L'IA remplacera-t-elle les rédacteurs ? L'évolution et l'avenir de la rédaction de contenu par l'IA

Avec les avancées en génération de texte et en apprentissage automatique, on discute beaucoup de savoir si les rédacteurs de contenu seront remplacés par la myriade d'outils de rédaction AI qui offrent des fonctionnalités d'autocomplétion.

GPT-3, Rytr, Jarvis, Shortly, CopyAI, Frase, etc. - la liste des nouveaux produits avec autocomplétion qui arrivent sur le marché est infinie. Tous ces produits proposent un bouton "Écrire pour moi". Vous appuyez sur ce bouton, et un paragraphe de texte apparait.

Ça ressemble presque à de la magie.

En tant que chercheur en intelligence artificielle, j'ai suivi les progrès dans ce domaine au cours des 5 dernières années - et c’est fascinant de voir comment quelque chose qui a commencé comme un moyen d'autocompléter vos messages texte s'est transformé en une technologie capable de produire presque des romans entiers.

Mais cela signifie-t-il que l'IA peut remplacer les rédacteurs - la rédaction humaine est-elle obsolète ? ‍La réponse est compliquée.

Pour répondre à cette question, nous devons d'abord lever le rideau pour voir comment l'autocomplétion pour la rédaction de contenu fonctionne réellement. Armés de cette information, nous pouvons nous plonger dans les compromis que cette technologie d'intelligence artificielle apporte et déterminer si les rédacteurs ont des raisons de s'inquiéter avec tous ces outils de rédaction AI sur le marché.

Comment l'autocomplétion a évolué pour la rédaction de contenu

Avec tout le battage médiatique autour des nouvelles avancées en intelligence artificielle comme GPT-3, il est facile d'oublier comment la technologie de texte prédictif (autocomplétion et autocorrection) a évolué au fil des décennies.

Oui, c'est la fonction sur votre ancien iPhone 5 qui vous change "iz" en "is", et c'est aussi comme cela que Google vous propose des complétions (parfois hilarantes) pour vos recherches.

Compter sur les N-Grams pour écrire pour vous

Vous pourriez être surpris, mais la technologie d'autocomplétion peut être tracée jusqu'en 1948. Depuis lors, elle a aidé les rédacteurs de contenu à corriger l'orthographe et à corriger leur écriture.

Regardons les humbles origines de l'autocomplétion.

Beaucoup de premiers systèmes d'autocomplétion étaient basés sur le concept de modèle de langage. C'était fondamentalement un modèle qui pouvait prédire le prochain mot en fonction d'un historique de mots.

Le premier modèle de langage, d'abord référencé par Claude Shannon, s'appelait le modèle n-grams. Une application des n-grams était de prédire la probabilité qu'un ensemble de mots apparaisse dans le texte que vous tapez.

Par exemple, si vous tapez "Pouvez-vous s'il vous plaît venir" (les mots historiques), le modèle n-grams prédit que le prochain mot "ici" est très probable (par exemple, 80% de chances). Votre téléphone proposera alors d'autocompléter votre phrase avec le mot "ici".

Comment les n-grams savent-ils quels mots sont probables ?

Vous pouvez créer un modèle n-grams en comptant simplement le nombre de fois où la phrase "Pouvez-vous s'il vous plaît venir ici" est apparue dans un corpus de texte de haute qualité (aussi appelé données d'entraînement). Si cette phrase apparaît souvent, cela signifie que "ici" est susceptible de être une complétion correcte - sinon, c'est un phrasé peu probable.

Ce comptage d'occurrences est appliqué à toutes les phrases possibles dans le corpus, ce qui donne un "tableau de comptages".

Dans l'exemple ci-dessus, la première ligne a le compte le plus élevé car elle se produit le plus souvent dans la langue écrite humaine. La dernière ligne est écrite en anglais ésotérique et n'apparaît pas souvent dans la langue moderne, donc elle a un compte plus bas.

Avec ce tableau, chaque fois que quelqu'un tape, le programme consulte ce tableau pour trouver la phrase qui correspond avec le compte le plus élevé. Ce meilleur correspondance est essentiellement une prédiction de ce que le prochain mot devrait être. Cette correspondance permet également au programme de vous donner une estimation de probabilité (par exemple, 80% de chances de complétion correcte selon le corpus).

Et voilà - la magie derrière de nombreux outils d'autocomplétion se résume à compter les mots !

