Transcription

• 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 Maxime Saint-Pierre, l'ancien directeur général des médias numériques à Radio-Canada. 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

  Le monde des médias est en pleine ébullition. On entend parler d'intelligence artificielle partout et ça bouscule tout. Les méthodes de travail, la façon dont l'info nous arrive. Et au milieu de tout ça, on peut se demander comment un grand média de services publics comme Radio-Canada fait pour non seulement s'adapter, mais surtout pour innover ?

• Speaker #2

  C'est la grande question. Et pour y répondre, on est allé chercher à la source. On s'est plongé dans une conversation vraiment, vraiment éclairante. C'est un entretien en trois parties avec Maxime Saint-Pierre, qui est le directeur général des médias numériques de Radio-Canada. C'est tiré du podcast Deep Media, et c'est une incursion assez rare dans les coulisses de leur stratégie. On a tout écouté pour en tirer la substance.

• Speaker #1

  Exactement. L'idée, c'est de vous offrir la quintessence de cet entretien. On va distiller les idées les plus percutantes, leur vision de l'IA, les projets concrets, le cadre éthique qu'ils ont mis en place. Bref, une synthèse pour comprendre les grands enjeux sans se noyer dans tous les détails techniques.

• Speaker #2

  Et bien sûr, c'est un survol. On va couvrir les points les plus importants. Mais pour celles et ceux qui veulent vraiment creuser chaque aspect, l'intégralité de l'entretien est une ressource incroyable. C'est en trois épisodes et ça vaut le détour. Mais pour l'instant, allons à l'essentiel.

• Speaker #1

  Allons-y. Alors, le point de départ de leur réflexion, Maxime Saint-Pierre le résume avec une formule assez parlante. Il dit que son plus grand défi, c'est d'être à la fois Netflix, Spotify et le New York Times, mais avec une fraction de leur budget.

• Speaker #2

  Voilà. Et face à ça, l'IA, c'est pas juste un gadget à la mode. C'est un levier stratégique. C'est essentiel.

• Speaker #1

  Et c'est là que leur approche est intéressante. Parce qu'elle n'est pas purement technologique.

• Speaker #2

  Non, elle est dictée par leur mission. Ça, c'est le point clé. L'objectif n'est pas de remplacer les humains, c'est de les augmenter, comme ils disent.

• Speaker #1

  C'est un point qu'ils martèlent tout au long de l'entretien. Ils ont ce principe qu'ils décrivent comme non négociable. Un humain doit être impliqué du début à la fin de chaque processus.

• Speaker #2

  C'est le garde-fou absolu. Pour un média public, c'est la seule façon de garantir que la technologie sert la mission et pas l'inverse. La rigueur, la prudence, ça l'emporte toujours sur la vitesse.

• Speaker #1

  Et concrètement, ça donne quoi ?

• Speaker #2

  Concrètement, ça veut dire qu'ils vont utiliser l'IA pour des tâches comme ce qu'ils appellent la labellisation des contenus. En gros, aider à catégoriser et à taguer des décennies d'archives.

• Speaker #1

  Ce qui prendrait un temps fou autrement. Le but, c'est de rendre cet immense catalogue plus facile à découvrir. Et de libérer les équipes pour qu'elles se concentrent sur des tâches à plus grande valeur ajoutée.

• Speaker #2

  C'est une augmentation des capacités, pas une substitution. Mais ça, c'est la philosophie. La question, c'est comment on passe de l'idée à la réalité ?

• Speaker #1

  C'est là que ça devient vraiment intéressant. On passe de la théorie à la pratique. Et leur méthode, c'est de ne pas lancer un projet gigantesque et risqué. C'est plutôt commencer petit, tester et ensuite étendre.

• Speaker #2

  Exactement. Et l'exemple le plus parlant, c'est un projet qu'ils ont mené avec une technologie qui s'appelle le RAG. Le

• Speaker #1

  RAG ? Qu'est-ce que c'est ce nom un peu barbare ?

• Speaker #2

  RAG pour Retrieval Augmented Generation. Mais oublions le nom. L'idée derrière, elle est simple et absolument géniale pour un média. En gros, au lieu de laisser une IA comme ChatGPT puiser ses réponses dans l'immensité d'Internet, avec tous les risques que ça comporte, le RAG force l'IA à ne consulter que les archives de Radio-Canada.

