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Décoder les fausses nouvelles et construire son information avec la bibliothèque

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Salomé Kintz

Partie 1. Désinformation, rumeur, propagande et infox : retour sur un phénomène

Comprendre la malinformation et contrer les mécanismes inédits de l’infox

Un nouveau rôle pour l’EMI et les bibliothèques

Divina Frau-Meigs

Texte intégral

  • 1 Le Data Analytics, abrégé par DA, est une science consistant à examiner des données brutes, dans l (...)
  • 2 Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Lear (...)

1Les conditions d’émergence de la désinformation en ligne, à partir de 2012 aux États-Unis, sont importantes à cerner pour en comprendre la spécificité et pour en maîtriser les réponses. Elles s’inscrivent dans la suite du tournant social, qui a vu la naissance des médias sociaux*, faisant passer internet du web 1.0 au web 2.0, avec des capacités d’interaction et de prise en main d’outils prêts-à-médiatiser décuplées. Ce tournant social a aussi déplacé le débat : la question du code et de son apprentissage a été remplacée par celle de la donnée et des algorithmes*, sous la forme de big data* donnant lieu à des utilisations multiples (data analytics1, deep learning2…). Il a redonné une place importante à l’éducation aux médias et à l’information comme lieu de réflexion sur la valeur et l’intégrité de l’information, dans et hors l’école, avec les jeunes comme avec les adultes.

Le tournant social dans le numérique

Du surf à la mine

  • 3 L’expression américaine data mining est très pragmatique et réaliste sur le sujet. Antonio A. Casi (...)

2Le changement de métaphore est éclairant sur ce tournant social : l’image ludique des débuts d’un internet où l’usager surfe sur la vague aérienne du web s’est transformée en l’image moins plaisante de la descente dans la mine pour exploiter les données, où l’usager est un ouvrier du clic qui s’ignore3. À l’incroyable légèreté de l’être en ligne s’est ajoutée la lourdeur de la pollution causée par les data centres.

  • 4 Yochai Benkler, “From Consumers to Users: Shifting the Deeper Structures of Regulation Towards Sus (...)

3Yochai Benkler renforce cette représentation en couches géologiques à exploiter dans sa description des trois niveaux de l’internet4. La couche physique (l’infrastructure des télécoms, câbles, terminaux…) permet à l’information de voyager ; la couche logique (codes, protocoles, adresses, logiciels…) lui vaut d’être modifiée ; la couche des contenus lui donne accès aux usagers dans tous les secteurs (culture, commerce, droit…).

Focus Les trois niveaux de l’internet : physique, logique, de contenus

Ces trois couches constituent la nouvelle géo-politique de l’internet, caractérisée par la déterritorialisation (transfrontières) et l’horizontalité des échanges (fin des intermédiaires pré-numériques dans la chaîne des valeurs).

4Elle convoque irrésistiblement une autre métaphore, celle de nouveaux continents, où des milliards d’usagers explorent toutes sortes d’applications et génèrent toutes sortes de contenus.

Un continent commercial : bannière bleue

5De fait, l’internet commercial américain, dès sa naissance en 1996, a développé une « dorsale » (internet backbone) complète qui lui permet de traverser toutes les couches d’internet et de créer « le continent bleu », riche en opérateurs (Cisco, Comcast…), en systèmes d’exploitation (Apple, Microsoft…), en navigateurs (Safari, Chrome, Edge…) en moteurs de recherche (Google, Bing, Yahoo!...) et en médias sociaux (Facebook, YouTube, Twitter…). Le choix du bleu comme bannière est en fait une stratégie de marketing, pour permettre une meilleure reconnaissance et placement de la marque à travers des logos spécifiques (voir figure 1). Mais il n’est pas le fruit du hasard : c’est la couleur de l’apaisement qui ôte toute dimension anxiogène et rappelle la métaphore du surf. Il connote l’idée de liberté, de plaisir et de consommation illimitée sans danger.

