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Le vocabulaire de l’IA éditoriale

Les termes de l’IA appliquée à la presse et du métier de journaliste, définis en quelques lignes.

Mis à jour le

Bâtonnage

Réécriture d’une dépêche d’agence en article publié par une rédaction. Le journaliste reprend les faits de la dépêche. Il adapte le titre, l’angle, la longueur et le style au média.

Voir la page « Bâtonnage »

Dépêche

Texte bref et factuel diffusé par une agence de presse, comme l’AFP, Reuters ou AP, à ses clients. La dépêche suit un format fixe : un titre, un premier paragraphe qui donne l’essentiel, puis les détails, avec la date et la source. Les rédactions la publient telle quelle, la vérifient ou la réécrivent.

Un soir d’élection, une rédaction publie en alerte la dépêche qui annonce les premiers résultats. Elle prépare ensuite sa propre analyse.

La dépêche fournit l’information de départ d’une grande partie des articles d’actualité. La mention de l’agence indique au lecteur l’origine de l’information.

Trace IA

Relevé de l’origine de chaque passage d’un texte : écrit par le journaliste, produit par une IA ou repris d’une source. La trace documente la façon dont le texte a été produit. La rédaction peut la présenter quand on lui demande comment elle utilise l’IA.

Avant publication, un secrétaire de rédaction consulte la trace d’un article. L’introduction apparaît comme produite par l’IA, puis corrigée par le journaliste.

Depuis le 2 août 2026, l’article 50 de l’AI Act impose la transparence sur les textes d’intérêt public générés ou manipulés par une IA. La trace montre quelle part du texte vient de l’IA et qui l’a relue.

IA éditoriale

Intelligence artificielle conçue pour le travail des journalistes. Elle applique les règles du métier : citer ses sources, respecter la déontologie, garder la trace de ce qu’elle produit. La rédaction reste responsable de ce qu’elle publie.

Voir la page « IA éditoriale »

Hallucination (IA)

Information fausse produite par un modèle d’IA et présentée comme exacte : chiffre erroné, citation inventée, source qui n’existe pas. Le modèle produit un texte plausible. Rien ne garantit que ce texte soit exact.

Voir la page « Hallucination (IA) »

AEO (Answer Engine Optimization)

Optimisation d’un contenu pour qu’il soit repris et cité par les assistants d’IA et les moteurs de réponse, comme ChatGPT, Perplexity ou les Aperçus IA de Google. Elle s’appuie sur des réponses courtes, des définitions autonomes et des sources explicites.

Un média ouvre ses articles explicatifs par une réponse courte et sourcée. Un assistant d’IA peut alors citer le média quand un lecteur pose la question.

Une partie des lecteurs s’informe dans les réponses des assistants, sans cliquer sur un lien. Être cité dans ces réponses devient une question de visibilité pour les rédactions.

Souveraineté des données

Capacité d’une organisation à choisir où ses données sont hébergées et traitées, et sous quel droit. Pour une rédaction, la question porte sur les brouillons, les entretiens, les contacts et les sources confiés à un outil.

Avant d’y verser des entretiens, une rédaction vérifie où un outil d’IA héberge et traite ses données. Elle vérifie aussi si les contenus servent à entraîner des modèles.

Les données confiées à un outil peuvent révéler des sources. Leur lieu d’hébergement et leurs conditions d’usage font partie de la protection des sources.

Déontologie journalistique

Règles et devoirs qui encadrent le travail des journalistes : vérifier les faits, protéger les sources, distinguer l’information du commentaire, rectifier les erreurs. En France, la Charte d’éthique professionnelle des journalistes, adoptée en 1918 et révisée en 2011, et la Déclaration de Munich de 1971 servent de références.

Avant de publier une information sensible tenue d’une seule source, un journaliste cherche une seconde confirmation indépendante.

Un outil d’IA qui invente un fait ou efface l’origine d’un texte met ces devoirs en difficulté. La rédaction reste tenue par ses règles, quel que soit l’outil utilisé.

Fact-checking

Vérification de l’exactitude d’une affirmation, d’une citation ou d’un chiffre par un retour aux sources primaires. Le terme désigne aussi un genre journalistique : l’article qui examine une déclaration publique et dit si elle est exacte.

Une cellule de vérification examine un chiffre cité dans une déclaration virale. Elle retrouve la donnée officielle et publie un article qui montre l’écart.

Selon les lignes directrices de la Commission européenne sur l’article 50 de l’AI Act, l’examen humain d’un texte généré par IA comprend au minimum la vérification de son exactitude.

Deepfake (hypertrucage)

Image, contenu audio ou vidéo généré ou manipulé par l’IA, qui ressemble à des personnes, des objets, des lieux, des entités ou des événements existants, et qu’une personne pourrait prendre à tort pour authentique. Cette définition vient de l’article 3 de l’AI Act, qui emploie le terme « hypertrucage ».

Une vidéo truquée prête à un élu des propos qu’il n’a jamais tenus. La rédaction qui la montre pour la démentir précise qu’elle est truquée.

Depuis le 2 août 2026, l’article 50 de l’AI Act impose à l’utilisateur professionnel d’une IA qui produit un hypertrucage d’indiquer que le contenu a été généré ou manipulé. Pour une œuvre manifestement artistique, satirique ou fictive, il suffit de signaler l’existence de ce contenu, d’une manière qui ne gêne pas la présentation de l’œuvre.

Marquage des contenus IA

Signal technique, lisible par une machine, intégré à un contenu généré par IA pour en détecter l’origine : métadonnées, filigrane invisible. L’article 50, paragraphe 2, de l’AI Act impose ce marquage aux fournisseurs de systèmes d’IA générative.

Voir la page « Marquage des contenus IA »

Provenance des contenus

Informations qui retracent l’origine et l’historique d’un contenu numérique : qui l’a créé, avec quels outils, et quelles modifications il a subies. Le standard C2PA décrit un format pour attacher ces informations au fichier et les signer.

Une agence diffuse une photo avec ses informations de provenance. Avant publication, une rédaction consulte l’historique des modifications de l’image.

La provenance aide à distinguer un document authentique d’un document manipulé. Pour un texte, la trace IA joue un rôle proche : elle indique l’origine de chaque passage.