1La notion de pertinence informationnelle (Hjørland, 2009) qui fait référence à l’information adéquate au moment opportun pour le public concerné est convoquée ici, en postulant que la mobilisation des outils d’intelligence artificielle (IA) et la mise à contribution des algorithmes dans la requête et la production de l’information contribuent à en améliorer la pertinence thématique (contenu et méta-contenu), situationnelle (temps et géolocalisation) et cognitive (expertise, centres d’intérêt) (Moulahi et al., 2016), ainsi que fonctionnelle (facilitation de la recherche de l’information et des sources, traitement, rédaction, vérification, etc.). Utilisée dans plusieurs disciplines, cette notion occupe une place centrale dans le domaine des sciences de l’information et des bibliothèques. Elle a fait l’objet de nombreux travaux. On peut notamment citer ceux de Saracevic (1976, 2007, 2009), Swanson (1986) et Mizzaro (1997, 1998). La pertinence est invoquée pour mettre en exergue le fait qu’elle réfère au fondement des modèles d’ordonnancement de documents en réponse à une requête, qui est la finalité même d’un système de recherche d’information (RI) (Baeza-Yates et Ribeiro-Neto, 1999). Ces travaux soulignent ensuite la multiplicité des dimensions de la pertinence. Tricot et Comtat (2012) ont par exemple établi un lien entre pertinence et besoin d’information, dont ils définissent sept caractéristiques : temporalité, précision, destinataire, antériorité, enjeu, nombre de personnes concernées et degré.
2Nous adaptons leurs propos à ce sujet, mais en n’en retenant que cinq. Premièrement, la temporalité. Le besoin d’information peut être immédiat - parce que le journaliste est pris dans l’urgence - ou différé, notamment lorsqu’il concerne une situation future ou planifiée. Dans le premier cas, les outils d’IA contribuent à obtenir instantanément une information pertinente pour le traitement du sujet. Dans le deuxième cas, les solutions IA jouent un rôle central dans les activités de veille. Deuxièmement, la précision. Le besoin est précis, car le journaliste sait exactement ce qu’il cherche ; l’IA lui fait alors gagner du temps. Si le journaliste ne sait pas exactement ce qu’il cherche ou n’arrive pas à l’exprimer clairement, l’IA l’aide à préciser son objectif et à le formuler avec précision. Troisièmement, le destinataire. Le journaliste a besoin d’un renseignement ou d’une référence pour son usage personnel dans le cadre du traitement d’un thème, ou bien pour répondre à une demande émanant d’une autre personne ou de son public. Dans les deux cas, l’IA peut lui être utile, notamment en instaurant un dialogue visant à expliciter le besoin. Quatrièmement, l’antériorité. Le journaliste peut avoir connaissance a priori d’un besoin. Il sait que cette information est nécessaire, mais il peut prendre conscience a posteriori qu’il en avait besoin. Cet aspect du besoin d’information est particulièrement important dans le domaine de la veille, où la valeur d’une information peut être découverte a posteriori (Canet, 2016). Cinquièmement, l’enjeu. Le recours à l’IA peut se justifier pour le journaliste par le besoin d’obtenir une information, notamment lorsque celle-ci concerne la vie des citoyens, comme on le verra pour le fact-checking au Nigeria. On peut donc en conclure à la fois de l’importance et de la complexité du concept de pertinence (Borlund, 2003 ; Saracevic, 2007 ; Taylor et al., 2007).
3Cette contribution vise à dresser un état des lieux de l’adoption des solutions d’IA, ainsi que des usages et appropriations qui en sont faits, dans le contexte africain, avec l’idée que le recours à l’IA contribue à rendre le travail journalistique plus pertinent (première partie du texte). Cela ne signifie pas pour autant que l’analyse fait l’impasse sur le point de vue critique qu’il est légitime de porter sur les risques afférents et même sur les limites de cette pertinence (deuxième partie). Le propos est ici d’essayer de comprendre les objectifs sans porter de jugement de valeur ni adopter un parti pris idéologique.
