Les histoires que nous racontons - et la mani猫re dont nous les racontons - peuvent fa莽onner les perceptions, influencer les politiques et m锚me provoquer des changements sociaux.
Lorsque le r茅cit embrasse un contexte diversifi茅, factuel et valorisant, il devient un outil puissant de changement positif et d'influence. Il peut 茅galement remettre en question les st茅r茅otypes, 茅largir les perspectives et promouvoir l'empathie.
Cependant, lorsqu'un narrateur part d'un contexte 茅troit, biais茅 et n茅gatif, il perp茅tue souvent des st茅r茅otypes qui r茅duisent des r茅alit茅s complexes 脿 des r茅cits simplifi茅s 脿 l'extr锚me.
L'Afrique, en tant que continent, est depuis longtemps accabl茅e par des st茅r茅otypes omnipr茅sents et des r茅cits n茅gatifs, souvent d茅crits 脿 travers le prisme 茅troit de la pauvret茅, des conflits, des maladies et du sous-d茅veloppement.
Pour contrer ces st茅r茅otypes, Africa No Filter (ANF), une organisation 脿 but non lucratif qui se consacre 脿 bousculer les r茅cits les plus ancr茅s et 脿 remodeler la fa莽on dont l'Afrique est repr茅sent茅e dans les r茅cits mondiaux, fait appel 脿 des outils novateurs 脿 base d'intelligence artificielle pour changer la fa莽on dont les r茅cits sont produits.
Abimbola Ogundairo, Responsable du plaidoyer et des campagnes d'Africa No Filter, aborde avec Afrique Renouveau le r么le et l'impact des outils d'IA dans le renouvellement des r茅cits relatifs au continent africain.
Elle se souvient d'锚tre tomb茅e sur un reportage de la BBC Afrique sur le festival d'Ashenda en 脡thiopie, dont le titre 茅tait : 鈥淧ost-war joy in Ethiopia鈥檚 Tigray region as festival is resumed鈥�.鈥澨�(Joie d'apr猫s-guerre dans la r茅gion du Tigr茅 en 脡thiopie avec la reprise du festival.... ) Pourtant, observe-t-elle, 芦 le contenu du reportage n'avait rien 脿 voir avec la guerre 禄.
Certes, le festival annuel avait 茅t茅 interrompu par un conflit de deux ans, mais 芦 c'est l'insistance du reportage 脿 ajouter l'expression 鈥� post-guerre 鈥� au titre, qui, selon Mme Ogundairo, n'茅tait pas n茅cessaire 禄.
Elle a imm茅diatement r茅dig茅 un tweet en r茅ponse 脿 la BBC, mais Mme Ogundairo se souvient que 芦 cela prenait beaucoup de temps et nous avons r茅alis茅 que nous ne pouvions pas continuer 脿 le faire manuellement 禄.
S'attaquer aux st茅r茅otypes
Aujourd'hui encore, la couverture m茅diatique internationale et les reportages sur les r茅gions troubl茅es d'Afrique sont truff茅s de st茅r茅otypes et de pr茅jug茅s. Souvent, le continent est d茅peint comme une terre de pauvret茅, de corruption et de conflit, ce qui renforce les pr茅jug茅s n茅gatifs qui d茅shumanisent ses habitants et n茅gligent la diversit茅, la r茅silience et le potentiel du continent.
Pour les populations africaines, ce r茅cit r茅ducteur a des cons茅quences tangibles : il d茅courage les investissements 茅trangers, renforce la stigmatisation et influence les d茅cisions politiques d'une mani猫re qui marginalise les r茅gions au lieu de soutenir leur d茅veloppement.
L'un des outils d'IA phare d'Africa No Filter est le 芦 Africa Bias Buster 禄, con莽u pour d茅tecter les propos biais茅s dans les articles sur l'Afrique et fournir des recommandations pour un r茅cit plus 茅quilibr茅.
L'organisation a d茅velopp茅 cet outil en r茅ponse au caract猫re n茅gatif persistant des histoires africaines, qui se r茅sument souvent 脿 des r茅cits simplistes et st茅r茅otyp茅s.
芦 Nous ne disons pas que la pauvret茅, la corruption et les conflits n'existent pas en Afrique 鈥�, explique Mme Ogundairo, 鈥� mais l'accent mis sur ces th猫mes est un peu paresseux. Les r茅cits sur l'Afrique semblent souvent retomber sur ces st茅r茅otypes, m锚me lorsqu'il y a plus 脿 dire sur le continent 禄.
L'Africa Bias Buster est n茅 d'un besoin pratique de rationaliser le processus d'examen manuel du contenu pour v茅rifier qu'il n'est pas biais茅. Auparavant, les narrateurs s'asseyaient avec les r茅dacteurs en chef pour passer en revue leur travail afin d'identifier tout langage probl茅matique, toute g茅n茅ralisation ou toute phrase st茅r茅otyp茅e.
Il s'agissait d'un travail manuel et fastidieux, qui consistait 脿 examiner les articles, 脿 signaler les probl猫mes et 脿 dire : 芦 N'utilisez pas ce mot, ni l鈥檃utre, ne g茅n茅ralisez pas 禄 : 芦 Nous nous sommes donc demand茅 pourquoi ne pas automatiser une partie de ce processus 禄, explique Mme Ogundairo.
