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lundi, 17 octobre 2016 10:13

Machine Writing: une nouvelle ère pour l'automatisation de la rédaction de contenus

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Au cours des dernières années, les ordinateurs ont de plus en plus été en charge de la rédaction d'actualités quotidiennes: sportives, financières et météorologiques.. Oui ! Vous en avez certainement lu tous les jours des articles écrits par un ordinateur sans le savoir!

En fait, plusieurs études montrent que les lecteurs ne peuvent pas faire la différence entre un contenu généré par un humain ou un ordinateur, compte tenu du ton "émotionnel" qu'est capable d'employer l'ordinateur. Et c'est précisément pourquoi des entreprises spécialisées dans la production de contenus automatisés comme Automated Insights, Arria, utilisent un processus nommé "Natural Language Generation" ou "machine writing" pour publier des milliers d'histoires chaque mois pour l'Associated Press, Yahoo, IBM, Deloitte, et d'autres encore.

Cette technologie fonctionne comme ceci. Les données sont jumelées avec des mots et des phrases pré-faites pour dire des choses différentes. Par exemple, si un film a une note de 5 étoiles, une machine pourrait dire que le film est "magnifique", "exceptionnel" ou quelque chose de similaire. Si le film reçoit 1 étoile, la machine pourrait dire: "Ne perdez pas votre temps" ou "A éviter".

"L'écriture contient deux phases distinctes", explique Nikhil Ninan, chercheur chez Arria NLG. "La première phase est quand le rédacteur décide du sujet et des contenus à inclure. La deuxième phase exécute simplement le récit, les formes syntaxiques et organisationnelles du texte."

En d'autres termes, un logiciel peut transformer tout un charabia d'informations et de données en une composition de texte intelligente, lisible et informative en moins d'une minute. Pour exemple, la plupart des 3.700 résumés financiers trimestriels écrits par l'AP sont maintenant publiés en quelques minutes. Auparavant, cela prenait 12 fois plus de temps à produire. En plus d'actualités publiées plus rapidement et en nombre, le processus de "génération de langage naturel" réduit le nombre d'erreurs qui nécessitaient jadis l'intervention d'un correcteur.

"Une grande partie du contenu que nous automatisons ne pourrait pas exister autrement", dit James Kotecki, responsable de la communication chez Automated Insights. "Par exemple, nous créons pour Yahoo des millions de nouvelles autour du football, il n'aurait pas été économiquement viable d'embaucher des écrivains pour un projet comme celui-là. L'automatisation l'a rendu possible".

Ainsi, le logiciel se distingue par sa capacité à travailler à partir de Big Data telles que les résultats sportifs, les rapports financiers.

 

Fort de cela, quelle durée de vie pour les vrais rédacteurs?

"Une perte d'emploi est peut-être possible, mais pas pour tous", dit Ninan avec un sourire. "Les contenus créatifs de haute qualité continue à être produits par les humains. Ceux liés à l'écriture de textes répétitifs, y compris ceux générés par l'explosion du Big Data seront automatisées. " Pour sa part, Kotecki dit qu'il n'est au courant d'aucune perte d'emploi, évoquant l'Associated Press, et précise que depuis l'implémentation du logiciel, les rédacteurs peuvent se connecter sur un travail plus "raffiné".

Mais il n'y a pas que le sport et le journalisme financier qui soient dans le viseur des "machine writing". Kotecki conlut: "Beaucoup de gens se rendent compte qu'ils peuvent créer de nouveaux types de contenus et de formes de communications jusqu'alors impossibles". Il est donc à parier que cette tendance prendra de nouvelles parts rapidement.

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