Figure 1. Le continent bleu

Figure 1. Le continent bleu

Un continent ouvert (open source) : bannière orange

6En parallèle à ce continent commercial s’est développé « le continent orange », caractérisé par une offre « libre », non-propriétaire. Ici aussi la couleur est chargée de signification : l’orange projette une forme de joie sauvage et une énergie créatrice débordante. C’est aussi la couleur de la résilience et de l’alternative, signifiée par le code source ouvert (open source) qui sous-tend la dorsale de ce continent (voir figure 2). C’est un environnement décomplexé, solidaire et participatif, avec tout un bestiaire plus ou moins imaginaire (renard, gnou, pingouin, canard, lémur, sphinx, etc.). Il se réclame de l’internet des débuts, plus éthique et plus transparent que celui du continent bleu aux algorithmes propriétaires secrets.

Figure 2. Le continent orange

Figure 2. Le continent orange

Des continents… : bannière rouge, bannière noire

7Aux côtés de ces deux espaces, liés au système démocratique des pays occidentaux, se sont construits deux autres continents aux objectifs moins alignés sur ceux des fondateurs du réseau des réseaux, préoccupés de libérer l’information sous toutes ses formes.

8La Chine est le seul autre pays souverain, à part les États-Unis, à avoir développé un autre continent, « le continent rouge » (voir figure 3). Celui-ci est aussi doté d’une dorsale complète : des opérateurs (China unicom), des systèmes d’exploitation (Huawei), des moteurs de recherche (Baidu) et des réseaux sociaux (Sina Weibo, YouKu, TikTok). Dans le contexte chinois, outre qu’il représente la couleur du drapeau national, le rouge connote le bonheur et la chance. Il réfère aussi au communisme, avec son contrôle spécifique de l’internet et sa censure de l’information au sein de la Grande muraille électronique de Chine. Ce continent commence à susciter la controverse en Europe du fait du réseau social TikTok (collecte illégale de données d’enfants) et de Huawei (soupçons d’espionnage et de surveillance de masse).

Figure 3. Le continent rouge

Figure 3. Le continent rouge
  • 5 Le “dark web”, internet clandestin ou encore l'internet sombre est le contenu du World Wide Web qu (...)

9Par ailleurs, toutes sortes d’autres acteurs, aux objectifs plus ou moins avoués, allant de la vente d’armes et de drogues au terrorisme, se sont regroupés pour explorer « le continent noir » à des fins illicites et illégales (voir figure 4). Le noir est associé au “dark web” ou au “deep web”5, un continent des profondeurs, où l’image de la mine trouve toute sa réalité (les systèmes d’exploitation comme I2P y creusent des « tunnels » pour garantir l’intraçabilité). Le noir connote le mystère et le secret, voire le mal ou la mort. Il est connecté au cryptage et au chiffrement ainsi qu’à l’anonymat et l’information y est considérée comme relevant du secret et du pouvoir (d’où l’association au violet, couleur froide liée à l’initiation, qui peut agir dans les deux sens : pour protéger comme pour attaquer).

Figure 4. Le continent noir

Figure 4. Le continent noir

10C’est un continent chaotique, où résident les pirates de l’information*, tout comme des espions et des acteurs tiers, qui se jouent des systèmes de sécurité des usagers individuels comme des états. Il a été porté à la connaissance du grand public à cause des désordres de l’information qu’il a occasionnés, la radicalisation en ligne et la désinformation en particulier.

11Ces continents dans le cloud, hors sol tout en ayant des retombées de plein sol, remettent en cause la souveraineté des états-nations telle que conçue au XIXe siècle et imposent une souveraineté virtuelle qui est en passe de prendre le pas sur la souveraineté réelle.

La situation de l’écran navette

12Les limites entre ces continents sont poreuses. Cette porosité a augmenté avec le tournant social des années 2004-2006, qui a accru les capacités d’interactions et d’échanges pour les usagers. Depuis, la projection des continents virtuels sur les continents réels s’est accrue, la dimension transfrontière et ubiquitaire en plus. Cette emprise est rendue possible par la couche logique (logiciels, applications, sites, etc.) qui se caractérise par l’interopérabilité, la capacité des divers systèmes et produits numériques à interagir sans restriction d’accès ou de mise en œuvre.

  • 6 Alexandre Serres, Dans le labyrinthe : évaluer l'information sur internet, Caen, C&F Éditions, 201 (...)
  • 7 Jean-Michel Salaün, Vu, lu, Su : les architectes de l'information face à l'oligopole du Web, Paris (...)