4L’analyse s’appuie sur les résultats d’une enquête combinant recherche documentaire, questionnaire en ligne et entretiens avec des acteurs des médias entre le 28 janvier et le 4 avril 2024. La démarche a commencé avec un sondage en ligne ciblant les acteurs et journalistes des médias africains afin d’identifier ceux parmi eux qui utilisent des outils IA. À partir des réponses obtenues, nous avons constitué un échantillon aléatoire de 14 médias à raison de cinq pour l’Afrique de l’Ouest (Punch, Premium Times et The Guardian du Nigeria, Seneweb du Sénégal, et Graphic Mirror du Ghana), d’un pour l’Afrique de l’Est (Nation Media Group du Kenya), de quatre pour l’Afrique australe (South African Broadcasting Corporation (SABC), Mail & Guardian, eNCA News et SAfm d’Afrique du Sud), de deux pour l’Afrique centrale (Congo Check et Radio Buana Mutu de Mbuji-Mayi en RDC) et de deux pour l’Afrique du Nord (Le360 du Maroc et Al-Ahram d’Egypte) proportionnellement au nombre de réponses par région pour des entretiens. Ces entretiens avaient pour but de documenter les pratiques mais également les représentations ciblaient les acteurs (directeurs de publication et/ou journalistes).
5C’est à travers la présentation des usages des solutions IA dans les médias en Afrique que nous comprenons les intentions des acteurs. C’est notamment dans les pratiques journalistiques liées à la recherche, au traitement, à la production, à la circulation et à la relation aux publics que se pose la question de la pertinence informationnelle. Nous verrons que les applications de l’IA sont diverses et variées, autant que les usages, et que chaque solution remplit une fonction particulière. Cependant, toutes sont orientées, consciemment ou non, vers un objectif : garantir la pertinence du journalisme et de l’information.
6Sous la double pression des attentes des publics et du développement des réseaux sociaux, qui sont devenus des concurrents des médias en matière de diffusion de contenus informationnels, les médias de la presse écrite ont été sensibles à « ce formidable outil de création », pour citer Branko Brkic, fondateur et rédacteur en chef du The Daily Maverick. Son entreprise a été l’une des premières en Afrique à mettre en place un desk consacré à la création de contenus en s’appuyant sur l’intelligence artificielle. Wordsmith, de la société Automated Insights, ou Heliograf, du Washington Post, servent à l’agence de presse News24, par exemple, pour générer des articles basés sur des données brutes telles que les rapports financiers, les actualités sportives ou les résultats électoraux. Wordsmith et Heliograf permettent à Punch, Premium Times et The Guardian du Nigeria de proposer un traitement automatisé des actualités couvrant une large gamme de sujets (politique, économie, société, sport ou divertissement).
7Dans le contexte africain, où les moyens limités entravent les vérifications sur le terrain et où la désinformation et les fake news sont des problèmes majeurs, des outils d’IA sont utilisés pour automatiser la vérification des faits. Chekkit au Nigeria a développé une solution d’intelligence artificielle permettant de suivre et d’authentifier des informations, notamment dans les domaines de la santé et de la consommation. Cette technologie permet des enquêtes journalistiques et fournit des informations critiques concernant la contrefaçon, en particulier dans les secteurs de la santé, des biens de consommation et des produits pharmaceutiques.
8Il en est de même de Africa Check, une organisation sud-africaine de fact-checking qui, avec des outils automatisés, vérifie les informations circulant sur les réseaux sociaux ou dans les médias traditionnels. Son application, qui porte son nom, est la plus répandue sur le continent. Elle s’est donné pour mission de promouvoir la transparence, la responsabilité et la précision dans les médias et les discours publics, en analysant les propos des gouvernements, des responsables publics, des médias et d’autres institutions. En Afrique du Sud, Africa Check vérifie les affirmations politiques, économiques et sociales, dans un contexte où les fausses informations, en particulier sur les politiques publiques et les questions de santé, sont fréquentes. Au Nigeria, elle permet également d’identifier la désinformation liée aux violences et les fausses informations circulant sur les réseaux sociaux. Au Kenya, Africa Check se concentre sur la politique, les statistiques économiques, ainsi que la vérification des déclarations relatives à des sujets sensibles comme la corruption ou les droits humains. En Afrique francophone, c’est surtout au Sénégal qu’elle est active, avec les mêmes missions.
