser les tensions avec les éditeurs de journaux qui reprochent à Google d'utiliser leur contenu sans contrepartie, le fonds d'innovation Google Digital News a largement contribué au financement de projets en Europe qui explorent les possibilités des nouvelles technologies.
Au moment du lancement du fonds en 2015, Carlo D'Asaro Biondo, président des partenariats stratégiques chez Google Europe, a déclaré ce qui suit : « Je crois fermement que Google a toujours voulu être un ami et un partenaire de l'industrie de l'information, mais j'admets aussi que nous avons fait quelques erreurs en cours de route. » Google DNI a ensuite soutenu pas moins de 662 projets pour un montant de 150 millions d'euros.
L'un de ces projets est RADAR (Reporters, données et robots), au Royaume-Uni, qui a reçu un financement de 706 000 euros. Selon le site web du projet : « Nous avons construit la seule agence de presse locale automatisée au monde. Nous fournissons des articles basés sur des données à des centaines de sites d'information, de journaux et de stations de radio à travers le Royaume-Uni. » Le service n'est pas entièrement automatisé : une équipe de journalistes travaille en étroite collaboration avec les algorithmes pour assurer un contrôle éditorial.
En Italie, le groupe SESAAB a reçu 400 000 euros pour développer des algorithmes qui organisent le contenu en fonction du comportement des internautes. Son système de recommandation sur mesure a pour but d'augmenter le volume des abonnements et donc les revenus, afin que les journalistes de ses journaux régionaux puissent se consacrer à la création de contenus de « haute qualité ».
Les défis de l'emploi et de la formation
Alors que les expériences d'automatisation se multiplient, les agences de presse figurent parmi les parties les plus intéressées, malgré les domaines plutôt limités que couvre l'IA (le sport, l'économie, l'environnement et les résultats des élections). Dans une étude de 2017, le journaliste autrichien Alexander Fanta a constaté qu'une majorité d'agences de presse européennes avaient adopté l'automatisation. Selon Fanta, « les articles rédigés par des machines manquent de profondeur et d'examen critique des faits présentés, mais peuvent fournir un résumé rapide des chiffres de l'actualité ou une première version d'un article. »
Rien ne permet actuellement de penser que l'automatisation de la production des nouvelles est liée à des pertes d'emploi. La seule entreprise qui a eu recours à des licenciements massifs dans le but d'automatiser complètement ses activités est le géant de la technologie Microsoft et son portail MSN News. Mais, bien que rares, certains éléments suggèrent que les freelances perdent occasionnellement leur emploi à cause de l'automatisation, ce qui prouve que le risque zéro n'existe pas dans un contexte de fragilité économique pour les médias d'information.
Mais si les inquiétudes concernant l'emploi sont légitimes, il est important de se rappeler que le journalisme est plus que la somme de ses parties et que le caractère humain de la profession ne peut être automatisé. Les journalistes fournissent plus que de simples informations. Comme l'affirme Fernando Zamith, ancien journaliste et professeur à l'université de Porto : « L'exactitude exige une vérification appropriée. Les robots ne peuvent pas faire les choses correctement à chaque fois ».
En septembre 2020, le Guardian a relancé le débat sur le remplacement des journalistes par des machines en publiant un texte entièrement écrit par GPT-3, un générateur de langage développé par la société américaine OpenAI. Malgré les prouesses du logiciel, capable d'analyser 45 téraoctets de données avec ses 175 milliards de paramètres, il n'est pas sans limites. Par exemple, le système ne comprend pas ce qu'il écrit et est donc susceptible de manquer de cohérence. Mais GPT-3 a innové en proposant des récits plus approfondis que les générateurs de langage plus traditionnels.
Source : Futiri
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