Ainsi, l'intelligence artificielle peut remplacer le Handelsblatt Morning Briefing

Le Handelsblatt Morning Briefing est une compilation commentée d'informations pertinentes en économie, politique et finances. Le rédacteur du Handelsblatt Christian Rickens classe l'événement du jour dans ce briefing matinal. Il a lui-même posé la question de savoir si le AI allait bientôt remplacer le Morning Briefing. Ses tentatives avec ChatGPT ont échoué. Une autre approche résout le problème sans ChatGPT. C'est ainsi que fonctionne déjà cela, comme décrit dans cet article.

Introduction

Le responsable du département Agenda, Christian Rickens, a lu une question de lecteur dans le Handesblatt Morning Briefing du 10 janvier 2025 . La question était ([1]) :

La réponse de Christian Rickens était la suivante (extrait, transcrite):

Ma réponse: Rien pour l'instant. Tous les quelques mois, je demande à ChatGPT de rédiger un bulletin d'information pour demain matin, dans le style du Morning Briefing du Handelsblatt. Et chaque fois, il sort une sorte de journal télévisé imprimé. Les informations ennuyantes de type X et Y se sont réunies à Z pour délibérer. Lorsque je demande ensuite à ChatGPT: "Fais-le plus concis et drôle", cela me plaît encore moins. Je ne me fais aucune illusion, bientôt une intelligence artificielle sera en mesure d'assembler au moins la structure journalistique du briefing matinal.

Cette réponse a été extraite par transcription du Handelsblatt Morning Briefings. La réponse originale peut donc avoir légèrement différencié en termes de ponctuation. Le transcrit (conversion de la langue en texte) a été effectué par une AI propre à la RGPD, qui fonctionne sur un ordinateur portable sans connexion Internet et peut fournir des résultats meilleurs que les produits standards.

Dans cet article, on décrit pourquoi l'intelligence artificielle pourrait déjà maintenant (et non "bientôt") remplacer le Handelsblatt Morning Briefing. Et c'est même possible de réunir les contenus du Morning Briefing à partir d'algorithmes de telle sorte que M. Rickens et ses collègues du Handelsblatt auraient beaucoup moins de travail avec le Morning Briefing.

D'ailleurs, il n'est même pas nécessaire d'avoir DeepSeek-R1, le modèle de langage chinois qui a vaporisé la bourse en un temps record.

Le AI crée le Handelsblatt Morning Briefing

Quels sont les étapes pour créer le briefing matinal ? Supposons qu'il faille suivre les processus suivants:

1. Sélectionner des informations actuelles et pertinentes sur l'économie, la politique et les finances.
2. Réunir les informations pertinentes pour chaque message, y compris une évaluation.
3. Rédaction du résultat global en forme de texte.
4. Lecture du texte en langue (avec la voix synthétique de Peter Hofmann, qui a lu le briefing du 10.01.2025).

Comme bonne idée, on pourrait continuer à préparer des posts de médias sociaux pour les canaux pertinents ou créer des traductions dans d'autres langues.

Pourquoi a échoué ChatGPT ?

Avant de décrire comment l'intelligence artificielle peut résoudre actuellement une tâche similaire, nous allons d'abord examiner pourquoi M. Rickens a échoué avec l'approche ChatGPT.

ChatGPT est actuellement le modèle de langage le plus puissant, si on le considère pour toutes les tâches possibles. ChatGPT est une intelligence universelle. Et exactement ça c'est le problème. Monsieur Rickens voulait un résultat subjectivement teinté et il a utilisé pour cela un système universel.

Un autre problème avec l'approche choisie par M. Rickens: le prompting est une solution de secours pour ceux qui ne veulent pas programmer ou ne peuvent pas programmer.

Source est la meilleure solution ?

Systèmes d'agents en un mot: la solution.

Mélange de bons anciens (100% fiables) codes de programme avec du code de programme innovant, hautement flexible (toujours infiable).

En passant: Lorsqu'on vous propose une formation sur les systèmes d'agents, il est souvent grandement probable que le formateur n'a pas vraiment connaissance de l'intelligence artificielle. Il utilise simplement l'interface ChatGPT en arrière-plan.

Commencons par le premier de ces quatre étapes pour la création d'un briefing matinal basé sur l'intelligence artificielle, comme mentionné ci-dessus:

Sélection des informations actuelles et pertinentes

Cette discipline ne fait pas plaisir à OpenAI car on ne lui paie pas pour cela. Voulez-vous que votre entreprise fasse des choses qui coûtent de l'argent si vous n'y êtes pas payé, mais pour une autre tâche ? OpenAI est payée pour répondre avec ChatGPT. Que le fait d'avoir parfois besoin d'épuiser Internet soit idiot pour OpenAI. Ils le font uniquement de force et très limitativement.