13Cette interopérabilité entre les continents permet la convergence des trois cultures de l’information, qui cohabitent désormais dans la couche des contenus6. L’information d’actualité, via les médias, s’est reportée en ligne, si bien que même les versions papier des journaux sont éditées numériquement. S’y est ajoutée l’information véhiculée par les documents (fichiers et dossiers tels qu’Adobe, Excel, Word, Power Point, Pad…), qui sont mixables et falsifiables à l’envi (car ils sont pixellisés)7. Les renseignements assortis à ces documents et les échanges attenants génèrent désormais assez de données massives (big data) pour que les gisements qu’elles constituent vaillent la peine d’investir de manière industrielle pour leur extraction, faisant de la data la nouvelle matière première sur les continents virtuels, l’or noir numérique.

14Info-média, info-doc et info-data sont accessibles à tous les usagers par le biais des écrans, sous toutes leurs formes (du fixe au mobile). Ils opèrent la navette entre les continents, qu’ils soient virtuels ou réels. La situation d’écran-navette offre aux usagers une navigation lisse, fluide et conviviale (voir figure 5). Elle leur permet de bénéficier des avantages des formes narratives longues (séries télévisées, opus de jeux vidéo…) et des formes narratives courtes (posts, tweets, clips…). Elle leur permet aussi d’être des audiences (en posture de consommation passive) et des communautés d’affinités (en posture de participation active).

Figure 5. La situation de l’écran-navette

Figure 5. La situation de l’écran-navette

Le tournant social : du contrat d’information au contrat de partage

15L’information d’actualité s’est constituée autour de la norme d’objectivité (neutralité, impartialité) et de la profession du journalisme (le reporter en figure de héros). Les médias de masse se sont construits, dans les années 1920, sur un régime de véracité distinct des relations publiques (inféodées aux marques qu’elles promeuvent) et de la science (focalisée sur l’expérimentation). La mise en récit se fait sur le mode de l’enquête, fondée sur les idées et argumentée en trois étapes : identification du problème, analyse, solution. Le comité éditorial a une fonction d’agenda (il trie les actualités selon leur importance) et il joue un rôle de garant et de vérificateur avant la diffusion de l’information.

16L’arrivée des médias sociaux avec leurs fils d’actualités perturbe ce contrat d’information car il lui ajoute le contrat de partage. Le contrat de partage repose sur la conversation et sur l’engagement dans un réseau de pairs, qui s’amplifie par réputation et recommandation. En matière de véracité, la mise en récit se fait sur le mode de la conversation interpersonnelle, fondée sur les émotions, argumentée en trois étapes : capter l’attention sur un « scandale » social, susciter le désir de changement et proposer une nouvelle façon d’envisager le problème, avec un recours aux idées raisonnées en fin de processus. L’exemple des gilets jaunes, articulés autour de Facebook, aboutissant au grand débat national, est significatif de cette évolution.

17Ce sont la proximité, l’empathie et la participation en ligne et hors ligne qui supplantent l’objectivité et donnent la valeur à la « storie », sur le modèle de Snapchat (mais imité par Instagram, Facebook…), cette mise en récit live, très visuelle, très oralisée, peu scriptée, au plus près de la subjectivité ambiante.

Focus

Les médias sociaux sont sans comité éditorial pour servir de filtre, mais avec des acteurs amateurs, les influenceurs comme nouveaux héros, pour occuper la fonction d’agenda et faire émerger les nouvelles thématiques. Cela a pour conséquence de modifier la chronologie des médias* et la hiérarchie de l’information d’actualité.

  • 8 Le ranking ou rang est la position qu’occupe une page ou un site web dans les pages de résultats d (...)

18Et ce, d’autant que les plateformes commerciales du continent bleu distordent le contrat de partage, en faisant une obligation de partage, avec leur incitation à poster régulièrement (sous peine de perdre en notoriété par dévaluation via l’algorithme de ranking8) et leurs options de monétisation de l’influence (par des régies publicitaires comme Adsense ou Audience Network). Cette tendance s’est accélérée depuis 2012, quand elles sont devenues des entreprises cotées en Bourse, la pression des actionnaires s’ajoutant à celle de leurs fondateurs pour générer du trafic, quel qu’il soit.

