Une étude menée par le Financial Times et Knight Lab décrit enfin avec précision les parcours d’information des jeunes sur les réseaux.

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Les méthodes et codes visuels de l'OSINT sont détournés pour produire du doute, du ciblage et de la désinformation.

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Les jeunes s’informent auprès d’un poisson qui parle, les IA distillent l’actualité en deux lignes… et les médias journalistiques essaient de ne pas couler. Bienvenue dans l’ère de l’information liquide.

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Substack a cru trouver la recette de la presse indépendante, mais la saturation du marché et la stagnation des abonnements révèlent les failles du modèle.

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Je ne l’avais pas forcément anticipé, mais plus l’IA s’amuse à générer de fausses infos, plus les gens se réfugient vers les médias traditionnels. En tout cas, c’est à cette conclusion que sont arrivés les chercheurs de Johns Hopkins, de l’Université nationale de Singapour et de Carnegie Mellon dans une étude publiée récemment .

Ces derniers ont mis en place une collaboration avec Süddeutsche Zeitung , l’un des mastodontes de la presse allemande, pour élaborer un quiz interactif. Le principe c’était de proposer aux lecteurs 5 images et leur demander lesquelles étaient générées par IA. Je vous donne la conclusion direct : 36% des participants ont été incapables d’identifier correctement les fausses images. C’est fou non ?

Et là où ça devient vraiment intéressant, c’est après ce quiz… car une fois confrontés à cette difficulté de distinguer le vrai du faux, les lecteurs ont modifié leur comportement. L’étude montre en effet une augmentation de 2,5% des visites quotidiennes sur le site du journal .

Ça peut paraître peu, mais pour un média en place qui ronronne depuis longtemps, c’est plutôt pas mal. Et comme si ça ne suffisait pas, le taux de désabonnement a également chuté d’un tiers parmi ceux qui ont participé au quiz.

Filipe Campante, l’un des chercheurs de Johns Hopkins, explique que cette sensibilisation crée en fait une prise de conscience car les gens réalisent soudainement la valeur d’avoir des sources fiables dans un océan de contenus douteux. Plus les participants étaient surpris par leur incapacité à distinguer le vrai du faux, plus ils augmentaient leur consommation de contenus vérifiés par la suite.

C’est une forme de vaccination où une petite dose contrôlée de désinformation renforce les défenses de l’esprit critique (Oui, je sais, les “grosses doses” vous ont déjà eu pour certains d’entre vous… snif.)

Et surtout, il semblerait que l’effet persiste dans le temps . Ce n’est donc pas juste un pic temporaire d’intérêt car les lecteurs ont développé une sorte de réflexe de vérification, en se tournant vers des sources fiables quand ils tombaient sur des infos douteuses ailleurs.

Bien sûr, il y a des limites à cette étude car elle a été menée avec un public allemand, déjà habitué à payer pour de l’information de qualité… Faudrait donc voir ce que ça pourrait donner sur le secteur des médias français où tout le monde est habitué à se gaver de confiture gratuite jusqu’à la gerbe…

Quoiqu’il en soit, la tendance de fond reste encourageante.

Pour les médias traditionnels, c’est donc une super opportunité car au lieu de voir l’IA uniquement comme une menace existentielle et de chialer toute la journée sur leur propre sort, ils peuvent l’utiliser comme un argument de différenciation. Cette authenticité peu devenir un sérieux argument marketing et certains journaux commencent déjà à intégrer des modules éducatifs sur la détection de fakes dans leur stratégie d’engagement. C’est pas con, va falloir que j’y pense aussi ^^.

Bref, cette méchante IA, censée remplacer les journalistes et tout ce qui a un cerveau, va peut-être bien finir par renforcer la valeur du journalisme fait par des humains, car les lecteurs ne veulent pas juste de l’information… Non, ils veulent de la confiance. Et pour l’instant (oui, pour l’instant…), cette confiance est encore présente chez les médias qui emploient de vrais journalistes, avec de vraies sources et de vrais processus de vérification…

Quoiqu’il en soit, imaginez ce que pourrait donner si on formait notre jeunesse à tout cela… On pourrait créer une génération beaucoup plus résistante à la désinformation !

Et évidemment, tout cela pourrait s’appliquer à d’autres domaines où l’authenticité devient rare. Je pense par exemple aux artistes qui pourraient bénéficier de cette prolifération d’œuvres générées par IA ou aux photographes qui pourraient voir leur travail à nouveau mis en valeur face aux deepfakes. Visiblement, les gens veulent de l’authenticité donc tout n’est pas foutu, mais bon après, si votre travail est artistiquement sans intérêt et qu’une IA peut faire exactement le même truc que vous, c’est sûr que va falloir vous sortir un peu les doigts ou penser à une reconversion professionnelle.

