La montée en puissance fulgurante de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la rédaction web a provoqué une révolution à la fois au niveau du métier de rédacteur et des pratiques des agences de contenu.
Pourtant, malgré leurs nombreux avantages, il est important de savoir où ils s’arrêtent, en matière de créativité, de cohérence mais aussi de nuance. Zoom sur ces caractéristiques pour mieux appréhender l’avenir de la rédaction web avec l’IA.
Erreurs factuelles et la vérification des sources
L’IA peut être un atout précieux mais pas infaillible car il peut faire beaucoup d’erreurs factuelles.
Les modèles d’IA reposent sur des algorithmes qui analysent un large éventail de sources, mais ils ne sont pas à même d’établir si celles-ci sont fiables ou non. Il arrive également qu’ils utilisent des données dépassées (cela dépend de la mise à jour du modèle) ou biaisées, ce qui renforce le risque d’erreurs factuelles. Ainsi, les articles générés peuvent contenir des informations fausses qui, si elles ne sont pas vérifiées par un humain, trompent le lecteur et nuisent à la réputation du site qui les publie.
La vérification des sources est donc un élément que l’IA ne maitrise pas encore. Les rédacteurs humains disposent, eux, d’un sens inné pour évaluer la fiabilité d’une source qui repose sur leur expérience, leur instinct et leur connaissance du contexte. Ils sont capables de croiser les informations et d’identifier les incohérences et interrogations persistantes pour éventuellement questionner des experts afin que certaines informations soient confirmées. L’IA est rapide et efficace mais n’a pas cette capacité d’analyse critique qui lui permettrait de ne pas diffuser des informations erronées. Pire encore, elle peut avoir du mal à faire la différence entre un article bien écrit par un expert humain et une simple liste générée automatiquement par une machine. La vérification des sources devient alors quasi impossible.
Paradoxalement, la rapidité avec laquelle l’IA produit ses résultats peut être à double tranchant. En effet, si cela peut être perçu comme une force, cela peut aussi s’avérer problématique si cela mène à une diffusion accélérée de fausses informations. Les rédacteurs doivent ainsi passer au crible les contenus générés par l’IA en prenant le temps nécessaire pour vérifier chaque donnée et s’assurer que les sources citées sont fiables et à jour.
Une absence de nuances, de vécu et répétitions
La rédaction web par IA est souvent peu nuancée, alors qu’il s’agit d’un facteur déterminant pour attirer et maintenir captive l’attention du lecteur. Les modèles d’IA ont tendance à générer un contenu qui suit un modèle structurel propre et qui se trouve alors dépouillé du niveau de subtilité et de profondeur qu’un rédacteur humain peut apporter. Les nuances que l’on trouve dans un texte sont souvent le résultat d’un vécu particulier et de la capacité à déchiffrer les émotions humaines, un domaine dans lequel l’IA est encore largement battue.
De plus, le fait de ne pas comprendre les nuances d’un sujet complexe ainsi que le manque de contexte entravent la créativité et l’authenticité du texte produit.
Le vécu permet à un article d’être plus riche en offrant une dimension humaine avec laquelle le lecteur peut se connecter. Ce dernier apporte des points de vue intéressants et des histoires qui peuvent faire passer un article purement informatif à une narration captivante.
L’IA, quant à elle, ne possède pas son propre vécu et ne se base que sur des données purement factuelles, ce qui lui confère un style limpide mais aussi mécanique et impersonnel. Elle a d’ailleurs tendance à utiliser souvent les mêmes expressions, la même structure et sur-utiliser les listes.
Par ailleurs, l’IA peut avoir du mal à discerner les subtilités culturelles et linguistiques. Les nuances propres à la langue française peuvent être difficiles à appréhender pour une machine par exemple. Les jeux de mots, ironie ou ton humoristique font partie des aspects d’une écriture qui nécessitent une sensibilité humaine. En effet, sans cette touche personnelle, le contenu généré par l’IA peut s’avérer plat et monotone laissant au lecteur peu envie d’aller plus loin.
