La RFSIC lance un appel à contributions autour des IA et des métiers de la communication sous la direction de Laurent Collet et Carsten Wilhelm. Les résumés sont attendus pour le 7 mars.
Présentation
La communication automatisée est devenue un élément incontournable de la vie quotidienne, y compris pour les professionnels du secteur. Aujourd’hui, un nombre croissant d’agences de communication se tournent vers les outils d’intelligence artificielle (IA) pour diverses applications, telles que la création d’images, la génération de prototypes, l’emploi de chatbots pour interagir avec les clients ou encore pour stimuler la créativité. Par conséquent, les principales suites logicielles disponibles sur le marché intègrent désormais l’IA dans leurs fonctionnalités.
D’après le rapport gouvernemental de la commission de l’intelligence artificielle en date de mars 2024 – IA : notre ambition pour la France – ces technologies devraient augmenter la prospérité collective et contribuer à l’amélioration de la qualité du travail et à la réduction des inégalités. Selon leur analyse, la croissance économique annuelle de la France pourrait même doubler grâce à l’automatisation de certaines tâches. Et au bout de dix ans, la hausse de PIB pourrait être comprise entre 250 et 420 Md€ (Commission de l’intelligence artificielle, 2024, p. 8). Par contre, rien n’est précisé sur la question des revenus des travailleurs : la production automatisée de contenus va-t-elle nuire aux travailleurs du symbolique (Floris, 2001), va-t-il accroitre encore la part du digital labor dans les pratiques numériques (Cardon, Casilli, 2015, Le Ludec et. al 2023) ?
L’automatisation des tâches de production intellectuelle ne date pas de l‘avènement de l’informatique (imprimerie, planification, statistique…). Quelle est la nouveauté de cette transformation ? Est-ce une transformation d’échelle, de performance, d’accessibilité ? Alors qu’est mise en avant l’amélioration de la qualité au travail, ceci occulte de facto les risques techno-sociaux liés au numérique (Oliveri et Pelissier, 2019) ainsi que les risques pour les organisations et les travailleurs et plus largement pour la fiabilité des dispositifs automatisés et leurs « écosystèmes » numériques.
Il faut donc se méfier des effets d’annonce des rapports de prospective quel qu’ils soient. Pour autant, il convient également de ne pas rester aveugle à quelques avancées technologiques aujourd’hui bien visibles : les modèles de langages, conçus pour comprendre, générer et manipuler le langage humain (Large Language Models LLM, GPT, BERT,..) et les modèles de diffusion, conçus pour analyser et créer des images, des vidéos, ou du son (DALL-E, GLADE, VALL-E,…). Ces modèles sont à l’origine de plusieurs dispositifs : nouvelle génération de robots conversationnels et assistants vocaux (chatGPT, Claude, Gémini, HuggingChat), outils de génération d’images (DALL E 3, Stable Diffusion, Midjourney), outils de création vidéos (Runwayml, Sora,..) et outils de création sonores (Suno, Riffusion,…) au-delà des outils le plus publicisés un grand nombre d’outils de second zone et spécialisés émerge dans un paysage en perpétuel changement. L’ensemble favorise l’automatisation des processus de production des contenus de communication, de prototypage, de gestion des feedbacks et des recommandations aux clients. Pour le dire autrement, commence une série de mutations pour les métiers de la communication dans les organisations, dont on ne peut pas totalement anticiper les conséquences alors que dans le même temps il faut commencer à former à ces futures compétences et nouveaux métiers.
Cet appel à publications vise tout d’abord à explorer les transformations profondes induites par les IA génératives (GenAI) dans les pratiques professionnelles du secteur de la communication des organisations, les appropriations qui s’opèrent dans les pratiques, les résistances, les stratégies et tactiques d’usage et de contournement et les enjeux éthiques (Domenget et Wilhelm 2017, GENIC 2022, Zacklad et Rouvroy 2022, Gaglio et Loute 2023) et intersectionnels (Bernheim et al. 2019, Mohamed et al. 2020, Marques 2022,) qui découlent de la pratique professionnelle (déontologie, ethos professionnel…) et de la mise en pratique des plateformes d’IA au sens plus large (origine des sources entrainement, micro-travail d’annotation…).
Dans un deuxième temps, cet appel pose la question des adaptations nécessaires dans les programmes de formation de futur.es communicant.es. Quels savoirs mobiliser ? Quelles modalités pour approcher tout en restant à côté ou en dehors des dispositifs, comment éviter de les naturaliser tout en faisant émerger les compétences de manipulation des outils ?
L’appel ambitionne troisièmement de rendre visible les recherches en sciences de l’information et de la communication sur la communication automatisée et les IA génératives à travers le prisme des pratiques professionnelles et de formation professionnelle en faisant émerger des modèles et cadres théoriques pour appréhender ces dispositifs.
