Antoine Machut, V1, 30 mai 2018, revue ppw et ds Julia Cagé, Nicolas Hervé, Marie-Luce Viaud, L'information à tout prix, Ina Editions, 2017. Cet ouvrage pose un problème éminemment actuel à propos de la production d'information. Quelle est la capacité des médias à produire de l'information originale alors qu'une énorme quantité d'articles est accessible au plus grand nombre rapidement et gratuitement sur Internet ? Si les médias ne gagnent (presque) pas d'argent à produire des articles en ligne, quelle incitation économique ont-ils à produire de l'information originale, plutôt que de reprendre de l'information déjà existante ? Issu d'un projet de recherche de grande ampleur qui vise à suivre la diffusion de l'information en France, le livre est co-rédigé par une économiste (Julia Cagé), un informaticien et une informaticienne (Nicolas Hervé et Marie-Luce Viaud). Cette collaboration entre disciplines donne lieu à un ouvrage impressionnant de richesse empirique et de limpidité, malgré la haute technicité des outils employés. Les outils du big data ont permis de collecter quasi-exhaustivement les articles de presse produits en ligne en 2013. Au total, plus de 2,5 millions de documents ont été collectés, provenant de 86 médias d'actualité généraliste, dont l'Agence France Presse (AFP), de dix pure-players (médias dont le contenu est publié exclusivement en ligne), ainsi que des sites web des radios et télévisions. Les outils du machine learning leur ont ensuite permis de soumettre ce corpus à des algorithmes de détection d'événements médiatiques, de copies et de citations. L'objet de l'étude est double : il s'agit d'une part d' objectiver et d'expliquer l'ampleur des pratiques de copié-collé d'articles de presse sur Internet (et inversement la production d'informations originales). C'est l'objet des chapitres 1 à 4. Il s'agit d'autre part de lier ce constat aux modèles économiques susceptibles d'inciter les médias à produire plus ou moins d'informations originales (chapitres 5 à 7).