Pour contrer ces stéréotypes, Africa No Filter (ANF), une organisation à but non lucratif qui se consacre à changer les récits bien ancrés et à remodeler la façon dont l’Afrique est représentée dans les récits mondiaux, exploite des outils innovants basés sur l’IA pour transformer la narration.
Abimbola Ogundairo, responsable du plaidoyer et des campagnes d’Africa No Filter, s’est entretenue avec Afrique Renouveau sur le rôle et l’impact des outils d’IA dans la refonte des récits sur le continent africain.
Elle se souvient avoir découvert un reportage sur la page Web de la BBC Afrique sur le festival Ashenda en Éthiopie avec le titre suivant : « La joie d’après-guerre dans la région du Tigré en Éthiopie alors que le festival reprend… ». Pourtant, a-t-elle observé, « le contenu du rapport n’a rien à voir avec la guerre ».
Certes, le festival annuel avait été interrompu par un conflit interne de deux ans. Mais “c’était l’insistance du rapport sur l’ajout de l’expression “après-guerre” au titre qui E”, a estimé Mme Ogundairo, n’était pas nécessaire. .»
Immédiatement, elle a personnellement rédigé un tweet en réponse à la BBC, mais Mme Ogundairo se souvient que « cela prenait beaucoup de temps et nous avons réalisé que nous ne pouvions pas continuer à le faire manuellement ».
Lutter contre les stéréotypes dans la narration
À ce jour, la couverture médiatique mondiale et les histoires racontées sur les régions en difficulté d’Afrique regorgent de stéréotypes et de préjugés. Souvent, le continent est décrit comme une terre de pauvreté, de corruption et de conflits, renforçant ainsi des préjugés néfastes qui déshumanisent sa population et négligent la diversité, la résilience et le potentiel du continent.
Pour les Africains, cette narration réductrice a des conséquences tangibles : elle décourage les investissements étrangers, renforce la stigmatisation et influence les décisions politiques de manière à marginaliser les régions au lieu de soutenir leur développement.
L’un des outils d’IA phares d’Africa No Filter est « Africa Bias Buster », conçu pour détecter le langage biaisé dans les histoires sur l’Afrique et fournir des recommandations pour une narration plus équilibrée.
L’organisation a développé cet outil en réponse au cadrage négatif persistant des histoires africaines, souvent réduit à des récits simplistes et stéréotypés.
« Nous ne disons pas que la pauvreté, la corruption et les conflits n’existent pas en Afrique », explique Mme Ogundairo, « mais l’accent excessif mis sur ces thèmes est paresseux. Les histoires sur l’Afrique semblent souvent s’appuyer sur ces stéréotypes, même s’il y a plus à dire sur le continent.»
L’Africa Bias Buster est né d’un besoin pratique de rationaliser l’examen manuel du contenu pour détecter les préjugés. Auparavant, les conteurs s’asseyaient avec les éditeurs pour examiner leur travail afin d’identifier tout langage, généralisation ou expression stéréotypée problématique.
“C’était un travail manuel et chronophage, il fallait parcourir des histoires, signaler des problèmes et dire : “n’utilisez pas ce mot, ne généralisez pas””, explique Mme Ogundairo. “Alors, nous avons pensé, pourquoi ne pas automatiser fait partie de ce processus ?
Il agit donc comme un outil de dépistage. Les conteurs téléchargent leur contenu et l’IA l’analyse à la recherche d’un langage biaisé ou stéréotypé. Il fournit une note sur cinq, les scores plus élevés indiquant un plus grand besoin de révisions. En plus de détecter les biais, l’outil propose des recommandations pratiques pour améliorer l’histoire.
“Il ne réécrit pas l’histoire à votre place, car nous voulons que cela serve d’outil d’apprentissage », explique Mme Ogundairo. « L’objectif est que les conteurs s’engagent dans les commentaires, apprennent et s’améliorent dans la narration d’histoires nuancées et dignes. »
Coût des stéréotypes
La persistance des stéréotypes négatifs a de réelles implications financières pour l’Afrique.
