La Révolution liée à l’utopie du livre
algorithmique et de l’IA générative
Florentine Blanckaert
Master 1 métiers du livre et de l’édition
Alors que l’édition algorithmique ouvre de nouvelles perspectives de personnalisation, la question éthique de l’utilisation de données se profile. Entre l’amélioration de l’expérience de lecture et le risque de dérive commerciale, la frontière entre la pertinence des algorithmes et le risque d’uniformité littéraire devient floue.

(HASSAN, Mohamed. Robot en train de lire. Image de Pixabay)
La nuit tombée, j’étais assise devant mon bureau, l’ordinateur éclairant faiblement mon visage, et je me plongeais dans l’univers infini des mots. J’étais à la fois autrice, lectrice et éditrice de ma propre réalité littéraire, façonnée par les algorithmes de l’édition numérique, qui promettaient une personnalisation propre à chaque lecteur. Ces technologies de publication expérimentale, à base de machine learning, reposent donc sur des « systèmes experts inductifs qui s’entraînent à partir de données dont ils extraient des règles afin de créer des solutions d’automatisation et d’optimisation » (LEBRUN, 2021). Ce sont des algorithmes sophistiqués qui analysent les préférences, les comportements, et les données personnelles des lecteurs pour créer des œuvres. Le monde de l’édition bénéficiant d’un accès privilégié aux informations les concernant (titres, lecteurs, ventes, etc.), la question de la place de l’édition algorithmique et de l’IA générative en tant qu’utopie se pose.
Algorithmique et littérature : une IA émancipatrice ?
En tant qu’autrice, je laissais libre cours à ma créativité, explorant les méandres de l’imaginaire. Mais cette créativité n’était pas uniquement mienne. Les lecteurs, acteurs essentiels de cette aventure, m’accompagnaient dans la construction de chaque histoire. Sur les réseaux sociaux, je lançais des sondages, leur permettant de décider du destin de mes personnages, des tournants de l’intrigue. Une écriture collaborative, une danse entre l’écrivain et ses lecteurs, une expérience inédite qui transcendait les frontières du récit traditionnel. Ces échanges m’avaient conduit à la publication d’un livre unique, fruit de cette co-création, Devenir ton roi. J’avais été inspiré par l’écriture collaborative que Thierry Crouzet appelait happening. Elle s’inspirait donc des pratiques courantes sur les réseaux sociaux. Lui-même l’avait d’ailleurs expérimenté sur Twitter : la limite de mots par tweet avait donné lieu à des réponses de la part de ses lecteurs qui avaient influencé la suite de son histoire. Une fois achevée, celle-ci était parue sous la forme d’un livre intitulé La Quatrième Théorie. J’ai souhaité pousser encore plus loin cette personnalisation. Alors qu’il n’avait fait que suivre les retours de ses lecteurs, je les ai moi complètement intégrés à mon expérience d’écriture, en les incitant à choisir avant même le début de ma rédaction. Mes sondages incluaient par exemple le choix du genre et de la sexualité de mes personnages (dans un souhait de représentation des lecteurs), de leurs expériences passées (qui influençaient leurs réactions futures), et allaient même jusqu’au choix du genre littéraire.
En tant que lectrice, je m’immergeais dans ce monde des possibles. Chaque soir, je me connectais à des histoires interactives, des livres-jeux où mes choix déterminaient le cours de l’intrigue. Plus qu’une simple lecture, c’était une expérience immersive où le lecteur devenait protagoniste, modelant l’histoire selon ses désirs. Un lien puissant se créait entre l’auteur et le lecteur, une complicité nouvelle née de cette symphonie narrative. Cette évolution de la lecture s’inspirait de l’approche ludique de la littérature, qui remettait en question le modèle narratif traditionnel où le lecteur tentait d’anticiper ce que l’écrivain avait préparé pour lui (Baroni, 2007). Le concept de livre-jeu renversait la dynamique entre l’écrivain et le lecteur, marquant une révolution dans la manière dont nous abordions la littérature. Alors qu’auparavant, le lecteur n’était que l’interprète d’un livre entièrement rédigé par l’auteur, désormais, le lecteur jouait un rôle clé.
Mon observation de l’édition algorithmique, sous forme d’écriture à la demande, me faisait penser qu’elle laissait un grand nombre de choix aux lecteurs mais gardait aussi un certain contrôle sur les suggestions données. Les algorithmes pouvaient encourager la diversité culturelle en suggérant des livres de différentes origines et styles. Par exemple, au lieu de choisir les cultures présentes dans le livre que nous souhaitons acheter, nous pourrions explorer des horizons littéraires différents. Aimant choisir des éléments des histoires que je lis, comme les noms et les genres des personnages par exemple, je me tournerais vers des livres créés à l’aide de l’IA générative où ces éléments sont personnalisables, mais diverses régions du monde pourraient être obligatoirement intégrées, reflétant des expériences et des cultures variées, ce qui élargirait mon horizon de lecture. Cette personnalisation restreinte à certains éléments favoriserait ma compréhension interculturelle et mon appréciation de la diversité, sans quoi je me limiterais peut-être à ce que je connais déjà, par confort. Les algorithmes appropriés suggéreraient des intrigues adaptées à mes goûts et des personnages modelés selon mes préférences, tout en créant un monde où la diversité culturelle est encouragée, où la lecture devient un jeu, une aventure dont le dénouement dépendrait de mes choix.
