# IA générative en rédaction : éthique, étiquetage et deepfakes

Journalisme & communication · Master 1

> IA générative en rédaction : responsabilité, étiquetage, vérification des images synthétiques.

## Introduction

Les outils d'IA générative rédigent, résument, traduisent et créent des images. Pour les rédactions, ils promettent un gain de temps, mais aussi des risques : erreurs plausibles (hallucinations), biais, atteinte aux droits d'auteur et brouillage de l'authenticité.

Les principes déontologiques restent les mêmes : vérité, responsabilité, transparence. Le journaliste signataire demeure responsable de ce qu'il publie, quelle que soit l'origine du texte. Beaucoup de médias adoptent des chartes sur l'IA : usages autorisés, obligation de relecture humaine, étiquetage.

Les images et voix synthétiques (deepfakes) obligent en outre à renforcer la vérification de l'authenticité avant diffusion.

## Objectifs d'apprentissage

- Expliquer pourquoi la responsabilité éditoriale reste humaine
- Identifier les risques de l'IA générative en rédaction
- Rédiger les grandes lignes d'une charte interne sur l'IA
- Décider quand étiqueter un contenu produit avec l'IA
- Appliquer des réflexes de vérification aux images synthétiques

## Concepts clés

- **Responsabilité éditoriale** : Le média et le journaliste répondent du contenu publié, même rédigé ou assisté par une machine.
- **Hallucination** : Production par un modèle d'informations plausibles mais fausses ou inventées.
- **Étiquetage** : Signaler clairement au public l'usage de l'IA lorsque celui-ci est significatif pour l'information.
- **Deepfake** : Image, audio ou vidéo synthétique imitant de façon crédible une personne ou un événement réel.

## Conclusion

L'IA ne change pas les principes mais accroît les risques et exige des règles claires de responsabilité, de vérification et de transparence.

## Cartes

### Qui est responsable d'un texte rédigé avec l'IA ?

Le journaliste et le média qui le publient, comme pour n'importe quel contenu.

### Qu'est-ce qu'une hallucination ?

Une affirmation générée avec assurance mais sans base factuelle.

### Quel garde-fou minimal avant publication ?

Une relecture et vérification humaines de chaque fait, citation et source.

### Pourquoi les données confidentielles ne doivent-elles pas être saisies dans un outil externe ?

Elles peuvent être stockées ou réutilisées, ce qui met en danger les sources et la nLPD.

### Quand étiqueter un contenu ?

Quand l'IA a produit une part substantielle du contenu ou une image synthétique pouvant tromper.

### Quel biais menace l'IA générative ?

Les biais présents dans les données d'entraînement : stéréotypes de genre, culturels, linguistiques.

### Que faire face à une vidéo suspecte ?

Rechercher la source originale, la comparer à d'autres images, consulter des outils et experts, demander des confirmations.

### L'IA peut-elle remplacer l'enquête de terrain ?

Non : elle ne constate rien elle-même, elle ne remplace ni l'observation ni les entretiens.

### Que doit contenir une charte interne sur l'IA ?

Usages permis ou interdits, relecture, étiquetage, protection des données, formation et responsable désigné.

## Glossaire

- **IA générative** : Système capable de produire du texte, des images ou des sons à partir d'une consigne.
- **Hallucination** : Information inventée mais plausible produite par un modèle.
- **Deepfake** : Contenu audiovisuel truqué par apprentissage automatique.
- **Étiquetage** : Mention indiquant l'usage de l'IA.
- **Provenance** : Historique d'un contenu numérique permettant d'attester son origine.
- **Charte IA** : Règles internes d'usage de l'IA dans une rédaction.

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