L’intelligence artificielle transforme en profondeur la production des contenus et son impact s’élargit à toutes les pratiques de communication. Si les outils d’analyse et d’automatisation ont évolué progressivement au cours des dernières décennies, la généralisation des LLM (Large Language Models) et des IA bouleversent aujourd’hui les paradigmes traditionnels et soulèvent des questions cruciales : est-il possible d’agir sans diagnostic ? Quelle est la véracité des sources ? Quels sont les biais des algorithmes ? Ou encore, comment faire émerger sa singularité ?
Nous vivons au pays des algorithmes et des intelligences artificielles depuis quelques années, sans que cela n’ait soulevé d’inquiétude majeure. Et de nombreux professionnels de la communication sont en quête de solutions miracles pour comprendre, analyser et comparer les discours de marque afin de nourrir les stratégies et concevoir des dispositifs de contenu pertinents.
Depuis plus de vingt ans, les outils d’analyse de contenu ont largement évolué. Nous sommes passés des grilles de lecture, aux analyses lexicales automatisées, jusqu’à la comparaison systématisée des discours, à la détermination des thématiques prioritaires grâce au croisement des données qui jusqu’à présent ne se « parlaient » pas. Aujourd’hui, les intelligences artificielles facilitent l’exploration des corpus volumineux et complexes au profit d’une évaluation de la singularité réelle des discours de marque et leur capacité de répondre aux attentes des audiences. Une lecture objective loin des prétentions de ceux qui les ont conçus.
Hier, des vendeurs de rêves s’appuyaient surtout sur des armées de stagiaires pour analyser ces contenus et en faire des analyses très subjectives. Aujourd’hui, si nous devons nous inquiéter des biais des outils dopés à l’IA, les résultats obtenus sont à la fois d’une grande fiabilité, plus fins, et dotés d’un plus grand potentiel d’exploitation ; notamment au profit de la production de nouveaux contenus.
L’automatisation, une évolution continue de la production de contenus
L’automatisation de la production de contenu n’est pas une nouveauté. Depuis de nombreuses années, tant aux États-Unis qu’en Europe, le marché a cherché des solutions pour produire des textes selon des modèles prédéfinis et alimenter le web. Cette recherche d’automatisation précède même la « guerre des contenus » provoqué par l’appétit du « search » et des réseaux sociaux.
Nous sommes passés du « texte à trous » au robot-rédacteur capable de produire des textes en langage naturel. Des applications comme la génération automatique de synthèses de rapports financiers, les commentaires sportifs pour les sites de paris, ou encore les résultats d’élections, sont exploitées depuis plus de quinze ans.
Un des principes-clés de cette production automatisée appelé « Data-to-Content », s’appuyait sur des données structurées et sur des variables d’ajustement sémantique pour éviter les répétitions et générer plusieurs versions de contenu (longue et courte par exemple) à partir des mêmes données sources.
L’émergence des LLM : opportunités et interrogations
Aujourd’hui, les modèles de langage de grande ampleur (LLM – Large Language Model) ouvrent de nouvelles perspectives. Cet avènement, qui s’inscrit dans la continuité des recherches précédentes, soulève de nombreuses interrogations :
- Est-il possible de tout analyser et de tout comparer ? Cette question m’amène souvent à débattre avec Jean Laloux sur les limites de ces outils.
- Sur quelles bases de connaissances les IA doivent-elles s’appuyer ? La véracité est un sujet majeur, problématique posée par Mathieu Novak dans son édito de Sciences et Avenir n°935.
- Quels biais sont introduits par ceux qui conçoivent et éduquent ces outils ?
- Quels risques d’uniformisation des contenus, ces outils engendrent-ils ?
- Quelles conséquences sur le search et le référencement naturel ? Les réflexions de David Eichholtzer sur ce sujet sont très éclairantes.
- Quels nouveaux processus doivent être intégrés dans les directions de communication et marketing ? Il est essentiel de rappeler que l’utilisation de ChatGPT ou d’autres outils similaires n’empêche ni les maladresses, ni les erreurs de jugement, ni les approximations dans la démarche informationnelle d’une entreprise.
Des questions à considérer au-delà de la technique
Ces interrogations viennent compléter les nombreuses questions déjà soulevées par les experts concernant les enjeux éthiques, écologiques et économiques liés au développement à grande vitesse des IA génératives.
La transformation imposée par l’IA ne réside pas uniquement dans la capacité à produire des contenus plus rapidement ou en plus gros volume, mais bien dans la manière dont les entreprises doivent repenser leur relation au contenu, aux données et à la connaissance. L’IA impacte durablement les métiers de la communication et du marketing avec une remise en question des processus traditionnels, mais aussi des compétences nécessaires pour naviguer dans cet environnement en perpétuelle évolution. Pour les professionnels du marketing et de la communication, il ne s’agit plus seulement d’adopter ces technologies, mais de les maîtriser avec discernement et d’anticiper les conséquences. Plutôt que de redouter cette transformation ou de l’embrasser sans discernement, il est impératif d’adopter une posture critique et proactive, en se questionnant sans cesse sur la balance risque/opportunité en fonction des objectifs.
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