J’ai vu passer le post d’Ambroise Carton, et ça m’a fait plaisir. On se connaît un peu : on a partagé 48 heures de data, de sueur et de storytelling au Hackathon Scrollytelling que j’ai co-produit en 2024, avec des étudiant·es de l’UCLouvain, de l’IHECS et de BeCode. Ambroise est datajournaliste à Décrypte, la cellule data et fact-checking de la RTBF. Et il vient de faire un truc qui a l’air de rien : il a regroupé sur une seule page une poignée de ses projets récents — les cartes du front ukrainien qui se mettent à jour toutes seules, des reconstitutions OSINT, du scrollytelling (tiens, justement) — et pour chacun, il raconte l’envers du décor. D’où viennent les données. Comment elles sont traitées. Quels outils tournent en coulisse.
Ça a l’air mineur. C’est tout l’inverse.
Coder, c’est garder la main
La raison qu’il donne pour s’être mis à coder, elle est précise. Il a appris « un peu en autodidacte », écrit-il, parce qu’il aime comprendre « comment ça marche ». Pour trouver de nouvelles méthodes d’enquête, aussi. Et — la phrase qui compte — « pour ne pas se laisser dominer par la machine ».
Voilà. Coder, pour un journaliste, ce n’est pas devenir ingénieur. C’est refuser d’être à la merci d’une boîte noire qu’on ne sait pas ouvrir. Réapproprie-toi tes outils de production : pendant qu’une bonne partie de la profession se demande quel prestataire ou quel modèle va « faire le boulot » à sa place, Ambroise a choisi d’ouvrir le capot. C’est moins anodin qu’il n’y paraît, parce que la tendance va dans l’autre sens. Florent Daudens le montrait récemment dans Do UI Yourself : les briques techniques pour construire ses propres outils éditoriaux n’ont jamais été aussi accessibles — pas besoin d’un accord avec une plateforme, no platform deal — mais encore faut-il savoir s’en servir. Ceux qui codent reprennent la main sur la forme de leur travail. Les autres la délèguent, et finissent par dépendre de gens dont le métier n’est pas l’info. First learn the rules, then break them : il faut d’abord comprendre la mécanique pour décider quoi en faire — et quand dire non.
Montrer la méthode, c’est le vrai fact-check
L’autre versant, c’est ce qu’il fait de ce savoir une fois acquis. Il le montre.
Ambroise bosse dans une cellule de vérification. Son métier, c’est de dire au public ce qui est vrai. Or la chose la plus honnête qu’un fact-checkeur puisse faire, c’est de se soumettre lui-même à l’exercice : exposer sa propre cuisine. Quand il publie d’où sortent les données d’une carte et comment elles ont été traitées, il ne fait pas un tuto sympa. Il rend son travail vérifiable. On peut savoir comment il sait.
Et ça tombe au bon moment, parce que les machines à qui on délègue de plus en plus la recherche d’info sont précisément nulles sur ce point. Une étude du Tow Center de Columbia a passé huit moteurs de recherche IA au crible sur 1 600 requêtes : plus de 60 % des réponses attribuaient la source de travers. Le meilleur du lot se trompait encore une fois sur trois. Pire : les versions payantes étaient « plus sûres d’elles dans l’erreur » que les gratuites, et ChatGPT n’a signalé son propre doute que 15 fois sur 200. Des outils qui affirment sans jamais montrer d’où ça vient. Ambroise fait exactement le contraire — et c’est là que se joue la différence entre une affirmation et une démonstration.
Ce réflexe-là commence à faire école. Au festival de journalisme de Pérouse, l’équipe du suédois Aftonbladet a raconté son expérience : ajouter dans ses articles un petit encart qui explique chaque décision éditoriale sensible — pourquoi on nomme ou pas un suspect, pourquoi on floute tel visage. Résultat mesuré en test A/B : les lecteurs exposés à cette explication adhèrent davantage à la décision et font plus confiance à l’ensemble de l’article. La leçon leur était venue de jeunes peu consommateurs d’info : arrêtez de répéter que votre travail est sérieux, montrez-le. Show, don’t tell. La page d’Ambroise, c’est ça appliqué à la donnée : pas un argument d’autorité, une preuve qu’on peut refaire.
Et il y a des sujets où ça pèse lourd. Un de ses projets reconstitue seconde par seconde la mort d’une femme face à un agent de l’immigration américaine ; un autre documente la destruction de villages au Sud-Liban. Sur ce terrain-là, la méthode est la crédibilité. Sans l’envers du décor, c’est une parole contre une autre. Avec, c’est vérifiable.
Rendre la pareille
Reste le geste lui-même. Pourquoi se donner la peine de tout documenter, alors que la plupart des gens gardent leurs recettes pour eux ?
Sa réponse est dans le post. Quand il débutait, des journalistes et des développeurs qu’il admirait ont pris le temps de lui expliquer leur méthode, de lui dire « dans quelle direction regarder sans pour autant me donner la solution clef en main ». Aujourd’hui, écrit-il, « ça me fait plaisir de rendre un peu la pareille ».
C’est exactement ça. Et c’est précisément l’esprit qu’on essayait d’insuffler pendant ce hackathon : on ne transmet pas une solution clé en main — on transmet une direction, une capacité, l’envie de bidouiller. La différence entre nourrir quelqu’un et lui apprendre à pêcher, version code. Au passage, ça désamorce le fantasme du datajournaliste-magicien : non, il n’y a pas de tour de passe-passe, il y a une méthode, et la voici, sers-toi.
Tout ce que tu gardes pour toi est, in fine, perdu. Ambroise l’a compris. Sa page, c’est une boîte à outils ouverte, posée là pour le prochain qui voudra apprendre à ne pas se laisser dominer par la machine.
Va y faire un tour. Et si tu codes aussi tes enquêtes — ou si tu aimerais t’y mettre — dis-moi comment tu t’y prends. On a tout à gagner à ouvrir le capot ensemble.
Et tu connais d’autres rédactions qui jouent ainsi la carte de la transparence ? N’hésite pas à me les signaler en commentaire.
