• Dans la première de notre série d'entretiens avec des contributeurs à notre prochain reportage sur le journalisme de confiance à l'ère de l'IA générative, nous nous entretenons avec Lucy Kueng, conseillère stratégique/chercheuse principale à l'Institut Reuters
• Dans une longue interview, Lucy parle de l'intelligence artificielle et des changements, opportunités et défis à venir pour l'industrie des médias - et sa capacité à répondre
• L'auteur principal et intervieweur est le Dr Alexandra Borchardt.
• Le Rapport d'actualités de l'UER 2024 sera disponible en téléchargement à partir de juin

L'IA générative change-t-elle la donne pour le journalisme et les médias ?

Oui, mais pas seulement pour le journalisme et les médias. C’est un changement tellement profond ; l’industrie des médias sera rattrapée par les changements. La réaction des médias face à l’IA générative porte désormais les stigmates de la douloureuse transition vers le numérique. Il a fallu beaucoup de temps à l’industrie pour comprendre ce qui changeait, ce que cela signifiait, puis quels changements apporter. Et elle est sortie de cette transition dans une position plus faible. Il y a eu une explosion d'innovation et de profonds changements dans les modèles commerciaux, mais dans l'ensemble, le secteur est ressorti structurellement confronté à des défis qu'il ne l'était pas avant l'avènement des technologies numériques.

Dans votre livre récemment publié «Strategic Management in the Media» vous avez écrit « les fruits de deux décennies de bouleversements douloureux sont eux-mêmes perturbés ». Votre confiance dans la capacité de changement des médias semble limitée.

Je pense que les médias ont fait preuve d'une extraordinaire capacité à changer - il s'est radicalement transformé. Je ne doute pas de la capacité du secteur des médias à changer - c’est plutôt qu’il est extrêmement difficile de savoir à ce stade quelle est la réponse intelligente. Nous voulons agir, nous équiper pour faire face à ce qui s’en vient, mais à quoi cela ressemble est moins évident. Si nous ajoutons de profondes inquiétudes concernant l'impact de l'IA, auxquelles s'ajoute une lassitude liée à l'IA résultant de 18 mois d'inquiétude, nous arrivons à un stade de « rigidité des menaces ».

Lorsque nous sommes stressés et inquiets, il est difficile d'être innovant, d'être objectif. Je le vois lors de conférences, lors de missions de conseil : les gens veulent des prédictions, ils sont anxieux et veulent que leur anxiété soit réduite. Mais c’est très difficile parce que nous sommes à un stade très précoce d’une transformation d’une telle ampleur. Nous sommes au stade du modem commuté d’Internet. Les choses vont changer rapidement.

Pensez-vous que l'industrie est mieux préparée cette fois-ci ?

Mentalement oui. Certainement. Mais l’ampleur et la profondeur de ces changements rendent les réponses difficiles à concevoir. Nous ne pouvons pas attendre que quelque chose se produise, que les choses deviennent claires, mais il s’agit d’une nouvelle technologie fondamentale à usage général. Il s'agit d'un changement de plate-forme, d'une nouvelle couche sur laquelle les produits et les entreprises sont construits. Le dernier changement pour les médias est né de la fusion des appareils mobiles, des médias sociaux et du cloud. L'IA générative est un outil incroyable. Il deviendra moins cher, plus facile à utiliser et appliqué de plus en plus largement, et d’autres avancées technologiques y seront associées. Tout cela est à venir.

Comment les organisations peuvent-elles se préparer à ces grandes inconnues ?

Nous savons que, comme l'a dit Mustafa Suleyman, « l'IA générative est en train de « gravir les échelons des capacités cognitives » ; rapide.  Cela en fait un «changement technologique discontinu» - il peut balayer la valeur de certaines compétences et connaissances existantes.  Une partie de la main-d’œuvre sera donc déplacée. Mais de nouvelles tâches apparaîtront - En particulier, il s'agit de relier et de mélanger les apports synthétiques et humains. Cependant, dans un premier temps, il s'agit également de ce que le regretté professeur Clayton Christensen de Harvard a appelé une « technologie de rupture » : elle permet à de nouveaux acteurs d'entrer sur le marché avec de nouveaux produits fabriqués de différentes manières. et différentes propositions de valeur. Pour répondre à cette menace, les organisations médiatiques doivent devenir plus agiles et disposées à repenser ce qu’elles proposent et la manière dont elles le produisent.  
 
Êtes-vous inquiet ou enthousiasmé par ce développement ? 

