L’Évolution de l’Étiquetage du Contenu Généré par l’IA
Introduction à l’IA Générative
Depuis l’essor du cycle de hype autour de l’IA générative, les marques et les agences se sont précipitées pour investir dans des outils d’IA, visant à améliorer l’efficacité des flux de travail et à attirer l’attention des médias. Cependant, un aspect moins captivant de cette technologie est la nécessité d’étiqueter le contenu généré ou modifié par l’IA.
Les Avantages et les Inquiétudes des Marketers
Les professionnels du marketing sont partagés sur l’idée d’apposer des étiquettes telles que « Fabriqué avec l’IA » sur leurs campagnes créatives. Selon eux, cette étiquette généralise trop, car elle englobe à la fois le contenu entièrement généré par l’IA et celui qui a été assisté par des outils d’IA, bien que ces deux processus soient fondamentalement différents.
Cristina Lawrence, vice-présidente exécutive de l’expérience consommateur et contenu chez Razorfish, souligne que les marques se préoccupent avant tout de la perception qu’ont les consommateurs de leur image. « C’est une question de perception », affirme-t-elle.
La Réputation des Images Générées par l’IA
Les images créées par l’IA souffrent d’une réputation de quantité plutôt que de qualité, souvent en raison d’exemples notables où des figures humaines présentent des anomalies, comme un nombre excessif de doigts ou des membres mal placés. Lawrence note que les marketeurs craignent que ces étiquettes ne suggèrent que le contenu est inauthentique ou trompeur.
Bien que les professionnels du marketing reconnaissent l’importance d’étiqueter le contenu généré par l’IA, la perception négative qui entoure ces images les incite à éviter toute association avec l’IA dans ce contexte. Actuellement, les étiquettes laissent entendre qu’une image a été entièrement générée par l’IA, sans tenir compte de l’intervention humaine.
Les Défis du Cycle de Hype de l’IA
Le cycle de hype de l’IA a récemment rencontré des obstacles. Les campagnes de marketing autour de l’IA ne rencontrent pas toujours le succès escompté. Par exemple, une publicité pour le chatbot Gemini de Google, qui mettait en scène une lettre d’un jeune athlète à la star olympique Sydney McLaughlin-Levrone, a suscité des critiques, accusant Big Tech de remplacer la créativité des enfants par du texte généré par l’IA.
Vers une Meilleure Identification du Contenu
Face à ces préoccupations, l’industrie s’oriente vers une meilleure identification du contenu généré ou modifié par l’IA. Des entreprises se sont regroupées au sein de la Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), fondée en 2021, pour certifier l’origine des médias en ligne. Des géants de la technologie comme Microsoft, Intel, Sony et Adobe en font partie, aux côtés de sociétés de médias et de groupes comme Publicis.
En octobre dernier, Adobe a lancé une nouvelle icône « Content Credentials » pour améliorer la transparence des vidéos et images créées ou modifiées par l’IA. En février, Meta a également introduit des étiquettes »AI Info » pour informer les utilisateurs de l’utilisation de l’IA dans la création ou la modification de contenu.
Les Complexités de l’Étiquetage
Bien que ces initiatives soient louables, elles pourraient compliquer la manière dont l’industrie aborde l’étiquetage du contenu. Elav Horwitz, vice-présidente exécutive et responsable de l’innovation appliquée chez McCann Worldgroup, souligne que l’idée d’étiqueter le contenu comme étant créé ou modifié par l’IA est séduisante en théorie, mais difficile à mettre en pratique. Actuellement, tout est étiqueté comme étant de l’IA, qu’il s’agisse de contenu généré par l’IA ou d’outils d’IA utilisés dans le processus de production.
Vers une Normalisation des Étiquettes
Il pourrait être plus judicieux d’étiqueter une campagne utilisant un modèle généré par l’IA comme « Fabriqué avec l’IA ». Cependant, les responsables d’agences estiment que cette étiquette ne devrait pas s’appliquer à une campagne utilisant une photo d’un modèle humain légèrement retouchée par des outils d’IA. Des discussions ont eu lieu sur la création d’un cadre avec des niveaux d’évaluation, où un niveau cinq indiquerait que l’image a été entièrement générée par l’IA, tandis qu’un niveau un signifierait qu’aucune IA n’a été utilisée.
Conclusion : L’IA est Déjà Bien Ancrée
Il est clair que l’IA est désormais bien ancrée dans le paysage technologique, et il n’est pas possible de revenir en arrière. Un cadre réglementaire autour de l’IA fait encore défaut aux États-Unis, la supervision étant assurée par une combinaison d’entités gouvernementales, d’entreprises et d’organisations comme la C2PA. Récemment, des sénateurs ont proposé de nouvelles réglementations concernant la confidentialité, la transparence et la protection des droits d’auteur liés à l’IA.
À mesure que l’étiquetage du contenu continue d’évoluer, les clients finiront par surmonter leurs appréhensions, comme le prédit Lawrence. « À mesure que nous continuerons à affiner l’étiquetage du contenu et la question de la provenance, nous atteindrons un point où cette appréhension diminuera », conclut-elle.
