- Speaker #0
Bienvenue dans DeepMedia, le podcast qui décrypte les médias à l'heure du numérique. Aujourd'hui, je vous propose un épisode assez exceptionnel, hors format traditionnel. Il y a quelques mois, j'ai eu la chance de m'entretenir pour ce podcast avec Alexandre Barlot, chef de projet IAE éditorial à Radio France. Les trois épisodes sont toujours disponibles dans le feed de ce podcast et je vous invite vivement à les écouter et surtout à vous abonner pour ne manquer aucun des prochains épisodes. En attendant, pour avoir un condensé de notre conversation, je vous propose en seulement quelques minutes Un récap de cet échange. Cet épisode a été généré grâce à la fonctionnalité résumée audio de Google Notebook LM. A présent, je vous laisse découvrir cet épisode et je passe la parole à mes deux co-animateurs. Bonne écoute !
- Speaker #1
Bonjour et bienvenue ! Aujourd'hui, on s'attaque à un sujet qui est vraiment sur toutes les lèvres dans le monde des médias, l'intelligence artificielle.
- Speaker #2
Ah oui, impossible de passer à côté.
- Speaker #1
Impossible, mais on va l'aborder sous un angle très précis. On va se demander comment un... Un géant du service public, une institution comme Radio France, peut innover avec ces technologies sans perdre son âme.
- Speaker #2
C'est la grande question en fait. Est-ce qu'on peut vraiment moderniser une telle structure de l'intérieur ? Ou est-ce que l'IA, c'est juste un vernis de modernité qu'on applique sur des pratiques qui, elles, ne changent pas ?
- Speaker #1
Exactement. Et pour explorer ça, on a une matière première assez exceptionnelle, une très longue discussion en trois parties avec Alexandre Barlot.
- Speaker #2
Le chef de projet, IA éditorial à Radio France.
- Speaker #1
C'est ça, il était l'invité du podcast Deep Media. Notre mission, c'est de décortiquer cette conversation, d'en extraire la substance, les vrais pépites, pour comprendre la stratégie qu'ils sont en train de mettre en place.
- Speaker #2
Et on va le voir, elle est assez surprenante.
- Speaker #1
On va parler d'outils qui écoutent 44 radios en même temps, de trésors retrouvés dans les archives, mais surtout de la philosophie qui se cache derrière tout ça.
- Speaker #2
Et cette philosophie, franchement, c'est peut-être ce qu'il y a de plus intéressant. très très loin des fantasmes de remplacement de l'humain par la machine, l'approche est bien plus subtile.
- Speaker #1
Plus pragmatique.
- Speaker #2
Alors, commençons par la base. On parle d'une révolution technologique qui bouscule tout. Est-ce que Radio France a dû, face à ça, redéfinir sa mission fondamentale ? Qu'est-ce qu'il en dit, Barlow ?
- Speaker #1
Alors, sa réponse, elle est catégorique, c'est non.
- Speaker #2
Non. Non. La mission ne change absolument pas. Et c'est vraiment le point de départ de toute sa réflexion. Pour lui, l'IA, ce n'est pas une fin en soi, c'est un moyen. Un moyen pour mieux accomplir la mission qui existe déjà.
- Speaker #1
D'accord.
- Speaker #2
Il utilise une expression assez parlante, il dit que l'IA doit servir à éliminer les irritants du quotidien des journalistes.
- Speaker #1
Les irritants, c'est-à-dire les tâches un peu ingrates, répétitives, qui prennent du temps ?
- Speaker #2
Précisément. L'idée, c'est que l'IA doit rester en cuisine, comme il dit. Elle ne doit jamais être en contact direct avec l'auditeur. Et il martèle ce point. Aucun contenu, que ce soit à l'antenne ou sur le numérique, aucun n'est produit par une intelligence artificielle chez Radio France. Le principe, c'est non négociable. L'IA est un assistant, un commis de cuisine, pas le chef.
- Speaker #1
C'est un discours qui est très rassurant, mais bon, on sait que le diable se cache dans les détails. Il donne des exemples concrets de ce que ça veut dire, assister un journaliste.
- Speaker #2
Oui, et l'exemple le plus frappant, c'est celui d'un journaliste en reportage en Syrie. Il fait une interview et avant, il aurait passé peut-être 30-40 minutes à la retranscrire manuellement.
- Speaker #1
La tâche la moins passionnante du métier, voilà. Aujourd'hui, un outil de transcription automatique le fait en quelques minutes. Et Barlow insiste, cette demi-heure gagnée, ce n'est pas du temps pour aller prendre un café. Non, c'est une demi-heure de plus sur le terrain.
- Speaker #2
Exactement. Pour vérifier une source, trouver un autre témoin, approfondir son sujet, l'IA... n'a pas remplacé le journaliste, elle a augmenté son temps disponible pour faire du vrai journalisme.
