Le numérique a contribué à la diffusion et à l’amplification des fausses informations par la facilité de partage, les techniques de viralité, les biais de confirmation et les difficultés de confirmation.
Il existe plusieurs outils basés sur l’intelligence artificielle (IA) qui peuvent aider à vérifier les fausses informations.
Exemples de techniques de fast-checking
- Fact-checking automatisé : comparaison à des sources de données fiables pour déterminer leur véracité.
- Analyse du sentiment : évaluation du ton général d’un article, d’un message ou d’une déclaration pour déterminer s’il est biaisé ou s’il tente de manipuler les émotions des lecteurs.
- Détecter les contenus qui utilisent des sentiments négatifs ou positifs exagérés pour influencer l’opinion publique ou créer une réaction émotionnelle.
- Usage de l’apprentissage automatique
- Utilisation de modèles de détection d’anomalies
- Identifier les contenus qui utilisent un langage émotionnel fort pour susciter des réactions sans fournir de preuves ou de fondement solide.
- Analyse de la crédibilité des sources : vérification de la réputation du site web, la cohérence des informations avec d’autres sources, et l’objectivité du contenu.
- Détection des bots et de la manipulation en ligne
- Analyse du langage naturel (NPL) : vérification des affirmations exagérées, les contradictions, ou les incohérences avec des faits établis.
- Utilisation d’algorithmes de classification pour reléguer les informations peu fiables
- Vérification des médias visuels : analyse d’images et les vidéos truquées ou retouchées
- Validation croisée
- Validation par des experts humains
Synonyme : fausses informations