Un rapport récent d’Africa Practice et d’Africa No Filter révèle que ces représentations coûtent à l’Afrique jusqu’à 4,1 milliards de dollars par an en taux d’intérêt gonflés sur la dette souveraine.
Cette soi-disant « prime aux préjugés » pèse de manière disproportionnée sur les nations africaines, en particulier en période électorale. L’étude compare la couverture électorale dans des pays africains tels que le Kenya et le Nigeria à celle de pays non africains présentant des profils de risque similaires.
L’étude montre un contraste saisissant : alors que la couverture électorale dans les pays non africains présentant des profils similaires tend à se concentrer sur les questions politiques, les élections en Afrique sont souvent décrites sous l’angle de la violence ou de la corruption.
Selon le rapport, ce discours biaisé renforce les perceptions néfastes, conduisant les prêteurs à imposer des conditions de prêt injustes et des prêts plus onéreux, restreignant ainsi l’accès aux capitaux pour des pays qui autrement auraient des notations de crédit stables.
Au-delà de la dette, ces représentations négatives de l’Afrique peuvent obscurcir les opportunités commerciales, décourager les investissements et exacerber les défis de développement, perpétuant ainsi les cycles de pauvreté et de sous-développement.
Outil de visualisation des sentiments liés à l’actualité
En plus de Bias Buster, Africa No Filter développe également « l’outil de visualisation du sentiment d’actualité », qui fournit une représentation visuelle de la façon dont les histoires africaines sont présentées à travers le continent.
Cet outil d’IA regroupe les informations provenant de divers médias africains et internationaux, analysant le ton général de la couverture médiatique – positive, neutre ou négative – des histoires provenant de différents pays.
“Nous essayons de nous positionner comme un chien de garde narratif pour le continent”, déclare Mme Ogundairo. “L’outil de visualisation des sentiments fait partie de cet effort.”
Cet outil basé sur l’IA crée une carte de l’Afrique à code couleur, où chaque pays est représenté en fonction du sentiment suscité par l’actualité rapportée à son sujet. Le vert représente les informations positives, le rouge indique une couverture négative et les informations neutres sont affichées dans une couleur différente. Utilisant les données de Google Actualités, l’outil regroupe le contenu et offre une image claire de la façon dont chaque pays africain est représenté, tant au niveau local qu’international.
“Vous pourrez voir d’un seul coup d’œil si les nouvelles venant du Togo, par exemple, sont généralement positives ou négatives”, explique Mme Ogundairo. “Si, par exemple, un pays comme Djibouti est couvert majoritairement en termes négatifs , il apparaîtra en rouge.
Pour aller plus loin, l’outil décomposera quotidiennement le pourcentage d’histoires positives, négatives ou neutres, permettant aux utilisateurs de suivre les tendances au fil du temps.
À terme, Africa No Filter prévoit d’améliorer la capacité de l’outil d’IA non seulement à surveiller, mais aussi à répondre activement aux récits biaisés.
“À l’heure actuelle, nous utilisons l’IA pour la surveillance”, déclare Mme Ogundairo : “Mais à l’avenir, nous voulons que l’IA apprenne de nos réponses et réagisse automatiquement aux gros titres biaisés.”
Ces outils d’IA représentent bien plus que de simples innovations et progrès technologiques : ils représentent une nouvelle frontière dans la bataille visant à changer la façon dont l’Afrique est perçue, tant sur le continent que dans le monde.
En proposant des outils capables d’analyser, de surveiller et de répondre aux histoires biaisées, Africa No Filter permet aux conteurs de remodeler les récits et de fournir des représentations plus équilibrées et dignes de l’Afrique,
« Si nous laissons persister les mêmes vieux récits, cela aura un coût », souligne Mme Ogundairo.
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