L’introduction de l’IA dans notre quotidien rendrait désormais possible la détection des infox qui se répandent sur le web. En effet, il devient de plus en plus difficile de faire la part entre ce qui est vrai et faux, ou approximatif, ce qui pourrait mettre les lecteurs en danger. Le phénomène se voit surtout dans les réseaux sociaux puisque des milliards de personnes y ont accès.

La supervision sociale faible pour détecter les infox

Dans un article publié sur Arxiv.org, des chercheurs affiliés à Microsoft et à l’Université d’État de l’Arizona proposent une approche de détection des infox qui s’appuie sur une technique appelée « supervision sociale faible ». Les scientifiques affirment qu’à travers la mise en place de formation en détection des infox, cette supervision sociale faible permettrait d’étudier l’interaction des lecteurs avec certaines pages. Ce serait grâce à cette base que l’on pourrait vérifier la véracité de certaines informations.

Les réseaux sociaux : un danger en tant que source de nouvelles

Une étude du Pew Research Center a dévoilé qu’environ 68% des adultes américains seraient tenus au courant des dernières nouvelles grâce aux réseaux sociaux. Le phénomène est inquiétant puisque la désinformation, notamment sur le Covid-19, constitue un danger pour la communauté. Par conséquent, Facebook et Twitter sont à la recherche de solutions de détection automatisée. En revanche, la tâche reste ardue, car les infox sont tellement nombreuses et utilisent des styles d’écriture très différents, voire sophistiqués.

Le « réseau d’interaction » pour détecter les nouvelles peu fiables

S’appuyant sur une étude publiée en avril, les co-auteurs de ce travail suggèrent qu’une supervision faible pourrait améliorer la précision de la détection des infox. Une structure appelée TiFN, pour “Tri-relationship for Fake News”, a été conçue dans ce sens. Celle-ci modélise les utilisateurs de réseaux sociaux et leurs connexions comme un « réseau d’interaction » pour détecter les infox.

TiFN sépare les utilisateurs en plusieurs catégories afin de comprendre leur comportement sur les réseaux. En pratique, les médias à fort engagement politique seraient considérés comme douteux, car ils pourraient propager des nouvelles avec des sources non fiables. Il en irait de même pour les comptes admis comme peu crédibles. Les différentes études menées afin de vérifier l’efficacité de TiFN ont atteint un taux de précision de 90%.

Vus les premiers résultats des tests, TiFN semble être la solution à ce problème incessant des infox. Il pourrait être le nouveau rempart face à une désinformation qui fait plus de bien que de mal. Quoi qu’il en soit, il est plus prudent de voir comment la structure évolue sur le long terme, et vient compléter les autres mesures déjà en place sur les différentes plateformes.