Les mécanismes de l’infox

19C’est dans ce contexte disruptif du contrat d’information en lice avec le contrat de partage et la course à l’or noir que déboulent les « infox », à partir de 2012, lors de l’élection américaine Obama vs Romney. Le phénomène va s’amplifier en 2016 avec les divers scandales liés à des résultats inédits comme le référendum du Brexit et l’élection de l’outsider Donald Trump, avec des collusions avérées depuis par les enquêtes IRA vs USA et Cambridge Analytica.

Le répertoire de e-stratégies de l’infox : publicité, viralité et automaticité

  • 9 Julia Cagé, Nicolas Hervé et Marie-Luce Viaud, L’information à tout prix, Bry-sur-Marne, Ina Éditi (...)

20Les mécanismes de l’infox sont en effet multi-couches et multi-continents. Leurs modes opératoires relativement légitimes et connus (la publicité) s’allient à des activités finalisées déviantes et illégitimes (l’ingérence, le chantage), en prenant appui sur l’interopérabilité des systèmes (qui facilite la viralité et l’amplification) et sur l’efficacité des données pour robotiser les actions (automaticité). Du coup, la désinformation 2.0 amplifie la désinformation 1.0 : les médias sociaux génèrent 4 fois plus de circulation de « fake news » que les sites des médias de masse de référence9. Les acteurs de l’infox sont à la fois les producteurs de ces contenus et les récepteurs qui les amplifient et les répercutent, exploitant la situation de l’écran-navette (voir figure 6).

Figure 6. Le répertoire de e-stratégies de l’infox

Figure 6. Le répertoire de e-stratégies de l’infox

Le mécanisme de la publicité lié à la monétisation

  • 10 Abby Ohlheiser, “This is how Facebook’s fake-news writers make money”, Washington Post, Novembre 1 (...)

21Le modèle d’affaire des plateformes numériques américaines, à base de publicité, incite les producteurs d’infox à s’en emparer, soit à des fins pécuniaires, soit à des fins idéologiques. Les influenceurs utilisent le prêt-à-médiatiser des médias sociaux, avec des rendements publicitaires allant d’un tarif de base (0.80 cents pour 1 000 vues sur YouTube) à des tarifs exponentiels (10 000 dollars par mois pour les créateurs de « fake news »)10. Les algorithmes de l’engagement sont incitatifs car ils fondent leur ranking plus sur la popularité des sujets que sur l’autorité des sources ou l’objectivité des sites. Et plus le ranking est élevé, plus l’influenceur peut monétiser l’attention, le contrat de partage l’emportant sur le contrat d’information.

  • 11 Maksym Gabielkov, Arthi Ramachandran, Augustin Chaintreau, Arnaud Legout, “Social Clicks: What and (...)

22Un effet secondaire de cette stratégie est de promouvoir les pièges à clic* (clickbait), ces « stories » qui mettent l’accent sur le scandale, l’inédit ou la peur et suscitent l’engagement à partir des gros titres dont l’effet multiplicateur est avéré : les usagers récepteurs se fient aux gros titres pour déterminer s’ils vont reposter ou retwitter. Deux tiers des articles partagés sur les médias sociaux sont recliqués, sans avoir été lus11. Du coup, les infox remontent dans le référencement des moteurs de recherche et dans les courbes de « tendances émergentes » (trending now) des plateformes de médias sociaux. Ce repérage des tendances peut alors bénéficier au ciblage psychométrique, car les techniques informatiques de segmentation d’audience s’allient aux techniques de détection de communautés pour repérer les biais cognitifs, les sentiments et les valeurs des usagers, pour mieux les exploiter… et leur envoyer des contenus susceptibles d’attirer leur attention.

Le mécanisme de la viralité lié à l’amplification

  • 12 Julia Cagé et al., L’information à tout prix, op. cit.

