Quel est le rôle des éditeurs de presse dans l'IA ?

Le rôle crucial des éditeurs de presse dans le développement et le déploiement de l’IA

Les éditeurs de presse sont des fournisseurs de contenu essentiels et des parties prenantes de l’écosystème de l’intelligence artificielle, façonnant la façon dont les modèles d’IA sont entraînés, déployés et réglementés. Leur rôle va bien au-delà de la simple fourniture de données brutes : les éditeurs négocient activement des accords de licence, défendent une rémunération équitable et travaillent à l’établissement de normes sectorielles pour l’attribution et la citation dans le contenu généré par l’IA. Comprendre ce rôle multiple est essentiel pour quiconque s’intéresse à la façon dont les systèmes d’IA accèdent, traitent et présentent les contenus journalistiques aux utilisateurs du monde entier.

Fournir des données d’entraînement de haute qualité pour les modèles d’IA

Les éditeurs de presse fournissent les données d’entraînement fondamentales qui alimentent les modèles de langage IA modernes et les systèmes de recherche. Les grandes organisations médiatiques produisent d’immenses quantités de contenus professionnellement édités, vérifiés et bien structurés, que les développeurs d’IA jugent inestimables pour l’entraînement. Ce contenu inclut des articles d’actualité, des enquêtes, des tribunes et des supports multimédias qui aident les modèles d’IA à comprendre les structures linguistiques, l’actualité et des sujets complexes avec une précision et une finesse supérieures à ce que permet le contenu internet non vérifié.

La qualité du contenu journalistique le rend particulièrement précieux pour l’entraînement de l’IA. Les éditeurs s’appuient sur des équipes éditoriales, des vérificateurs de faits et des experts qui garantissent l’exactitude et la fiabilité—des qualités qui améliorent directement les performances des modèles IA. Lorsque les entreprises d’IA entraînent leurs modèles sur du contenu de presse, elles bénéficient de décennies de standards journalistiques et de pratiques rédactionnelles professionnelles. Cette relation est devenue si importante que de grandes entreprises d’IA comme Amazon, Meta et OpenAI ont activement recherché des accords de licence avec les principaux éditeurs, dont The New York Times, News Corp et USA Today, afin d’obtenir un accès à leurs bibliothèques de contenus.

Négocier des accords de licence de contenu et de rémunération

La relation entre éditeurs et entreprises d’IA a considérablement évolué, les éditeurs négociant désormais des accords de licence sophistiqués définissant l’utilisation de leur contenu. À l’origine, lorsque les systèmes d’IA générative ont émergé fin 2022, les éditeurs ont fait face à une situation difficile où leur contenu avait déjà été intégré dans des modèles d’IA sans autorisation explicite ni compensation. Cela a déclenché une vague de négociations de licences qui a fondamentalement changé la dynamique entre entreprises d’IA et éditeurs.

Les premiers accords de licence portaient généralement sur des paiements forfaitaires uniques pour l’accès aux données d’entraînement. Par exemple, Amazon a accepté de verser au New York Times entre 20 et 25 millions de dollars par an dans le cadre d’un accord pluriannuel, tandis que News Corp a obtenu environ 50 millions de dollars pour des arrangements similaires. Toutefois, le secteur a rapidement évolué au-delà de ces premiers contrats centrés sur l’entraînement. Éditeurs et entreprises d’IA se tournent de plus en plus vers des modèles de licence basés sur l’usage, notamment autour de “l’ancrage IA” (“AI grounding”) ou de la technologie de génération augmentée par récupération (RAG).

Défendre l’attribution et les normes de citation appropriées

Les éditeurs de presse sont devenus de fervents défenseurs de pratiques d’attribution et de citation précises dans les contenus générés par l’IA, reconnaissant que le bon crédit a un impact direct sur leur trafic, leur visibilité et leurs revenus. Une étude du Tow Center for Digital Journalism a révélé que plus de 60 % des réponses générées par l’IA contiennent des informations incorrectes ou trompeuses, et de nombreux outils de recherche IA omettent d’attribuer correctement les sources ou de citer les éditeurs originaux.

