L’IA et l’édition de livres : Les cas d’utilisation

Keith Riegert, PDG de Ulysses Press et Perfect Bound, a présenté au U.S. Book Show de Publishers Weekly en mai 2024, offrant l’aperçu le plus complet que j’ai vu sur les cas d’utilisation de l’IA au sein des maisons d’édition. Perfect Bound est un sponsor de ce rapport ; je maintiens cette affirmation. Il propose “20 façons pratiques pour vous, en tant que professionnel de l’édition, de commencer à utiliser l’IA dès maintenant.”

Sa présentation, Getting Started with AI, peut être consultée et téléchargée depuis le site web de Perfect Bound.

J’emprunte ce titre de section à la newsletter d’Ethan Mollick délibérément—il n’y a pas besoin d’essayer de l’améliorer. Mollick est professeur à la Wharton School de l’Université de Pennsylvanie, où il étudie l’entrepreneuriat et l’innovation. Sa newsletter, que je recommande fréquemment, est calme, rafraîchissante et unique en son genre.

Parmi les choses qui qualifient Mollick comme commentateur, c’est qu’il n’a aucun intérêt particulier. Il n’a pas besoin de vendre de l’IA, ni de la critiquer. Il s’est simplement engagé à explorer l’IA dans ses nombreux impacts, principalement sur l’éducation, la culture, l’écriture et l’édition. Et c’est un écrivain clair et précis.

Si vous parcourez les archives de la newsletter de Mollick, vous verrez qu’il n’a commencé à se concentrer sur l’IA qu’en décembre 2022. Ce n’était pas son domaine—comme pour la plupart d’entre nous, l’IA a fait irruption dans son travail quotidien, et il n’a pas pu en détacher ses yeux.

Dans ce billet, ses insights se rapprochent le plus de notre intérêt en tant que professionnels de l’édition. “L’IA,” demande-t-il, “pourrait-elle changer la façon dont nous interagissons avec les livres ?”

Pour répondre à la question, Mollick note, “nous avons besoin à la fois d’une IA avec une mémoire suffisamment grande pour contenir un livre, et d’un auteur qui connaît bien son propre livre pour juger des résultats de l’IA.” Mollick teste l’un de ses plusieurs titres (il ne précise pas lequel, mais d’après les discussions, il est clairement question de The Unicorn’s Shadow: Combating the Dangerous Myths that Hold Back Startups, Founders, and Investors, un livre bien accueilli sur Amazon, bien que pas un best-seller actuel).

Mollick considère différents aspects de la valeur potentielle de l’IA pour un auteur, un éditeur ou un lecteur, y compris “l’IA comme lecteur et éditeur,” et “une utilisation pratique : aide pour les instructeurs.” Il demande à un LLM—modèle de langage de grande taille—pas ChatGPT—de résumer le livre. Il réussit à la satisfaction de Mollick.

Puis un défi plus difficile : “Donnez-moi des exemples de métaphores dans le livre.” La métaphore, souligne-t-il, “est un défi même pour les lecteurs humains, car elle implique de trouver une utilisation du langage figuratif sans aucun marqueur clair (contrairement à une comparaison, il n’y a pas de ‘comme’ ou de ‘tel’).” Les résultats, enregistre-t-il, “sont impressionnants, bien qu’il y ait des erreurs mineures.”

Le LLM est moins performant en tant qu’éditeur : ses échecs dans ce domaine, note Mollick, illustrent “quelque chose qui est devenu clair sur l’état actuel de l’IA : si vous êtes un très bon écrivain ou éditeur, vous êtes meilleur que l’IA actuelle…”

Néanmoins, “les IA ont, ou du moins semblent avoir, une compréhension du contexte et du sens d’un texte.” En conséquence, Mollick croit que “notre relation aux livres est susceptible de changer en raison de l’IA.”

Je le pense aussi.

Les logiciels pour la composition typographique automatisée des livres remontent au moins aux années 1970. Au milieu des années 1980, j’ai supervisé un projet logiciel appelé PageOne, basé sur TeX de Donald Knuth, qui pouvait composer un livre en quelques minutes. SGML est apparu à peu près à la même époque, basé sur une norme de document introduite en 1969. Il a été largement remplacé par XML, introduit en 1996. Ces langages de balisage robustes créent des structures solides pour l’automatisation.

