Journalisme augmenté : quand les robots remplacent les journalistes

02/18/22 • 34 min

« Pour le métier de journaliste c'est une révolution, à mon sens, aussi importante que l'arrivée de l'informatique dans les rédactions »

Nous sommes inondés de news sur Internet, mais toutes ne sont pas écrites par des journalistes. Certaines le sont par des algorithmes d’écriture automatique. Ce sont pour le moment principalement des informations financières, des papiers chiffrés ou des résultats sportifs écrits en temps réel et publiés juste à la fin du match... Mais ces robots-journalistes pourront-ils remplacer les humains ? Comment les intelligences artificielles sont-elles utilisées pour le travail journalistique ? À l’ère des fake news, quels enjeux soulèvent l’arrivée de ces algorithmes ?

Dans ce 5e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon reçoit Pascal Guénée, professeur de journalisme, directeur d’IPJ Dauphine – PSL et Président de la Conférence des Écoles de Journalisme (CEJ) et Gabriel Turinici, professeur de mathématiques spécialisé en algorithmes d’écriture automatique.

Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.

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La pédagogie par le numérique : innover pour mieux enseigner

« Tout d’un coup on est passés à des centaines, des milliers, de cours en visioconférence. »

Comme beaucoup de secteurs, l’enseignement supérieur a été profondément bouleversé par la crise sanitaire. Mais de cette expérience traumatique, les enseignants ont tiré des leçons. MOOC, cours en ligne, webinaires, SPOC, tutos vidéo... Si les professeurs ne sont pas (encore) des machines, ils explorent de nouvelles manières d’enseigner grâce aux outils digitaux et aux algorithmes.

Comment les outils numériques nous aident-ils à développer les compétences que l'on attend des étudiantes et des étudiants aujourd'hui ?

Dans ce 4e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon reçoit Sophie Méritet, maîtresse de conférences en économie à l’Université Paris Dauphine - PSL, et Pierre Laniray, enseignant chercheur et Délégué à l'Innovation et à l'Accompagnement Pédagogiques.

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Fairness de l’IA - Peut-on créer un algorithme sans biais ?

« Le concept de fairness renvoie à la qualité idéale de l’algorithme qui est celui de ne pas être à l'origine de décisions discriminatoires ».

On laisse aujourd’hui à des intelligences artificielles la responsabilité d’accorder un prêt bancaire, de sélectionner une candidature, ou même de juger un délit. Mais puisque ce sont des humains qui l'ont créé, comment s'assurer qu'un algorithme a été conçu sans biais ?

Les intelligences artificielles se nourrissent de données socio-économiques issues d’une société qui, elle-même, n’est pas égalitaire. L’IA est-elle condamnée à reproduire ces inégalités ? Comment la loi peut-elle contrôler ces biais algorithmiques ?

Dans ce 6e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon reçoit :

Olivia Tambou, maître de conférences en droit européen et membre du Centre de Recherche en Droit Dauphine (CR2D), qui s’intéresse à l’encadrement éthique et juridique des données qui nourrissent les IA

Thierry Kirat, directeur de recherche au CNRS en sociologie et membre de l’institut de recherche en sciences sociales de l’Université Paris Dauphine – PSL (IRISSO). Ses recherches portent sur les enjeux juridiques et sociaux de l'intelligence artificielle.

Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.

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