Un autre aspect de l’édition algorithmique est mis en œuvre par la start-up Wonderbly, une maison d’édition qui pousse la personnalisation plus loin, allant jusqu’à concevoir des livres pour occasions spéciales, telles que des anniversaires ou des mariages, offrant ainsi des cadeaux uniques et significatifs. L’ayant testé pour une anthologie de poèmes en vue d’une obtention de diplôme, je trouvais le processus simple. Dès la couverture, la personnalisation commençait : je donnais le prénom du futur lecteur, mon prénom (considéré comme celui de l’écrivain du livre), et choisissais le design de la couverture, qui pouvait même inclure une photo au choix à communiquer au site internet. Le titre et le sous-titre étaient également personnalisables, ainsi que les thèmes des poèmes. L’individualisation allait même jusqu’au choix de couverture rigide layflat, rigide ou souple. Cela permettait donc aux acquéreurs de personnaliser entièrement leurs cadeaux, ce qui représentait pour moi une opportunité de se démarquer et de faire plaisir à la personne qui recevait le cadeau.
En tant que personne en situation de handicap, j’étais également particulièrement touchée par l’IA générative de contenus plus accessibles pour les lecteurs. L’accessibilité prenait en effet une nouvelle dimension : adaptation de la mise en page, de la police, du fonds de couleur et de l’espacement du texte, pour offrir une lecture sur mesure. La synthèse vocale, qui sera imposée par le décret n°2023-931 du 9 octobre 2023 à compter du 28 juin 2025, rendra par exemple automatiquement accessibles les livres aux personnes malvoyantes et non-voyantes, étendant ainsi les horizons littéraires à tous, indépendamment des différences physiques. Si les lecteurs étaient invités à renseigner leurs informations avant tout achat, des algorithmes pourraient machinalement mettre en place une mise en page ajustée ou une adaptation au format audio, ce qui faciliterait davantage l’accès aux livres pour tous.
En tant que lectrice, j’ai aussi noté que les barrières linguistiques s’effaçaient avec l’IA, les algorithmes traduisant automatiquement les œuvres dans la langue sélectionnée par le lecteur. Une bibliothèque mondiale s’ouvrait, chaque lecteur devenant citoyen d’un univers littéraire sans frontières. À titre d’exemple, depuis 2021, l’éditeur scientifique Springer Nature utilisait l’outil de traduction automatique DeepL AI pour ses textes. La traduction manuelle de contenus littéraires ou académiques pouvant être coûteuse et chronophage, les algorithmes permettent d’accélérer le processus de traduction tout en réduisant les coûts associés. C’est particulièrement avantageux pour les éditeurs scientifiques, pour qui l’utilisation de la traduction automatique dans la recherche académique peut faciliter l’accès à des travaux de chercheurs du monde entier. Bien que la traduction automatique puisse être efficace pour générer une première version traduite, il est essentiel de signaler qu’il est souvent nécessaire d’effectuer une révision humaine pour corriger les erreurs, s’assurer que le sens et le style sont préservés, et s’adapter aux spécificités du contenu. Cela garantit que la qualité de la traduction réponde aux normes éditoriales. Certains diraient que l’IA voue à supprimer l’emploi des traducteurs, mais elle a davantage pour objectif de permettre aux petits éditeurs de traduire leurs livres, qui ne pourraient pas l’être en raison d’un trop grand coût financier.
Les défis éthiques et créatifs liés à l’IA
Pourtant, en tant qu’éditrice je me confrontais aussi à des défis éthiques et créatifs, mettant en mal ma vision utopique de cette forme éditoriale. Comment pouvais-je garantir la qualité tout en offrant cette personnalisation extrême ? Comment les maisons d’édition pouvaient-elles équilibrer la personnalisation avec la promotion de la diversité littéraire ? Les algorithmes de recommandation devraient être transparents, laissant entrevoir les coulisses de la création. Des experts, critiques, et auteurs collaboreraient avec ces intelligences artificielles, évaluant la qualité éditoriale et veillant à éviter la désinformation et la surpersonnalisation.