Si la production de textes, images fixes ou en mouvement et sites web est notamment facilitée, une réévaluation profonde des pratiques existantes commence à émerger : les Intelligences Artificielles (IA) Génératives (GenAI) transforment fortement les processus de création, de diffusion et de réception du contenu. Maîtriser ces machines à prédire (Benbouzid et Cardon, 2018) devient donc impératif (Buhman, 2023), comme comprendre leur agentivité, soulignant l’émergence de professions inédites (scripteur de « prompt »…) tout en requérant une adaptation des professionnels actuels :
- l’innovation constante au sein de ce domaine exige une veille technologique et une flexibilité accrue, qualités désormais indispensables pour les communicants (Collet, Maas, 2017).
- l’agentivité créatrice (Baillargeon, 2018) guidant les GenAI, qui à leur tour guidera la création de textes, d’images fixes ou en mouvements, de sons, etc., prendra corps dans l’art du « prompt », compétence communicationnelle à analyser.
- le prototypage rapide déjà important dans la relation entre les agences et leurs clients (Collet, Almeida Barros, 2018) risque de devenir central et de renforcer le phénomène de ventriloquie des publics visés ainsi que la banalisation de leurs contenus.
- l’utilisation des GenAI dans la communication pose d’importantes questions éthiques (Bertrand, Gosselin, 2020, Zacklad et Rouvroy 2022), notamment en termes d’authenticité de l’information, de responsabilité éditoriale et de droit d’auteurs rendant indispensable une sensibilité éthique renforcée et une capacité à naviguer dans des dilemmes moraux pour les professionnels de la communication (Catellani, Domenget, Lemoing-Maas, 2018).
Face à ces mutations professionnelles, les institutions académiques sont confrontées, d’une part, à l’impératif d’adapter leurs programmes d’enseignement, comme ils ont dû et su le faire pour intégrer les compétences numériques (réseaux sociaux, algorithmes…), avec pour enjeu le maintien ou le développement d’une pensée autonome et critique face à l’immédiateté de production de chatGPT et son écriture régulée, voire réglée par des modèles mathématiques (Benbouzid et Cardon 2018, Labelle, 2019). A ce titre, comment responsabiliser les communicants face à des dispositifs de génération autonome de stratégies de contenu (communication, éditoriale, marketing, business modèle, études de marché et personas avec AGENTGPT), d’interfaces visuelles (prototype complet avec RELUME), de sites web (marque, identité et contenu d’un site avec DURABLE), d’applications mobiles (application complète avec Adalo) ? Comment construire une collaboration humain-AI, à visée transformative et citoyenne et préparer les apprenants aux cinq compétences supposées du 21ème siècle (#5C21, Romero, 2024) ? D’autre part, des stratégies pédagogiques renouvelées sont annoncées avec l’adaptation des GenAI dans le secteur de l’éducation et la formation. Différentes orientations émergent à partir des tendances actuelles. Cette intégration ne signifie pas de transformation de la forme scolaire ou universitaire (Durampart, 2016, Collet et Wilhelm, 2015 ) sur le long terme comme le montre le succès très relatif des moocs (Wilhelm, 2016, Acquatella, Fernandez, Houy, 2022). Pour autant, il nous faut prendre en compte des solutions de parcours d’apprentissage sur mesure, quelque soit la formation, telles queDreamBox Learning et Carnegie Learning qui cherchent à développer des expériences éducatives répondant aux besoins spécifiques des apprenants, en termes de compétences, de préférences et d’exigences, dans une visée individualisante croissante. Dans le même temps, des initiatives comme Khanmigo et Blackboardenvisagent des institutions éducatives fonctionnant entièrement en ligne, où l’enseignement est facilité par des avatars animés par la GenAI, marquant ainsi une évolution significative dans la manière de dispenser les cours. Notons également des plateformes comme Nolej AI et Kuki AI qui offrent des configurations hybrides fusionnant l’enseignement traditionnel en présentiel avec des modules d’apprentissage virtuel, exploitant la puissance des GenAI pour enrichir et diversifier l’offre pédagogique. Enfin, une perspective plus globale et moins technologique suggère que certaines innovations visent à promouvoir des méthodologies pédagogiques et des formats d’enseignement novateurs non transmissifs et tenant mieux compte des pratiques médiatiques personnelles (Peltier, Peraya, Bonfils et Heiser, 2022).
