J’ai essayé quelque chose de ce genre.
« Dis-moi un manga que je devrais lire un soir difficile. »
La réponse de l’assistant IA « Gemini » a été plus douce et plus précise que je ne l’imaginais. Si c’est juste un tome pour ce soir, Hirayasumi de Keigo Shinzo ; si tu veux prendre du recul sur ta difficulté sur une longue échelle de temps, Frieren de Kanehito Yamada et Tsukasa Abe ; si tu veux être porté par quelqu’un qui se rétablit lentement, March Comes in Like a Lion de Chica Umino. Trois œuvres ont été listées en fonction de l’humeur.
« On a l’impression que quelqu’un est assis à côté de toi sans te dire “accroche-toi” », « Le flot du temps sur des décennies affirme doucement la perte », « Un jeune joueur de shogi solitaire est sauvé par la gentillesse de trois sœurs de l’autre côté de la rivière. » Pour chacune, les caractéristiques de l’œuvre et la raison pour laquelle elle fonctionne pour cette nuit-là étaient soigneusement ajoutées.
Ce n’était pas par genre, nombre de tomes ou classement. Une étagère à mangas réorganisée par « humeur » et « scène » existait déjà à l’intérieur de l’IA.
Je suis le PDG de Comici, une startup de DX du manga. Je côtoie les mangas et les éditeurs tous les jours, et pourtant je n’ai pas la confiance nécessaire pour répondre de manière aussi claire et organisée quand on me demande : « Dis-moi un manga pour un soir difficile. »
L’IA entre déjà dans une phase où elle recommande des mangas en fonction des scènes de vie et des états émotionnels, dépassant les genres et les classements. Ce qui m’intéresse, c’est la suite. Qu’est-ce que l’IA regarde exactement quand elle choisit un manga ? Et l’industrie du manga est-elle prête à continuer de répondre à cette interrogation sur le long terme ? Que se passe-t-il réellement en coulisses, là où l’IA semble répondre si intelligemment toute seule ?
J’avais envie de réfléchir à tout cela un peu plus attentivement.
Pourquoi Walmart a rangé les surgelés par « Petit-déjeuner » et « Déjeuner »
Éloignons-nous un instant des mangas pour parler de la distribution américaine.
Walmart a commencé à déployer un nouveau concept de magasin appelé « Store of the Future » au Texas et en Californie. Ce qui est particulièrement intéressant, c’est l’histoire du rayon des surgelés.
Un changement étonnamment simple a été introduit. Le rayon surgelés n’est plus catégorisé par type de produit (pizza, pâtes surgelées, plats préparés surgelés), mais par le fil du quotidien : « Petit-déjeuner » et « Déjeuner ».
La pizza va au rayon pizza. Les pâtes surgelées vont au rayon pâtes surgelées. C’était l’allée des surgelés traditionnelle. Dans les nouveaux magasins Walmart, les étagères sont divisées par le fil de la vie : « Petit-déjeuner » et « Déjeuner ».
Techniquement, ils ne font rien d’extraordinaire. Mais la signification de ce classement est importante. Quand une IA répond à la question « Y a-t-il des surgelés faciles et sains pour le petit-déjeuner ? », elle ne se réfère pas au nom du produit lui-même, mais aux « données contextuelles » — dans quel genre de scène de vie ce produit apparaît et quel genre de personne le choisit.
Avec seulement l’étiquette « Ceci est une pizza », l’IA ne peut pas répondre à la question « Y a-t-il un bon surgelé pour le petit-déjeuner ? » Parce que les gens parlent à l’IA en langage naturel, l’IA ne peut trouver que s’il existe une signification attachée comme « Ceci appartient à une scène de vie du matin. » L’emplacement même du rayon où le produit est placé devient le point d’entrée des données qui enregistrent cette signification.
Walmart est une entreprise qui a « Everyday Low Price » dans son ADN. La seule raison pour laquelle une telle entreprise prendrait la peine de réaménager son espace de vente, c’est qu’elle repense « comment faire fonctionner son ADN à l’ère de l’IA ».
En réalité, les magazines de mangas étaient les « salles de données »
Revenons maintenant aux mangas.
Imaginez le rayon manga d’une librairie. Mangas shonen, mangas shojo, mangas seinen. Ou par éditeur, par auteur, par ordre de tomes. Les étagères sont divisées par genre ou par nom de magazine, et on va chercher un auteur ou une série spécifique. C’est l’organisation générale.
Et si soudain, devant ce rayon, vous demandiez : « Y a-t-il un manga à lire un soir difficile ? » Ni le rayon shonen ni le rayon shojo ne répondront à cette question. C’est exactement la même structure que l’allée des surgelés.
