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Au cours des dernières décennies, le journalisme a été fortement marqué par plusieurs évolutions technologiques et sociales. Si les médias nationaux sont en difficulté, ces défis sont encore plus prononcés pour les médias locaux, qui sont généralement confrontés aux mêmes problèmes, mais avec des ressources encore plus limitées (Nielsen, 2015). Face à cette précarisation du secteur, le recours à l'intelligence artificielle générative est envisagé pour réduire les coûts et assurer des fonctions qui ne sont plus ou pas réalisables avec les ressources disponibles (Graefe, 2016). Cet exposé présentera un projet de recherche en cours visant à mettre au point une application web qui automatise l'analyse d'ensembles de données multimodales. Cette approche vise à optimiser l'utilisation de ressources journalistiques limitées en mettant en évidence des pistes d'investigation et en améliorant la faisabilité d'enquêtes opportunes (Diakopoulos, 2019). Le projet s'appuie sur deux sources de données principales : (1) les rapports textuels officiels des assemblées parlementaires, du niveau régional au niveau national, ainsi que les transcriptions des réunions municipales, et (2) les données statistiques des institutions publiques couvrant des sujets clés tels que la santé, les finances et la démographie.
Affiliations

Citations

  • APA
  • Chicago
  • FWB

Claes, A., Soetewey, A., Descampe, A., & Heuchenne, C. (2025). Automatiser le journalisme d’investigation local - Quels enjeux médiatiques? ACFAS2025 - “À la recherche des médias automatisés”, Montréal.