Journaliste, rédacteur·trice, designer, graphiste, producteur·trice de contenus numériques.

Chaque participant·e doit disposer d’un accès payant à ChatGPT (abonnement, 20€/mois)

• Comprendre le contexte d’émergence des IA génératives
• Connaître les bénéfices et les risques associés aux IA génératives
• Découvrir les cas d’usage rencontrés dans les rédactions et questionner les chartes mises en place pour encadrer les pratiques
• Savoir identifier les pratiques responsables et éthiques pour tirer parti des IA génératives dans un contexte de production éditoriale
• Savoir manipuler des outils à base d’IA générative 
• Comprendre le contexte éthique et juridique qui encadre l’utilisation des IA génératives

Cette formation alterne la présentation de bonnes pratiques, des échanges entre les participants, des démonstrations d’outils, des mises en situation, des exercices de manipulations d’outils sur des cas pratiques.

• Théorie et revue des bonnes pratiques : environ 30%
• Pratique : environ 70%

Les participants viendront avec un ordinateur portable pour manipuler les outils d’intelligence artificielle

• Présentation du formateur et tour de table pour identifier les attentes des participant·e·s
• Echanges autour des cas de figure auxquels sont confrontés les participants
• Comprendre l’intelligence artificielle :
  • le contexte d’émergence des IA (histoire, imaginaire, vocabulaire, enjeux économiques)
  • les principes fondateurs de l’intelligence artificielle et du deep learning
  • l’apparition des IA génératives “grand public” comme ChatGPT ou MidJourney
  • les limites et les biais des IA génératives
  • les IA génératives et la désinformation 
  • les questions de droit d’auteur posées par les IA génératives
  • les questions déontologiques soulevées par les IA génératives
  • la régulation des IA en Europe et dans le monde
• Bonnes pratiques pour rédiger des prompts efficaces
• Démonstration et exercices de prise en main des outils d’IA qui assistent les journalistes pour :
  
  • sourcer et/ou vérifier des contenus
  • produire des résumés
  • faire des transcripts
  • interroger le contenu de longs rapports au format pdf
  • brainstormer
  • trouver des angles
  • améliorer des contenus audio ou vidéo
  • créer des images fixes
  • compléter des images
  • créer des vidéos
• Mise en place d’une veille pour rester informé·e sur le sujet (expert·e·s sur les réseaux sociaux, podcasts, newsletters)
• Evaluation à chaud par les participant·e·s

Quelques liens pour approfondir votre réflexion sur les intelligences artificielles génératives :

• Intelligence artificielle : Google lance Bard en France, son concurrent de ChatGPT (Le Monde)
• MedIAs : le cahier tendance de Meta-media (France Télévisions)
• ChatGPT dans le texte (France inter)
• Bruxelles pour une identification claire des informations générées par les plateformes par l’IA (CB News)
  
• De ChatGPT à Midjourney, les médias jouent-ils aux apprentis sorciers avec l’IA? (Heidi News)

IA Générative
L’intelligence artificielle dite générative est une avancée technologique majeure avec des impacts importants dans le domaine des médias et de la communication. L’IA dite “générative” permet la création de contenus originaux tels que textes, images et vidéos. Contrairement à une simple répétition d’informations, l’IA générative a la capacité de produire des éléments inédits, mais pas toujours véridiques.

Biais
On parle de “biais algorithmique” quand le résultat généré par un algorithme d’apprentissage manque de neutralité, d’équité ou de loyauté. Le biais algorithmique peut survenir lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique et obtenir un résultat (un texte, une image, une donnée…) reflètent les préjugés sous-jacents des individus engagés dans la collecte, la sélection ou l’utilisation de ces données.

Prompt
Un prompt est une instruction que l’utilisateur rédige à destination de l’intelligence artificielle afin qu’elle produise un résultat qui réponde à sa demande. Le prompt doit être formulé de manière précise pour donner un résultat pertinent et implique d’avoir des connaissances dans le domaine sur lequel l’utilisateur souhaite effectuer des recherches ou obtenir la génération d’un contenu.

Charte
Une charte vise à encadrer les questions éthiques posées par l’utilisation des outils d’intelligence artificielle. De plus en plus de médias et d’organisations élaborent des chartes pour encadrer l’exploitation des outils à base d’IA (en particulier IA génératives).

Algorithme
Suite finie de règles (opérations logiques, instructions) permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée par l’utilisateur. Cette suite peut être l’objet d’un processus automatisé d’exécution et s’appuyer sur des modèles conçus par le biais d’apprentissage automatique.

Apprentissage automatique (machine learning)
Le “machine learning”, également appelé apprentissage automatique, est une branche spécifique de l’intelligence artificielle. Son objectif est de permettre aux algorithmes de découvrir des « patterns”  (modèles), c’est-à-dire des schémas récurrents, au sein de différents ensembles de données. Ces données peuvent comprendre des nombres, des mots, des images, des statistiques, et tout autre élément stockable sous forme numérique.
Les algorithmes de machine learning acquièrent de manière autonome la capacité d’accomplir des tâches ou de faire des prédictions en se basant sur les données, tout en perfectionnant leurs performances avec le temps. Une fois entraîné, l’algorithme est en mesure de repérer ces schémas au sein de nouvelles données. L’apprentissage automatique peut être supervisé par des humains ou non suivant les cas de figure.

Hallucination
Dans le champ de l’intelligence artificielle, une hallucination désigne une réponse incorrecte générée par une IA et qui est présentée comme une certitude factuelle. C’est pourquoi la supervision humaine par des spécialistes des sujets traités est indispensable lorsque des IA génératives sont employées pour produire des données (textuelles, notamment).