9Les outils de fact-checking à base d’IA comme Brandwatch sont également utilisés par les acteurs des médias pour analyser de grands volumes de données en temps réel. Ils leur permettent ainsi d’identifier les tendances émergentes ou les sujets d’actualité pertinents et de faciliter le traitement de certains sujets. Par exemple, PesaCheck, la plus grande plateforme de fact-checking en Afrique de l’Est, utilise des outils d’analyse de données pour suivre les tendances en matière de désinformation politique ou sanitaire. Fondée en 2016 par Code for Africa (CfA), organisation panafricaine qui utilise des technologies numériques pour promouvoir la transparence, la responsabilité et l’amélioration des services publics, PesaCheck est une initiative permettant de suivre les tendances en matière de désinformation politique ou sanitaire. Son objectif est de lutter contre les fausses informations, surtout dans les domaines de la politique, de la santé et de l’économie. La solution créée par Pesacheck vérifie également les déclarations publiques des dirigeants politiques et des responsables, ainsi que les articles de presse ou les informations qui circulent sur les réseaux sociaux.
10L’outil d’IA de Crimson Hexagon quant à lui, permet aux médias africains de suivre les conversations sur les réseaux sociaux et d’analyser les opinions publiques sur divers sujets. Créé pour l’analyse des données et la modélisation statistique appliquée aux grandes quantités de données textuelles, notamment les conversations en ligne, il tire parti de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour analyser les données sociales et comprendre les perceptions et opinions à grande échelle. En Afrique, plusieurs médias l’associent à Brandwatch pour la veille médiatique, la surveillance des tendances sociales et la gestion de la réputation. Les grands groupes de presse comme Nation Media Group du Kenya et South African Broadcasting Corporation (SABC) se servent de Multichoice ou Pulse Africa pour identifier les tendances émergentes sur les réseaux sociaux et dans les discussions en ligne, et pour mesurer l’opinion publique à propos de certains sujets couverts par eux ou tout simplement concernant leur propre réputation. Mais la plupart du temps, Crimson Hexagon est surtout utilisé pour les enquêtes et le journalisme de données. Par exemple, Mail & Guardian (Afrique du Sud) ou The Africa Report (de Jeune Afrique Media Group) identifient ainsi les sujets émergents et les préoccupations populaires qui peuvent faire l’objet de reportages plus détaillés.
11La plupart des usages présentés jusqu’à présent concernaient à peu de choses près la presse écrite. Cela pouvait laisser penser que l’audiovisuel africain est à la marge du développement de l’intelligence artificielle. Tant s’en faut. Les médias audiovisuels exploitent également l’IA pour remplir les fonctions présentées précédemment, mais aussi, et compte tenu de leur nature, pour rendre leurs contenus accessibles dans plusieurs langues, y compris les langues locales, grâce à la reconnaissance vocale et à la traduction automatique. Même s’il faut une vérification par un humain, la traduction automatisée pouvant occasionner des contresens et ne permettant pas toujours la compréhension culturelle, la plateforme de traitement du langage naturel (NLP) Voxygen est utilisée par la SABC et Electronic News Channel Africa (eNCA ou eNCA News) en Afrique du Sud pour créer des voix synthétiques dans des langues africaines et rendre ainsi les contenus accessibles à un public plus large. Electronic News Channel Africa diffuse une variété de programmes, y compris des bulletins d’information, des débats et des documentaires, produits avec l’assistance de cette application.
