Je suis intervenu à Toulouse dans le cadre du colloque Journalisme et plateformes à l’ère de l’IA générative les 26, 27 et 28 novembre 2026. Une publication est à venir.

Résumé de la communication

Afin de simuler le fruit des opérations de l’esprit, les systèmes d’intelligence artificielle génératives (IAG) s’appuient sur des algorithmes de calcul probabilistes visant à générer la suite de caractères la plus plausible au regard de leur entrainement. Confrontés à l’irruption des IAG dans notre quotidien depuis le lancement de ChatGPT à l’automne 2022, quelques journalistes ont été pionniers dans leur expérimentation. En mars 2024, nous avons interrogé neuf de ces professionnels, identifiés sur recommandation de leurs pairs. A l’heure du dépôt de cette proposition, nous avons engagé une seconde vague d’entretiens afin de bénéficier d’une année de recul depuis l’analyse préliminaire de notre matériau.

Face à une expérience de rupture (Garfinkel, 1967) telle que l’essors soudain d’une nouvelle offre technologique, les acteurs sont précipités devant la nécessité de produire du sens (Weick, 1995) à partir des cadres de référence à leur disposition (Goffman, 1991 ; Flichy, 1995). A la faveur de telles situations, les cadres de référence d’ordinaire sous-jacents, affleurent au travers de marques indexicales qui émaillent le discours des acteurs et peuvent être explicitées pour interpréter un possible processus d’innovation à l’œuvre. C’est à ce type d’analyse que nous destinons notre matériau d’enquête.

Le choix de nous entretenir avec des professionnels du journalisme découle d’un double constat. D’une part, l’analyse du discours de presse sur l’informatique est fondatrice pour le concept d’impensé informatique, puis d’impensé numérique (Robert 2012 ; 2016 ; 2020) qui offrent une grille de compréhension précieuse pour interpréter les dynamiques médiatiques à l’œuvre autour de l’intelligence artificielle (IA). D’autre part, la profession de journaliste figure en bonne place parmi les professions les plus menacées par l’intelligence artificielle aux dires de ses propres promoteurs : la firme OpenAI (Eloundou et al., 2023). Les cadres mobilisés par les journalistes pour se positionner face aux systèmes d’IAG leur permettent-ils de dépasser l’injonction contradictoire à accompagner médiatiquement la « course à l’IA », tout en résistant à ses conséquences annoncées pour la profession ?

Nos premières observations soulignent que, si l’ombre du remplacement est palpable dans le discours de nos enquêtés, elle les pousse à réaffirmer leurs compétences et leurs idéaux professionnels. L’appropriation individuelle des IAG s’avère très contrastée selon que les enquêtés adoptent une posture d’initiative technophile, de curiosité ou de réticence. En revanche, nous n’avons pour l’heure pas observé l’émergence de nouvelles modalités ou formes d’écriture qui auraient été inspirées par les IAG. Ces systèmes techniques semblent cantonnés à une utilisation rationnelle qui consiste à les adopter si-et-seulement-s ’ils permettent de gagner du temps ou d’effectuer des tâches jusque-là jugées fastidieuses, ce qui s’avère être rarement le cas. Une telle approche pragmatique ne semble pas faire grand cas de la fragmentation du travail intellectuel que masque la notion de machine learning dès lors qu’elle exige toujours plus de données et de travail du clic pour les annoter et guider l’apprentissage informatique (Casilli, 2025).

En tant que dispositifs sociotechniques et socio-sémiotiques, les IAG perpétuent des dynamiques qui ont peu à voir avec les pratiques rédactionnelles : industrialisation, aliénation, emprise et concentration des richesses. Loin de contribuer à l’effervescence éditoriale et créative qui a vu se multiplier les projets de lancement et la valse des nouveaux formats (mooks, podcasts, newsletters) au cours des dernières années, les IAG sont-elles vouées à rejoindre l’arsenal des « journalistes shiva » équipés d’outils et de prothèses pour capter le son et l’image en plus d’écrire et d’éditer le tout dans le système de gestion de contenus (Charon, 2010) ?

Références citées

  • Casilli, A. A., & Roberts, S. T. (2025). Waiting for robots: The hired hands of automation (S. Brown, Trad.). The University of Chicago Press.
  • Charon, J.-M. (2010). De la presse imprimée à la presse numérique Le débat français. Réseaux, 160-161(2), 255-281. https://doi.org/10.3917/res.160.0255 
  • Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P. et Rock D. (2023). GPTs Are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. arXiv (working paper). http://arxiv.org/abs/2303.10130
  • Flichy, P. (1995). L’innovation technique : Récents développements en sciences sociales, vers une nouvelle théorie de l’innovation (2003ᵉ éd.). La Découverte.
  • Garfinkel, H. (1967). Recherches en ethnométhodologie (2007e éd.). Presses universitaires de France.
  • Goffman, E., & Joseph, I. (1991). Les cadres de l’expérience (2009ᵉ éd.). Editions de Minuit.
  • Robert, P. (2012). L’impensé informatique : Critique du mode d’existence idéologique des technologies de l’information et de la communication. Éditions des Archives contemporaines. https://eac.ac/publications/9782813000743
  • Robert, P. (2016). L’impensé numérique, Tome 1. Éditions des Archives contemporaines. https://eac.ac/publications/9782813002440
  • Robert, P. (2020). L’impensé numérique, Tome 2. Éditions des Archives contemporaines. https://eac.ac/publications/9782813003577
  • Weick, K. E. (1995). Sensemaking in organizations. Sage Publications.

Citer ce travail

Julien Falgas. Entre adoption et résistance, quels cadres de références pour les premiers journalistes à avoir expérimenté les intelligences artificielles génératives ?. Journalime et plateformes à l’ère de l’IA générative, Université de Toulouse, Nov 2025, Toulouse, France. ⟨hal-05403511⟩