Combattre les Fake News : Technologies et Humains en ordre de bataille

Combattre les Fake News : Technologies et Humains en ordre de bataille

  • Jean-Michel Franco
    Jean-Michel Franco is Director of Product Marketing for Talend. He has dedicated his career to developing and broadening the adoption of innovative technologies in companies. Prior to joining Talend, he started out at EDS (now HP) by creating and developing a business intelligence (BI) practice, joined SAP EMEA as Director of Marketing Solutions in France and North Africa, and then lately Business & Decision as Innovation Director. He authored 4 books and regularly publishes articles, presents at events and tradeshows and can be followed on Twitter: @jmichel_franco

Donald Trump a contribué à faire entrer le terme de Fake news dans le langage courant via ses diverses déclarations enflammées sur les réseaux sociaux. Les polémiques générées par ses publications ont néanmoins permis de mettre en lumière une réalité moins reluisante du monde numérique : les plateformes (réseaux sociaux, forums, sites de partage de vidéos) ou des sites se présentant comme des médias, diffusent de bien réels Fake news.

De plus en plus d’entreprises et de plateformes se sont lancées dans la lutte aux Fake news, à même de porter un coût à leur crédibilité et par ricochet à leurs revenus, en déployant des équipes en charge de la détection et de la vérification de contenus suspects. Néanmoins, ces actions ne se sont pas infaillibles. Le recours aux technologies de big data, de gouvernance des données, d'intelligence artificielle et de machine learning pourraient être la clé pour les aider à dissocier faits réels et Fake news.

 

Une bombe sale, d’influence massive ?

Les origines des Fake news remontent à des siècles. Tout au long de l'histoire, des États ont utilisé des campagnes de propagande et de désinformation pour influencer l'opinion publique. Dans un registre, des campagnes de diffusion de fausses nouvelles ont pu être l’œuvre de publicitaires, de sites d'informations parodiques, voire de réels médias.

Ce qui est différent aujourd'hui, c'est à quel point il est plus facile de répandre ce genre de contrevérités. En 2017, et plus encore lors de la campagne présidentielle américaine et de celle du Brexit en 2016, nous avons été témoins d'une épidémie qui a frappé les grandes plateformes. Une récente enquête du magazine Wired, revient notamment sur le rôle d’utilisateurs de Facebook dans la diffusion massive de Fake news, peut-être même au point d’en influencer les résultats électoraux ?

Ce n'est pas seulement à l’étranger que les Fake news figurent à l'ordre du jour. En France, la proposition de loi contre les Fake news, souhaitée par le président de la République, et connue sous le nom de « Loi de fiabilité et de confiance de l’information », doit être présentée dans les prochaines semaines aux parlementaires. Celle-ci ciblera dans les périodes pré-électorales, les relais de ces informations erronées, qu’elles proviennent des plateformes numériques, ou de médias sous influence d’un Etat étranger. 

En février 2018, une enquête commanditée par la Commission Européenne a révélé que 85% des Français interrogés s'accordent à dire que les « Fake news » constituent un problème, et que pour 81% d’entre eux cela pose un problème pour la démocratie en général.

Les Fake news ne se cantonnent pas à quelques individus mal intentionnés sur les réseaux sociaux ou des agents d’influence. Le monde des affaires n’est pas épargné : rumeurs pour influencer les cours boursiers, trucage de résultats pour la mise sur le marché de nouveaux produits. Le Dieselgate, avec la manipulation des résultats antipollution par certains constructeurs automobiles, aura permis à ces sociétés de commercialiser des véhicules censés être respectueux de l’environnement, tout en sachant à de degrés divers, que les informations étaient faussées et erronées.

 

Big data et intelligence artificielle en soutient de l’humain

Existe-t-il un autre moyen que le caractère répressif d’une loi pour combattre les Fake news ?

Il n’y a pas de réponse simple, mais une des solutions réside dans la donnée. En raison du volume considérable d'informations générées et dont nous disposons aujourd'hui, il est absolument indispensable pour les entreprises du numérique de comprendre les types de sources de données qu’ils ingèrent afin de pouvoir par la suite, classer et évaluer les informations. De plus, ces entreprises doivent mettre en place la technologie nécessaire pour garantir l'intégrité et la qualité des données, tout en utilisant les big data et les capacités de machine learning et d'intelligence artificielle en tandem, pour identifier, confirmer, et le cas échéant agir si la véracité des données est remise en cause.

Cependant les fonctionnalités d’intelligence artificielle et de machine learning, chevaux de bataille des plateformes ne sont pas infaillibles et les algorithmes ont encore besoin d’apprendre des actions humaines. Les Fake news sont en parallèle, un effet pervers du big data. On peut artificiellement produire des données faussées, pour biaiser les systèmes orientés données, comme l’intelligence artificielle, le machine learning, ou les systèmes de mesure. Dans le cadre des élections américaines, des masses de fausses informations ont été créées et relayées par des robots (ou bots). Le cas de ces bots est symptomatique de la prolifération des Fake news, autrefois technologie seulement accessible à des développeurs chevronnés, la programmation d’un bot est aujourd’hui beaucoup plus facile. De par son côté automatisé, le bot permet d’augmenter la résonnance d’un message auprès d’un plus vaste public. D’ailleurs Twitter a révélé en janvier 2018 que lors de la campagne présidentielle américaine de 2016, quelques 50 258 comptes automatisés avaient exposé leurs messages à 677 775 Américains.

La curation humaine des contenus (7 500 modérateurs chez Facebook et un objectif de 10 000 pour YouTube) reste donc aujourd’hui un complément nécessaire à ces technologies lorsqu’il s’agit de combattre les Fake news à grande échelle. D’ailleurs certaines plateformes, en plus de leurs équipes interne, font appel à leurs communautés pour détecter et déterminer la véracité de telle ou telle information (sur Wikipedia, une majeure partie de la curation des contenus est réalisée manuellement).

Il est donc plus qu’impératif pour les entreprises du numérique de mettre en œuvre une stratégie axée sur la gouvernance des données afin de maintenir leur crédibilité auprès de leurs utilisateurs mais également de leurs partenaires-annonceurs. La transformation numérique oblige également les entreprises à adopter de telles démarches, car l’utilisation de données faussées rend de fait les analyses qui en sont faites sans valeur.  Il en est tout autant critique, pour nous simple utilisateur, de s’assurer que les informations que nous lisons et partageons proviennent bien de sources légitimes. Dans ce combat, même si la technologie peut l’aider, l’humain doit rester le gardien du temple.

 

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