Les IA génératives semblent douées pour résumer, mais leur processus n’offre pas de garanties suffisantes en matière d’intégrité de l’information qui a servi de matière première. Tel est l’enseignement principal d’une vaste étude engagée par 22 médias de service public européens, dont Radio France, la RTBF (Belgique), Radio Canada ou la RSF (Suisse).

Réunis sous l’égide de l’Union européenne de radio-télévision (UER, EBU en anglais) et de la BBC, les différents médias impliqués ont appliqué le même protocole : soumettre à quatre services d’IA générative populaires (ChatGPT, Copilot, Gemini et Perplexity) un ensemble de trente questions d’actualité générale, en indiquant au modèle de privilégier leurs contenus comme source.

Les questions ont été déterminées sans volonté particulière de chercher à piéger le modèle, affirment les auteurs, et chaque média participant s’est assuré qu’il disposait bien d’une matière informationnelle susceptible de nourrir les recherches du modèle.

Près d’une réponse sur deux présente une faille significative

Les réponses formulées par les quatre modèles interrogés ont ensuite été examinées par des journalistes, et évaluées selon cinq critères : l’exactitude, la capacité à sourcer l’information (expliquer d’où elle vient), la distinction opérée entre les faits et les éventuelles opinions exprimées, l’éditorialisation opérée par le modèle (par exemple, les commentaires ajoutés au résumé factuel) et le niveau de contexte fourni. 

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