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

Alors que la génération de texte et l’apprentissage automatique progressent, beaucoup se demandent si les rédacteurs seront remplacés par la multitude d’outils de rédaction IA qui offrent une fonctionnalité de complétion automatique.

GPT-3, Rytr, Jarvis, Shortly, CopyAI, Frase, etc. — la liste des nouveaux produits à complétion automatique qui apparaissent sur le marché est sans fin. Tous ces produits proposent un bouton « Écris pour moi ». Vous cliquez sur ce bouton, et un paragraphe de texte apparaît.

On a presque l’impression que c’est magique.

En tant qu’ chercheur en intelligence artificielle, je suis les avancées dans ce domaine depuis les 5 dernières années — et il est fascinant de voir comment ce qui a commencé comme un moyen de compléter automatiquement vos textos est devenu une technologie capable aujourd’hui de produire presque des romans entiers.

Mais cela signifie-t-il que l’IA peut remplacer les rédacteurs — l’écriture humaine est-elle dépassée ? ‍La réponse est complexe.

Pour répondre à cette question, nous devons d’abord lever le voile et voir comment fonctionne vraiment la complétion automatique pour la rédaction de contenu. Armés de cette information, nous pouvons examiner les compromis que cette technologie d’intelligence artificielle apporte, et déterminer si les rédacteurs ont de quoi s’inquiéter avec tous ces outils d’écriture IA sur le marché.

Comment la complétion automatique a évolué pour la rédaction de contenu

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

Oui, c’est la fonctionnalité de votre ancien iPhone 5 qui corrige « iz » en « is », et c’est aussi ce qui permet à Google de vous proposer des complétions (parfois hilarantes) pour vos recherches.

S’appuyer sur les n-grammes pour écrire à votre place

Vous serez peut-être surpris, mais la technologie de complétion automatique peut être retracée jusqu’à 1948. Depuis, elle aide les rédacteurs à vérifier l’orthographe et à corriger leurs textes.

Regardons les humbles origines de la complétion automatique.

De nombreux premiers systèmes de complétion automatique reposaient sur le concept de modèle de langue. Il s’agissait essentiellement d’un modèle capable de prédire le mot suivant à partir d’un historique de mots.

Le tout premier modèle de langue, d’abord mentionné par Claude Shannon, s’appelait le modèle des n-grammes. Une application des n-grammes consistait à prédire la probabilité qu’un ensemble de mots apparaisse dans le texte que vous êtes en train de taper.

Par exemple, si vous tapez « Can you please come » (les mots d’historique), le modèle des n-grammes prédira que le mot suivant, « here », est très probable (par exemple, à 80 %). Votre téléphone vous proposera alors de compléter votre phrase avec le mot « here ».

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

Vous pouvez créer un modèle de n-grammes simplement en comptant le nombre de fois où la phrase « Can you please come here » apparaît dans un corpus de texte de haute qualité (également appelé les données d’entraînement). Si cette phrase apparaît souvent, cela signifie que « here » est probablement une complétion correcte - sinon, il s’agit d’une formulation peu probable.

Ce comptage d’occurrences est appliqué à toutes les phrases possibles du corpus, ce qui donne un « tableau de comptages ».

Dans l’exemple ci-dessus, la première ligne a le comptage le plus élevé parce qu’elle apparaît le plus souvent dans le langage écrit humain. La dernière ligne est rédigée dans un anglais ésotérique et n’apparaît pas souvent dans la langue moderne, donc son comptage est plus faible.

Avec ce tableau, chaque fois que quelqu’un tape du texte, le programme consultera ce tableau pour trouver la phrase qui correspond au comptage le plus élevé. Cette meilleure correspondance est essentiellement une prédiction du mot suivant. Cette correspondance permet aussi au programme de vous donner une estimation de la probabilité (par exemple, 80 % de chances d’obtenir une complétion correcte selon le corpus).

Et voilà — la magie derrière de nombreux outils de complétion automatique se résume à compter les mots !