Il est important pour M. Rickens que les informations du Morning Briefing soient pertinentes et intéressantes. Qu'est-ce qui signifie pertinent dans ce contexte ? C'est à ses collègues du Handelsblatt qu'il le sait mieux, car c'est justement au AI-générateur du Morning Briefing qu'il a envie de s'abonner en premier lieu.

On apprendra également au système AI ce que sont les informations pertinentes. Cela ne se fait pas simplement avec un prompt. Un prompt envoyé à ChatGPT donne probablement des résultats, mais pas très bons. Si cela était différent, M. Rickens aurait donné une réponse autre que celle mentionnée ci-dessus.

Un système de IA peut apprendre à partir d'exemples de données. Cela permet d'aller très loin. Les exemples de données sont ici les éditions précédentes du Handelsblatt Morning Briefings. Cependant, cela ne suffit pas pour obtenir une qualité très bonne en termes de pertinence des informations. Si tout était simple, alors chacun serait réussi. Apparemment, ce n'est pas le cas, car alors la question serait: d'où viendraient tous les millions de dollars que posséderaient tous les 84,6 millions de citoyens allemands (hors enfants) qui seraient réussis ?.

L'importance des informations doit en partie être programmée dans la AI Morning Briefing à créer. Pour cela, il faut d'abord mener une interview avec M. Rickens et ses collègues. On arrive ensuite au but. De même fonctionne-t-il pour les AI-générées AI-News sur Dr. RGPD. Ces informations peuvent être générées à tout sujet. Dans le cas des AI-News de Dr. RGPD, "intelligence artificielle" a été choisie avec un peu de rapport au protection numérique des données. Autres sujets sont possibles, par exemple Robotique, RGPD ou news mondiales.

Les informations pertinentes sont automatiquement trouvées comme suit:

1. Pour un domaine de thème donné (par exemple "économie"), on récupère suffisamment d'informations actuelles par requête de moteur de recherche. On appelle les moteurs de recherche via l'API. Les résultats de la recherche sont analysés et filtrés en fonction de leur pertinence générale. Les résultats pertinents sont ensuite récupérés en détail. Pour cela, on scrape automatiquement la page web liée ("Scraping"). D'ailleurs, la requête de recherche peut également être générée par IA…
2. Les messages lus sont vérifiés en termes de pertinence plus profonde à l'aide d'IA et de NLP. Appelons cela la Rickens-Relevanz. Il est également important que le volet conventionnel du programme soit pris en compte, car sinon les résultats ne seront pas optimaux.

Ainsi, le premier pas est accompli. Ce pas peut déjà être réalisé aujourd'hui. Voir les exemples réels mentionnés ci-dessus. La newsletter Dr. RGPD AI-News peut être abonnée depuis un certain temps. Il s'agit donc de possibilités existantes et non de rêveries.

Il convient de signaler avec prudence que l'on peut investir plus d'énergie dans ce pas pour un produit comme le Handelsblatt Morning Briefing, et qu'il en sera ainsi, que ce soit pour une offre complètement gratuite et exempte d'annonce publicitaire obligatoire comme Dr. RGPD.

Réunir les informations pertinentes pour chaque message

Les informations pertinentes trouvées automatiquement et avec l'aide de l'intelligence artificielle peuvent maintenant être traitées plus en profondeur. L'objectif est finalement d'écrire un commentaire intéressant, captivant, peut-être même polémique pour chaque information. Ou bien un commentaire global sur plusieurs informations. Quoi qu'il en soit, cela peut être réalisé.

Avec l'aide d'un modèle de langage de l'intelligence artificielle fine-tuné, chaque message est maintenant analysé et résumé. Des requêtes supplémentaires peuvent être effectuées pour commenter le message. On peut ainsi (si souhaité) capturer et prendre en compte les opinions existantes sur la situation des informations.

Si il s'avère qu'il n'y a que très peu ou pas de commentaires à une nouvelle, cette connaissance peut être utilisée:

• Il s'agit soit d'une nouvelle plutôt moins intéressante ou pertinente;
• L'information est encore très récente et elle n'a donc pas été commentée ou presque.

Toutes les informations pertinentes sont maintenant disponibles. Idéalement, leur nombre est supérieur à celui des informations qui apparaissent dans le Morning Briefing. Cela laisse deux possibilités passionnantes:

1. Un classement de la pertinence des informations est effectué à l'aide d'une intelligence artificielle.
2. Le rédacteur en chef (M. Rickens ou ses collègues) décide quelles informations trouveront place dans le briefing.

Le contenu principal est maintenant disponible sous forme de messages commentés.