23Les producteurs d’infox misent sur l’amplification des contenus pour maximiser leurs profits comme leur capacité de nuisance. Selon Julia Cagé, un quart de l’information en ligne se propage en moins de quatre minutes12… ce qui fait le jeu de l’infox, qui s’appuie sur la vélocité de la tendance qui propage une information viralement, sans avoir besoin d’un coup de pouce extérieur une fois la pompe amorcée. Cette viralité s’appuie sur l’effet transverse propre à l’interopérabilité et à l’écran-navette : la nature transmédia et transfrontière du web 1.0 et web 2.0 peut faire passer une actualité parodique diffusée à la télévision par un tweet reposté au premier degré, hors contexte, et ce en plusieurs langues. L’effet transverse procède au blanchiment du contenu falsifié et en rend la détection plus difficile, les pistes des individus ou des comptes étant très dispersées géographiquement, y compris en se terrant dans le continent noir.

  • 13 Voir mème Pépé la grenouille, comme celui associé à Marine Le Pen. [En ligne] < https://www.qwant. (...)
  • 14 “Internet Trolling as a hybrid warfare tool: the case of Latvia StratCom”, [archive]. [En ligne]   (...)

24Ces producteurs peuvent utiliser des fermes de faux comptes, des entreprises spécialisées dans la fabrication industrielle d’infox. Ils peuvent s’appuyer aussi sur des banques de mèmes*, ces unités d’information visuelle ou sonore faciles à associer à des messages attractifs comme le mème de Pépé la Grenouille13 utilisé pendant la campagne de Trump pour représenter les idées d’extrême droite et sur des trolls*, des individus qui peuvent introduire des sujets polémiques ou clivants dans des conversations en ligne, soit pour s’amuser, soit pour déstabiliser. Ainsi, l’intervention militaire de la Russie en Ukraine a été préparée par la mise en place de fermes à trolls utilisées pour démoraliser la population en insinuant de fausses informations sur les institutions et les minorités14. Lorsqu’ils agissent de concert sans révéler leur connivence, les trolls peuvent en effet faire de l’astroturfing, c’est-à-dire donner l’impression erronée d’un mouvement de base de la foule, pour simuler la popularité d’une thématique donnée, en masquant le rôle des donneurs d’ordre.

  • 15 Kathleen Hall Jamieson and Joseph N. Capella, Echo Chamber, Rush Limbaugh and the Conservative Med (...)
  • 16 Eli Pariser, The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You, New York, Penguin, 2011.

25Les récepteurs de ces infox sont aussi engagés dans le processus. Ils tendent à se regrouper dans des chambres d’écho, c’est-à-dire des communautés relativement closes qui ont le potentiel à la fois d’amplifier les messages développés en leur sein et de les confiner à l’abri de tout démenti15. Ils peuvent aussi se retrouver dans leurs bulles de filtre, leurs propres écosystèmes d’information, gérés par des algorithmes dédiés au filtrage d’actualités, sur la base des requêtes faites antérieurement16, ce qui peut renforcer chez certains la consommation et l’amplification d’infox, notamment quand c’est en cohérence avec leurs biais cognitifs.

Le mécanisme de l’automaticité lié à la datafication

26Les producteurs d’infox utilisent des tactiques liées à la couche logique et physique d’internet, qui passent outre la censure, les blocages de sites ou les filtres de contenus. Ils tendent à utiliser le continent noir pour assurer l’anonymat et l’impunité des commanditaires. Ils se servent des données associées aux systèmes d’intelligence artificielle pour bénéficier de la datafication de la société, la possibilité de machine learning et de deep learning. Ainsi, les social bots sont des robots d’influence artificielle, qui peuvent reprendre automatiquement et à flux continus des messages d’infox. Twitter a reconnu que 23 millions de ses usagers « actifs » sont des bots, ce que le média social estime être entre 5 à 8 % du total de ses comptes, un pourcentage qui a doublé pendant la campagne électorale américaine17. Les bots peuvent faire croire au crowdturfing, la création d’une militance artificielle, utilisant les mêmes procédés que l’astroturfing, mais par le biais de machines. Mis en réseau entre eux, les botnets peuvent contaminer des ordinateurs devenus des machines zombies, prêtes à exécuter des cyber-attaques (vol de données, interruption de service) à l’insu de leurs usagers.

