C’est une question récurrente. Elle a été traitée par Sujan Patel, dans un récent article du Content Marketing Institute. Il est le co-fondateur de Web Profits , une agence de marketing de croissance, et un partenaire dans une poignée de sociétés de logiciels, y compris ContentMarketer.io, Narrow, Quuu et Linktexting.com.
Nous traduisons ci-dessous cet article.
Intelligence artificielle et contenu : la menace
Il n’y a que quelques secteurs dans lesquels l’automatisation ne menace pas certains postes. C’est une pensée assez effrayante, non? Eh bien, ne paniquez pas tout de suite.
«Alors que l’automatisation éliminera très peu de professions au cours de la prochaine décennie, cela affectera des parties de presque tous les emplois, plus ou moins, selon le type de travail qu’elles impliquent», selon McKinsey Quarterly .
Les rôles qui requièrent de l’empathie, comme les thérapeutes et les psychologues, ainsi que les emplois qui dépendent fortement des compétences sociales et de négociation, comme les postes de direction, sont moins menacés par l’automatisation, selon l’ avenir de l’emploi.
Ceux d’entre nous dont les rôles exigent une pensée créative et des idées originales – comme la création de contenu – sont également considérés comme moins exposés au risque de voir nos tâches écrasées par quelque chose de plus dur, de plus intelligent et de moins cher à entretenir.
Pour l’instant.
Il est assez difficile d’imaginer une machine générant des idées de contenu géniales , sans parler de la création de ce contenu – un contenu intéressant. Ou alors vous pourriez penser.
La réalité est que les machines écrivent déjà du contenu – et elles sont très efficaces.
En 2017, Gartner prédisait même : «D’ici 2018, 20% de tout le contenu commercial sera créé par des machines.»
(NDLT. Gartner y est peut-être allé un peu fort, mais la tendance est là).
Génération de langage naturel
La génération de langage naturel (NLG) est le nom donné à l’intelligence artificielle capable de produire un texte logique et cohérent.
«La génération de langage naturel est un processus logiciel qui transforme automatiquement les données en prose conviviale», explique Automated Insights .
C’est intelligent, mais contrairement à un humain, le NLG ne peut pas produire de la prose tout seul. Le format doit être fondé sur un modèle et doit avoir accès à un ensemble de données structuré.
Par exemple, pour utiliser l’outil NLG Wordsmith , vous téléchargez vos données, écrivez un modèle et hop, vous avez du contenu!
Vous voulez voir à quoi ressemblent les résultats? Il y a de fortes chances que vous en ayez déjà lu, même si vous n’avez probablement rien remarqué.
Avez-vous déjà lu les reportages de Forbes ? Ils sont générés à l’aide de Quill , une autre plate-forme NLG. Voici à quoi ressemble le contenu:
«L’estimation du consensus reste inchangée au cours du mois dernier, mais il a diminué par rapport à il y a trois mois, alors qu’il était de 39 cents. Pour l’exercice, les analystes prévoient un bénéfice de 1,68 dollar par action. Les revenus devraient être de 2% supérieurs au total de 369,4 millions de dollars enregistré un an plus tôt, à 378,4 millions de dollars pour le trimestre. Pour l’année, le chiffre d’affaires devrait atteindre 1,56 milliard de dollars. »
Alors, ça vous plaît ?
Bien sûr, ça se lit bien et c’est logique. Si vous ne saviez pas que c’était écrit par une machine, vous ne remarqueriez probablement rien. Mais il manque quelque chose.
L’ humanité .
L’écriture n’a pas d’âme discernable et pourquoi devrait-elle l’être? Une machine pas.
Là encore, nous parlons de contenu financier. Peu importe si l’écriture a de la personnalité. Il suffit de rapporter les faits avec précision. Et pour cela, NLG est idéal.
Voyons autre chose.
Vous trouverez ci-dessous les phrases d’ouverture de deux pièces de sport ( avec la permission du New York Times ). L’un est écrit par un humain et l’autre par une machine.
“Les choses ont semblé sombres pour les Angels quand ils ont concédé deux points en neuvième manche, mais Los Angeles a récupéré grâce à un single de Vladimir Guerrero pour remporter une victoire 7-6 sur les Red Sox de Boston au Fenway Park dimanche.”
«L’équipe de baseball de l’Université du Michigan a utilisé une cinquième manche pour sauver le dernier match de sa série de trois matchs avec l’Iowa, remportant 7-5 samedi après-midi (24 avril) au Complexe de baseball Wilpon Stade Fisher. ”
Pouvez-vous deviner l’auteur pour chacun?
Si vous ne le pouviez pas, vous n’êtes pas seul. Une expérience similaire utilisant plusieurs textes tels que ceux ci-dessus a conclu que «les lecteurs ne sont pas capables de discerner le contenu automatisé du contenu écrit par un humain» (pour mémoire, c’est le second qui a été écrit par un humain).