Le site agit donc comme un outil de filtrage. Les narrateurs t茅l茅chargent leur contenu et l'IA l'analyse pour y d茅celer des propos biais茅s ou st茅r茅otyp茅s. Elle attribue une note sur cinq, les notes les plus 茅lev茅es indiquant qu'il est n茅cessaire de proc茅der 脿 des r茅visions. Outre la d茅tection des pr茅jug茅s, l'outil propose des recommandations pratiques pour am茅liorer le r茅cit.
芦 Il ne r茅茅crit pas le r茅cit 脿 votre place, car nous voulons qu'il serve d'outil d'apprentissage 鈥�, explique Mme Ogundairo. 鈥� L'objectif est que les auteurs de r茅cits r茅agissent, apprennent et s'am茅liorent en narrant des r茅cits nuanc茅s et dignes. 禄
Le co没t des st茅r茅otypes
La persistance des st茅r茅otypes n茅gatifs a de r茅elles implications financi猫res pour l'Afrique.
Un rapport r茅cent d'Africa Practice et d'Africa No Filter r茅v猫le que ces repr茅sentations co没tent 脿 l'Afrique jusqu'脿 4,1 milliards de dollars par an sous forme de taux d'int茅r锚t sur la dette souveraine.
Cette 芦 prime aux pr茅jug茅s 禄 p茅nalise de mani猫re disproportionn茅e les nations africaines, en particulier en p茅riode 茅lectorale. L'茅tude compare la couverture des 茅lections dans des pays africains tels que le Kenya et le Nigeria 脿 celle de pays non africains pr茅sentant des profils de risque similaires.
L'茅tude montre un contraste frappant : alors que la couverture des 茅lections dans les pays non africains pr茅sentant des profils similaires tend 脿 se concentrer sur les questions politiques, les 茅lections en Afrique sont souvent d茅crites sous l'angle de la violence ou de la corruption.
Selon le rapport, cette repr茅sentation biais茅e renforce les perceptions n茅gatives, ce qui conduit les cr茅anciers 脿 imposer des conditions de pr锚t in茅quitables et des pr锚ts plus co没teux, limitant ainsi l'acc猫s aux capitaux pour des pays qui, autrement, b茅n茅ficieraient d'une cote de cr茅dit stable.
Au-del脿 de la dette, ces images n茅gatives de l'Afrique peuvent masquer des opportunit茅s commerciales, d茅courager l'investissement et exacerber les probl猫mes de d茅veloppement, perp茅tuant ainsi les cycles de pauvret茅 et de sous-d茅veloppement.
Outil de visualisation des sentiments dans l'actualit茅
En plus du Bias Buster, Africa No Filter d茅veloppe 茅galement un outil de visualisation des sentiments, qui fournit une repr茅sentation visuelle de la mani猫re dont les nouvelles sur l'Afrique sont per莽ues sur l'ensemble du continent.
Cet outil d'IA regroupe des informations provenant de divers m茅dias africains et internationaux et analyse le ton g茅n茅ral de la couverture - positif, neutre ou n茅gatif - des histoires provenant de diff茅rents pays.
芦 Nous essayons de nous positionner comme un chien de garde des r茅cits pour le continent 鈥�, explique Mme Ogundairo, 鈥� l'outil de visualisation des sentiments fait partie de cet effort 禄.
Cet outil pilot茅 par l'IA cr茅e une carte de l'Afrique avec un code couleur, o霉 chaque pays est repr茅sent茅 en fonction du ressenti des informations qui lui sont consacr茅es. Le vert repr茅sente les histoires positives, le rouge indique une couverture n茅gative, et les nouvelles neutres sont repr茅sent茅es dans une couleur diff茅rente. En utilisant les donn茅es de Google News, l'outil agr猫ge les contenus et offre une image claire de la mani猫re dont chaque pays africain est repr茅sent茅, tant au niveau local qu'international.
芦 Vous pourrez voir, en un coup d'艙il, si les nouvelles en provenance du Togo, par exemple, sont g茅n茅ralement positives ou n茅gatives 禄, explique Mme Ogundairo. 鈥淪i, par exemple, un pays comme Djibouti est couvert principalement en termes n茅gatifs, cela appara卯tra en rouge鈥�.
En outre, l'outil analysera quotidiennement le pourcentage d'articles positifs, n茅gatifs ou neutres, ce qui permettra aux utilisateurs de suivre les tendances au fil du temps.
脌 terme, Africa No Filter pr茅voit d'am茅liorer la capacit茅 de l'outil d'IA non seulement 脿 surveiller les r茅cits biais茅s, mais aussi 脿 y r茅pondre activement.
芦 Pour l'instant, nous utilisons l'IA pour la d茅tection 鈥�, explique Mme Ogundairo. 鈥� Mais 脿 l'avenir, nous voulons que l'IA apprenne de nos r茅ponses et r茅agisse automatiquement aux titres biais茅s 禄.
Ces outils d'IA repr茅sentent bien plus que de simples innovations et progr猫s technologiques : ils constituent une nouvelle fronti猫re dans la bataille pour changer la fa莽on dont l'Afrique est per莽ue, 脿 la fois sur le continent et dans le monde.
En proposant des outils permettant d'analyser, de monitorer et de r茅pondre aux histoires biais茅es, Africa No Filter donne aux auteurs de r茅cits les moyens de red茅finir ces derniers et de pr茅senter une image plus 茅quilibr茅e et plus digne de l'Afrique,
芦 Il y a un co没t 脿 laisser perdurer les m锚mes vieux r茅cits 禄, souligne Mme Ogundairo.
