Paris, le 30 Septembre 2014 – Le data journalisme, appelé également le journalisme des données, est un sujet incontournable lorsqu’on réfléchit à l’avenir de la presse et de l’impact des nouvelles technologies, cela devient donc naturellement une tendance forte dans le milieu des médias depuis quelques années. Ce sujet passionne mais ses contours sont encore un peu flous.

L’idée est d’analyser un grand nombre de données complexes, comme par exemples, les statistiques sur des élections, pour en extraire des informations médiatiques. Cette technique est vue comme un moyen de renouveler le journalisme par le recueil, le traitement, l’exploitation et la mise à disposition du public de données statistiques. Ce concept existe depuis de nombreuses années mais la mise à disposition de données de plus en plus libres (open data) sur le Web a remis au goût du jour cet aspect du métier de journaliste. Le data journalisme englobe à la fois l’extraction de données pertinentes  à partir d’une grande masse d’informations (data mining) et la création de représentations graphiques et d’explorations visuelles de données (dataviz)  afin de traduire un ensemble de données brutes en information.

C’est pour mieux appréhender cette nouvelle technique journalistique qu’a été organisé le Meet Up Machine Learning Hors-série sur le Data Journalisme le 30 septembre dernier. Cette rencontre a permis d’éclaircir de nombreux points comme le fact checking, les datas comme support marketing, la robotisation du journalisme…

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Afin de répondre à ces interrogations, des acteurs reconnus du domaine ont pu apporter leur expertise :

  • Chris Wiggins, chief data scientist au New York Times,
  • François-Xavier Fringuant, co-fondateur de Dataveyes, spécialisée dans les interactions Hommes-Données,
  • Bertrand Delezoide, Directeur du pôle multimédia au CEA-LVIC et Nicolas Sauret, chef de projet médias à l’IRI (Centre Pompidou)
  • Claude de Loupy, co-fondateur de Syllabs

Claude de Loupy a présenté, lors de son  intervention, des solutions permettant d’automatiser ou d’aider certains processus journalistiques. En particulier, la solution Data2Content qui automatise la production de textes a un potentiel important dans le développement des médias. Certains points polémiques ont été soulevés lors des questions : la subjectivité et les risques d’erreurs sont-ils plus importants et plus graves venant de “robots” que de journalistes ? Comment sont vérifiées les productions ? Quel risque de cycle infernal lorsque des “robots” produisent de l’information et d’autres l’analysent pour effectuer des actions (cf. le trading automatique) ?

Retrouvez en vidéo le Meet Up Machine Learning Hors-série sur le Data Journalisme dans son intégralité : Vidéo Meet Up Machine Learning Hors-série sur le Data Journalisme

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