En simplifiant à l’extrême, c’est ainsi que l’on construit un modèle capable de prédire le mot suivant le plus probable à partir d’un certain ensemble de mots d’historique. C’est la base du fonctionnement des systèmes de correction automatique et de complétion automatique.

Les rédacteurs vont-ils donc être remplacés par un modèle de n-grammes ?

Certainement pas.

Les n-grammes posent un problème fondamental : ils représentent le langage de manière clairsemée. En termes simples, cela signifie que si vous avez beaucoup de données, votre tableau devient beaucoup trop grand. C’est là qu’entrent en jeu les réseaux neuronaux comme GPT.

Aller au-delà d’un tableau avec GPT

Ce que nous utilisons aujourd’hui a beaucoup évolué depuis le modèle des n-grammes.

L’intelligence artificielle moderne pour la complétion automatique repose sur des réseaux neuronaux, bien plus puissants que les modèles de n-grammes. Même s’ils sont plus sophistiqués, les réseaux neuronaux reposent sur le même principe fondamental de comptage statistique.

Le tout-puissant GPT-3 (Transformeur génératif préentraîné v3) est un grand modèle de langage neuronal développé par OpenAI et constitue désormais la colonne vertébrale de tous les outils d’écriture à complétion automatique récemment lancés sur le marché. GPT-3 s’inscrit dans une tendance du traitement automatique du langage naturel (TALN) qui consiste à se tourner vers de grands réseaux neuronaux préentraînés.

Avec GPT-3, nous n’utilisons plus naïvement un tableau pour stocker toutes les phrases possibles ; nous en stockons plutôt un résumé compressé dans les poids de son réseau neuronal. Cela nous permet d’entraîner des modèles sur des milliards de phrases et de segments de phrases qui auraient été impossibles à faire tenir dans un seul tableau.

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

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

Mais cela ne s’arrête pas là. Une fois qu’il prédit le prochain mot que vous allez taper, il répète l’opération en boucle et continue à prédire le mot suivant jusqu’à avoir rédigé un paragraphe. C’est ainsi qu’il « génère » un paragraphe pour vous.

Mais attendez - si GPT-3 ne fait que consulter des probabilités dérivées de contenus déjà écrits, cela signifie-t-il qu’il se contente de répéter ce qu’il a lu, ou est-il vraiment créatif ?

C’est une question philosophique délicate qui revient souvent dans les discussions d’aujourd’hui sur le contenu généré par l’IA.

Idées reçues sur la rédaction de contenu par IA

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

De nombreux critiques ont noté que GPT-3, comme tous les modèles d’IA, ne peut générer que du texte qu’il a déjà vu auparavant. Ils affirment que l’écriture par IA manque de créativité et que ces outils sont utiles uniquement pour inonder le web de contenu ressassé.

Si cette vision était autrefois valable, elle n’est plus entièrement vraie.

Il est facile d’affirmer qu’un modèle de n-grammes de 1948 se contenterait de répéter le contenu existant, puisqu’il stocke littéralement toutes ses données d’entraînement dans un tableau et « génère » du texte en parcourant les phrases qu’il a déjà vues.

Mais comme GPT-3 est un compresseur très efficace de son texte d’entraînement, il est forcé de développer des règles et des schémas de contenu écrit - il ne se souvient pas toujours de la phrase exacte provenant des données stockées dans sa mémoire.

Même si quelques phrases peuvent être générées mot pour mot, beaucoup d’expressions produites sont nouvelles. Une rapide recherche Google du texte généré montre que la plupart des productions sont originales.

Que vous pensiez ou non que GPT-3 (ou tout autre modèle d’IA et outil d’IA) puisse produire un texte original reste débattu, et cela dépend de la façon dont vous définissez l’originalité. Après tout, les humains ont appris à partir d’œuvres antérieures majeures et ont créé des dérivés de Shakespeare, alors les humains sont-ils vraiment si originaux ?

Même si l’IA moderne produit du texte qui peut ressembler à ce qui existe déjà, elle peut aussi produire du contenu qui peut vous surprendre.

Il appartient aux rédacteurs et aux éditeurs de contenu de tirer le meilleur parti de cette surprise.