27Les usagers en réception peuvent se faire le relais de l’automaticité sans le savoir, par le biais de maliciels* (malware), par la prolifération de virus et autres chevaux de Troie, qui relèvent de l’espionnage et de la pénétration illicite ou du piratage par des « portes dérobées » (backdoor) dans les bases de données de la cible. Quand c’est à des fins économiques plutôt que politiques, cela peut prendre la forme de pourriciels (adwares), des logiciels de spams agressifs, qui utilisent la publicité pour espionner les habitudes des utilisateurs. Des plateformes de distribution d’adwares comme DomaIQ/SoftPulse, InstallCore, Amonetize permettent ainsi à des fournisseurs d’adwares de s’implanter à l’insu des usagers.

28L’horizon d’attente de l’automaticité est le Deepfake* ou l’infox de synthèse, qui joue sur l’info-doc et la capacité de modifier des fichiers sans trucages, avec des modifications indécelables. Le logiciel Face Swap permet ainsi de changer les visages en un clin d’œil. Les logiciels de voix de synthèse peuvent aussi synchroniser des propos falsifiés sur des personnages célèbres, comme dans le cas d’Obama18. À cela se rajoute la combinatoire entre Intelligence Artificielle (IA) et Cloud Computing* qui peuvent créer via des algorithmes des types de plaidoyers émotionnels diversifiés selon les audiences et les communautés19.

Vers une modélisation et une nouvelle définition

29Face à ce répertoire de e-stratégies, la question de savoir s’il s’agit d’un phénomène ancien ou nouveau devient purement rhétorique. Il y a certes de l’ancien (rumeur, légende urbaine, complotisme et propagande) mais il y a du nouveau tant dans le contenu que dans les processus de communication. L’infox joue sur le contrat d’information comme sur le contrat de partage ; elle alterne entre mise en récit par l’enquête et par la conversation. Elle voyage aussi du continent noir au continent bleu (le continent orange étant moins affecté, car n’offrant ni publicité ni secret, mêmes s’il se prête à des solutions logicielles de préservation de la vie privée).

30Du coup, la définition officielle comme « Fausse information, conçue volontairement pour induire en erreur et diffusée dans des médias à large audience »20 ne suffit pas à rendre compte de l’ampleur et de la portée du phénomène à l’ère numérique et ignore la géo-politique des continents comme la situation de l’écran-navette en lien avec les trois cultures de l’information. La plupart des autres définitions ou classifications ignorent le rôle de la donnée et de l’IA et peu d’entre elles tendent à voir le rôle actif des communautés parmi les acteurs21.

Passer d’infox à malinformation*

  • 22 Divina Frau-Meigs, Faut-il avoir peur des « fake news » ? Paris, La Documentation française, 2019 (...)

31Une définition plus holiste et évolutive suppose de passer d’infox à malinformation, « le préfixe mal-pointant à la fois la mal-veillance humaine, la mal-façon industrielle et les mal-iciels technologiques »22. La malveillance est humaine, fondée sur des motivations comme l’ingérence, le chantage, etc. La malfaçon est industrielle car elle utilise le modèle d’affaires des plateformes (publicité et profilage) pour monétiser ses fermes à trolls. Les maliciels s’appuient sur les datas et les robots pour pirater l’information et détourner les services. Toute la chaîne de production de l’information, des émetteurs aux récepteurs, des messages aux audiences et communautés, est ainsi contaminée.

32Les remèdes et les réponses ne peuvent ignorer les finalités visées (impact) ni les diverses motivations des acteurs impliqués selon le type d’infox choisi (voir tableau ci-dessous). D’où le besoin de procéder à une classification qui tienne compte des motivations économiques, politiques et sociétales de tous ainsi que du potentiel d’impact, que celui-ci soit soft, c’est-à-dire avec des conséquences relativement bénignes sur le processus démocratique et médiatique ou hard, c’est-à-dire avec des conséquences lourdes en matière d’intégrité de l’information ou d’intégrité des élections.

Tableau. Typologie de la malinformation

Type d’acteur Type de motivation Type d’infox Impact
Médias de masse Trafic, profit, pub Piège à clic SOFT
Médias sociaux Trafic, profit, pub Satire, parodie SOFT
Personnalités Pouvoir Complotisme HARD
Partis politiques Pouvoir Propagande HARD
Groupuscules Ingérence Manipulation HARD
Agents / Pays tiers Déstabilisation Extrémisme, haine HARD
Société civile Réputation Légende urbaine SOFT
Usager Sensation Sensationnalisme SOFT
Influenceur Influence Rumeur, satire SOFT

Source : Savoir*Devenir, < http://savoirdevenir.net/​ >.