- Speaker #1
C'est une vision assez noble, en fait, l'IA comme multiplicateur de temps humain. Mais comment on s'assure que tout le monde joue le jeu, que les lignes ne sont pas franchies ?
- Speaker #2
Par des règles claires et de la transparence. Il explique que Radio France a publié une charte sur l'usage de l'IA. Elle est publique, n'importe qui peut aller la consulter sur leur site.
- Speaker #1
D'accord, c'est un engagement formel.
- Speaker #2
C'est ça. Ça définit ce qui est autorisé, ce qui est interdit. Et cette transparence, elle va même plus loin. Il l'assume aussi dans un rôle pédagogique vis-à-vis du public.
- Speaker #1
Ah oui, c'est là qu'il raconte ses expériences sur France Inter. Charline Vanouenacker qui fait une chronique boostée à l'IA.
- Speaker #2
Ou carrément un chroniqueur de ZoomZoomZen remplacé par une IA le temps d'une émission.
- Speaker #1
Ce qui est assez courageux, de montrer ça en direct. Mais c'est très malin. En faisant ça, il montre à la fois les capacités et, surtout, les limites de la technologie. Il démystifie l'IA. Il dit à l'auditeur « voilà ce que ça peut faire, voilà ce que ça ne peut pas faire, et voilà pourquoi le journaliste humain reste indispensable » . C'est une façon d'éduquer, en fait.
- Speaker #2
C'est ça. Ils assument pleinement leur mission de service public. Ok, donc la philosophie est claire, l'IA reste en cuisine. Mais j'avoue que j'ai un peu de mal à imaginer concrètement... à quoi ressemble cette cuisine. Quels sont les plats qu'ils préparent avec ces nouveaux outils ? Bon, le premier cas d'usage qu'ils détaillent, c'est sans doute le plus stratégique. Ça concerne l'écoute et l'analyse de leur immense réseau de radio locale.
- Speaker #1
Ah oui, il faut se représenter ça. Radio France, c'est 44 stations locales.
- Speaker #2
44 qui produisent du contenu en continu.
- Speaker #1
Attends, mais humainement, c'est juste impossible pour une rédaction nationale à Paris de savoir tout ce qui se dit sur le territoire. En temps réel ?
- Speaker #2
Impossible. Et c'est là que l'IA intervient. Ils ont développé des outils qui écoutent en permanence ces 44 flux, qui les transcrivent et les analysent.
- Speaker #1
L'objectif, c'est de faire remonter des infos ?
- Speaker #2
Oui, des thèmes, des angles, des témoignages, des préoccupations locales qui sinon passeraient complètement sous les radars. Ils donnent un exemple très parlant avec la venue de Michel Barnier pour une interview.
- Speaker #1
Comment ça s'est passé ?
- Speaker #2
Le matin même, ils ont demandé à l'outil d'analyser Merci. toutes les matinales du réseau France Bleu pour identifier les sujets liés à Barnier. En quelques heures, ils ont pu faire remonter des témoignages d'agriculteurs, des questions d'auditeurs.
- Speaker #1
Des prononces de fond en fait.
- Speaker #2
Exactement. Venues de toute la France. Et ça, ça a permis de nourrir l'interview de l'après-midi avec des cas concrets ancrés mon terrain. L'interview n'était plus seulement une discussion parisienne.
- Speaker #1
Elle reflétait les préoccupations du pays.
- Speaker #2
Et l'objectif stratégique derrière, c'est ce qu'ils appellent la détection des signaux faibles. Barlow cite l'exemple de la crise des gilets jaunes.
- Speaker #1
Que beaucoup de médias n'ont pas vu venir.
- Speaker #2
Justement, parce que ça couvait en région loin de Paris. L'idée, c'est que ce genre d'outil peut aider à être plus à l'écoute, à sentir le pouls du pays.
- Speaker #1
C'est un renforcement direct de la mission de service public.
- Speaker #2
Totalement.
- Speaker #1
Quand on pense IA, on pense vitesse, temps réel. Mais ce qui m'a peut-être le plus surpris dans cette conversation, c'est qu'un des usages les plus spectaculaires est en fait tourné vers le passé.
- Speaker #2
Oui. C'est presque contre-tuitif, ils utilisent une technologie du futur pour devenir des sortes d'archéologues du son. Le deuxième grand cas d'usage, c'est la valorisation des archives.
- Speaker #1
Et là, on parle d'un volume.
- Speaker #2
Énorme. Radio France, c'est le deuxième producteur mondial de podcasts si on inclut la réécoute. Ils sont assis sur ce qu'ils appellent un trésor de guerre d'archives sonores.
- Speaker #1
Un trésor qui, j'imagine, était une montagne de bandes magnétiques complètement inexplorable.