Du point de vue d'un chercheur, c'est fascinant. J'ai hâte d'avoir un assistant personnel génératif à IA... Mais je suis inquiet.  Pour le secteur des médias, c'est une période très incertaine. La concurrence est déjà féroce, ce qui amène de nouveaux acteurs qui vont encore accroître la concurrence.  Un flot de contenus synthétiques peut aggraver le déclin de la confiance avec lequel les médias de qualité sont déjà aux prises. Et pour les médias commerciaux, plus de produits signifie moins de possibilités d’augmenter les prix et l’ARPU (revenu moyen par utilisateur).  

Alors, vous pensez que les organisations médiatiques devraient ralentir un peu ?

Non, le problème n'est pas de paniquer. Mais il est également essentiel de faire les bonnes choses aux différents niveaux de l’entreprise. Au sommet, il s'agit de définir une stratégie. Examiner les évolutions au sens large, ce qui compte le plus dans votre organisation, et identifier les activités qui se prêtent à l'IA générative, où se trouve le plus grand levier potentiel. En plus de cela, il y a l'établissement d'une politique : l'élaboration de lignes directrices, de codes de bonnes pratiques et la mise en place de garde-corps. Dans quels domaines l’application des outils Gen AI créerait-elle des risques ?  Ensuite, il y a la protection de la valeur de vos actifs de contenu. Les grands modèles de langage ont besoin de deux choses : une puissance de calcul et un contenu de qualité. Les organisations médiatiques disposent de ce contenu et disposent donc d’un atout dont les LLM ont besoin. Ils disposent d’un levier et doivent s’assurer de l’utiliser. Ce serait formidable de voir davantage de collaboration.

Vous parliez de ce qui doit se passer au sommet. Que doit-il se passer au niveau intermédiaire ?

Comme le disait Charlie Munger : « apprenez simplement, apprenez, apprenez tout le temps » - l'un des impacts positifs de l'IA générative est qu'elle a placé l'apprentissage organisationnel en tête de l'agenda stratégique. Nous devons expérimenter. En utilisant ces outils, nous construisons des connaissances. Ainsi, au milieu, il s’agit de développer l’expertise, de trouver des gains d’efficacité et de tester des cas d’utilisation, en laissant les connaissances jaillir de la périphérie. Commencer petit. Identifiez les éléments qui se prêtent à cette technologie et incitez les gens à essayer les outils et à trouver les endroits où ils peuvent déplacer l'aiguille.  

C'est pourquoi tout le monde nomme désormais des directeurs de l'IA. Juste pour se débarrasser des responsabilités au sommet ?

Je pense qu'il s'agit plutôt d'orchestrer la réponse, de garantir que toutes les bases sont couvertes et d'atténuer les risques. Avec le numérique, nous avons aussi eu des directeurs numériques pendant un certain temps, mais ces rôles ont fini par disparaître : chaque rôle avait une composante numérique.  

La création de contenu est au cœur même des entreprises médiatiques. Cela pourrait-il les amener à réagir plus lentement que d'autres secteurs, tout comme ils ont été trop lents à réagir à la migration des petites annonces vers les plateformes parce qu'elles étaient au cœur du modèle économique de l'édition ?

L'industrie des médias est bien équipée pour réagir rapidement. L'IA générative présente un énorme potentiel pour les secteurs qui effectuent un «travail de connaissances» et disposer d’ensembles de données bien structurés. Les deux sont vrais pour les médias. De plus, ils ont appris du numérique qu’il vaut mieux agir vite que d’attendre de voir ce qui émerge. À cet égard, je suis optimiste. 

Voyez-vous des lignes rouges pour les organisations médiatiques ?

Il faut indiquer très clairement en interne quand l'IA générative est utilisée, à quoi elle sert et comment elle est signalée au public. Cela doit être très intentionnel. Vous devez être extrêmement prudent quant aux données que vous chargez sur Chat GPT.  Il est également important de connaître les domaines stratégiquement critiques dans lesquels la réputation pourrait être ternie. Et bien sûr, soyez intelligent dans vos relations avec les majors de la technologie. L’industrie des médias a autrefois donné les clés du royaume. Cela ne devrait plus se reproduire.

Les médias de service public seront-ils mieux équipés pour relever les défis ? Ils ont les avantages de la taille et de la confiance. 

Les médias de service public disposent d'un avantage stratégique incroyable car leurs marques sont très connues. Ils sont synonymes de qualité et sont profondément ancrés dans les communautés qu'ils servent. Mais ils sont contraints. Les médias de service public sont de grandes organisations complexes soumises à des niveaux de surveillance élevés et dotées d'options stratégiques relativement limitées. il est plus difficile pour eux de s’adapter à cela, d’essayer les nouvelles technologies et de voir ce qui se passe.  Les petits joueurs peuvent simplement tenter leur chance.