Conversations : la rédaction publicitaire à l'ère de l'IA

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Noël Thévenet, stratège chez Rain et cofondateur de l'entreprise, s'est entretenu avec le rédacteur Bill Fahber pour discuter de la manière dont la révolution de l'IA est en train de transformer le métier de la rédaction. Voici quelques extraits de leur conversation.

Noel : Alors, l'IA est-elle en train de prendre le dessus sur la rédaction publicitaire ?

Bill : À bien des égards, oui. Et c’est normal. Tout le monde devrait utiliser l’IA, en particulier les LLM [grands modèles linguistiques]. Mais il faut l’utiliser à bon escient. L’IA peut désormais accomplir 80 % du travail. Mais la survie des marques dépendra de la manière dont elles maîtriseront ces 20 % restants. Et c’est là que la plupart tombent dans le piège. Le plus délicat, c’est que tout cela est encore tout nouveau. La plupart des clients ne reconnaîtront ces pièges qu’une fois qu’ils y seront déjà tombés. Et nous voyons cela se produire très souvent.

« L’intelligence artificielle peut désormais prendre en charge 80 % du travail. Mais le succès ou l’échec des marques dépendra de leur capacité à maîtriser ces 20 % restants. »

Bill Fahber – Rédacteur en chef, Rain

Noel : Quel genre de pièges ?

Bill : Il y en a plein. On plaisante souvent sur l’utilisation excessive des tirets, mais ce n’est rien comparé à des défauts structurels plus profonds. Un exemple classique est le « contraste » : mettre en avant un avantage en dénigrant une alternative moins intéressante. Par exemple : « Ce ne sont pas seulement des vacances, c’est le bonheur à la plage. » Ou encore : « C’est plus qu’une voiture. C’est un art de vivre sur roues. »

La technique en elle-même n’est pas mauvaise. Mais un LLM ne peut s’empêcher d’en abuser. Il va en produire cinq de ce genre en l’espace de quelques centaines de mots. Le résultat est un texte lourd et répétitif. La même chose se produit avec les rythmes saccadés, les schémas répétitifs et d’autres obsessions étranges. Vous pouvez reformuler la consigne autant que vous voulez, mais le modèle retombe toujours dans ces obsessions étranges.

Noel : Des études montrent que les consommateurs n'apprécient pas que les marques utilisent l'IA. Comment pourraient-ils s'en rendre compte, d'ailleurs ?

Bill : Tout rédacteur expérimenté peut repérer immédiatement un texte généré par l’IA. Et je pense que les utilisateurs réguliers de modèles de langage (LLM) en sont également capables. On commence à reconnaître ses « empreintes ». Mais le vrai problème, ce n’est pas d’utiliser l’IA. Le vrai problème, c’est de s’y fier entièrement. L’IA est rapide, peu coûteuse et quasi parfaite sur le plan grammatical. Mais elle est aussi insipide. Elle peut manquer de créativité et de personnalité.

De par sa conception, il est moyen. Un LLM est entraîné à partir de millions d'ensembles de données, c'est-à-dire ce que d'autres ont déjà écrit. Il n'invente rien. Il se contente de recombiner. Il ne peut donc jamais être meilleur que ce avec quoi il a été alimenté.

Noel : La qualité ne va-t-elle pas s'améliorer avec le temps ?

Bill : Peut-être . Mais à court terme, on a l’impression que c’est tout le contraire qui se passe. Les grands modèles de langage (LLM) sont en train de s’enfermer dans un cercle vicieux. Avec la quantité massive de contenu généré par l’IA qui inonde Internet, les modèles s’entraînent de plus en plus sur leurs propres productions. Ils s’enferment donc littéralement dans un cercle vicieux.

Cela signifie que, quel que soit leur point faible, ils ne feront que s'y affaiblir davantage. J'imagine que les ingénieurs finiront par trouver des moyens d'actualiser les données d'entraînement, mais pour l'instant, la tendance semble s'aggraver.

Noël : Tu as l'air bien pessimiste pour quelqu'un qui défend l'intelligence artificielle.

Bill : Oh non, je suis très optimiste. Les outils d’IA comme les LLM sont puissants. Mais leur efficacité dépend entièrement des personnes qui les utilisent. Si vous ne savez pas à quoi ressemble un texte de qualité et percutant, comment pouvez-vous savoir quand la machine vous sert n'importe quoi ? Si vous n'avez pas passé des années à tester par A/B les mécanismes d'écriture efficaces, comment savoir ce qui fonctionnera le mieux dans un texte de réponse directe ? C'est pourquoi je dis toujours, en tant que rédacteur publicitaire expérimenté, que l'IA est plus efficace entre mes mains qu'entre les vôtres.

Noel : Alors, en quoi le rôle de rédacteur principal a-t-il évolué ?

Bill : Le côté créatif n'a pas beaucoup changé. Les clients qui recherchent de vraies idées ont toujours besoin de vrais créatifs. Même si nous utilisons l'IA pour trouver des idées, le rédacteur doit savoir quelles étincelles méritent d'être attisées pour devenir un véritable feu.

Ce qui a vraiment changé, c’est l’équilibre du travail. Il y a moins d’exécution brute, et davantage de stratégie éditoriale. Les marques ont toujours besoin de guides de style et de cadres éditoriaux. Et si elles souhaitent tirer pleinement parti des modèles de langage de grande envergure (LLM) pour rédiger en interne, elles ont besoin de spécialistes chevronnés pour leur montrer comment s’y prendre et les aider à mettre en place leurs outils.

Noel : Tu veux dire, des GPT personnalisés ?

Bill : Exactement ! Nous pouvons désormais créer des GPT personnalisés qui respectent les directives de la marque, le style maison et le vocabulaire. Ils peuvent même jouer le rôle de gardiens des déclarations en matière de RSE pour aider à éviter le « greenwashing ». Cela signifie que vous n’avez pas toujours besoin d’un rédacteur qui vous surveille de près. À la place, vous faites appel à un rédacteur expérimenté ou à un consultant éditorial pour vous aider à créer votre GPT personnalisé : l’alimenter, l’entraîner, le tester et vous montrer comment l’utiliser.

Et puis, au lieu de diffuser des documents de directives rédactionnelles à l'ancienne en espérant que les gens les respectent – ce qu'ils font rarement –, nous pouvons désormais intégrer ces directives dans des GPT personnalisés développés en interne. En théorie, cela signifie que chaque texte s'aligne automatiquement sur un ton de marque cohérent.

Les grandes entreprises développent déjà leurs propres plateformes d’IA et de modèles de langage (LLM) et collaborent avec des rédacteurs pour les peaufiner. Mais les petites entreprises et les agences qui n’hésitent pas à utiliser des systèmes basés sur le cloud peuvent faire de même avec ChatGPT, Claude ou tout autre modèle de langage avec lequel elles se sentent à l’aise.

Tout cela est encore très nouveau pour nous, et nous apprenons au fur et à mesure. Mais c'est une période passionnante !

Noel : Ça ne fait aucun doute. Merci, Bill !