- Speaker #2
Pendant très longtemps, oui. Mais avec la numérisation et les nouveaux outils de recherche sémantiques, tout change. Ils peuvent maintenant interroger ces milliers d'heures d'archives comme on interroge Google.
- Speaker #1
Et ils trouvent des pépites.
- Speaker #2
Des pépites, oui. Les découvertes sont parfois stupéfiantes.
- Speaker #1
Là, il faut un exemple concret. C'est quoi la plus belle trouvaille ?
- Speaker #2
L'exemple qu'ils donnent est incroyable. Pour préparer un podcast sur la réouverture de Notre-Dame, un journaliste a cherché dans les archives. Et il est tombé sur un son que tout le monde avait oublié. C'est le témoignage d'un reporter de l'époque présent dans la cathédrale lors de la libération de Paris en août 1944. Et ce reporter, il raconte en direct qu'il assiste à une tentative de meurtre sur le général de Gaulle.
- Speaker #1
Pardon ?
- Speaker #2
Oui, un tireur embusqué dans les galeries de la cathédrale.
- Speaker #1
C'est fou ! Un moment d'histoire totalement oublié retrouvé grâce à une recherche par mots-clés dans une base de données audio.
- Speaker #2
Voilà, une pépite historique qui a pu être exhumée, rediffusée. L'implication est énorme. L'IA ne sert pas juste à optimiser le présent, elle redonne vie à un patrimoine qui était dormant. Elle permet de créer du neuf avec de l'ancien.
- Speaker #1
C'est bien beau d'avoir des outils géniaux, mais la vraie difficulté, ça reste le facteur humain. Comment on déploie ça dans une maison de presque 5000 salariés, avec des habitudes bien ancrées, sans créer de la méfiance ?
- Speaker #2
C'est un point crucial de l'échange. Et la méthode de Barlow est très intéressante. Ils n'ont pas... imposer les outils de manière verticale, top-down.
- Speaker #1
Ils ont fait l'inverse, j'imagine.
- Speaker #2
Tout l'inverse. La première étape, ça a été la pédagogie.
- Speaker #1
Et l'écoute.
- Speaker #2
Aller voir les gens, service par service, prendre des cafés et poser une question simple. Qu'est-ce qui vous irrite au quotidien ? Qu'est-ce qui vous fait perdre du temps ? Donc, ils ne sont pas arrivés en disant, voici votre nouvel outil IA, débrouillez-vous avec. Absolument pas. Ils sont partis des besoins réels du terrain. Et ils racontent une chose amusante. Dans 75% des cas, la solution n'avait rien à voir avec l'IA.
- Speaker #0
Ah bon ?
- Speaker #2
C'était des problèmes d'organisation, de communication. Mais pour les 25% restants, quand ils ont proposé une solution IA... Elle a été adoptée tout de suite, parce qu'elle répondait à une douleur concrète.
- Speaker #1
L'écoute, ça reste la base de tout.
- Speaker #2
Toujours. Et en parallèle, un gros effort de formation. Des sessions sur l'art de bien prompter comment parler à une machine, et des formations plus longues via leur organisme interne. L'idée, c'est vraiment d'accompagner.
- Speaker #1
Et pour piloter tout ça, comment ça s'organise ? Ça a l'air de se faire une structure très agile. Barlolet parle d'une cellule d'intelligence artificielle. Qu'ils surnomment la CIA.
- Speaker #2
Oui.
- Speaker #1
Qui se réunit chaque semaine. Pour un mastodonte comme Radio France, ça paraît presque trop beau pour être vrai.
- Speaker #2
Cette gouvernance est la clé de leur réactivité. Il y a un comité de pilotage, le COPIL-Cortex, mais c'est surtout cette CIA hebdomadaire qui est le moteur. Ça leur permet de suivre les projets très près, d'accélérer ce qui fonctionne.
- Speaker #1
Et surtout d'arrêter ce qui ne marche pas.
- Speaker #2
Surtout. Ne pas avoir peur d'arrêter rapidement ce qui ne donne pas de résultat. Si au bout de quelques semaines, un outil ne trouve pas son public, il ne stoppe. C'est une approche très start-up au sein d'une grande institution.
- Speaker #1
Bon, venons-en à la question qui fâche, celle qu'on ne peut pas éviter quand on parle d'IA et de journalisme. La désinformation, les deepfakes, quels sont les garde-fous ? La réponse de Barlow là-dessus est assez surprenante. Le premier garde-fou qu'il mentionne n'est pas technologique.
- Speaker #2
C'est-à-dire, c'est l'humain. Il a une grande confiance dans les salariés et leur rattachement à la mission de service public. Pour lui, la culture d'entreprise, la rigueur, l'éthique des équipes. C'est la première et la plus solide des protections.
- Speaker #1
L'humain comme premier rempart. C'est une belle idée. Mais à l'heure des IA génératives surpuissantes, est-ce que ça peut suffire ?