En résumé, c'est ainsi que vous construisez un modèle qui pourrait prédire le mot le plus probable suivant étant donné un certain ensemble de mots historiques. Ceci est la base de fonctionnement des systèmes d'autocorrection et d'autocomplétion.

Ainsi, les rédacteurs vont-ils être remplacés par un modèle n-grams ?

Absolument pas.

Il y a un problème fondamental avec les n-grams - cela représente le langage de manière éparse. Pour simplifier, cela signifie que si vous avez beaucoup de données, votre tableau devient trop grand. C'est là que les réseaux neuronaux comme GPT entrent en jeu.

Aller au-delà d'un tableau avec GPT

Ce que nous utilisons aujourd'hui a parcouru un long chemin depuis le modèle n-grams.

L'intelligence artificielle moderne pour l'autocomplétion repose sur des réseaux neuronaux, qui sont bien plus puissants que les modèles n-grams. Bien que plus sophistiqués, les réseaux neuronaux s'appuient sur le même principe fondamental de comptage statistique.

Le tout-puissant GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer v3) est un grand modèle de langage de réseau neuronal développé par OpenAI et est maintenant le pilier de tous les outils d'écriture avec autocomplétion récemment sortis sur le marché. GPT-3 fait partie d'une tendance en traitement du langage naturel (NLP) pour se tourner vers de grands réseaux neuronaux pré-entraînés.

Avec GPT-3, nous n'utilisons plus un tableau naïvement pour stocker toutes les phrases possibles, mais plutôt un résumé compressé de celui-ci dans les poids de son réseau neuronal. Cela nous permet d'entraîner des modèles sur des milliards de phrases et de phrases qui auraient été impossibles à mettre dans un seul tableau.

‍Alors, comment GPT-3 écrit-il pour vous ?

Tout comme les n-grams, lorsque vous tapez un mot ou une phrase, GPT-3 essaiera de trouver le mot le plus probable pour compléter votre phrase en fonction du corpus de texte sur lequel il a été entraîné.

Mais ça ne s'arrête pas là. Une fois qu'il prédit le prochain mot que vous allez taper, il le fera en boucle et continuera de prédire le mot suivant jusqu'à ce qu'il ait écrit un paragraphe. C'est ainsi qu'il "génère" un paragraphe pour vous.

Mais attendez - si tout ce que fait GPT-3 est de consulter les probabilités dérivées du contenu précédemment écrit, cela signifie-t-il que GPT-3 répète simplement ce qu'il a lu, ou est-il vraiment créatif ?

C'est une question philosophique délicate qui est omniprésente dans les discussions actuelles sur le contenu généré par l'IA.

Idées fausses sur la rédaction de contenu par IA

La rédaction de contenu par IA peut-elle être créative ?

Beaucoup de critiques ont noté que GPT-3, comme tous les modèles d'IA, ne peut générer que du texte qu'il a déjà vu. Ils affirment que l'écriture par IA manque de créativité et que ces outils ne sont bons que pour spammer des contenus régurgités.

Bien que cette opinion ait été valable auparavant, ce n'est plus entièrement vrai.

Il est facile de prétendre qu'un modèle n-grams de 1948 répéterait simplement le contenu existant parce qu'il stocke littéralement toutes ses données d'entraînement dans un tableau et "génère" du texte en parcourant les phrases qu'il a vues.

Mais parce que GPT-3 est un compresseur très efficace de son texte d'entraînement, il est contraint de développer des règles et des modèles de contenu écrit - il ne se souvient pas toujours de la phrase exacte de ses données d'entraînement stockées en mémoire.

Bien qu'un certain nombre de phrases puissent être générées à l'identique, de nombreuses expressions produites sont nouvelles. Une recherche rapide sur Google du texte généré vous montrera que la plupart des générations sont originales.

Que vous croyiez ou non que GPT-3 (ou tout modèle d'IA et outils d'IA) puisse produire une écriture originale est un débat, et cela dépend de la manière dont vous définissez l'originalité. Après tout, les humains ont appris des grandes œuvres passées et créé des dérivés de Shakespeare, alors les humains sont-ils vraiment si originaux ?

Bien que l'IA moderne produise du texte qui peut ressembler à ce qui existe déjà, elle est également capable de produire un texte qui peut vous surprendre.

C'est aux rédacteurs et éditeurs de contenu humains de tirer le meilleur parti de cette surprise.