Risques éthiques et légaux
Si l’IA peut contribuer à faciliter le travail des rédacteurs web, son utilisation dans cette pratique n’est pas exempte de risques.
Le premier est notamment celui du plagiat. En effet, en créant du contenu, les algorithmes d’IA peuvent générer des phrases ou des idées déjà présentes dans un document existant et poser ainsi problème en matière de propriété intellectuelle. Les rédacteurs doivent donc rester vigilants et s’assurer que le contenu créé ne viole pas les droits d’auteur.
Deuxièmement, sur le plan éthique, la transparence est de mise. Les consommateurs ont le droit de savoir si un article a été produit par une IA ou un rédacteur humain. Cela permet de bâtir la confiance du public envers le média.
En outre, l’IA peut parfois reproduire ou même amplifier des biais présents dans les données sur lesquelles elle a été entraînée (recrutement, santé, etc.) et ainsi promouvoir des stéréotypes voire diffuser du contenu discriminatoire. Les rédacteurs comme les éditeurs se doivent donc de surveiller ces biais et de les corriger avant publication. L’utilisation excessive de l’IA dans des domaines sensibles comme la santé, la finance ou le droit peut aussi mener à une baisse de qualité et aboutir à une uniformisation des contenus, soulevant ainsi des problèmes éthiques et réputationnels.
Pour finir, il existe également des enjeux légaux relatifs à la responsabilité : qu’arrive-t-il si un article généré par l’IA contient des informations diffamatoires ou inexactes ? Les entreprises doivent se poser la question de savoir qui est responsable du contenu publié et comment gérer les réclamations qui pourraient suivre.Les enjeux liés à la protection des données (collecte massive, stockage, sécurité et conformité, vulnérabilité aux fuites…) font également partie intégrante des considérations légales auxquelles il faut faire attention. Ces différents aspects soulignent bien l’importance d’élaborer des lignes directrices claires et d’incorporer des contrôles éditoriaux rigoureux.
Stratégies pour une approche hybride
Pour profiter au maximum des forces de l’IA tout en évitant ses faiblesses, la façon la plus efficace d’avancer est souvent celle qui combine intelligence artificielle et expertise humaine. En combinant la rapidité et l’efficacité de l’IA avec la profondeur et la créativité qui ne peuvent venir que de l’être humain, on obtient les meilleurs résultats. La rédaction IA peut ainsi permettre d’élaborer une première ébauche ou de réaliser des recherches préalables pendant que les rédacteurs peaufinent et enrichissent le contenu.
Les rédacteurs peuvent eux aussi faire appel à l’IA pour analyser les données des lecteurs et des tendances afin de mieux cerner leur cible. Cette approche data-driven permet d’adapter le ton et le style de l’écriture tout en conservant une précieuse touche humaine. L’IA peut aussi représenter un formidable atout dans le cadre du référencement SEO, en suggérant les mots-clés à utiliser ou en structurant le contenu pour améliorer sa visibilité.
Pour rendre cette collaboration entre l’IA et les rédacteurs la plus efficace possible, plusieurs stratégies peuvent être appliquées :
- Exploiter l’IA pour la génération d’idée de contenus en s’appuyant sur des données analytiques.
- Utiliser des algorithmes d’IA pour proposer une recommandation de contenus personnalisée à chaque lecteur.
- Former en permanence vos équipes aux dernières avancées technologiques (IA incluse).
- Mise en place de protocoles clairs pour garantir l’éthique et la transparence dans l’utilisation de l’IA.
- Encourager la collaboration interdisciplinaire entre rédacteurs, data scientists, spécialistes SEO, etc.
Enfin, il est indispensable de former les rédacteurs à travailler avec l’IA. Connaître les forces et les faiblesses de ce type d’outils permet d’intégrer parfaitement cette technologie dans le processus de rédaction. Pour y parvenir, les entreprises peuvent investir dans des formations et des ateliers au sein de leur structure afin que leurs équipes puissent se familiariser avec les outils d’IA et développer des compétences complémentaires.