Un problème crucial auquel sont confrontés les éditeurs est que les moteurs de recherche IA citent souvent des versions syndiquées ou republiées des articles au lieu de créditer l’organisation de presse originale qui a révélé l’information. Cette pratique réduit la visibilité des éditeurs primaires et les prive du trafic référent direct. Certaines plateformes IA, telles que Grok et Gemini, ont été documentées comme générant des URL cassées ou inventées, réduisant davantage le trafic vers les sites d’information légitimes. Les éditeurs estiment qu’une attribution correcte doit inclure des liens directs vers leurs articles originaux, et non vers des sources secondaires ou des agrégateurs.

La News Media Alliance a mis en place un programme de licence IA spécifiquement pour répondre à ces préoccupations, promouvant des solutions de marché efficaces garantissant aux éditeurs le crédit et la rémunération appropriés. Les groupes sectoriels continuent de plaider pour des réglementations IA plus strictes imposant des politiques transparentes d’attribution et de citation. Ces efforts visent à établir des normes industrielles protégeant l’intégrité journalistique tout en permettant aux systèmes IA de fonctionner efficacement.

Façonner le comportement et la visibilité des moteurs de recherche IA

Les éditeurs influencent le fonctionnement des moteurs de recherche IA via leurs accords de licence et mécanismes de contrôle du contenu. Lorsqu’ils négocient avec les entreprises d’IA, ils peuvent fixer des conditions affectant la manière dont leur contenu apparaît dans les réponses générées, s’il reçoit une attribution correcte et à quelle fréquence il peut être consulté. Ces négociations influencent directement l’expérience utilisateur sur des outils de recherche IA comme Perplexity, Google AI Overviews, ChatGPT ou Claude.

Cependant, les éditeurs sont confrontés à des difficultés pour faire respecter leurs contrôles de contenu. De nombreuses plateformes IA extraient régulièrement du contenu depuis les sites des éditeurs même lorsque ceux-ci les bloquent explicitement via robots.txt, un outil technique standard de contrôle du crawl. Ce non-respect des restrictions soulève des questions d’éthique et mine la capacité des éditeurs à gérer l’utilisation de leur contenu. Certains éditeurs partenaires officiels de sociétés d’IA constatent encore des problèmes d’attribution ou voient leur contenu diffusé d’une manière qui ne ramène pas de trafic vers leur plateforme, ce qui suggère que les accords seuls sont insuffisants sans mécanismes de contrôle efficaces.

Prendre en compte le droit d’auteur et la propriété intellectuelle

Les éditeurs de presse ont soulevé d’importantes questions de droit d’auteur et de propriété intellectuelle concernant l’entraînement de l’IA sur leur contenu sans autorisation ni compensation. L’Office américain du droit d’auteur s’est penché sur la question de savoir si le matériel protégé peut être utilisé pour entraîner des systèmes IA, en rappelant que le droit d’auteur protège les créations intellectuelles, y compris les articles de presse, sous certaines exceptions. Les éditeurs estiment que leurs reportages originaux représentent une propriété intellectuelle précieuse qui ne devrait pas être exploitée librement par les entreprises d’IA.

Ces préoccupations ont mené à des actions en justice et à un examen réglementaire. Les éditeurs considèrent que les entreprises d’IA ont en quelque sorte “aspiré” leur contenu pour entraîner leurs modèles sans compensation ou autorisation suffisantes. Cela a donné lieu à des litiges et à des discussions sur l’usage loyal, les exigences de licence et les modèles de rémunération appropriés pour l’entraînement IA. L’issue de ces questions de droit d’auteur aura un impact majeur sur les relations futures entre éditeurs et entreprises d’IA et sur la capacité des éditeurs à contrôler et monétiser leur contenu dans les systèmes IA.

