Un diplômé de l'Université des sciences appliquées de St Pölten met au point un détecteur de fausses nouvelles

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St. Pölten University of Applied Sciences

Mar 02, 2021, 09:19 ET

Détection automatique de fausses nouvelles

ST PÖLTEN, Autriche, 2 mars 2021 /PRNewswire/ -- Armin Kirchknopf, diplômé du programme Technologies interactives de l'Université des sciences appliquées de St Pölten en Autriche a mis au point un détecteur automatique de fausses nouvelles dans le cadre de sa thèse et d'un projet de recherche. Le programme utilise des techniques d'intelligence artificielle pour classer les messages en évaluant des textes, des images et d'autres informations provenant des médias sociaux.

Sur Internet et sur les médias sociaux, il est souvent difficile de faire la différence entre les fausses nouvelles et les vraies nouvelles. Dans son mémoire de fin d'études, Armin Kirchknopf, diplômé de l'Université des sciences appliqués de St Pölten et assistant de recherche au sein du groupe de recherche Media Computing, a mis au point des méthodes permettant de détecter automatiquement les fausses nouvelles potentielles, du moins dans un premier temps.

De nombreux aspects et le contexte sont déterminants

Il y a déjà eu plusieurs tentatives en ce sens, mais les méthodes existantes se sont surtout concentrées sur un type particulier de données (p. ex., le texte) et un ensemble limité de données. Le détecteur de fausses nouvelles de Kirchknopf combine divers types d'informations, comme du texte, des images et des commentaires.

Il se sert également d'autres méta-informations provenant des médias sociaux, par exemple, des informations sur le statut de vérification des utilisateurs, les commentaires positifs ou négatifs d'un article, le nombre de commentaires reçus et le partage ou non de l'article. En s'appuyant sur un ensemble de données de plus d'un million d'entrées de la plate-forme reddit.com, Kirchknopf a mis au point une méthode automatique pour détecter les faux messages éventuels. En principe, le détecteur peut également être employé sur d'autres plates-formes, s'il est ajusté en conséquence.

Kirchknopf a créé son détecteur de fausses nouvelles à partir de modèles de réseaux neuronaux issus du domaine de l'intelligence artificielle et des méthodes de traitement du langage naturel (NLP) et de vision par ordinateur. L'objectif était de développer un système d'apprentissage capable de s'adapter à de nouveaux sujets et d'utiliser les métadonnées des médias sociaux pour améliorer la reconnaissance des fausses nouvelles.

L'intelligence humaine ne peut pas être remplacée

Kirchknopf avait pour objectif de créer une méthode qui permettrait aux utilisateurs des réseaux sociaux d'identifier rapidement les nouvelles, qu'elles soient fausses ou véridiques.

« Il ne s'agit pas uniquement de vrai ou de faux. Les fausses nouvelles ne sont pas qu'une question de noir ou de blanc. Le programme est conçu pour fournir un contexte permettant de classer rapidement les contenus. Souvent, la seule classification est « probablement fausse ». Pour aller plus loin, il est nécessaire de réaliser des recherches supplémentaires et d'inclure des ensembles de données plus importants. En fin de compte, le bon sens, qui ne peut provenir que de l'intelligence humaine, est toujours décisif », a déclaré Kirchknopf.

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