La publication assistée par ordinateur a inauguré une autre série d’automatisations pour QuarkXPress et Adobe InDesign, ainsi que pour Adobe Illustrator et Adobe Photoshop. Les flux de travail de publication peuvent être gérés avec divers programmes et systèmes.

Une organisation à surveiller est la Fondation Coko. Ils offrent une suite d’outils de gestion de production et de publication open source, y compris Kotahi, une plateforme de publication académique, et Ketty pour la production de livres, qui inclut un assistant IA. Le Kotahi AI PDF Designer, “transforme la conception de PDF en un processus simple et interactif.”

Il existe quelques initiatives précoces pour intégrer l’IA dans les flux de travail d’InDesign. En avril 2024, Adobe a annoncé une fonctionnalité de texte en image. Des tiers pourraient devancer Adobe ici : les vendeurs innovants de prépresse et de production en Inde, tels que Hurix Digital et Integra, montrent plus d’initiative qu’Adobe pour exploiter l’IA pour la production.

Les ‘fruits à portée de main’ sont évidents. Demandez à Chat AI d’aider à rédiger une description de produit ou un communiqué de presse. Demandez-lui de suggérer des mots-clés. Cela, il peut le faire, sans transpirer. Mais la plupart des professionnels de l’édition peuvent faire la même chose, avec seulement un peu de sueur sur le front.

Les cas d’utilisation de Keith Riegert, mentionnés ci-dessus, incluent des suggestions pour le brainstorming de titres, la rédaction d’un rapport de marketing numérique et la création d’un suivi de campagne de marketing numérique dans Google Sheets.

Le logiciel Shimmr, décrit ci-dessus, laisse entrevoir la forme du marketing automatisé à venir.

Les métadonnées sont essentielles pour la découvrabilité des livres. Vous l’avez entendu assez de fois pour en être écœuré par l’avertissement. C’est rebutant principalement parce que “les métadonnées” restent insaisissables pour la plupart des non-techniciens. Si vous dites : “c’est juste les informations de base sur le livre, le titre, la description, le prix, les catégories de sujets, ce genre de chose,” les gens expirent. Cela, ils sont à l’aise avec. Mais c’est à peu près tout.

Je regrette de vous rappeler qu’il y a bien plus dans les métadonnées que quelques détails sur le livre. Il y a tellement plus. Bien plus que je ne peux englober dans ce petit livre. J’ai co-écrit un livre entier sur le sujet. Ingram publie Metadata Essentials, un excellent petit volume. Je le dis ici, et pas pour la dernière fois : les auteurs et les éditeurs négligent leurs métadonnées à leurs risques et périls.

L’IA peut aider à la génération de métadonnées. Par exemple, le fournisseur d’auto-édition PublishDrive, propose un “Générateur de métadonnées de livre alimenté par l’IA” qui offre des recommandations IA pour le titre du livre, le résumé, les catégories Amazon, les catégories BISAC, et les mots-clés.

Insight, de Veristage, décrit ci-dessus, peut générer des descriptions, des mots-clés, des catégories BISAC, et définir les publics cibles.

Avec sa sagesse profonde habituelle, Graham Bell, le directeur de l’organisation, note qu’“une réaction aux (controverses entourant la technologie) est de renoncer à l’utilisation de l’IA ou d’éviter de commercialiser des produits créés par l’IA. Une option plus réaliste est simplement d’être transparent avec les partenaires commerciaux et les lecteurs lorsque l’IA a été utilisée. Et comme certains revendeurs limitent ou interdisent le contenu basé sur l’IA de leurs plateformes, il est important pour les éditeurs respectables de mettre en avant les produits utilisant des techniques de génération d’IA pour créer du contenu.”

Bell continue en décrivant des façons pour les éditeurs de spécifier dans les métadonnées :

• Contributeurs IA

• Voix basées sur l’IA dans les livres audio

… ainsi qu’une méthode pour indiquer dans les métadonnées des produits numériques que l’éditeur renonce explicitement à la fouille de texte et de données (TDM) pour des utilisations autres que la recherche. Il existe également un moyen de spécifier une licence distincte couvrant la TDM commerciale ou non-recherche.

Comme c’est souvent le cas, ce qui est spécifié dans ONIX peut ne pas être découvert en aval, mais au moins un effort de bonne foi a été fait.