Dompter les mots : écriture technique et IA

Fin janvier avait lieu à Paris la deuxième édition de Kontinüum, le colloque dédié à insuffler du sens dans nos contenus. Cette année, nous nous sommes interrogés sur le pouvoir des mots dans notre monde actuel.

Le colloque Kontinüum est une initiative de l’association Kontnü. Il est organisé en partenariat avec les étudiants du Master HuMan de l’Université Paris Nanterre. Pour cette deuxième édition, des experts et professionnels passionnés ont pris la parole tout au long de la journée sur le pouvoir des mots.

L’occasion de se rappeler que, malgré l’omniprésence des images, les mots sont encore puissants. La preuve, chaque jour, les hommes et les machines essayent de mieux les manier, apprennent à les dompter, pour faire passer un message plus efficacement. Les mots nous donnent du fil à retordre, pour le plus grand plaisir des communicants que nous sommes.

En fait, la complexité du langage se révèle particulièrement à notre époque. Une époque où nous multiplions les écrits numériques, toujours plus concis, et à des cibles diverses, et où nous commençons de discuter avec des robots… Ces conversations inédites nous renvoient à la complexité de la langue française.

Les mots et les machines : l’IA

Pour passer du flux audio à une suite de mots il faut forcément s’intéresser au socle, le langage. Lors de cette journée, Carole Lailler (@ConseilScribe) nous a parlé du langage sous le prisme passionnant de l’Intelligence Artificielle. Faisons le point ensemble.

• D’abord, les bases. Qu’est-ce que l’IA ?

L’IA est « un ensemble de techniques fondées sur des recettes, les algorithmes, qui simulent l’intelligence humaine dans ses productions cognitives ». Les algorithmes, ce sont « une suite d’opérations et d’instructions permettant de résoudre un problème ».

« Je désacralise le chatbot, je sais, mais c’est juste un système avec des algos derrière » @ConseilScribe #Kontinuum

— Comongo (@COMONGO_t) January 17, 2020

• Le « machine learning », c’est le système qui apprend à reconnaitre les mots.

C’est « optimiser les paramètres d’un modèle sur de très nombreuses données pour le rendre apte à effectuer des tâches ou prendre une décision ». En apprenant avec beaucoup de données, le système va « infuser » la connaissance et réussir à résoudre un problème via l’algorithme auquel on le soumet.

Avec les algorithmes, il faut normaliser les mots car on écrit tous d’une manière différente. C’est ainsi que l’#IA va apprendre. Comme une recette cuisine : on lui dit quels aliments prendre, quand les mélanger, comment les mélanger… #MachineLearning @ConseilScribe #kontinuum pic.twitter.com/LJX7jbdGC0

— Violaine Cherrier (@chticom) January 17, 2020

• La spécificité du cerveau humain reste inégalée

Les machines savent classer des informations, ranger nos mots, reprendre notre champ sémantique, mais savent-elles écouter et recevoir une information, dans son entièreté, comme nous, les humains ?  Quid de la prise en compte des nuances, du contexte, des émotions véhiculées, des tics de langage ? Quid des mots qui possèdent plusieurs significations ?

« Oui les algorithmes peuvent aider à la création de contenu. Mais ça ne s’applique que sur des choses assez simples Si je dis « sur un pommier poussent … la machine peut dire … des pommes ! Mais pour « La Terre est bleue comme …une orange, on n’y est pas ! » @ConseilScribe

— Comongo (@COMONGO_t) January 17, 2020

Carole Lailler nous a donné l’exemple du mot « mouton ». Il y a l’animal que l’on peut manger, et celui qui gambade. En anglais, il y a deux mots pour exprimer la distinction. Mais viennent s’ajouter d’autres significations, les moutons, le phénomène météorologique, et les moutons de poussière. « Cette capture du contexte et des usages langagiers fait qu’un mot n’est pas tout seul, il évolue dans un contexte » nous explique Carole Lailler. Le mot est parfois verbe, parfois nom, parfois adjectif…

En Français, plus que dans toute autre langue, il est indispensable de prendre en compte le contexte pour que l’algorithme comprenne bien le sens et apprenne correctement. #IA #machinelearning #content @ConseilScribe #kontinuum pic.twitter.com/uHZvHvGATT

— Violaine Cherrier (@chticom) January 17, 2020

• Le grand défi est donc d’apprendre au système les nuances.

Le SRAP, le Système de reconnaissance automatique de la parole, doit donc intégrer et apprendre les sons annexes, les manières de parler, les erreurs de syntaxe, le vocabulaire en contexte… C’est grâce à un immense corpus d’apprentissage que la machine va être capable de décoder le message. Il faut donc anticiper tous les cas de figure pour aider la machine à comprendre le message véhiculé. « L’objectif est d’adapter le système, et non l’inverse », conclut Carole Lailler.

Un SRAP, comment ça fonctionne ?
Réponse avec Carole Lailler !#kontinuum pic.twitter.com/EcUaSoptf9

— Asso Kontnü (@kontnu) January 17, 2020

Les mots et les hommes : l’écriture technique

Il n’y a pas que les machines qui apprennent à jongler avec les mots. Les humains aussi ! Prenons l’exemple de l’écriture technique, discipline passionnante présentée par Marie Girard (@MarieGirardChop) pendant le colloque.

Pourquoi l’écriture technique ?

Cette écriture vise à informer les utilisateurs de produits techniques ou industriels, issus d’un domaine très spécifique. Parce que ces utilisateurs sont souvent stressés et pressés et que les sujets techniques abordés sont majoritairement complexes, le langage doit obligatoirement être structuré. Il veille d’ailleurs uniquement à informer, et non à vendre. L’écriture doit donc être précise et minutieuse, par conséquent, la plus sobre et efficace possible.

« Tout cet effort de vulgarisation d’expertise #technique, c’est une forme de résistance ! » Marie Girard, Commessence #CommunicationTechnique #Kontnu

— Wearethewords (@wearethewords) January 17, 2020

Les spécificités de l’écriture technique

En quelques lignes, le lecteur doit :

• avoir confiance. Pour cela, le contenu doit donc être conforme et objectif.
• scanner les informations importantes. Le contenu doit donc être structuré et cohérent.
• comprendre rapidement. Le contenu doit donc être concis et logique.
• identifier les actions à réaliser. Le contenu doit donc être positif et opérationnel.

Pour Marie Girard, « la juste compréhension des messages passe par la terminologie. » Lorsque nous l’avons interviewé lors de notre podcast sur le sujet, elle souligne l’importance du choix des mots. « Il doit y avoir une correspondance exacte entre le mot et la chose. La clé, c’est le juste mot pour la juste compréhension. »

L’écriture technique vous intrigue ? Ecoutez notre podcast Un train peut en cacher un autre ici.
Cliquez ici pour lire notre autre article sur le colloque Kontinuum, où il est question d’écriture et sens dans l’entreprise.