33Une telle classification présente l’avantage de pouvoir prendre en compte la diversité des motivations et des moyens rhétoriques qui constituent l’écosystème de la malinformation (voir figure 7).

Figure 7. L’écosystème de la malinformation

Figure 7. L’écosystème de la malinformation
  • 23 Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral, “The Spread of True and False News online”, Science, March (...)

34Il devient alors apparent que les types classiques de l’infox se mélangent en toutes formes d’hybridations et transpositions qui sont en fait fondées sur deux stratégies rhétoriques propres aux médias, les leaks, à savoir les fuites d’informations secrètes bidonnées (Macron-Leaks) et les gates, à savoir l’ouverture des vannes sur des révélations truquées (Pizzagate), qui relèvent tant de la mise en récit comme enquête que de la mise en récit comme conversation. La nouveauté, la surprise et l’anxiété alimentent le contrat de partage tout comme le contrat d’information, ce que confirment les recherches qui montrent que le faux l’emporte sur le vrai pour tous les mécanismes d’amplification virale de l’infox23.

L’infoxication par les biais cognitifs

35En dépit de l’automaticité croissante, le facteur humain de la contagion des émotions reste prédominant dans l’infox, ce qui pointe du doigt les biais cognitifs comme facteur explicatif plausible : ils déclenchent la préférence sélective pour certains messages et la polarisation des positions et des croyances. Les biais cognitifs sont des mécanismes mentaux qui modifient les scripts de la pensée logique. Ils créent des distorsions dans le traitement de l’information, avec des conséquences sur les décisions de diffuser l’infox ou pas. Ils sont associés à des stéréotypes ou des préjugés aisément ravivés sur des sujets clivants. La plupart des recherches se focalisent sur les caractéristiques individuelles et collectives des biais cognitifs, mais l’effet transverse de l’infox impose de considérer aussi ses caractéristiques culturelles.

36Parmi les caractéristiques individuelles, le biais d’attention, qui fait consommer plus du même, se prête aux bulles de filtres. Le biais de la disponibilité en mémoire, qui fait porter un jugement sur la base probabiliste d’exemples antérieurs, active les débats dans les chambres d’écho tout comme le biais de corrélation illusoire. Le biais d’attribution, qui s’appuie sur des croyances acquises pendant l’apprentissage, peut appliquer des stéréotypes à des populations cibles (comme celle des migrants systématiquement dépendants de la sécurité sociale en France).

37Certains biais rendent tout démenti peu crédible. Le biais de confirmation privilégie les informations les plus en phase avec des idées préconçues. Le biais de la tache aveugle empêche de percevoir ses propres biais tout en assumant que ce sont les autres qui se font piéger.  Le biais d’influence continue fait persister dans son opinion malgré une réfutation. Il va de pair avec l’effet boomerang ou retour de flamme : une croyance initiale peut se trouver renforcée même lorsque confrontée à des réfutations patentes car les individus réinterprètent le démenti pour éliminer les contradictions et réduire la dissonance cognitive en leur faveur.

38L’effet transverse, de par sa dimension transculturelle, produit aussi des biais. Le biais culturel pousse à se conformer à son propre groupe national et distord la perception des risques collectifs causés par un autre groupe. Il peut être renforcé par l’effet « noyau de vérité », selon le postulat que toute infox repose sur un fond de réalité et qu’il n’y a pas de fumée sans feu. S’y rajoute l’effet de désinhibition de l’anonymat qui neutralise l’humanité de l’autre et incite à utiliser les médias sociaux comme défouloirs de colère et de haine.

39Enfin, des biais techno-médiatiques sont introduits par les plateformes : outre leur design contraignant au partage, ils offrent un potentiel d’appui aux infox. Le biais de proportionnalité peut fait croire que le nombre d’occurrences d’un phénomène en ligne correspond à la réalité du phénomène hors ligne, et nourrir l’astroturfing et le crowdturfing. L’usage de bots peut ainsi augmenter la plausibilité d’un fait par répétition accrue dans la chambre d’écho de certaines communautés en ligne.