12Des sites d’information intègrent des chatbots pour interagir avec leurs lecteurs, répondre à leurs questions courantes ou les guider vers des articles pertinents. C’est le cas d’Actualité.cd en République démocratique du Congo. Mais c’est dans le secteur de la radio et de la télévision que les chatbots sont les plus populaires, notamment parce que la Radiotélévision nationale congolaise (RTNC) les expérimente pour fournir des bulletins d’actualités et des programmes interactifs à ses auditeurs et téléspectateurs. Les médias communautaires ne sont pas en reste. Radio Buana Mutu de Mbuji-Mayi en RDC a également recours à un chatbot pour atteindre des publics spécifiques, leur transmettre des informations locales sur des sujets tels que la santé, l’éducation ou encore les élections, et encourager le journalisme participatif. Le chatbot intégré à l’outil Congo Check permet de recueillir des informations auprès du public, de répondre aux questions sur la désinformation et de partager des actualités vérifiées. Ces outils servent également à diffuser rapidement des informations importantes, telles que les dernières nouvelles, les alertes sanitaires ou les résultats électoraux.
13Si l’on examine une à une les dimensions et les caractéristiques de la pertinence selon Tricot et Comtat (2012), il est indéniable que l’utilisation des outils d’IA rend les pratiques professionnelles et les contenus plus pertinents. L’IA permet de répondre aux enjeux de l’instantané mais aussi à la nécessité de la veille. Elle collecte les informations pertinentes pour les publics et traite efficacement une masse de données, mieux que ne le pourrait un être humain. Les algorithmes établissent des corrélations entre ces données et les attentes des publics, optimisant l’adéquation entre information et besoins des publics. L’IA améliore ainsi le travail du journaliste et minimise ses limites personnelles. Les journalistes en ont conscience et peuvent se montrer très enthousiastes face à ce qui leur paraît comme un saut qualitatif. Cependant, qu’il s’agisse d’expérience ou parce qu’ils en entendent parler, les journalistes et les responsables de médias semblent, pour la plupart, conscients des risques liés à cette utilisation. Tant et si bien qu’on note chez eux une attitude ambivalente. D’une part, on remarque une fascination, comme on a pu le voir dans les pages précédentes, et d’autre part, une crainte devant cet outil qu’ils considèrent à double tranchant, comme on le verra dans les pages suivantes. Lorsqu’on évalue leurs avis, on constate que les risques pour le journalisme, la pertinence pour l’information et les enjeux pour la société liés à l’IA sont à la mesure de ses potentialités.
14La pertinence de l’IA est d’abord interrogée au sujet du rôle qu’elle est censée jouer pour le journalisme alors même qu’elle suscite des craintes pour le métier. Ce sentiment n’est pas propre à l’Afrique au sud du Sahara. Les acteurs des médias craignent que les technologies de l’IA générative accélèrent la transformation du journalisme en cours depuis le développement du numérique, comme l’ont fait remarquer plusieurs observateurs du métier dans les pays occidentaux (Mercier et Pignard-Cheynel, 2014 ; Nygren et Dobek-Ostrowska, 2025). Selon les journalistes les plus réservés, l’IA fragiliserait davantage la profession. Dans leur étude The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? (2017), Carl Benedikt Frey et Michael Osborne évaluent le risque de substitution de l’emploi par l’automatisation dans différents secteurs, y compris les médias, ce qui entraîne une perte de pertinence de ces métiers. Cette perspective suscite des inquiétudes quant à l’avenir de la main-d’œuvre dans le domaine du journalisme (Ganascia, 2017) et la nécessité d’adopter des politiques de reconversion et de protection sociale pour les travailleurs touchés, mais aussi en ce qui concerne les compétences à acquérir par les futurs journalistes dès leur arrivée sur le marché du travail, afin de redonner plus de pertinence aux pratiques professionnelles.
