Une analyse du New York Times portant sur sept millions de mots prononcés par le président Donald Trump a révélé que ses discours publics sont devenus plus grossiers, plus absolutistes, plus longs et moins cohérents au cours de la dernière décennie. Le projet a combiné l’intelligence artificielle et les méthodes journalistiques traditionnelles, et faisait suite à une étude similaire publiée en 2024.
Les journalistes Peter Baker et Dylan Freedman ont utilisé l’IA pour les aider à repérer des exemples de langage négatif, de jurons et de passages décousus dans les discours et les rassemblements de Trump. Freedman a traduit les questions de Baker en code et en consignes conçus pour trouver les extraits pertinents.
Pour le projet précédent, Freedman avait compilé un document de 120 pages rassemblant des extraits de neuf années de discours, selon des critères qu’ils avaient établis. Les deux journalistes ont examiné le contenu, et des exemples choisis ont été inclus dans l’article.
Les journalistes n’ont pas considéré les résultats de l’IA comme des conclusions vérifiées. Ils ont vérifié chaque extrait dans son contexte et ont également utilisé une analyse statistique élémentaire de la fréquence des mots pour évaluer l’étendue du vocabulaire de Trump.
Sources: The New York Times Politics.