Pour rappel, après l’élection de Donald Trump, Facebook a été accusé d’avoir influencé les campagnes présidentielles des États-Unis avec les fausses actualités permettant au candidat républicain d’accéder à la Maison-Blanche. Mark Zuckerberg a présenté ses excuses et a mené des investigations plus approfondies sur une possible ingérence russe dans l'élection américaine via les fausses actualités sur sa plateforme de réseau social. Facebook a découvert que 126 millions d’américains pourraient avoir vu des contenus diffusés par les opérateurs de la propagande russe.
Ces fausses nouvelles véhiculées par la propagande russe étaient constituées non seulement de messages textes, mais également, des photos modifiées et des visuels forts d’agents russes tentant d’interférer dans l’élection présidentielle américaine de 2016 et d’autres élections dans le monde. Ces publicités politiques achetées par la Russie faites d’images et de vidéos virales ont été conduites en général à travers le réseau social Facebook.
Dès novembre 2016, Facebook a dévoilé sa stratégie de lutte contre les fausses nouvelles qui consistait à explorer la possibilité de mettre en place un système pour détecter automatiquement les faux articles avant qu’ils ne soient signalés par les utilisateurs. Le géant des réseaux sociaux espérait, également compter sur sa communauté et des parties tierces de confiance pour résoudre ce problème.
« Nous savons que les gens veulent voir des informations précises sur Facebook, et depuis deux ans, nous avons fait de la lutte contre la désinformation une priorité. L'une des nombreuses mesures que nous prenons pour réduire la diffusion de fausses nouvelles consiste à travailler avec des contrôleurs indépendants pour examiner et évaluer l'exactitude du contenu. À ce jour, la plupart de nos partenaires de vérification des faits se sont concentrés sur la révision des articles. »
Au-delà de la détection des fausses actualités sous forme d’articles, Facebook a déclaré jeudi dernier qu’il va étendre son programme de vérification des faits en incluant des photos et des vidéos pour lutter contre la désinformation sur son service. Le réseau social dit avoir mis au point des outils des nouvelles technologies et de nouveaux partenariats pour faire face à ces autres formes de désinformation. « Les gens partagent des millions de photos et de vidéos sur Facebook chaque jour. Nous savons que ce type de partage est particulièrement convaincant parce que visuel. Cela dit, cela crée une opportunité facile de manipulation par les mauvais acteurs. », a déclaré Facebook.
Dans ses efforts d’intensification de la lutte contre les fausses actualités, Facebook a élaboré un modèle d’intelligence artificielle qu’il compte entraîner avec les caractéristiques des diverses catégories de désinformation par des photos et des vidéos qu’il a découvert au cours des tests qu’il a effectués avec des partenaires.
« De nombreux partenaires tiers chargés de la vérification des faits possèdent une expertise en matière d’évaluation de photos et de vidéos et sont formés aux techniques de vérification visuelle, telles que la recherche inversée d’images et l’analyse de métadonnées d’image, comme quand et où la photo ou la vidéo a été prise », a déclaré Facebook. « Les vérificateurs de faits peuvent évaluer la vérité ou la fausseté d'une photo ou d'une vidéo en combinant ces compétences avec d'autres pratiques journalistiques, comme l'utilisation de recherches d'experts, d'universitaires ou d'agences gouvernementales. », a-t-il ajouté.
Selon Facbook, Les notes issues de ce travail de vérification des faits des partenaires sur les photos et vidéos lui permettront d’améliorer son modèle d’apprentissage automatique. L'objectif du géant des réseaux sociaux étant de développer des capacités de repérage automatiquement des images manipulées, les images hors contexte qui ne montrent pas ce qu'elles disent faire, ou les affirmations textuelles et audio qui sont manifestement fausses avant qu’elles ne causent des dommages.
Selon Facebook, son modèle de l’IA, une fois formé, pourra empêcher de manière proactive les fausses nouvelles plutôt que d’attendre pour qu'elles soient signalées par les utilisateurs.
Source : Facebook Newsroom
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Afin d'améliorer la précision de son modèle d'apprentissage automatique
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Le , par Stan Adkens
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