Une meilleure utilisation de l'autocomplétion devrait impliquer que les rédacteurs filtrent et choisissent le meilleur texte généré par l'IA, ou l'utilisent comme source d'inspiration pour surmonter le syndrome de la page blanche.

La rédaction de contenu par IA peut-elle avoir des émotions ?

Une des préoccupations concernant la rédaction de contenu par IA est qu'elle produira un texte sans âme, sans émotion.

Ceci est une autre affirmation large qui manque de nuance - et est peut-être dérivée de notre notion de science-fiction d'une IA étant des robots en boîte de conserve sans émotions.

Encore une fois, des modèles d'IA simples comme le n-gram seraient peu susceptibles de produire un texte émotionnel car ils manquent de pouvoir de représentation - ils ont une limite pratique à ce qu'ils peuvent apprendre.

Mais parce que GPT-3 apprend à partir d'un large corpus de texte avec plus de contexte, il peut souvent imiter le sentiment et le ton de l'écriture. Cela signifie que si vous tapez une phrase comme "Je me sens triste aujourd'hui," le modèle d'IA essayera de trouver les mots les plus appropriés pour refléter ce sentiment dans le texte généré.

(Le paragraphe que vous venez de lire ci-dessus a été entièrement auto-completé par Jenni AI sans modifications. Il a appris à s'adapter à mon ton et style d'écriture des paragraphes précédents.)

Une étude publiée dans l'ICLR 2020 montre que les générateurs de texte neuronaux peuvent même imiter trop souvent et commencer à devenir répétitifs. Cependant, imiter n'est pas synonyme d'avoir des émotions.

En tant que rédacteur, vous devrez toujours être en charge du ton général et de l'émotion de votre écriture. Bien que l'IA puisse produire un texte qui reflète le sentiment humain, elle n'aura pas une expérience empirique de ce qu'est être humain - elle n'est pas une intelligence incarnée.

Rappelez-vous, comme les modèles n-grams, GPT-3 est entraîné sur un corpus de texte (principalement à partir d'Internet et produit par un rédacteur humain).

Il n'a jamais vu ni vécu rien de ce qu'une personne typique expérimente - il ne saura jamais quel goût a un cheeseburger, ni ne pourra pleinement empathiser. Selon OpenAI, il ne peut pas répondre correctement aux questions liées au monde physique, telles que "Si je mets du fromage au réfrigérateur, va-t-il fondre ?".

Ceci est une limitation inhérente des modèles de langages modernes qui arrive dans les prochaines années - au moins jusqu'à ce que l'IA obtienne un corps physique.

Pour la rédaction de contenu, comprendre cette limitation estcrucial.

Cela signifie que pour réellement tirer parti de la puissance de l'IA pour la rédaction de contenu, nous devons fournir des directives et des retours à l'IA pour la guider dans la bonne direction.

Pourquoi l'IA + l'humain est l'avenir de la rédaction de contenu

Ces inconvénients peuvent amener beaucoup à être sceptiques quant aux avancées de la rédaction de contenu par l'IA ou à craindre que notre avenir soit plein de contenu spammé.

Au contraire, je vois un avenir beaucoup plus prometteur.

En 1996, quand le système d'IA d'IBM a battu Kasparov dans un jeu d'échecs, on pensait que le jeu d'échecs était résolu et qu'il n'y aurait plus de joueurs d'échecs.

Cependant, ce qui s'est passé a été une résurgence des gens apprenant de nouvelles stratégies d'échecs en étudiant les mouvements de l'IA. Un phénomène similaire s'est produit après AlphaGo de DeepMind a battu Lee Sedol, le meilleur joueur de go au monde en 2016.

Le succès en AI signifie que les humains doivent s'adapter et changer - et ce changement peut être inconfortable mais c'est généralement pour le mieux. Bien que l'IA puisse battre les humains dans certaines tâches, les humains sont de meilleurs généralistes, et nous pouvons apprendre à incorporer l'IA pour augmenter notre productivité globale.

Cela est vrai pour la rédaction de contenu, où les rédacteurs doivent intégrer une stratégie de contenu de haut niveau, une vision et une marque d'entreprise, et une compréhension du public dans leur contenu.

C'est pourquoi je prévois un avenir où nous pouvons avoir le meilleur des deux mondes - les humains et l'IA travaillant ensemble pour produire un contenu de qualité encore supérieure.