Influencer la réglementation IA et les standards de l’industrie

Les éditeurs de presse participent activement à l’élaboration de la réglementation IA et des standards industriels via des groupes sectoriels, des actions de plaidoyer et des échanges directs avec les régulateurs. Des organisations telles que la News Media Alliance, Digital Content Next, et des éditeurs individuels travaillent avec les décideurs à la mise en place de cadres protégeant les intérêts journalistiques tout en permettant un développement responsable de l’IA. Les éditeurs défendent des réglementations obligeant les entreprises IA à obtenir une autorisation explicite avant d’utiliser du contenu protégé, à assurer une attribution transparente et à mettre en place des mécanismes de rémunération équitables.

Les éditeurs influencent également les normes industrielles émergentes en participant à des groupes de travail techniques et organismes de standardisation. L’IAB Tech Lab, par exemple, développe des cadres standardisés pour les modèles “pay-per-crawl” et “pay-per-query” avec la contribution des éditeurs et entreprises IA. Ces efforts collaboratifs visent à instaurer des pratiques cohérentes et équitables à l’échelle du secteur, plutôt que de dépendre de négociations individuelles. À mesure que la technologie IA progresse, la voix des éditeurs dans ces discussions devient cruciale pour garantir un traitement équitable des contenus journalistiques et la viabilité économique du journalisme de qualité.

Gérer l’impact sur le trafic, l’engagement et les revenus

Les éditeurs de presse doivent relever le défi de la disruption de leur trafic et de leurs revenus traditionnels par la recherche IA, tout en exploitant simultanément l’IA comme canal de distribution. Les moteurs de recherche classiques génèrent du trafic de référence vers les sites d’actualité, soutenant abonnements, revenus publicitaires et visibilité de marque. Cependant, les outils de recherche IA qui fournissent des réponses complètes sans nécessiter la visite des sites sources réduisent le besoin de cliquer sur les articles, limitant ainsi les opportunités d’engagement direct pour les éditeurs.

Cette évolution du comportement des utilisateurs menace directement les sources de revenus des éditeurs. Lorsque les systèmes IA résument le contenu d’actualité sans attribution ni liens adéquats, les lecteurs peuvent ne jamais visiter le site de l’éditeur, faisant disparaître les occasions de conversion d’abonnements, d’affichages publicitaires et d’engagement avec la marque. Les éditeurs constatent que la recherche alimentée par l’IA modifie le comportement des internautes en réduisant leur incitation à visiter les sites sources, remettant fondamentalement en cause les modèles économiques établis. Pour répondre à ce défi, ils élaborent des stratégies de contenu adaptées à l’IA, à l’instar de leur adaptation au SEO il y a des décennies, et explorent les moyens d’assurer la visibilité et de générer du trafic dans un environnement de recherche dominé par l’IA.

Collaborer sur les partenariats de contenu et la distribution

Les éditeurs visionnaires dépassent la confrontation avec les entreprises d’IA pour établir des partenariats collaboratifs créateurs de valeur. Plutôt que de simplement concéder leur contenu historique à l’entraînement, ils s’associent de plus en plus aux plateformes IA pour garantir que leurs reportages les plus récents atteignent les utilisateurs IA en temps réel. Ces partenariats intègrent souvent des mécanismes de partage de revenus permettant aux éditeurs de bénéficier lorsque leur contenu est cité dans les réponses IA.

Le programme éditeurs de Perplexity illustre cette approche, intégrant la technologie RAG pour inclure du contenu d’éditeurs de confiance dans les réponses tout en assurant attribution et partage de revenus. Le partenariat de Gannett avec Perplexity, qui inclut USA Today et le réseau USA Today, montre comment les éditeurs peuvent négocier des conditions garantissant la visibilité et la valorisation de leur contenu. Ces modèles collaboratifs suggèrent un avenir où éditeurs et entreprises d’IA œuvrent ensemble à de meilleures expériences utilisateur, tout en assurant pour les éditeurs une rémunération et une attribution appropriées de leurs contenus.