IA & Médias : entre productivité et quête de souveraineté

Les usages de l’IA dans les rédactions

L’adoption de l’IA suit une courbe de maturité fulgurante. Aujourd’hui, la génération de sous-titres, la traduction et la vérification de l’orthographe sont les trois tâches où l’IA est la plus utilisée dans les rédactions. En 10 ans d’utilisation, ces dernières explorent désormais des cas d’usages plus structurants dans la préparation et la diffusion de contenus:

→ l’IA permet d’optimiser la curation d’informations et la recherche de données locales. Par exemple, en Norvège, la rédaction de Tresmo a développé un outil de veille sur les données publiques (conseils municipaux, permis de construire) qui alerte les journalistes en temps réel. De son côté, le projet Spinoza (RSF) permet d'interroger intelligemment des décennies d'archives pour en extraire des synthèses immédiates.

→ l'IA permet de libérer les journalistes des tâches répétitives : des médias comme L’Avenir (Belgique) utilisent des outils comme Claude pour générer des brouillons sur la météo ou les randonnées locales. De même, France Médias Monde a développé une interface IA qui permet de récupérer les blocs sur les sites de France24, pour rédiger un résumé de l’actualité avec un ton adapté à Whatsapp. La supervision humaine est essentielle et l’IA constitue une aide pour optimiser la production de contenus. 

→ l’IA permet de créer une expérience personnalisée pour l’utilisateur : les contenus du média argentin Clarin s’adaptent aux préférences de l’utilisateur en se déclinant en multi-formats (audio, résumés, génération de tableaux CSV pour exploiter des données). Cette dynamique d’ultra personnalisation est aussi une direction que développe CMA Média (BFM/RMC) avec leur application de radio personnalisée qui cherche à créer “l’expérience d’une vraie radio qui s’adapte à vos goûts”.

Vers un modèle économique augmenté par l’IA

Si l’IA devient le nouveau réflexe pour s’informer, le risque est qu’elle se substitue aux médias sources. Avec des outils comme Google Dynamic View, l'utilisateur obtient sa réponse sans jamais cliquer sur le site du média. Or, moins de trafic sur un média signifie moins d’exposition à la publicité, donc moins de recettes publicitaires. La survie économique de la presse digitale passera ainsi par la reconnaissance de la valeur des contenus par les géants de l'IA, à l'image des accords de licence qui commencent à émerger.

Pour construire un modèle qui protège la création et la rémunère plus justement, l’enjeu est aussi d’explorer les nouveaux leviers de croissance que permet l’IA : 

→ Une traduction augmentée par l’IA pour favoriser la diffusion à l'international. Grâce à une traduction par l’IA de haute qualité, supervisée par des humains, Le Monde produit 30 articles par jour en anglais. Ce service a permis de générer 15 000 abonnés "stand-alone" à l'international, et de recruter 10 journalistes en CDI pour assurer la relecture.

→ Un pilotage des audiences optimisé. Grâce à un tableau de bord interne alimenté par l’IA, France Médias Monde supervise l’ensemble des publications dans toutes les langues, sur toutes les plateformes.

→ Une publicité ultra-personnalisée. Chez CMA Média (BFM/RMC), la "radio personnalisée" accroît l'engagement et permet de facturer un CPM (coût pour mille) plus élevé aux annonceurs, tout en valorisant un catalogue massif de 6 000 podcasts mensuels.

Mais cette quête de rentabilité ne peut se faire sans garde-fous. À mesure que l’IA devient un levier stratégique de croissance, elle soulève aussi des questions cruciales de dépendance, de souveraineté et de responsabilité éditoriale. Dès lors, le modèle économique ne peut être dissocié d’une réflexion éthique sur les outils utilisés et les valeurs défendues par les médias.

Préserver la souveraineté et l’éthique 

La dépendance technologique est le "point noir" du tableau : 70 % des entreprises européennes dépendent des hyperscalers américains (AWS, Google, Microsoft). Face à cet impérialisme numérique, les rédactions mettent en place des actions concrètes pour reprendre la main :

→ Mettre en place des infrastructures privées : “Le risque, c'est Bring your own AI” selon Les Échos, qui privilégie une infrastructure propriétaire interne avec un cloud privé, tout comme France Médias Monde. En déployant des instances privées de modèles au sein de Mistral ou de ChatGPT, ces rédactions garantissent une utilisation sécurisée et une protection des sources des journalistes. 

→ Sensibiliser et former aux risques : pour favoriser un usage conscient et critique de l’IA, l'acculturation et la formation des équipes sont essentielles.

→ Renforcer la transparence sur les usages de l’IA : plusieurs rédactions, comme Radio France, Le Parisien ou Les Echos, s'interdisent d'utiliser des voix de synthèse, ou de faire rédiger des articles entiers par l'IA. L’enjeu n’est pas technique mais éthique : il faut éviter d’installer le doute sur la qualité des contenus pour préserver la confiance du public.

Plusieurs perspectives se dessinent et pourraient devenir les prochaines normes d’usages de l’IA pour accompagner le métier de journaliste. Chaque journaliste pourrait disposer de son propre assistant virtuel lui donnant un récapitulatif quotidien des alertes ; les lecteurs pourraient interagir avec les chatbots propres à chaque média; et les modèles de langage (LLM) permettraient de traduire plus facilement vers des langues qui sont aujourd’hui peu référencées.

L'IA n'est ni neutre, ni inévitablement bénéfique : elle bouleverse profondément le modèle économique de la presse. Face à la dérégulation américaine et à la sur-régulation chinoise, l'Europe doit affirmer son propre cadre juridique, notamment à travers l’AI Act et le Data Act. Intégrer durablement l’IA dans les pratiques journalistiques demande une stratégie de souveraineté, une formation continue des équipes et, surtout, une réflexion approfondie sur la place de l'humain dans la création éditoriale.