Qualité du contenu : Les IA génératrices de texte peuvent produire du contenu qui manque de qualité, de précision et de contexte. Il est souvent nécessaire de passer en revue et d'éditer le contenu généré.
=> du coup on automatise pour gagner du temps qu'on perd en relecture et en modification �️
Risque de plagiat : Si l'IA génère du contenu en utilisant des informations provenant d'autres sources, il peut y avoir un risque de plagiat si ces sources ne sont pas correctement référencées.
=> et ça pour le référencement, l'image de marque, la crédibilité du responsable de publication ou de l'équipe éditoriale ce n'est pas fou
Perte de personnalisation : Le contenu généré par une IA peut manquer de personnalisation et de la touche humaine qui rend le contenu unique et engageant.
=> du coup on relis, on modifie à sa sauce et ... on aurait pu le faire tout de suite en fait �️
Réduction des coûts: Pour en revenir à la réduction des coûts, il s'agirait de définir desquels on parle:
- les serveurs utilisés pour que les modèles fassent leur boulot consomment une quantité d'énergie phénoménale
- ils consomment aussi une quantité d'eau non négligeable
- l'intégration d'une IA génératrice dans notre système de gestion de contenu augmenterait significativement le coût pour chaque utilisateur (bah oui pour ne pas être limité en nombre de requêtes il faut payer)
SOURCE: https://www.lebigdata.fr/argent-energie-vrai-cout-chatgpt (il n'est question que de chatGPT là, il y a BEAUCOUP d'autres modèles de génération de contenu)
=>
La réduction des coûts n'est plus aussi évidente n'est-ce pas ?
La sécurité: Des problèmes de sécurité se posent lorsqu'un modèle de création de contenu a accès a du contenu texte depuis des sources tierces. Que contient le texte de cette source ? Si le modèle a accès à des fichiers, ces fichiers contiennent-ils des données sensibles ? Que deviennent-elles ?
Une vidéo d'Underscore_ à ce sujet illustre parfaitement ce dont il est question: