Le datajournalisme est une forme de journalisme qui utilise les données comme source principale pour enquêter, analyser et raconter des...
histoires. Il implique souvent la collecte, le nettoyage, l'analyse et la visualisation de données pour révéler des tendances, des corrélations et des anomalies cachées. Le datajournalisme vise à rendre l'information complexe plus accessible et compréhensible pour le public, en fournissant des preuves factuelles et des perspectives basées sur les données. Il combine les compétences traditionnelles du journalisme (enquête, narration, éthique) avec des compétences en analyse de données et en visualisation.
Le datajournalisme en octobre 2026 est marqué par une intégration croissante de l'intelligence artificielle et une exigence accrue de rigueur face à la désinformation. •IA et automatisation : L'IA générative est désormais un outil standard dans les rédactions pour la recherche d'angles, la vérification des faits et l'analyse de données. Toutefois, les experts insistent sur la nécessité d'une gouvernance solide et de données "propres" pour éviter les erreurs factuelles. •Défis de crédibilité : La lutte contre la désinformation reste la priorité absolue pour 50 % des journalistes. Dans un contexte de méfiance envers les médias, la donnée chiffrée est perçue comme un levier stratégique pour restaurer la confiance et garantir l'exactitude des faits. •Événements et échanges : Le secteur a été très actif en octobre, avec notamment la conférence Data-SKUP 2026 à Oslo, dédiée aux méthodes d'investigation par la donnée et à l'innovation journalistique, ainsi que des initiatives publiques comme le NUBONYXIATHON en France, axé sur l'exploitation sécurisée des données publiques. •Évolution des pratiques : Les relations presse deviennent plus sélectives. Les journalistes privilégient désormais la qualité et la pertinence des données fournies plutôt que le volume de sollicitations, renforçant le besoin de partenariats basés sur des sources vérifiables.
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