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L’intelligence artificielle et le monde du livre Livre blanc Tom Lebrun René Au

L’intelligence artificielle et le monde du livre Livre blanc Tom Lebrun René Audet Notre système algorithmique d'écriture n'a pas encore écrit de roman. Mais il a écrit une série de courriels à son éditeur, affirmant y être “presque arrivé” et promettant de le terminer “très bientôt”. Les recherches et la rédaction de ce livre blanc s’inscrivent dans le cadre du projet de recherche en partenariat Littérature québécoise mobile, financé par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada. Sa réalisation a été rendue possible grâce au soutien de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique (OBVIA), financé par le Fonds de recherche du Québec – société et culture. Ce document est mis à disposition sous licence CC BY-NC 4.0. Permalien de ce document : https://doi.org/10.5281/zenodo.4036246 À propos des auteurs : Tom Lebrun est juriste, spécialisé en droit du numérique et en droit d’auteur. Étudiant au doctorat en littérature à l’Université Laval, il travaille actuellement sur la question de la génération de textes par intelligence artificielle. Il publie régulièrement sur les questions de droit d’auteur, de culture numérique et de rapport entre droit et intelligence artificielle. Ses recherches sont financées par le Fonds de recherche du Québec – société et culture (FRQSC). René Audet est professeur titulaire au Département de littérature, théâtre et cinéma de l’Université Laval. Spécialiste de littérature contemporaine et de culture numérique, il s’intéresse aux formes narratives actuelles, au livre et à la littérature numériques, à l’innovation éditoriale et aux enjeux de la diffusion savante en contexte numérique. Il dirige le pôle Québec du projet de recherche en partenariat Littérature québécoise mobile (CRSH), de même que l’éditeur numérique Codicille. Traduction vers l’anglais : Tiffany Templeton Graphisme : Hugues Skene, KX3 Communication Laboratoire Ex situ, Université Laval, septembre 2020. Dépôt légal, 3e trimestre 2020. Bibliothèque et Archives nationales du Québec ISBN : 978-2-924446-26-3 Image de couverture : © Tom Gauld, « Novel-Writing Algorithm », 2019. Traduction vers le français par DeepL, affinée par un humain. Table des matières Introduction ............................................................................................................................................... 5 L’intelligence artificielle, qu’est-ce que c’est ? 6 La collecte de données, un passage obligé pour l’utilisation d’IA 6 L’IA dans le milieu du livre : un allié naturel 6 Quelques notions 7 Prédire les attentes des lecteurs ........................................................................................................ 8 Les besoins 8 Les limites 9 L’expertise de Octavio Kulesz 9 Prospectives 9 Synthèse 10 Recommandations 10 Ouvrir l’horizon de la création ......................................................................................................... 11 Prospectives 12 Les besoins 12 Les limites 12 Le cas précis de Fable 12 L’expertise d’Allison Parrish 13 Synthèse 13 Recommandations 14 Assister l’édition .................................................................................................................................... 15 Prospectives 15 Les besoins 15 Les limites 16 Le cas précis de QualiFiction et Booxby 16 L’expertise de Virginie Clayssen 17 Synthèse 17 Recommandations 17 Diffuser et distribuer de façon optimisée ...................................................................................... 18 Prospectives 19 Les besoins 19 Les limites 19 L’expertise de Véronique Guèvremont 20 Le cas précis de Tamis et StoryFit 20 Synthèse 21 Recommandations 21 Bonifier l’accès au livre ........................................................................................................................ 22 Prospectives 22 Les besoins 23 Les limites 23 Le cas de BookGenie, de HarperCollins 24 L’expertise de Clément Laberge 24 Synthèse 25 Recommandations 25 Prospectives littéraires, par David « Jhave » Johnston . ................................................................ 26 Conclusion .............................................................................................................................................. 27 Bibliographie ........................................................................................................................................... 29 5 Introduction À l’heure actuelle, l’intelligence artificielle (IA) fait l’objet de fantasmes et de craintes souvent irraisonnées. Elle trouve à s’insérer dans toutes les sphères de notre société : consommation, médecine, industrie, vie quotidienne… Pourtant, encore peu de travaux ont été consacrés à sa mobilisation par les différents acteurs de l’écosystème du livre. Ce manque est d’autant plus critique que les grands acteurs du numérique – Amazon en tête – s’engouffrent très largement dans cette voie depuis un certain nombre d’années. L’objectif de ce livre blanc est donc d’illustrer les possibilités que les technologies associées à l’IA ouvrent au monde du livre pour ses divers acteurs. Des gestes, des pistes d’action peuvent être mis en œuvre dès maintenant pour tirer parti de cet outil et réagir à une concurrence qui, elle aussi, s’organise. Après une rapide explication de ce que signifie cette expression « intelligence