janvier 30, 2024

Oubliez un instant l’IA générative, misez sur une IA plus structurante

Examinons d’autres façons dont l’Intelligence artificielle peut améliorer l’engagement de vos lecteurs en vous concentrant sur l’arrière-plan.

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Inutile de vous dire à quel point l’IA peut menacer la crédibilité de l’information. Il existe de nombreux exemples d’IA générative, mal conçue ou mal appliquée, qui ont porté atteinte à la crédibilité des éditeurs. La plupart des salles de rédaction sont à juste titre révoltées, mais l’IA ne se résume pas à l’IA générative. Nombre d’entre elles se sont dotées d’une charte pour gérer le danger que représente le contenu de l’IA.

Lorsque l’on examine de plus près les risques liés à l’IA, il apparaît rapidement que les problèmes sont principalement liés à la création de contenu. Interrogés sur les utilisations de l’IA qui présentent le plus de risques pour leur réputation, plus de la moitié des répondants d’une étude réalisée auprès de 314 responsables de médias dans 56 pays pour « Journalism, media and technology trends and predictions 2024 » ont immédiatement cité la « création de contenu ». La collecte d’informations vient ensuite sur la liste.

Seules 11 % des personnes interrogées ont estimé que l' »automatisation du back-end » était un problème, et lorsqu’elles ont été interrogées sur la « distribution et les recommandations », ce facteur de crainte est tombé à 3 % seulement.

Laissons donc de côté l’IA générative pour un moment. Voyons plutôt ce que l’IA non générative peut faire en arrière-plan pour accroître l’efficacité d’un éditeur de presse, en l’aidant à se concentrer sur ce qu’il fait le mieux. Examinons en particulier ce que l’IA peut faire pour ce facteur clé qui est souvent relégué à la toute fin du processus d’information : le lecteur.

L’IA peut être un atout précieux pour les éditeurs de presse qui cherchent à améliorer leur engagement auprès des lecteurs. Voici plusieurs façons dont l’IA peut contribuer à améliorer l’engagement des lecteurs :

1. Newsletters ciblés

Les newsletters sont toujours l’un des points forts des médias. Les systèmes alimentés par l’IA peuvent segmenter les audiences en fonction des intérêts et des habitudes de lecture. Ils peuvent également effectuer des tests A/B pour déterminer la fréquence et le calendrier qui conviennent le mieux, même dans les niches les plus étroites. Les éditeurs peuvent ensuite s’inspirer de ces enseignements pour réimaginer d’autres offres de newsletter ou trouver des segments de lecteurs mal desservis.

2. Recommandations de contenu personnalisées

L’IA a le temps, la vitesse et la capacité d’analyser le comportement et les préférences des lecteurs. Elle peut commencer à fournir des recommandations personnalisées de contenu avec le pouvoir d’apprendre à s’améliorer au fur et à mesure. Alors que des outils tels que AI Contentify ont commencé par être des agents d’optimisation du référencement, ils sont aujourd’hui de plus en plus des prescripteurs de contenu qui donnent suite à leurs propres suggestions. L’IA peut également reformater le contenu existant pour l’adapter aux besoins de l’utilisateur, comme le fait le journal argentin Clarín qui utilise un outil d’IA pour laisser les lecteurs décider eux-mêmes de la manière dont ils vont consommer les articles existants.

3. Analyse des sentiments

Depuis longtemps, nous consommons des études d’eye tracking pour voir ce qui « clique et ne clique pas, mais que se passerait-il si l’IA nous permettait de commencer à comprendre ce que nos articles font ressentir aux gens ?

Des outils comme Overtone AI ont été initialement lancés pour analyser le ton du contenu des éditeurs. Il est de plus en plus évident que les outils d’analyse du ton, orientés vers les discussions sur les médias sociaux ou les commentaires des lecteurs, peuvent nous aider à comprendre ce que les lecteurs pensent de notre contenu et ce qu’ils préfèrent. Les marques des médias sociaux se révélant de moins en moins fiables en tant que moteur de trafic, il est d’autant plus important de répondre aux attentes des lecteurs que nous avons.

4. Analyse et modération des communautés et des commentaires

Face aux trop nombreuses réactions inappropriées dans les sections commentaires, un nombre croissant d’éditeurs avait choisi de désactiver ces espaces interactifs. Cette décision, bien que regrettable, était compréhensible. En effet, le processus de modération pour identifier et valoriser les contributions pertinentes de la part des lecteurs s’avérait excessivement chronophage. Désormais, l‘IA, en particulier l’IA avec l’analyse des sentiments, peut largement automatiser la modération du contenu, en signalant les utilisateurs dangereux, à l’équipe éditoriale et en écartant les propos inappropriés.

5. Engagement automatisé dans les médias sociaux

Vous ne feriez peut-être pas confiance à l’IA pour rédiger des articles, mais s’assurer qu’elles sont publiées sur les médias sociaux est une tâche en aval que de nombreux journalistes sont soit trop occupés, soit pas assez motivés à faire. Les éditeurs cherchent donc à automatiser cette tâche, en utilisant les textes de vos auteurs humains et en contrôlant le ton.

Mettez constamment vos pratiques à jour ou la proposition de valeurs de votre média en pâtira

6. Analyse de l’engagement

Créer et animer une communauté pour encourager l’engagement est essentiel. Mais sans un suivi permanent, qui prend du temps, votre progression sera fastidieuse. À moins que vous ne fassiez appel à l’intelligence artificielle pour vous aider.
Chez Schibsted, un travail pluridisciplinaire a permis de développer un outil pour lire les articles à haute voix, et de le marier au moteur d’analyse de la performance des contenus. Le résultat est un outil qui permet aux journalistes de demander à tout moment où en est leur article et d’être informés de ses performances ou de celles de leurs concurrents.

Tous ces exemples ont en commun d’utiliser l’IA pour faciliter le travail et développer l’engagement. Autant de tâches que les rédactions n’ont tout simplement pas le temps et les moyens d’étudier. Ces résultats peuvent ensuite être présentés et examinés par l’intelligence humaine traditionnelle. Ainsi, au lieu de remplacer le personnel de la rédaction, ces résultats aident la salle de rédaction à trouver de nouveaux moyens pour étendre sa portée et accroître l’engagement des lecteurs.

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