Au cœur de cette révolution, la créativité humaine était mise à l’épreuve. Les algorithmes, bien qu’efficaces, ne pouvaient rivaliser avec l’inspiration d’un écrivain et la personnalisation extrême risquait de créer des bulles de confort, privant les lecteurs de découvertes inattendues, les enfermant dans leurs propres préférences. Cela pouvait limiter leur capacité à découvrir de nouvelles idées, de nouveaux genres ou de nouveaux auteurs. Il fallait que les algorithmes de recommandation soient conçus pour inclure un certain degré de variabilité dans les suggestions. Par exemple, au lieu de se baser uniquement sur les préférences passées d’un lecteur, ils pourraient intégrer des éléments de diversité en proposant des œuvres liées à un intérêt existant, mais provenant de genres ou d’auteurs différents. Il faudrait pour cela que les éditeurs et leurs auteurs se positionnent entre la personnalisation et la recommandation pour que les lecteurs aient tout de même envie de se procurer le livre. Les lecteurs doivent aussi accepter des prescriptions non personnalisées pour pouvoir se cultiver. Les algorithmes peuvent être limités dans leur capacité à créer des œuvres littéraires profondément originales et artistiques, car ils se basent sur des données passées plutôt que sur une inspiration créative humaine. C’est ce que j’avais pointé du doigt lors de mon expérience ChatGPT, qui basait ses réponses sur des recherches antérieures et des corpus massifs de textes pour générer du contenu après demande de l’utilisateur. Si une maison d’édition reprenait cette idée pour la création de ses livres, elle serait confrontée à cet aspect, même si la complétion de l’algorithme amoindrirait ces effets néfastes, puisque qu’avec les essais, la collecte et la préparation de données supplémentaires, l’amélioration de l’algorithme serait visible. Le risque resterait tout de même la recombinaison plus ou moins aléatoire d’éléments présents dans nos publications précédentes ou ailleurs. Qui plus est, n’importe qui pouvait devenir auteur à l’aide de l’intelligence artificielle, et l’écriture littéraire ne nécessitait aucune compétence rédactionnelle. Alors qu’habituellement, je passais des heures à écrire mes chapitres, ChatGPT me permettait d’éviter cela. Je me doutais bien que certains l’utiliseraient pour amoindrir leurs efforts. Ainsi, les œuvres étaient à la fois surpersonnalisés pour chaque lecteur et ressemblantes aux autres histoires. Il fallait trouver un équilibre entre les deux et ne pas laisser les algorithmes prendre le dessus, sans quoi l’auteur n’aurait plus de rôle dans la chaîne éditoriale.
La collecte intensive de données pour la personnalisation, même si elle promettait une expérience de lecture plus adaptée, soulevait un certain nombre de préoccupations légitimes liées à la protection de la vie privée et à la possibilité de manipulations potentielles de la part des éditeurs ou des entreprises à des fins commerciales ou publicitaires intrusives. Certaines maisons d’édition et start-ups éditoriales, comme Wonderbly, n’indiquaient pas forcément l’étendue de la dispersion des données. D’autres, comme Switch Book France, avaient dédié une page de leur site internet à la collecte de données pour spécifier les obligations légales et l’utilisation des données. Pour ma part, j’estimais que les éditeurs devaient être transparents, garantir la sécurité des données et donner aux lecteurs le contrôle de leurs informations. À cette époque déjà, il était indéniable que la collecte de données devait être orientée vers l’amélioration de l’expérience de lecture et la fourniture de recommandations pertinentes. L’idée de préjuger de ce qui est « meilleur » ou « pertinent » pouvait susciter des inquiétudes légitimes, mais le danger serait de laisser les algorithmes dicter exclusivement les choix éditoriaux en fonction des préférences préexistantes des lecteurs, créant ainsi des bulles de confort qui limitent l’accès à de nouvelles idées et à des perspectives diverses. Ce scénario pourrait entraîner une uniformité de la littérature, éloignant les lecteurs de la richesse que peut offrir la diversité des genres, des styles et des voix. En soi, les éditeurs ont toujours exercé un pouvoir sélectif sur les auteurs qu’ils publient. Ce choix était souvent basé sur une évaluation subjective de la qualité, de la pertinence et de l’attrait du contenu pour un public donné. Il n’y a donc rien de nouveau. Dans le contexte actuel, l’utilisation d’algorithmes pour personnaliser les recommandations pourrait simplement être perçue comme une extension de ce processus éditorial traditionnel.
La différence cruciale résiderait dans la manière dont les algorithmes pourraient exploiter les données pour comprendre toutes les préférences individuelles. Alors que les éditeurs ont historiquement pris des décisions basées sur des critères relativement limités, les algorithmes pourraient traiter des ensembles de données massifs, analysant des schémas complexes et offrant des recommandations individualisées. Cela pourrait enrichir l’expérience de chaque lecteur mais représenterait une charge importante pour l’éditeur et ses auteurs.
Au bout du clavier, je sentais le poids de cette responsabilité éditoriale. L’équilibre entre la machine et l’homme était fragile. Les algorithmes devaient être des outils, non des maîtres. Les histoires devaient transcender les frontières numériques, toucher les cœurs, élargir les horizons. La nuit avançait, le clavier continuait à cliqueter, témoignant de cette nouvelle ère littéraire. À travers le prisme des algorithmes, la littérature évoluait, se métamorphosant en une expérience multidimensionnelle où l’auteur, le lecteur et l’éditeur se confondaient dans une danse numérique, façonnant ensemble un avenir littéraire imprévisible.
Bibliographie
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