L’Intelligence Artificielle dans les métiers de l’édition

Pour une approche critique et responsable

Cette formation d’une journée s’adresse aux professionnels des métiers de l’édition (éditeurs, correcteurs, graphistes, commerciaux, directeurs éditoriaux) et aux auteurs souhaitant développer une compréhension critique de l’intelligence artificielle et de ses impacts sur leur secteur.

Elle privilégie une approche critique et responsable de l’intégration de l’IA dans les métiers du livre en mettant l’accent sur la nécessité d’une culture de l’IA, d’une maîtrise de l’environnement juridique et réglementaire et d’un renforcement de la pensée critique sur ce sujet.

📅 Prochaines sessions : 30 janvier et 20 février 2026 (une journée)

📍 Formation en distanciel (sessions Zoom) ou en présentiel. 
👩🏼‍🏫 Formation inter ou intra entreprise.

Public et prérequis

Public

La formation s’adresse à un public professionnel ou académique du champ du livre et de la culture numérique :

• Éditeurs, assistant·e·s d’édition, responsables éditoriaux, correctrices et correcteurs, traductrices et traducteurs ;
• professionnel·le·s des services de la communication dans les métiers du livre ;
• auteurs, chargé·e·s de publication et responsables de production souhaitant comprendre les impacts des IA génératives sur leurs métiers ;
• l’ensemble du module est adapté à des personnes non spécialistes en informatique, mais souhaitant acquérir une culture critique et structurée sur l’évolution des technologies d’intelligence artificielle.

Pré-requis

Aucun prérequis technique avancé n’est exigé, mais il est recommandé de posséder :

• Une bonne culture générale en sciences humaines et sociales ;
• des connaissances de base sur les métiers de la chaîne du livre et leurs processus éditoriaux ;
• une curiosité pour l’analyse critique et les questions éthiques et économiques liées au numérique (données, biais, automatisation, droits d’auteur).

Compétences visées

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

1. Comprendre et contextualiser l’intelligence artificielle
   • identifier les grandes étapes historiques de la recherche en IA depuis les années 1950 ;
   • comprendre les notions fondamentales liées aux données (donnée, big data, stockage, centres de données, loi de Moore) ;
   • définir les principaux concepts techniques : algorithmes, machine learning, deep learning, modèles de langage, biais algorithmiques ;
   • analyser les infrastructures matérielles et géopolitiques de l’IA (datacenters, consommation énergétique, acteurs dominants) ;
2. Développer une culture critique des discours sur l’IA
   • distinguer les notions scientifiques, idéologiques et marketing dans les définitions de l’intelligence artificielle ;
   • identifier les biais cognitifs et culturels enracinés dans la conception et l’usage des algorithmes ;
   • déconstruire les termes courants comme « intelligence », « créativité » ou « hallucination » dans la rhétorique de l’IA ;
   • questionner la prétendue neutralité des données et des systèmes d’apprentissage automatique.
3. Repérer les usages concrets de l’IA dans l’édition
   • cartographier les principaux domaines d’application de l’IA dans la chaîne du livre (manuscrits, post-édition, correction, graphisme, traduction, recommandation, édition juridique) ;
   • identifier les gains de productivité revendiqués et leurs effets sur les conditions de travail, la rémunération et la qualification professionnelle ;
   • évaluer les enjeux juridiques et éthiques : droit d’auteur, exploitation des données, consentement, travail caché.
4. Développer une posture responsable et informée
   • Adopter une grille d’analyse critique face aux usages de l’IA ;
   • Être capable de présenter les limites, risques et opportunités de l’IA pour les métiers du livre.

Programme

Module 1 : Contextualisation, histoire et définitions de l’IA

1.1 Un monde de données

1.2 Les algorithmes, sources de l’IA

1.3 L’intelligence artificielle, essai de définition

Atelier réflexif : qu’est-ce que l’intelligence humaine ?

1.4 La (longue) histoire de l’IA

1.5 L’essor des IA génératives

1.6 Fonctionnement probabiliste des IA génératives

1.7 Biais algorithmiques et représentations

1.8 Extraction massive de données

Atelier : déconstruction du vocabulaire marketing de l’IA

Module 2 : Cartographie et analyse des usages de l’intelligence artificielle dans l’édition

2.1 Cartographie de quelques usages de l’IA dans l’édition

2.2 Impacts sur les métiers de la chaîne du livre

2.2 Impacts sur les métiers de la chaîne du livre

2.3 Risques de standardisation et homogénéisation

Atelier : Analyse comparative de textes/images générés par IA

2.4 Poches de résistance

Module 3 : Enjeux juridiques, légaux et éthiques

3.1 Fiabilité des jeux de données (datasets)

3.2 Cadre européen (IA Act et directive DAMUN)

3.3 Le copyright aux États-Unis

3.4 Actions en justice (UE et États-Unis)

3.5 Protection des œuvres générées par IA

3.6 Posture des éditeurs

3.7 Tableau comparatif UE / États-Unis

3.8 Le phénomène des livres scam » sur Amazon

Module 4 : Stratégies d’intégration responsable de l’IA dans les métiers du livre

4.1 Politique d’usage de l’IA en maison d’édition

4.2 IA comme outil de productivité

4.3 Transparence et communication

Module 5 : Perspectives et synthèse

Pédagogie

Formation délivrée en présentiel ou distanciel. 

Méthodes

Le formateur alterne entre méthode démonstrative (présentation illustrée d’exemples issus de cas réels), interrogative et active (via des ateliers et des mises en situation).

La méthode magistrale est présente pour la partie transmission et pour appuyer la mémorisation par
répétition.

Modalités d’évaluation

Travaux ou exercices effectués le long de la formation.

Horaires et lieu

• Formation organisée sur une journée, en présentiel ou distanciel.
• 9h – 13 h et 14 h – 17 h.