15Concernant l’Afrique, ce sentiment est également prégnant au nord comme au sud du Sahara. Par exemple, pour Jamal Sellami, directeur de Le360 du Maroc, l’automatisation alimentée par l’IA pourrait « remplacer certains emplois dans les médias, notamment ceux liés à la production de contenus répétitifs ou standardisés ». « Ce secteur se développe tellement vite qu’on risque bientôt d’avoir à disposition des outils capables de tout faire. Cela peut entraîner des préoccupations économiques et des perturbations sociales », alerte pour sa part Al-Masry Al-Youm, directeur du journal égyptien Al-Ahram. Trésor Kibangula, directeur de Congo Check, va dans le même sens : « L’adoption de robots-journalistes pour générer des articles automatisés peut réduire la demande de travailleurs humains dans ce domaine ». Trésor Kibangula estime également que l’IA comporte un risque de « déshumanisation du journalisme ». Il souligne le manque de pertinence émotionnelle, car « les émotions, l’empathie et le jugement humains peuvent être difficiles à reproduire fidèlement par des algorithmes ». Tout en reconnaissant que « les performances sur la forme sont époustouflantes », Serge Noukoué « n’envisage pas, à ce jour, de laisser sa place à un robot ou de se soumettre à une machine ». Un risque réel selon Jean-Gabriel Ganascia (2017).
16La pertinence de l’information est elle-même remise en question. Selon les spécialistes du concept de pertinence informationnelle, elle est gage d’une information juste et adéquate. Sans compter que, selon les catégories de Tricot et Comtat (2012), l’intention de transmettre des connaissances à travers l’information est faussée lorsque des risques avérés ou possibles d’automatisation de la création de faux articles et de vidéos manipulées (deepfakes) sont identifiés, comme l’ont démontré Wu, Morstatter, Hu et Liu (2016). « Avec ces outils, on peut tout faire, à tel point qu’on peut succomber à la tentation de créer de toutes pièces des situations fictives », craint Mmasekgoa Masire-Mwamba, actuel directeur de SAfm d’Afrique du Sud. Mamadou Ndao, directeur de Seneweb, partage cette crainte et redoute « l’avènement du règne de la désinformation automatisée ». Il explique que « des adversaires peuvent exploiter l’IA pour créer des contenus de désinformation plus rapidement et de manière plus sophistiquée ». Avec la capacité de générer du contenu de manière automatisée, les systèmes d’IA peuvent être exploités pour susciter et diffuser intentionnellement des informations trompeuses (Allal-Chérif, 2022). La cinquième catégorie de Tricot et Comtat (2012) est également en jeu ici. Plusieurs chercheurs américains soulignent les enjeux sociétaux de l’usage de l’IA dans le journalisme. Petroni et al. (2016) mettent en garde contre les risques d’utilisation malveillante de l’IA dans la propagation de la désinformation, soulignant la nécessité de développer des contre-mesures pour endiguer cette menace croissante. Selon eux, cette manipulation de l’opinion publique en est une des conséquences. L’utilisation de l’IA pour personnaliser le contenu peut créer des bulles d’information où les individus sont exposés à des perspectives limitées, renforçant ainsi leurs propres croyances et contribuant à la polarisation de la société. Les algorithmes d’IA peuvent refléter les biais présents dans les données sur lesquelles ils sont formés. Si les données d’entraînement contiennent des préjugés, l’IA peut les reproduire, menant à une représentation inéquitable de certains groupes ou communautés, comme le montre l’étude de Petroni et al. (2016). Kwame Gyan, du Ghana, qui utilise la solution Pulse, n’est pas dupe. Il sait que (traduction personnelle) « les algorithmes de recommandation basés sur l’IA ont tendance à favoriser le contenu qui correspond aux intérêts et aux opinions déjà existants des utilisateurs », limitant ainsi leur exposition à des perspectives diverses et contradictoires. Dans son livre The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You (2011), Eli Pariser (2011) explore comment les algorithmes de personnalisation peuvent créer des filtres informationnels qui renforcent les biais cognitifs et les préjugés des utilisateurs, restreignant ainsi leur accès à une information équilibrée et pluraliste. Il note (traduction personnelle) : « En tant que stratégie commerciale, le modèle du géant de l’Internet est simple : plus ses offres d’information sont pertinentes sur le plan personnel, plus il peut vendre de publicités et plus vous êtes susceptibles d’acheter les produits qu’il propose ». L’opacité des algorithmes d’IA peut donc poser des problèmes de responsabilité. Il peut être difficile de comprendre comment les décisions sont prises, ce qui complique l’attribution de la responsabilité en cas d’erreurs ou de préjudices. La question de la pertinence se pose d’autant plus qu’il y a atteinte aux enjeux sociétaux.