L’étude a également demandé aux participants d’évaluer chaque élément de contenu sur 12 caractéristiques. Les résultats sont révélateurs:
Les contenus créés par des logiciels et des journalistes (également connus sous le nom de machine et humain) se distinguent par des facteurs tels que la cohérence et la précision, caractéristiques facilement assimilables par une machine (je suppose qu’ils le peuvent).
Le contenu écrit par la machine est ressorti en haut du classeement (notamment pour les critères de confiance et d’information).
C’est bien, mais ce n’est pas ce qui rend un contenu «génial».
Le contenu écrit par l’homme, cependant, a pris de l’avance dans deux catégories critiques. Il était notablement moins ennuyeux et beaucoup plus agréable à lire.
Ça a du sens.
Un ordinateur ne peut pas lire le contenu d’un œil critique et il ne comprend pas les complexités et les nuances essentielles du langage.
Mais pourra-t-il un jour?
Test de Turing
Chaque année depuis plus de deux décennies, la communauté de l’intelligence artificielle se réunit pour le test de Turing – un essai conçu pour déterminer si les machines sont capables de penser et de parler comme les humains. Il tire son nom de son créateur, Alan Turing. Vous connaissez peut-être son nom, The Imitation Game.
En 2014, une machine a remporté le test de Turing – apparemment pour la première fois .
Lorsque j’ai entendu parler de cela, je dois admettre que j’étais inquiet. Si une machine peut tromper les gens en leur faisant croire qu’ils conversent avec une autre personne, elle serait sûrement capable de créer du contenu capable de tromper les gens, non? Après tout, une conversation est imprévisible.
Une machine capable de conserver sa couverture lorsqu’elle est interrogée doit être capable de produire du contenu facilement en utilisant le même modèle.
Heureusement (pour ceux d’entre nous qui ne veulent pas voir l’AI remplacer la création de contenu manuelle, au moins) les choses ne sont pas tout à fait comme elles semblent. Pendant de nombreuses années, le test de Turing a été considéré comme la référence en matière d‘intelligence artificielle. Si une machine peut passer le test, elle est réputée posséder au moins une intelligence humaine moyenne.
Et pourtant, à la suite de ce passage, un certain nombre d’informaticiens ont remis en question le résultat. Scott Aaronson, un informaticien et ancien membre du corps professoral du MIT, a défié Eugene (la machine «gagnante») à une conversation. Voici un extrait de ce qui s’est passé:
Toute personne ayant une compréhension à moitié décente de la langue anglaise peut constater qu’Eugène est loin d’être humain. Si c’est cela que l’on considère comme égal à l’intelligence humaine moyenne, les créateurs de contenu peuvent dormir sur leurs deux oreilles.
Pour l’instant.
Ray Kurzweil, directeur de l’ingénierie de Google, pense que les ordinateurs seront plus intelligents que les humains d’ici 2029. Plus précisément, ils «pourront comprendre ce que nous disons, apprendre de l’expérience, faire des blagues, raconter des histoires et même flirter».
Juste pour clarifier, ce gars-là connaît ses affaires. Non seulement il aide Google à comprendre le langage naturel, mais il a déjà prévu des choses similaires. En 1990, il prédit qu’en 1998, un ordinateur battrait un champion d’échecs de classe mondiale. C’est arrivé en 1997.
Bien sûr, Kurzweil ne parle pas spécifiquement de la création de contenu, mais d’un ordinateur capable de comprendre le langage et d’apprendre de l’expérience.
Ce qui pourrait en conséquence l’amener à créer un contenu équivalent à celui écrit par des mains humaines, du moins me semble-t-il.
Honnêtement, je pense que cela devrait être possible – à condition que les données soient correctes. Si l’on se fonde sur les prédictions de Kurzweil et la qualité du contenu qu’IA produit déjà, je ne doute pas que dans un avenir pas si lointain, les ordinateurs seront capables de créer un contenu assez impressionnant qui ne se distingue pas du contenu écrit par l’homme.
Ce que je ne crois pas que les ordinateurs pourront faire c’est de penser de manière créative . Or pour un contenu qui donne envie d’être lu, c’est la clé !
On arrivera sans doute à un point où les machines écriront l’essentiel du contenu commercial et des actualités d’une entreprise, mais une machine pourrait-elle écrire un article d’opinion ou un roman ?
La création de contenu AI est, pour le moment, algorithmique. Ses capacités sont fondées sur les informations que nous fournissons aux humains. C’est là que je pense que ses limites se situent.
Pour remplacer complètement la création de contenu manuelle, l’intelligence artificielle doit être capable de penser comme un humain. Elle doit pouvoir ressentir (avoir des émotions), elle doit former des opinions et elle doit réfléchir de manière critique.
Si cela devait arriver, je pense que nous aurions beaucoup plus de soucis que la disparition de la création manuelle de contenu.
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