artificielle », la chaîne du livre sera donc examinée suivant son ordre le plus logique, depuis l’idéation du livre jusqu’à sa vente, en passant par les questions d’écriture, d’édition, de diffusion et de distribution. À mi-chemin entre l’étude positive (au sens de ce qui existe déjà) et prospective (au sens de ce qui sera peut-être), nous avons tenté de fournir autant d’exemples que possible de l’usage des technologies existantes. Les objectifs de ce livre sont donc : • d’élaborer un aperçu des pratiques d’IA déjà en place dans le monde du livre ; • de fournir des clés pour comprendre les besoins et les limites de cette technologie par secteur ; • de suggérer des pistes pour identifier des possibilités ou des perspectives d’affaires fondées sur l’IA. 6 L’intelligence artificielle, qu’est-ce que c’est ? L’intelligence artificielle (IA) est un terme générique et englobant, qui peut recouvrir plusieurs définitions. Les experts s’accordent usuellement à en reconnaître deux principales : la première présente l’IA comme un système capable d’imiter une activité normalement réservée à l’être humain. L’autre définit quant à elle l’IA comme la capacité d’un système à réagir de manière appropriée dans son environnement, autrement dit comme un système capable de fournir la bonne réponse à un problème donné. Si aucune de ces définitions n’est pleinement satisfaisante, c’est parce que l’IA regroupe en réalité un ensemble de technologies extrêmement diversifiées, qui va du simple correcteur orthographique de traitement de texte des années 1990 à la voiture autonome qui nous conduira peut-être demain. Depuis quelques années, le discours autour de l’IA tend à impliquer surtout ce que l’on appelle l’apprentissage machine (machine learning en anglais, également appelé apprentissage automatique). Ici encore, il s’agit d’un terme générique qui regroupe un ensemble de technologies diverses, que l’on désigne couramment par le terme d’algorithmes. Un algorithme est un peu comme une recette de cuisine : une suite d’instructions à suivre en vue de l’obtention d’un résultat. La particularité de l’IA contemporaine tient au fait que certains algorithmes sont aujourd’hui capables d’apprendre par eux-mêmes de nouvelles tâches. Pour qu’ils y parviennent, il faut les nourrir à l’aide d’une grande quantité de données. Si les définitions de l’IA peuvent donc varier, son objectif demeure toujours le même : utiliser des données pour optimiser certains processus et/ou en automatiser d’autres. En ce sens, l’IA peut servir à découvrir des possibilités autrement invisibles, qui peuvent participer à l’amélioration de l’intelligence d’affaires. Au milieu du livre, l’IA peut donc contribuer d’un grand nombre de manières, notamment par le biais d’applications ou de logiciels spécialisés : pour opérer des traductions, pour transformer des textes en version audio ou encore pour aider à l’édition de manuscrits. Mais dans tous les cas, l’IA nécessite toujours une collecte préalable de données. De beaucoup de données. La collecte de données, un passage obligé pour l’utilisation d’IA De façon générale, l’adage veut que plus la quantité de données disponible est élevée, plus l’utilisation d’IA révélera des résultats pertinents. En la matière, le monde du livre est bien mieux servi que la plupart des autres secteurs culturels, à tel point que dans des régions du monde comme le Québec ou la France, la quantité de données disponibles dans certains secteurs de la chaîne du livre pourrait faire croire qu’il est inutile de chercher à en collecter davantage. Cette impression est trompeuse : c’est en maximisant le volume de données collectées que nous pourrons révéler des perspectives d’affaires qui pour l’instant restent inexploitées. Mais au fait, pourquoi chercher à appliquer des solutions d’IA dans le milieu du livre ? L’IA dans le milieu du livre : un allié naturel Tous les milieux économiques et culturels ne sont pas comparables. À cet égard, l’écosystème du livre tient certainement une place à part. Souvent héritier de politiques culturelles spécifiques, le monde du livre se distingue en effet par une certaine habitude de la rétroaction entre ses différents acteurs (le libraire informant le diffuseur, ce dernier informant l’éditeur, etc.), voire par une solidarité entre ceux qui œuvrent dans ce créneau culturel au capital symbolique fort. Cette habitude de la collaboration s’est souvent organisée grâce à des cadres réglementaires spécifiques, dans un contexte de pressurisation économique croissante provoquée par la mainmise de quelques acteurs de la vente en ligne, particulièrement Amazon. Cette pression est d’autant plus forte que le milieu du livre est très segmenté entre différents types d’édition (savante, littéraire…) et entre de multiples modèles économiques (autoédition, financement 7 public, entreprises privées), rendant parfois difficile la planification de sa réponse aux changements des modèles d’affaires. Pourtant, l’écosystème du livre résiste et se maintient, sans doute aidé par une conscience partagée de l’idée de culture, où la concurrence est contrebalancée par un certain esprit de communauté. Les réalités vécues quotidiennement sont les mêmes : un cruel manque de temps pour opérer des développements ; la quête constante de ressources humaines, technologiques et financières pour assurer le fonctionnement et encore plus pour envisager des transformations structurelles. uploads/Litterature/ livreblanc-ia-mondedulivre-fr.pdf