Pour guider les réflexions et les soumissions, nous proposons les axes de recherche suivants, sans toutefois limiter les propositions à ces seuls sujets :
- Transformation des Métiers de la Communication : Les conséquences des IA génératives sur les métiers existants de la communication doivent être étudiés. Quels sont les métiers en émergence, les compétences nouvelles requises et comment les professionnels s’adaptent-ils à cette évolution ? Quelles régulations collectives, quelles normes professionnelles émergent ? Comment ces technologies redéfinissent-elles les processus créatifs dans le domaine publicitaire, le content marketing, etc. ? S’achemine-t-on vers une valorisation du travail non automatisée ? Se pose également et avec acuité la question du numérique dit « capacitant » (Zacklad, 2022). L’IAGen a-t-elle un sexe et quels sont les implications sur le genre (Marques, 2022) ? Comment réconcilier les efforts RSE et l’IA compte tenu des problématiques environnementales impliquées (CESE 2024) ?
- Adaptations et Évolutions des Formations en Communication : les métiers de la communication sont bousculés par le numérique depuis un certain temps (Coutant et Domenget 2015), aujourd’hui des changements sont nécessaires dans les cursus de formation en communication pour intégrer l’enseignement des compétences liées aux IA génératives. Quelles stratégies pédagogiques adopter pour préparer les futurs professionnels, comme le « reskilling » et « upskilling » (Barabel et Bonetto, 2020) ? Quelle évaluation des métiers en régime numérique (Gmyrek et al. 2024) ?
- Modèles et concepts pour saisir les évolutions des pratiques professionnelles sous régime automatisée et penser les transformations numériques professionnelles : que disent les recherches en sciences de l’information et de la communication (Gunkel 2020, Guzman et Lewis 2020, Hepp et al. 2023) ? Quels modèles pour penser la conception aidée par l’IA, la plateformisation (Bullich 2021) et les Big Data (Bullich 2018, Desmoulins, 2018) des métiers de la communication ? Quelle est l’économie politique de la communication automatisée ? Quels imaginaires (Wilhelm 2021, Mitropoulou et Wilhelm, 2022) et quels modèles de recherche pour conceptualiser l’IAGen et la communication automatisée à l’international (Jobin et al. 2019, Wong 2020) ? Quels cadres théoriques pour penser ces technologies d’information et de plus en plus de communication ?
Bibliographie
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Webographie des outils et applications
Adalo, https://fr.adalo.com/, visité le 5 avril 2024
AgentGPT, https://agentgpt.reworkd.ai/fr, visité le 5 avril 2024
Anthropic Claud, https://www.anthropic.com/claude, visité le 5 avril 2024
BERT, https://fr.wikipedia.org/wiki/BERT_(mod%C3%A8le_de_langage),visité le 5 avril 2024
Blackboard, https://www.blackboard.com/, visité le 5 avril 2024
Carnegie Learning, https://www.carnegielearning.com/, visité le 5 avril 2024
ChatGPT, https://chat.openai.com/, visité le 5 avril 2024
Dall-E, https://openai.com/dall-e-2, visité le 5 avril 2024
Dreambox Learning, https://www.dreambox.com/, visité le 5 avril 2024
Durable, https://durable.co/, visité le 5 avril 2024
Gémini, https://gemini.google.com/app, visité le 5 avril 2024
Glade, https://www.gladetool.com/, visité le 5 avril 2024
GPT, https://fr.wikipedia.org/wiki/GPT, visité le 5 avril 2024
Huggin Chat, https://huggingface.co/chat/, visité le 5 avril 2024
Kuki AI, https://www.kuki.ai/, visité le 5 avril 2024
Khanmigo https://www.khanmigo.ai/, visité le 5 avril 2024
Midjourney, https://www.midjourney.com/, visité le 5 avril 2024
Nolej AI, https://nolej.io/, visité le 5 avril 2024, visité le 5 avril 2024
Relume, https://www.relume.io/, visité le 5 avril 2024
Riffusion, https://www.riffusion.com/, visité le 5 avril 2024
Runwayml, https://runwayml.com/, visité le 5 avril 2024
Sora, https://openai.com/sora, visité le 5 avril 2024
Stable Diffusion, https://stablediffusionweb.com/fr, visité le 5 avril 2024
Vall-E, https://vall-e.pro/, visité le 5 avril 2024
Comité scientifique :
Billel Aroufoune, Dany Baillargeon, Christine Barats, Marc David, Hans Dilaert, Jean-Claude Domenget, Andreas Hepp, Elise Maas, Valérie Lépine, Christoph Lutz, Julien Pierre, Ignacio Siles.
Dates à retenir :
- lancement de l’appel le 16 décembre 2024.
- 7 mars 2025 : envoi des résumés de 5000 signes (espaces compris et hors bibliographie), en français ou en anglais à laurent.collet@univ-montp3.fr et carsten.wilhelm@uha.fr.
- vendredi 9 mai 2025 : réponse aux auteurs.
- vendredi 24 sept 2025 avant 14h00 : Réception des articles complets (30 000-40 000 signes).
- vendredi 5 décembre 2025 : Avis et recommandations aux auteurs.
- vendredi 28 février 2026 : Envoi de la version définitive des articles.