Voilà, moralité, plus on est bombardé de contenus artificiels, plus on apprécie l’humain qui se cache derrière l’information. En tout cas, pour le moment… ^^

Et n’oubliez pas que vous pouvez suivre mes contenus de confiance et de qualité soit directement sur ce site soit via mon flux RSS .

Source

Loki, ça vous dit quelque chose ? Non, je ne parle pas du dieu espiègle de la mythologie nordique, mais bien d’un outil qui pourrait bien révolutionner la façon dont on traque les fake news. C’est une solution open source capable de passer au crible de longs textes pour en extraire les affirmations douteuses et les vérifier en un clin d’œil.

Loki est un projet vraiment prometteur pour tous ceux qui ont à cœur la vérification des faits, que vous soyez journaliste, chercheur ou simplement un citoyen soucieux de démêler le vrai du faux. Son atout majeur, c’est un pipeline complet qui prend en charge tout le processus, de la décomposition des textes en affirmations individuelles jusqu’à la vérification finale.

Et concrètement alors, comment ça marche ?

Eh bien, Loki commence par découper un long texte en petits morceaux plus digestes, histoire d’y voir plus clair. Ensuite, tel un fin limier, il évalue chaque affirmation pour déterminer si elle mérite d’être vérifiée. Exit les déclarations vagues ou ambiguës, on se concentre sur le concret !

Une fois les affirmations intéressantes identifiées, Loki se transforme alors en super détective du web. Il génère des requêtes précises pour partir à la chasse aux preuves sur Internet, en s’appuyant sur divers modèles d’IA tels que le traitement du langage naturel (NLP), l’apprentissage automatique (ML) ou encore l’extraction d’informations. Comme ça, fini les heures passées à éplucher les sources, il s’occupe de tout !

Et une fois les preuves rassemblées, il enfile sa casquette d’enquêteur pour évaluer la véracité de chaque affirmation. Tel un juge impartial, il examine les éléments à charge et à décharge pour rendre son verdict. Fake news ou info fiable ? Vous le saurez en un instant ! Il faut cependant garder à l’esprit que même si Loki s’appuie sur des modèles d’IA performants, aucun outil n’est parfait. Une supervision humaine reste donc nécessaire pour garantir la fiabilité des résultats.

L’interface est basique mais permet d’interagir directement avec le moteur de vérification. Pas besoin d’être un crack en informatique, c’est à la portée de tous.

Le top, c’est qu’il ne se contente pas de vous dire si une info est vraie ou fausse. Il vous explique aussi comment il est arrivé à cette conclusion, avec toute la transparence qu’on est en droit d’attendre de ce genre d’outils. Ça permet de sourcer et de justifier l’analyse. En prime, il sait se montrer pédagogue puisqu’en plus de débusquer les fake news, il vous proposera aussi une version corrigée et sourcée de l’information. De quoi devenir un pro de la vérification des faits en un rien de temps !

Si vous voulez tester Loki par vous-même, rien de plus simple. Il vous suffit de vous rendre sur le site https://loki.librai.tech/ pour découvrir toutes les possibilités offertes par cet outil. En attendant, voici un petit tutoriel pour bien démarrer avec Loki. Il vous faudra des clé API pour OpenAI, Anthropic et Serper.

Première étape : installez Python et Poetry en suivant les instructions sur le site officiel.

Ensuite, clonez le dépôt GitHub de Loki et lancez l’installation avec les commandes :

git clone https://github.com/Libr-AI/OpenFactVerification

cd OpenFactVerification

pip install -r requirements.txt

poetry install

Ça peut sembler un peu technique, mais promis, c’est à la portée de tous !

Une fois que tout est en place, vous pouvez commencer à jouer avec Loki.

Pour vérifier un texte, rien de plus simple :

python -m factcheck --modal text --input mon_texte.txt

Et voilà, Loki va se mettre au travail et vous fournir une analyse complète du texte et vous livrer à la fin un gros JSON.

Vous pouvez aussi tester avec différents types de contenu (image, vidéo, audio…) en changeant l’option --modal. Et si vous voulez personnaliser le modèle utilisé ou les sources de vérification, il vous suffit de passer un fichier de configuration en paramètre :

python -m factcheck --modal text --input mon_texte.txt --api_config ma_config.yaml

Notez aussi que tout ceci est dispo sous la forme d’une lib Python, donc facilement intégrable avec vos outils.

Avec ça, vous avez toutes les cartes en main pour devenir un pro de la vérification des faits. Alors, à vous de jouer ! Et si jamais vous avez besoin d’un coup de main, n’oubliez pas que la communauté Loki est là pour vous aider sur GitHub ou sur le serveur Discord dédié au projet.