17Le recours à l’IA peut répondre efficacement à la demande d’informations et pallier l’insuffisance, voire l’absence de terrain dans un contexte mondial où la liberté d’investigation et d’expression n’est pas garantie de manière permanente. L’IA est explicitement admise comme source de renouveau du journalisme d’investigation par les journalistes et les responsables des médias. Ils reconnaissent que travailler depuis son bureau, au lieu de se déplacer pour poser des questions dans des services ou interroger des personnes supposées détenir ces informations, garantit une plus grande fiabilité des données. Cependant, au-delà du fait que l’IA peut produire des données décontextualisées, diminuant la pertinence de l’information, son usage pour l’investigation présente des risques pour la sécurité des journalistes. Ils ne cachent pas leur crainte que cet outil facilite leur surveillance et leur traçage. C’est d’ailleurs un argument qui avait été également avancé lors de la mise en place de l’Open data (Damome, 2018). Concernant le contexte actuel, Serge Noukoué note que « l’IA est un mouchard. C’est à la fois un ami et un ennemi. Il peut se retourner contre toi si on le lui demande ». Le pouvoir d’intrusion dans la vie privée est craint. « L’utilisation de l’IA peut exposer un peu plus le journaliste, car cela donne à ceux qui lui en veulent les moyens de surveiller ses pratiques et ses comportements », assure-t-il.
18Mais les acteurs des médias africains n’ignorent pas la question de la sécurité des données qu’ils utilisent ou produisent. « Les systèmes d’IA eux-mêmes peuvent être vulnérables aux attaques, y compris celles visant à manipuler les résultats de l’IA ou à compromettre la confidentialité des données », explique Trésor Kibangula. La question de la fiabilité des données est également posée face à ces risques. Mamadou Ndao pense que « la manipulation de l’information, les attaques basées sur l’IA et d’autres menaces peuvent susciter des préoccupations quant à la confiance du public », comme l’évoquaient Rubin, Chen et Conroy (2015). Eric Mugendi aborde plutôt les problèmes éthiques et de confidentialité : « Les médias doivent élaborer des politiques strictes pour garantir une utilisation responsable de l’IA et protéger la vie privée des utilisateurs. »
19Le postulat de départ était que les caractéristiques intrinsèques de l’intelligence artificielle, à savoir fiabilité, précision, prédictibilité et systématicité, justifiaient son usage dans le journalisme. L’idée est que l’IA apporte davantage de fiabilité aux informations et les rend plus pertinentes pour les journalistes et leurs publics. Force est de reconnaître qu’elle aide à surmonter certains défis liés à la collecte, à l’analyse des données et à la production d’informations fiables. Sa capacité à fournir des tendances sur les publics cibles grâce à l’analyse de données volumineuses peut également être un atout pour l’intégration des connaissances et des valeurs culturelles locales, afin de créer des contenus en phase avec les besoins et les attentes des populations, ainsi qu’un environnement médiatique pertinent. Les avancées actuelles montrent que l’IA a le potentiel de transformer profondément le journalisme et le paysage médiatique africains. Cependant, cette transformation pourrait ne pas apporter davantage de pertinence. Les acteurs des médias africains évoquent des limites à même de remettre en cause les fondements de cette pertinence. Par exemple, l’insuffisance de données, leur qualité variable, l’absence de règles concernant la protection des données, l’éthique et la gestion des algorithmes automatisés. Sans compter les craintes liées à l’avenir du journalisme, qui perd un peu plus de sens alors que les outils IA étaient censés le parfaire, et la perte de confiance dans l’information, alors même que, paradoxalement, l’IA était censée créer plus de confiance en échappant aux limitations humaines et en ayant un impact évident sur les actions. La question est alors : peut-on parler de pertinence si l’IA peut être manipulée, que les algorithmes peuvent tromper, que le sens est travesti et que la fiabilité n’est même pas assurée ? Telle est l’une des interrogations auxquelles cette analyse invite à réfléchir.
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