Une meilleure utilisation de la complétion automatique devrait consister à laisser les rédacteurs filtrer et choisir le meilleur texte généré par l’IA, ou l’utiliser comme source d’inspiration pour surmonter le syndrome de la page blanche.

La rédaction de contenu par IA peut-elle avoir de l’émotion ?

L’une des inquiétudes concernant la rédaction de contenu par IA est qu’elle produira un texte sans âme et sans émotion.

C’est encore une affirmation trop large et trop simpliste - et elle découle peut-être de notre vision de science-fiction de l’IA comme des robots en boîte de conserve dépourvus de sentiments.

Encore une fois, les modèles d’IA simples comme les n-grammes auraient peu de chances de produire un texte émotionnel, car ils manquent de puissance de représentation - ils ont une limite pratique quant à ce qu’ils peuvent apprendre.

Mais parce que GPT-3 apprend à partir d’un vaste corpus de texte avec davantage de contexte, il peut souvent reproduire le sentiment et le ton de l’écriture. Cela signifie que si vous tapez une phrase comme "I'm feeling sad today," le modèle d’IA cherchera à 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 complété automatiquement par Jenni AI sans aucune modification. Il a appris à reproduire mon ton et mon style d’écriture à partir des paragraphes précédents.)

Une étude publiée à l’ICLR 2020 montre que les générateurs de texte neuronaux peuvent même trop souvent reproduire à l’identique et commencer à devenir répétitifs. Cependant, reproduire à l’identique n’est pas la même chose que ressentir une émotion.

En tant qu’écrivain, vous devrez toujours rester responsable du ton général et de l’émotion de votre texte. Même si l’IA peut produire un texte qui reflète les sentiments humains, elle n’a pas d’expérience empirique de ce que signifie être humain - ce n’est pas une intelligence incarnée.

Rappelez-vous que, comme les modèles de n-grammes, GPT-3 est entraîné sur un corpus de texte (principalement issu d’Internet et produit par un rédacteur humain).

Il n’a rien vu ni vécu d’autre qu’un humain ordinaire - il ne saura jamais quel goût a un cheeseburger, et il ne peut pas non plus faire preuve d’une empathie totale. Selon OpenAI, il ne peut pas répondre avec précision à des questions liées au monde physique, comme "Si je mets du fromage dans le frigo, est-ce qu’il va fondre ?".

C’est une limite inhérente aux modèles de langage modernes pour les années à venir - du moins jusqu’à ce que l’IA ait un corps physique.

Pour la rédaction de contenu, comprendre cette limite est essentiel.

Cela signifie que, pour exploiter pleinement la puissance de l’IA dans la rédaction de contenu, nous devons fournir des consignes et des retours au modèle d’IA afin de l’orienter dans la bonne direction.

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

Ces inconvénients peuvent amener beaucoup de gens à se montrer sceptiques face aux progrès de la rédaction de contenu par IA ou à craindre que notre avenir soit rempli de contenu spam.

Au contraire, j’entrevois un avenir bien plus prometteur.

En 1996, lorsque le système d’IA d’IBM a remporté une partie 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 personnes apprenant de nouvelles stratégies d’échecs en étudiant les coups de l’IA. Un phénomène similaire s’est produit après qu’AlphaGo de DeepMind a battu Lee Sedol, le meilleur joueur de go au monde, en 2016.

Le succès de l’IA signifie que les humains doivent s’adapter et évoluer - et ce changement peut être inconfortable, mais il est généralement bénéfique. Si l’IA peut battre les humains dans certaines tâches, les humains restent plus polyvalents, et nous pouvons apprendre à intégrer l’IA pour renforcer notre productivité globale.

Cela est tout aussi vrai pour la rédaction de contenu, où les rédacteurs doivent intégrer une stratégie de contenu de haut niveau, la vision et l’identité de marque d’une entreprise, ainsi qu’une compréhension de leur audience dans leur contenu.

C’est pourquoi je prédis un avenir où nous pourrons avoir le meilleur des deux mondes — humains et IA travaillant ensemble pour produire un contenu encore plus qualitatif.