• Speaker #1

  Ah d'accord, donc elle ne peut pas inventer n'importe quoi, ses sources sont contrôlées.

• Speaker #2

  C'est exactement ça. Elle a accès à une bibliothèque parfaitement vérifiée par des journalistes. Ça élimine quasiment tout le risque d'hallucination de fausses informations. Ça change tout.

• Speaker #1

  La technologie est la bonne, donc. Mais pour tester ça, il fallait un sujet avec un enjeu érevé, j'imagine.

• Speaker #2

  Ils ont choisi un sujet à très, très haut risque. Les élections fédérales.

• Speaker #1

  Ah oui, quand même.

• Speaker #2

  Ils ont créé un outil qui permettait aux citoyens d'interroger un assistant sur l'ensemble des promesses électorales de chaque parti. Ils ont pris toutes les promesses, les ont mises dans ce système RAG et le public pouvait poser des questions en langage naturel.

• Speaker #1

  On imagine le danger. Un outil comme ça peut vite être vu comme un conseiller politique. Comment ils ont évité ça, Jam ?

• Speaker #2

  C'était le point crucial. Les garde-fous. L'outil était programmé pour répondre à des questions factuelles, du genre « quelle est la promesse du parti X sur l'environnement ? »

• Speaker #1

  D'accord, du factuel.

• Speaker #2

  Mais, et c'est la clé, il était programmé pour refuser de répondre à une question comme « pour qui devrais-je voter ? » Il répondait simplement qu'il n'était pas là pour ça. Le but, c'était d'informer, jamais d'influencer.

• Speaker #1

  Et ce pilote a bien fonctionné, j'imagine. Ce n'était que le début.

• Speaker #2

  L'ambition, c'est d'étendre ça, progressivement. L'étendre à tout le catalogue, les articles, les vidéos, les archives. L'objectif à terme, c'est de rendre tout leur patrimoine interrogeable, de manière intelligente.

• Speaker #1

  Et on trouve cette méthode prudente ailleurs, non ? Comme pour les résumés d'articles lus par une voix de Sainte-Ève.

• Speaker #2

  Oui, ils n'ont pas tout déployé d'un coup. Ils ont commencé avec quelques articles, en demandant l'avis des usagers, sur la précision, la qualité de la voix. C'est une approche très pragmatique.

• Speaker #1

  Ce qui nous amène à un point essentiel. La technologie, ça ne fait pas tout. Comment ils ont géré l'aspect humain dans tout ça ?

• Speaker #2

  C'est peut-être l'élément le plus impressionnant. Le succès, comme le décrit Maxime Saint-Pierre, repose sur une collaboration ultra étroite entre les équipes du numérique et l'éditorial.

• Speaker #1

  Ce n'est pas le département de la tech qui impose des outils à la rédaction, donc ?

• Speaker #2

  Pas du tout. C'est un dialogue constant. Ils ont même créé ce qu'ils appellent une cellule d'innovation au cœur même de la salle de rédaction.

• Speaker #1

  Des gens dont le travail est de faire le pont entre ces deux mondes. qui ne parlent pas toujours le même langage.

• Speaker #2

  Précisément, ce sont des gens qui travaillent main dans la main avec les experts techniques. Ils partagent les succès, mais aussi les échecs, en toute transparence. Et pour guider tout ça, il faut un cadre.

• Speaker #1

  C'est là qu'interviennent leurs fameux 7 principes directeurs pour l'IA. Et ce qui est frappant, c'est qu'aucun de ces principes ne dit « il faut aller vite » . Au contraire, ce sont des mots comme responsabilité humaine, transparence, équité.

• Speaker #2

  Tout à fait. Ce n'est pas un carcan qui abrite l'innovation. C'est une boussole qui la guide. C'est ce qui leur a permis de mettre en place les garde-fous de l'outil électoral. On ne jette pas les normes journalistiques à la poubelle, juste parce qu'un nouvel outil arrive.

• Speaker #1

  Mais pour que tout le monde utilise cette boussole, il faut que tout le monde sache la lire. Ça implique un effort de formation colossal, non ?

