Le Dr Mónica Gracia, directrice internationale des admissions de la Fondation universitaire ibéro-américaine (FUNIBER), et le Dr Eduardo Silva, directeur exécutif de la même fondation au siège du Guatemala, mènent une étude en collaboration avec d’autres professionnels afin d’améliorer la détection automatique des fausses informations grâce à l’apprentissage automatique. Ce travail démontre l’efficacité d’une approche hybride et multivue pour analyser les contenus informatifs dans les environnements numériques.
Ces dernières années, la désinformation s’est rapidement développée sur les réseaux sociaux et dans les médias numériques. Les messages qui mélangent vérités et mensonges influencent les débats publics, érodent la confiance et compliquent la prise de décision, en particulier pendant les périodes électorales ou les crises sanitaires telles que celle du COVID-19. C’est pourquoi il est devenu prioritaire pour les rédactions, les plateformes numériques et les autorités de disposer d’outils automatiques permettant d’identifier et de freiner la diffusion de contenus trompeurs.
Jusqu’à présent, de nombreuses solutions se sont contentées d’examiner uniquement le texte ou d’utiliser des modèles très complexes. Bien qu’elles aient constitué une avancée, elles ont souvent du mal à s’adapter à de nouveaux contextes, à traiter des textes controversés ou à expliquer pourquoi elles prennent une décision. Elles ont également tendance à « aplatir » toutes les informations en un seul bloc, perdant ainsi des nuances importantes du langage et du sujet traité.
L’étude propose une approche différente et facile à comprendre : analyser chaque actualité sous trois angles complémentaires, puis combiner intelligemment ces « opinions ». On observe d’abord le texte lui-même (mots et expressions fréquents), puis la façon dont il est écrit (compréhensibilité, ton émotionnel, utilisation de noms propres et structure grammaticale) et, enfin, ce dont il traite réellement (thèmes dominants et signification générale). Pour chaque angle, un modèle spécialisé est entraîné ; à la fin, un « arbitre » rassemble les trois et prend une décision plus juste que n’importe lequel d’entre eux pris séparément.
Pour le tester, l’équipe a travaillé avec des dizaines de milliers d’articles déjà classés comme vrais ou faux et a utilisé une évaluation rigoureuse qui répète l’entraînement et le test en dix tours différents afin d’éviter les hasards. En outre, elle a vérifié si le système reste stable lorsque les textes subissent de légères modifications (par exemple, suppression ou changement de l’ordre de certains mots) et s’il peut transposer ce qu’il a appris à un ensemble différent, composé de phrases politiques courtes.
Les résultats sont particulièrement solides. Dans l’ensemble principal, le système réussit 99,94 % des fois et surpasse à la fois les modèles qui ne prennent en compte qu’une seule perspective et ceux qui mélangent tout en une seule étape. Il améliore également une référence très puissante basée sur des réseaux neuronaux profonds. Lorsqu’il est évalué avec l’ensemble de phrases courtes, il maintient un niveau de précision très élevé (environ 97 %), ce qui indique qu’il généralise bien même lorsque le type de texte change. Lors des tests de résistance, la précision reste supérieure à 97 % même si une partie des mots est supprimée, échangée ou répétée, ce qui signifie que si l’un des regards perd des informations, les deux autres compensent.
Cette proposition atteint un équilibre adéquat entre efficacité et coût informatique : elle améliore les indicateurs clés sans nécessiter d’infrastructures lourdes, ce qui facilite son adoption dans des environnements aux ressources limitées.
Si vous souhaitez en savoir plus sur cette étude, cliquez ici.
Pour lire d’autres recherches, consultez le répertoire de l’UNEATLANTICO.
La Fondation universitaire ibéro-américaine (FUNIBER) offre des bourses pour étudier le master en gestion stratégique des technologies de l’information. Ce programme vous prépare à mener la transformation numérique en alignant la technologie et les affaires : planification et gouvernance des systèmes, gestion de projets et de services, cybersécurité et données pour la prise de décision. Franchissez une nouvelle étape dans votre vie, étudiez ce master pour diriger l’avenir technologique des entreprises.