En ce début décembre, le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche a remis les prix de la science ouverte de l’année.

Plusieurs logiciels libres y ont été récompensés :

• Le prix « scientifique et technique » a été attribué à GNU MPFR, « une bibliothèque libre (GPLv3) de calcul en virgule flottante avec précision arbitraire, reprenant les bonnes idées de la norme IEEE 754, comme l’arrondi correct » ;
• le « coup de cœur » a mis en avant HyperSpy, « une bibliothèque libre pour Python, en licence GPLv3, qui aide les chercheurs en science des matériaux à analyser et visualiser des données complexes, telles que les ensembles de données multidimensionnels » ,
• le prix de la documentation a été attribué au langage de programmation Pharo ;
• et le prix de la communauté a été attribué à la version 3 d’Aladin Lite, un atlas du ciel interactif libre.

Conçu par le Centre de Données astronomiques de Strasbourg (CDS), celui-ci permet de se balader dans le ciel en visualisant des données astronomiques comme celles issues des observatoires européens Gaia ou Euclid :

Mais on peut l’utiliser aussi pour se balader sur Mars. « Simple à intégrer dans d’autres sites ou projets, il offre à tous – astronomes, physiciens, passionnés comme curieux – une porte d’entrée vers les richesses du ciel. Interopérable, un très grand nombre de portails web l’utilisent spontanément », explique le ministère. L’ESA, par exemple, utilise déjà Aladin lite pour son site ESAsky. Son code est accessible sur GitHub en licence GPL3.0 et une API est aussi disponible.

AI journalism

Le Reuters Institute publie un sondage mené auprès de journalistes britanniques entre aout et novembre 2024. Alors que promesse leur avait été faite que les tâches subalternes seraient minimisées grâce à l’IA, le constat est tout autre.

Le Reuters Institute for the Study of Journalism a conduit un sondage auprès de 1 004 journalistes britanniques entre aout et novembre 2024. Le think tank a publié la semaine dernière son analyse. Si les réponses datent déjà un peu dans un univers du numérique qui évolue très rapidement, on peut néanmoins y piocher quelques éléments intéressants quant à l’usage de l’IA dans les rédactions suite à la diffusion des LLM dans nos vies professionnelles.

Une adoption massive

On se rend compte, avec ce sondage, que les journalistes ont massivement adopté des outils intégrant l’IA puisque plus de la moitié (56 %) d’entre eux les utilisaient l’année dernière au moins de façon hebdomadaire et 27 % au quotidien :

Transcription, traduction et vérification grammaticales en tâches sous-traitées à l’IA générative

Quand on entre dans les détails des tâches effectuées avec l’aide de l’IA dans les rédactions, le Reuters Institute explique que les « trois utilisations les plus fréquentes concernent ce que l’on pourrait appeler le traitement du langage, en particulier la transcription/le sous-titrage (49 % utilisent l’IA pour cette tâche au moins une fois par mois), la traduction (33 %) et la vérification grammaticale/la relecture (30 %) ».

Quand on s’intéresse aux tâches des journalistes qui utilisent quotidiennement l’IA, celle qui revient en premier est la vérification grammaticale/la relecture (14 %), puis viennent la transcription/le sous-titrage (8 %), la traduction (5 %) puis à 4 % la recherche de sujets, le résumé d’infos et la génération d’une partie de l’article (le titre, par exemple).

L’IA générative n’efface pas les tâches subalternes

Mais ce qui est marquant, c’est que les journalistes qui utilisent l’IA de façon quotidienne sont ceux qui se plaignent le plus de travailler trop fréquemment sur des tâches subalternes. Cette classification est laissée à l’appréciation de chaque journaliste, il n’y a pas de définition précise.

Ainsi, 59 % des journalistes qui utilisent l’IA au quotidien et la moitié de ceux qui l’utilisent au moins une fois par mois trouvent qu’ils ont trop de tâches subalternes à accomplir alors que 37 % des journalistes britanniques qui n’utilisent jamais l’IA s’en plaignent :

Le Reuters Institute fait plusieurs hypothèses pour expliquer ces résultats. Avec l’IA, de nouvelles tâches subalternes seraient nécessaires comme le nettoyage des données, la création de prompts ou la vérification de ce qui a été généré. Une autre explication pourrait être que ce sont les journalistes qui estimaient avoir déjà trop de tâches subalternes qui utilisent l’IA pour s’en débarrasser.

Globalement, en 2024, les journalistes britanniques voyaient en l’IA générative plutôt une menace pour le journalisme (à 62 %) alors qu’une petite minorité de 15 % estimait que cette technologie était une vraie opportunité.

« Bien sûr, il est possible de considérer l’IA à la fois comme une menace importante ou très importante et comme une opportunité importante ou très importante, et c’est effectivement l’avis de 5 % des journalistes britanniques », remarque le Reuters Institute, « il convient également de noter que 29 % des journalistes britanniques ne considèrent l’IA ni comme une menace importante ni comme une opportunité importante ».

Quand le Reuters Institute leur a demandé quelles étaient les potentielles conséquences éthiques de l’utilisation de l’IA, ce qui arrive en premier est l’impact négatif sur la confiance du public dans le journalisme, suivi rapidement du manque de précision que ça pourrait engendrer ainsi que du manque d’originalité.

Concernant l’utilisation de l’IA à travers le genre et l’âge, on ne voit pas une différence si importante que ça. En effet, si l’utilisation de l’IA est un peu plus élevée chez les journalistes hommes, au final, les proportions d’utilisation sont proches entre les genres. Et si les jeunes journalistes de moins de 30 ans utilisent plus l’IA au quotidien, la différence entre générations n’est pas marquée :