• Speaker #2

  Immense. Et ils investissent massivement. Ça va de sessions très simples pour démystifier l'IA. Maxime Saint-Pierre insiste beaucoup là-dessus. Il répète que ce sont des mathématiques, des probabilités, pour enlever le côté un peu magie noire.

• Speaker #1

  D'accord.

• Speaker #2

  Et ça va jusqu'à des ateliers plus pointus sur ce qu'il appelle l'art de faire des promptes, c'est-à-dire comment bien parler à la machine.

• Speaker #1

  Et cette culture, ça a même mené à la création de nouveaux métiers, de nouveaux rôles ?

• Speaker #2

  Oui, des rôles complètement hybrides. Il donne l'exemple d'un journaliste dont le poste est de faire le pont entre la salle de rédaction et les équipes tech. C'est quelqu'un qui parle couramment le journaliste et le codeur. Franchement, c'est le rêve de toute organisation d'avoir ce genre de traducteur interne.

• Speaker #1

  On voit bien comment ils construisent les fondations, brique par brique. Alors si on essaie de se projeter, à quoi pourrait ressembler l'expérience Radio-Canada dans 5 ans ?

• Speaker #2

  La vision d'ensemble, c'est une transformation de la manière dont on interagit avec l'information. Maxime Saint-Pierre anticipe que l'interface web classique, la page d'accueil avec sa liste d'articles, ne sera plus l'unique porte d'entrée, et peut-être même plus la principale.

• Speaker #1

  On irait vers une expérience plus conversationnelle alors ? Moins de clics, plus de questions directes ?

• Speaker #2

  C'est exactement ça. Sa vision à 5 ans, c'est celle d'un dialogue. On peut imaginer un assistant IA propre à Radio-Canada qui permettrait une discussion directe avec l'ensemble de leurs archives. On ne naviguerait plus sur un site, on poserait des questions à un expert.

• Speaker #1

  Un expert dont la particularité, et là on revient au RAG, est qu'il puise ses réponses uniquement dans des sources validées et rigoureuses.

• Speaker #2

  Voilà, c'est une façon de garantir la fiabilité. et de se positionner comme une source de confiance absolue dans un écosystème d'informations de plus en plus polluée. Au fond, le but ultime n'est pas technologique. Pour Radio-Canada, l'IA, c'est un voyant de renforcer sa mission.

• Speaker #1

  C'est un outil pour rendre leur contenu plus accessible, plus découvrable. Et en faisant ça, il solidifie le lien de confiance avec les citoyens.

• Speaker #2

  Si on doit retenir une seule chose de cette plongée, c'est vraiment ça. Pour Radio-Canada, l'IA n'est pas une fin en soi. C'est un moyen puissant de se recentrer sur sa raison d'être, améliorer l'accès à une information de qualité, valoriser leur patrimoine et s'adapter aux usages de demain.

• Speaker #1

  Et cette discussion, elle n'a fait qu'effleurer la richesse de l'entretien original. On a essayé de donner les clés, mais pour celles et ceux qui veulent vraiment plonger dans les détails, on ne peut que vous encourager à écouter l'intégralité des trois épisodes de l'interview de Maxime Saint-Pierre.

• Speaker #2

  Absolument. Cette conversation complète, c'est la source de notre analyse. Et elle est disponible sur le podcast Deep Media. Et pour ne manquer aucune de nos synthèses, pensez à vous abonner à ce podcast qui est disponible sur toutes les plateformes.

• Speaker #1

  Et pour conclure, tout ça soulève une question fascinante qui dépasse le seul cas de Radio-Canada. Et si l'avenir des médias, ce n'était pas seulement de produire toujours plus de contenu, mais surtout de créer de meilleurs systèmes pour explorer les trésors qu'on possède déjà. L'IA pourrait-elle devenir en quelque sorte... le bibliothécaire ultime de notre savoir collectif.

• Speaker #0

  Merci d'avoir écouté ce récap de l'interview de Maxime Saint-Pierre générée 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 manquer aucun des prochains épisodes, abonnez-vous à ce podcast et mettez des commentaires et étoiles adéquates. DeepMedia est un podcast autoproduit par FollowMeConseil, agence de formation et conseil stratégique spécialisé en IA générative et social media. A très bientôt !