- Speaker #2
Il ajoute un deuxième niveau, la collaboration. Le fait que les équipes se parlent, qu'il y ait des référents IA, la communication interne est un rempart.
- Speaker #1
Mais son argument final, c'est le plus fort.
- Speaker #2
Lequel ?
- Speaker #1
Il dit qu'une IA, aussi puissante soit-elle, ne se nourrit que de données publiques. Elle n'a pas accès au contexte, à l'intuition. Un journaliste qui discute en off avec un député à l'Assemblée, qui sent une tension, qui comprend les non-dits, ça, une machine ne le fera jamais.
- Speaker #2
Léa ne va pas sur le terrain. Elle n'a pas d'instinct. Le cœur du journalisme reste fondamentalement humain.
- Speaker #1
Tout ça, c'est la situation aujourd'hui. Mais si on se projette un peu, où est-ce que ça nous mène ? Est-ce qu'on écoutera encore la radio de la même manière dans dix ans ?
- Speaker #2
C'est intéressant. Il corrige lui-même le vocabulaire. Il ne parle plus de radio, il parle d'audio.
- Speaker #1
C'est un changement de paradigme.
- Speaker #2
Complet, pour lui, la consommation sera de plus en plus à la demande, délinéarisée et personnalisée. Un peu sur le modèle Netflix, où chacun se constitue son propre programme.
- Speaker #1
Mais est-ce que le fond, le métier lui-même, va changer ?
- Speaker #2
C'est là qu'il est très clair. La technologie de diffusion change, mais la stratégie éditoriale, elle, reste la même. Le travail de terrain, l'enquête, le reportage, la vérification, tout ce qui constitue le... cœur du métier, selon lui, va demeurer. L'IA sera un outil pour renforcer ce cœur de métier, pas pour le remplacer.
- Speaker #1
Donc si on résume la vision qui se dégage de cette longue polarisation, l'IA ce n'est pas une menace mais plutôt une sorte de super-assistant.
- Speaker #2
C'est exactement ça. La vision qui ressort, c'est celle d'une IA comme facilitateur et accélérateur. Son rôle ultime, c'est de libérer du temps et de l'énergie du cerveau humain pour que les journalistes puissent se concentrer sur ce qu'ils font de mieux.
- Speaker #1
Ce que la machine ne fera jamais.
- Speaker #2
L'analyse, la créativité, l'enquête et le contact humain. On a essayé de donner les points les plus saillants, mais il faut être clair. Là, en quelques minutes, on ne fait peu survoler. La conversation originale est beaucoup, beaucoup plus dense.
- Speaker #1
Absolument. Elle est pleine de nuances, d'exemples supplémentaires. Toute la richesse de l'analyse d'Alexandre Barlow, elle est dans l'échange complet. C'est un document vraiment précieux pour quiconque s'intéresse à l'avenir des médias. Alors, pour celles et ceux qui voudraient justement creuser le sujet... et entendre directement Alexandre Barlot, on ne peut que vous encourager à écouter l'intégralité de son interview. C'est très simple à trouver.
- Speaker #2
Oui, elle est disponible en trois parties sur le podcast Deep Media. Il suffit de chercher Deep Media, D-E-E-P Media, sur n'importe quelle plateforme de podcast.
- Speaker #1
Exactement. Et n'hésitez pas à vous abonner à leur flux. C'est une ressource vraiment passionnante pour comprendre les transformations de notre écosystème médiatique.
- Speaker #2
Et pour finir, ça me laisse avec une pensée, une sorte de prolongement de la réflexion de Barlot. Il insiste sur le fait que l'IA est un système probabiliste. Elle ne crée pas, elle génère à partir de ce qui existe déjà. Alors, dans un monde où l'IA deviendra capable d'analyser chaque mot prononcé publiquement, chaque article, chaque donnée, la valeur ultime du journalisme ne va-t-elle pas résider précisément dans tout ce qui est hors de la base de données ? L'information off, l'intuition qui naît d'une présence humaine, En somme, Est-ce que le journaliste de demain ne sera pas avant tout le gardien de ce qui est incalculable, de ce qui ne pourra jamais être quantifié ?
- Speaker #0
Merci d'avoir écouté ce récap de l'interview d'Alexandre Barlow généré avec Google Notebook LM. Je suis preneur de tous vos retours à propos de ce format. Je vous donne rendez-vous prochainement pour de nouvelles interviews inédites où l'on va continuer d'explorer le futur des médias à l'heure du numérique. En attendant, pour ne pas manquer les prochains épisodes, abonnez-vous à ce podcast et mettez les commentaires et les étoiles adéquates. DeepMedia est un podcast autoproduit par FollowMeConseil, agence de formation et conseil stratégique spécialisée en IA générative et social media. A très bientôt !