La rédaction publicitaire sera-t-elle obsolète demain ?

Avec le développement exponentiel de la technologie, il est difficile de ne pas se demander - le métier de rédacteur de contenu est-il menacé à l’avenir ?

Si l’on examine la tendance de l’amélioration des modèles de langage au fil des années, il est clair que l’IA devient de plus en plus performante pour compléter automatiquement le texte. La perplexité (une mesure d’erreur) de l’IA sur un benchmark courant comme WikiText-103 est passée de 40 à 10 au cours des 3 dernières années - c’est une amélioration par 4 !

En extrapolant cette croissance exponentielle, nous prévoyons qu’au cours des 5 prochaines années, la qualité de la technologie de complétion automatique s’améliorera encore d’un facteur 10.

Cela signifie que si tout ce que vous faites pour votre rédaction de contenu SEO consiste à produire du travail à faible valeur ajoutée - réécrire du contenu existant, remplir des modèles, copier-coller des listes à puces ou reformuler le contenu des autres - alors la réponse est oui : vous êtes voué à l’échec.

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

Ne dites pas « Écrivez pour moi », dites « 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 poser de l’encre sur une feuille de papier.

Il y a une raison pour laquelle nous ne vérifions plus la grammaire manuellement. C’est parce que la grammaire est une question technique, pas le véritable cœur de votre contenu.

Satisfaire l’intention de recherche des utilisateurs et être reconnu comme des experts du domaine dans votre niche spécifique donnera envie à vos lecteurs de revenir. Ils partageront naturellement 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 reste responsable de la vision du contenu. L’augmentation plutôt que le remplacement est la clé.

Si l’IA est là pour éliminer les tâches de faible niveau, en tant que rédacteur, vous devez faire évoluer vos méthodes vers un travail à plus forte valeur ajoutée. Il est temps de réfléchir plus profondément à ce que vous produisez comme contenu.

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

Votre rôle est de faire le lien entre votre stratégie marketing, votre audience et votre contenu - en apportant des informations, des recherches et des idées uniques - et de le présenter comme une histoire que personne n’a encore racontée. Une histoire qui capte l’attention et maintient vos lecteurs engagés jusqu’à la fin de l’article.

Cela signifie que l’écriture sera moins une question de mécanique consistant à poser des mots sur le papier, et davantage une question d’idées que vous souhaitez transmettre et d’art du récit.

Nous devons cesser de compter sur l’IA pour écrire à notre place, et plutôt écrire avec elle.

Si votre travail consiste à faire preuve d’empathie envers votre lecteur pour créer un contenu de haute qualité, engageant, qui résonne avec votre audience et apporte une réelle valeur - votre rôle est préservé.

Comment Jenni peut aider

Chez Jenni, nous travaillons dur pour rendre cette intégration entre humains et IA aussi fluide que possible - et c’est pourquoi nous avons soigneusement conçu notre système de complétion automatique basé sur GPT-3 pour ne pas vous gêner, mais au contraire vous laisser - vous, le créateur de contenu - aux commandes. Toujours !

Depuis mars 2022, nous avons décidé de supprimer progressivement la fonctionnalité « Écrivez pour moi » - vous savez, ce bouton sur lequel vous appuyez et qui rédige magiquement un paragraphe pour vous. Surprenant !

C’est parce que nous avons constaté, à travers de nombreuses études de cas utilisateurs, que plus de la moitié des nouveaux utilisateurs ayant accès aux boutons « Écrivez pour moi » cliquaient dessus pour produire ~80% de leur contenu - dont la majeure partie était de faible qualité.

L’incitation de ce bouton rend la création de spam trop facile et vous empêche d’être l’auteur de votre histoire.

À la place, Jenni vous aidera désormais en vous proposant activement des suggestions pendant que vous écrivez, tout en s’intégrant de manière fluide à votre processus de création de contenu.

Cela vous aidera grandement à surmonter le syndrome de la page blanche et redonnera aussi du plaisir et de la passion à votre travail.