À moins que des significations comme « parfait pour une nuit sans sommeil », « donne un coup de pouce un matin pluvieux » ou « de quoi se plonger pendant des vacances tant attendues » ne soient superposées aux étiquettes comme le genre, l’auteur ou le nom du magazine, même l’IA ne pourra pas les trouver (bien sûr, certaines librairies créent des rayons manga thématiques).
Alors, qui fait cette « création de sens » ?
Laissez-moi parler d’un monde légèrement différent. Je suis tombé sur une analogie intéressante en lisant un article expliquant comment l’IA est utilisée dans les contextes militaires modernes.
Il existe une plateforme qui organise les images satellites, les relevés de communication et diverses bases de données provenant du monde entier en un réseau de relations, comme « cette personne appartient à cette organisation, se trouve à cet endroit et apparaît dans cette communication. » C’est un service d’une société appelée Palantir. Ensuite, l’IA qui se trouve au-dessus fait des déductions à partir des données organisées et rédige des rapports.
Une explication décrivait la relation entre les deux ainsi : la plateforme est comme une « salle de données et un système de relecture de comité de rédaction ». C’est la base qui permet d’organiser, de relier et de gérer les droits d’accès aux informations collectées dans le monde entier. L’IA, quant à elle, est comme un « analyste externe très compétent qui ne connaît pas les affaires internes de l’entreprise ». Elle lit les données fournies par la salle de données, trouve des schémas, envisage des scénarios et rédige des rapports. Cependant, l’IA ne peut pas accéder aux informations que la salle de données ne fournit pas.
J’ai hoché la tête avec conviction devant cette analogie.
L’IA est un excellent analyste. Mais c’est un étranger qui ne connaît pas les affaires internes. Dans un endroit sans salle de données, l’IA n’est qu’une personne intelligente avec une culture générale. À l’inverse, dans un endroit avec une salle de données organisée, l’IA se comporte comme un expert dans ce domaine.
Qu’est-ce que cela donne si on transpose cela dans l’industrie du manga ? Si l’IA peut répondre avec des réponses basées sur l’humeur à la question « Y a-t-il un manga à lire un soir difficile ? », c’est parce qu’il existe une salle de données où quelqu’un a déjà attribué un sens et organisé les mangas. Sans salle de données, l’IA ne peut donner que des réponses de niveau culture générale.
Je crois que le rôle de cette salle de données dans le manga a longtemps été joué par les comités de rédaction des magazines de mangas.
Un magazine de mangas n’est pas seulement un support qui recueille des œuvres. C’est l’acte même d’attribuer un sens : « Le groupe d’œuvres de ce magazine atteint ce type de lecteur dans cette humeur. » En prenant un magazine, les lecteurs pouvaient trouver un groupe d’œuvres adaptées à leur humeur sans même le savoir. Le nom du magazine lui-même fonctionnait comme une étagère de mangas auxquels on avait attribué un sens.
À ce stade, on voit ce dont l’industrie du manga a besoin aujourd’hui. C’est de réattribuer des significations comme « efficace pour un soir difficile », « résonne la veille de la remise des diplômes » ou « rafraîchissant après une nuit blanche » à chaque œuvre individuelle, dans des unités encore plus fines que les magazines de mangas. C’est utiliser la puissance des données pour enrichir les sensibilités que les comités de rédaction des magazines de mangas ont patiemment affinées pendant de nombreuses années.
Ce que Comici veut faire est en fait beaucoup plus simple
Ce que nous essayons de faire chez Comici recoupe exactement cela.
Jusqu’à présent, les données entourant les œuvres de manga — éditeurs, librairies numériques, réseaux sociaux, anime, produits dérivés — existaient séparément dans l’industrie. Taux de complétion, pages vues, facturation, réactions sur les réseaux sociaux, enthousiasme des fans. Ce sont tous des éléments importants pour parler de la valeur d’un manga, mais ils ont rarement été évalués à l’échelle de l’industrie.
Comici construit une fondation qui regroupe ces données et donne un contour de « sens » à chaque œuvre de manga. C’est une base de données qui sert de fondement solide pour la prise de décision concernant le développement des œuvres, comme la poursuite de la sérialisation, l’adaptation à l’écran, la sortie de produits ou l’expansion à l’international.
Mais ce que je veux vraiment faire, c’est quelque chose de beaucoup plus simple.
Créer un état où l’industrie du manga dans son ensemble peut répondre à des questions comme « manga à lire un soir difficile » ou « manga qui donne de l’énergie un lundi matin ». Utiliser la puissance des données pour enrichir les sensibilités que les comités de rédaction des magazines de mangas ont chéries pendant des années.
Je crois que c’est la façon d’augmenter le nombre de mangas choisis par l’IA, et c’est aussi une condition pour offrir les mangas japonais aux lecteurs du monde entier.
Pouvons-nous offrir à un lecteur qui se tient devant une étagère : « Voici ton manga pour ce soir ? » Je veux repenser le travail à la racine même de l’industrie du manga : remettre une œuvre à un lecteur.