La rédaction de contenu sera-t-elle obsolète demain ?

Avec le développement exponentiel de la technologie, il est difficile de ne pas se demander - le travail de rédacteur de contenu est-il en danger pour l'avenir ?

Si nous examinons la tendance de l'amélioration des modèles de langage au fil des années, il est clair que l'IA s'améliore de plus en plus à l'autocomplétion de texte. La perplexité (une mesure d'erreur) de l'IA sur une référence courante comme WikiText-103 a diminué de 40 à 10 au cours des 3 dernières années - c'est une amélioration x4 !

En extrapolant cette croissance exponentielle, dans les 5 prochaines années, nous prévoyons encore une amélioration x10 de la qualité de la technologie d'autocomplétion.

Cela signifie que si tout ce que vous faites pour votre rédaction de SEO est de produire du travail à faible valeur - réécrire du contenu existant, remplir des modèles, copier/coller des listes, ou faire tourner le contenu des autres - alors la réponse est oui - vous êtes condamné.

Alors, qu'est-ce que cela signifie pour les rédacteurs sérieux et passionnés ?

Ne "Écrivez pas pour moi", "Écrivez avec moi"

Il y a une raison pour laquelle nous n'utilisons plus de machines à écrire. C'est parce que la rédaction de contenu ne consiste pas à mettre de l'encre sur une feuille de papier.

Il y a une raison pour laquelle nous ne vérifions plus manuellement la grammaire. C'est parce que la grammaire est une technicité et non le véritable cœur de votre contenu.

Satisfaire l'intention de recherche des utilisateurs et être perçu comme des experts en la matière dans votre créneau spécifique incitera vos lecteurs à revenir pour plus. Ils partageront organiquement vos articles à plus grande échelle et aideront votre article à grimper dans les classements des moteurs de recherche.

Malgré toutes ces évolutions dans notre façon d'écrire avec la technologie, le rédacteur est toujours en charge de la vision du contenu. L'augmentation plutôt que le remplacement est la clé.

Si l'IA est là pour éliminer le travail de bas niveau, en tant que rédacteur, vous devez changer vos méthodes pour effectuer un travail de plus grande valeur. Il est temps de réfléchir plus profondément à ce contenu que vous produisez.

Il y a 7,5 millions de blogs publiés chaque jour et votre contenu doit se démarquer.

Votre travail est de connecter les points entre votre stratégie marketing, votre public, et le contenu - en apportant des informations, des recherches, et des idées uniques - et pour le présenter comme une histoire que d'autres n'ont pas racontée. Une histoire qui attire l'attention et garde vos lecteurs engagés jusqu'à la fin de l'article.

Cela signifie que l'écriture sera moins axée sur la mécanique de mettre des mots sur le papier et plus sur les idées que vous souhaitez transmettre et l'art de la narration.

Nous devons arrêter de compter sur l'IA pour écrire pour nous, mais plutôt, écrire avec nous.

Si votre travail consiste à empathiser avec votre lecteur pour créer du contenu de haute qualité, engageant, qui résonne avec votre public et offre une véritable valeur - votre rôle est en sécurité.

Comment Jenni peut aider

Chez Jenni, nous travaillons dur pour rendre cette intégration entre les humains et l'IA aussi fluide que possible - et c'est pourquoi nous avons soigneusement conçu notre système d'autocomplétion basé sur GPT-3 pour ne pas vous gêner, mais plutôt garder vous - le créateur de contenu - aux commandes. Toujours !

À partir de mars 2022, nous avons décidé de supprimer progressivement la fonctionnalité Écrire pour Moi - vous savez, le bouton que vous appuyez et qui écrit magiquement un paragraphe pour vous. Choc !

C'est parce que nous avons constaté à travers de nombreuses études de cas utilisateur - plus de la moitié des nouveaux utilisateurs qui avaient accès aux boutons "Écrire pour moi" les cliquaient pour produire ~80% de leur contenu - pour la plupart de faible qualité.

L'incitation de ce bouton est trop facile pour un utilisateur de créer du spam, et elle vous empêche d'être l'auteur de votre histoire.

Au lieu de cela, Jenni vous aidera désormais en vous fournissant activement des suggestions pendant que vous écrivez et en s'intégrant parfaitement à votre processus de création de contenu.

Cela aidera grandement à briser tout blocage de l'écrivain et ramènera également le plaisir et la passion dans votre métier.