Pendant longtemps, « Don’t be evil » (qu’on pourrait traduire par « Ne faites pas le mal ») a été le mantra de Google – sa devise informelle. Remplacée en 2018 par « Do the right Thing » (« Faites ce qui est bien »), elle synthétise pourtant l’époque d’une manière aussi clairvoyante que concise : chaque innovation pourra être utilisée à bon ou à mauvais escient.


Par Julien Simon
de EPUBNerd


Love Robot
Alex Guibord, CC BY ND 2.0

 

On passera sur les implications philosophiques desdites devises – qu’est-ce que le Mal dans le domaine de l’ingénierie, d’ailleurs qu’est-ce que le Mal tout court ? – pour se concentrer sur l’ambivalence permanente dans laquelle nous flottons : la plupart des technologies que nous utilisons de façon quotidienne peuvent aussi bien être utilisée à notre avantage qu’en notre défaveur.
 

Prenons un exemple : une enceinte connectée type Alexa (Amazon) est capable, d’un simple ordre vocal, de lancer la lecture d’une playlist, d’allumer la lumière ou de lire une histoire à votre enfant. Mais cette même enceinte peut aussi poser de graves problèmes de sécurité (en étant hackée) ou de confidentialité (vous avez laissé Amazon poser un micro dans votre salon, tout de même).
 

Le cas du livre numérique


De la même manière, l’émergence du livre numérique et des plateformes d’autopublication a permis à des millions d’auteurs de diffuser leurs créations à grande échelle, de façon dématérialisée mais aussi imprimée (grâce à l’impression à la demande). Certains d’entre eux ont bâti de véritables notoriétés, et sans aller jusqu’à parler de fortune, à gagner plus d’argent que ne leur aurait permis un contrat d’édition « classique ».
 

Mais cette disponibilité a un coût, autant financier que moral : celui des infrastructures qui mettent ces livres à disposition. Aujourd’hui, Amazon et Google (Apple et Kobo également, dans une moindre mesure) assurent l’essentiel de ce trafic. Ces entreprises s’assurent que les livres dont vous leur confiez les fichiers soient disponibles à tout moment : vous bénéficiez de la puissance de leur infrastructure. En échange, ces distributeurs ponctionnent leur part sur chaque transaction effectuée – les petits ruisseaux faisant les grandes rivières.
 

Mais est-ce bien tout ce qu’ils ponctionnent ?


Car tout le monde pourrait être content… si Amazon, Google et consorts ne mettaient pas autant d’énergie à développer des programmes d’intelligence artificielle basés sur le machine learning. Et ils ne sont pas les seuls : il y a quelques semaines, la plateforme d'autopublication Wattpad présentait son algorithme destiné à aider sa future maison d’édition à dénicher les bestsellers.

Comme Amazon et Google (pourquoi croyez-vous d’ailleurs que Google se soit lancé dans un programme de numérisation massive des fonds de bibliothèques américaines), Wattpad est dans une position idéale pour cela, puisqu’elle dispose d’un grand nombre de manuscrits publiés sur sa plateforme gratuite et que le machine learning nécessite justement l’analyse d’un très grand nombre de documents afin d’y repérer des schémas.
 

En bref : les plateformes auxquelles les auteurs confient leurs précieux manuscrits sont aussi celles qui sont les plus actives dans le domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning. Vous voyez où je veux en venir ?

 

Les algorithmes au clavier

 

Aujourd’hui, en salle de presse, il n’est plus tabou de parler d’algorithme rédacteur de contenu. Ainsi, le Los Angeles Times a conçu un quake-bot qui rédige et publie automatiquement un article à chaque tremblement de terre. D’autres quotidiens, papier et web, utilisent l’intelligence artificielle pour mettre en avant les résultats sportifs ou les bulletins météo. La France n’est pas en reste : en 2015, Le Monde utilisait déjà un programme chargé de publier une page web pour chacune des 36.000 municipalités afin d’afficher le résultat des élections (source : Le Devoir).

Et il n’y a pas que la presse à être touchée : en 2016, le programme Benjamin écrivait le scénario d’un court-métrage de science-fiction. Et même si le résultat était un peu… étonnant, il n’en demeurait pas moins impressionnant.



 

Le remplacement des auteurs n’est plus du domaine de la science-fiction

 

L’intelligence artificielle brûle de raconter des histoires. Et de là à toucher, d’ici à quelques années, aux domaines de la littérature, il n’y a qu’un pas. Mais pour cela, il faudra bien entendu que les machines s’entraînent. Et il leur faudra lire beaucoup, beaucoup, d’histoires, beaucoup, beaucoup, de manuscrits, analyser leurs ressorts narratifs, mais aussi étudier ce qui fonctionne ou pas, quel texte remporte les faveurs des utilisateurs, à quel moment la lectrice A cesse sa lecture et à quel moment le lecteur B l’interrompt, afin d’en dégager des « patterns » .

Et pour cela, le meilleur moyen est encore de posséder toutes les infrastructures d’une librairie en ligne et d’un service de lecture numérique.
 

On aboutit alors à une situation paradoxale qui, avouons-le, ne manque pas de piquant : ce sont les écrivains et les éditeurs d’aujourd’hui qui, en publiant leurs textes sur ces plateformes, nourrissent les machines qui, à terme, apprendront à les remplacer. Car plus on publiera sur Amazon, Google, Wattpad, etc, meilleurs deviendront leurs algorithmes, et plus vite on accélèrera l’avènement d’un tel futur.
 

Et pourtant, si l’on veut s’autopublier – et si l’on veut même simplement vendre des livres numériques, en tant qu’indépendant ou industriel –, ces plateformes demeurent les plus performantes. Elles sont aussi et surtout les plus riches du point de vue de la masse d’utilisateurs déjà captifs de leur écosystème. D’où le dilemme. Car dans les conditions d’utilisation de Kindle Direct Publishing, rien n’explicite clairement qu’un tel usage pourra être fait de nos histoires… mais rien ne l’interdit non plus (voir paragraphe 5.5 : Concession de droits).
 

Don’t be evil, do the right thing… Finalement tout cela dépend de nos propres notions de bien et de mal, et de notre propre tolérance à la servitude volontaire. Cela dépend aussi des calculs stratégiques que nous effectuons à l’échelle de l’industrie.
 

En attendant, les machines apprennent.


Dossier : L'intelligence artificielle au service du livre et de la lecture




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