Résultats globaux

Tout d'abord, le résultat doit être créé sous forme de texte. Cette forme de texte peut ensuite être utilisée directement comme premier résultat accompagnant le produit final. Ensuite suit une conversion en langage, c'est-à-dire une fonction de lecture. La variante linguistique est alors le deuxième et dernier résultat, le produit final.

Selon l'interprétation de M. Rickens, les messages individuels peuvent être mis bout à bout comme actuellement. Pour des transitions fluides, on peut utiliser l'intelligence artificielle. De même, pour choisir une bonne question de lecteur, on peut utiliser l'intelligence artificielle.

Les transitions fluides sont bien réalisées avec un petit modèle de langage entraîné. La sélection d'une question lue fonctionne sans modèle de langage. Pour cela, on utilise une machine de recherche vectorielle équipée d'un moteur sémantique adapté au Handelsblatt. C'est tout simplement des technologies standards aujourd'hui. Tout cela est possible sans ChatGPT.

Fonction de lecture pour le briefing matinal

Sans vouloir rendre le présentateur du Morning Briefing sans emploi: mais il est déjà depuis hier possible de lire le Morning Briefing avec la voix actuelle du présentateur grâce à l'intelligence artificielle, et c'est encore mieux que avec ChatGPT.

Le procédé est le suivant:

1. La voix du locuteur est clonée. Ce processus ne doit être effectué qu'une seule fois. L'avantage: il suffit de disposer du transcrit des Morning Briefings, qui a été créé ici avec l'aide d'IA pour rigolade. De même, les transcrits du privacy Deluxe Podcast ont été générés.
2. Avec un module de IA courant, le texte généré par l'IA pour le briefing matinal est lu à voix haute avec la voix clonée.

Qui veut prendre le pouvoir sur la terre peut continuer à faire des pas de plus :

1. Traduire en 10 autres langues
2. Traduire en langue facile ou facile à comprendre, voire en enfantin
3. La création d'un vidéo avec synchronisation des lèvres, par exemple avec le présentateur de la Tagesschau Matthias Schreiber (s'il n'y a pas d'objection)

Dans les quatre étapes qui ont été décrites pour créer le Morning Briefings, nulle part le mot "Prompt" ou "Prompting" ne s'est manifesté. Cela est dû au fait qu'il n'y a pas de Prompting. Dites adieu à l'idée que tout peut être résolu avec des Prompts.

Architecture du système

Sans entrer dans les détails techniques: Le système d'intelligence artificielle décrit a les caractéristiques suivantes:

1. Est capable d'apprendre
2. Fournit du contenu personnalisé
3. Fournit des résultats meilleurs que ChatGPT
4. Très flexible
5. Offre la plus haute sécurité des données ("Qui possède les données ? Qui fait quoi avec les données d'entraînement du Handelsblatt…")
6. Il est stratégiquement précieux et indépendant de la politique de prix d'OpenAI
7. Pouvez être mis à jour en tout temps avec des modèles de IA toujours plus performants

Cela sonne trop bien pour être vrai ? C'est aussi ça, car il faut le vouloir ! Aucune bonne solution ne devrait être gratuite (au double sens du terme).

La réglementation AI prévoit à partir du 02 février 2025 que les entreprises ne peuvent pas utiliser la AI pour des pratiques interdites. Pour s'y conformer, il faut connaître parfaitement le système de AI utilisé. Une Black Box comme ChatGPT n'est en tout cas pas particulièrement facile à contrôler juridiquement. Le système et son architecture décrits ci-dessus tendent vers "très bien contrôlable".

Résumé

Le briefing matinal du Handelsblatt peut être créé avec l'intelligence artificielle. Il peut même être lu à voix haute et traduit en d'autres langues grâce à l'IA. D'ailleurs, pour la traduction, on peut utiliser autant un modèle de langue que DEEPL. Selon le désir du propriétaire (ici: Handelsblatt).

Qui veut démarrer rapidement, met en place d'abord la fonction de lecture préalable ou laisse filtrer les messages pertinents.

Tous les étapes décrites pour la mise en œuvre sont soit actuelles, soit proches du standard actuel de l'intelligence artificielle. On ne doit pas faire l'hypothèse que tout peut être fait avec ChatGPT. Il existe des possibilités meilleures.

La question des lecteurs "Combien d'intelligence artificielle est-elle présente dans le Morning Briefing?" pourrait donc bientôt être répondu par "Très beaucoup". Selon ce que le Handelsblatt veut faire. Au reception de l'an duIT Klub Mainz & Rheinhessen, nous pourrons approfondir cette question lors de la présentation de la groupe d'experts en intelligence artificielle dans le cadre agréable du musée régional. Si vous êtes intéressés par des offres de formation sur l'intelligence artificielle ou par une adhésion au club IT, veuillez vous adresser à Dr. Meffert.