40Tous les biais dans leur ensemble sont difficiles à combattre car ils reposent sur une économie cognitive du moindre effort : c’est plus compliqué de se remettre en cause que d’accepter ce qui est plausible avec son propre système de croyance. C’est ce qui explique les échecs des contre-récits ou des réfutations proposées par les médias ou les institutions de référence… et met l’éducation aux médias et à l’information au centre du processus.

Notes

1 Le Data Analytics, abrégé par DA, est une science consistant à examiner des données brutes, dans le but de tirer des conclusions à partir de ces informations.

2 Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est l’une des principales technologies de Machine Learning et d’intelligence artificielle.

3 L’expression américaine data mining est très pragmatique et réaliste sur le sujet. Antonio A. Casilli, En attendant les robots : enquête sur le travail du clic, Paris, Éditions du Seuil, 2019 (coll. La couleur des idées).

4 Yochai Benkler, “From Consumers to Users: Shifting the Deeper Structures of Regulation Towards Sustainable Commons and User Access”, 52 Fed. Comm. L. J. (2000), p. 561-579. [En ligne] < http://nrs.harvard.edu/urn-3:HUL.InstRepos:12956314 >.

5 Le “dark web”, internet clandestin ou encore l'internet sombre est le contenu du World Wide Web qui existe sur les “darknets”, des réseaux overlay qui utilisent l'internet public mais sont seulement accessibles via des logiciels, des configurations ou des autorisations spécifiques. Le “dark web” forme une petite partie de “deep web”, la partie du web qui n'est pas indexée par les moteurs de recherche, bien que le terme “deep web” soit parfois utilisé de façon erronée en référence au “dark web”, Wikipédia. [En ligne] < https://fr.wikipedia.org/wiki/Dark_web >.

6 Alexandre Serres, Dans le labyrinthe : évaluer l'information sur internet, Caen, C&F Éditions, 2012 ; Divina Frau-Meigs, « Créativité, éducation aux médias et à l'information, translittératie : vers des humanités numériques », numéro spécial Humanités numériques : vers l'institutionnalisation, Quaderni, hiver 2018-2019, n° 98, p. 87-106. [En ligne] < https://journals.openedition.org/quaderni/1482 >.

7 Jean-Michel Salaün, Vu, lu, Su : les architectes de l'information face à l'oligopole du Web, Paris, La Découverte, 2012 (coll. Cahiers libres).

8 Le ranking ou rang est la position qu’occupe une page ou un site web dans les pages de résultats d’un moteur de recherche.

9 Julia Cagé, Nicolas Hervé et Marie-Luce Viaud, L’information à tout prix, Bry-sur-Marne, Ina Éditions, 2017 (coll. (Médias et humanités).

10 Abby Ohlheiser, “This is how Facebook’s fake-news writers make money”, Washington Post, Novembre 18, 2016. [En ligne] < https://www.washingtonpost.com/news/the-intersect/wp/2016/11/18/this-is-how-the-internets-fake-news-writers-make-money/?utm_term=.e2c59bc3ebf6) >.

11 Maksym Gabielkov, Arthi Ramachandran, Augustin Chaintreau, Arnaud Legout, “Social Clicks: What and Who Gets Read on Twitter?”, CM SIGMETRICS / IFIP Performance 2016, June 2016, Antibes, Juan-les-Pins. [En ligne] < https://hal.inria.fr/hal-01281190/document >.

12 Julia Cagé et al., L’information à tout prix, op. cit.

13 Voir mème Pépé la grenouille, comme celui associé à Marine Le Pen. [En ligne] < https://www.qwant.com/?q=pepe%20la%20grenouille%20,%20trump%20et%20marine%20le%20pen&t=images >.

14 “Internet Trolling as a hybrid warfare tool: the case of Latvia StratCom”, [archive]. [En ligne] < www.stratcomcoe.org >.

15 Kathleen Hall Jamieson and Joseph N. Capella, Echo Chamber, Rush Limbaugh and the Conservative Media Establishment, New York, Oxford University Press, 2008, p. 76.

16 Eli Pariser, The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You, New York, Penguin, 2011.

17https:///qz.com/248063/twitter-admits-that-as-many-as-23-million-of-its-active-users-are-actually-bots/ >.

18https://www.courrierinternational.com/video/videos-falsifiees-faut-il-se-mefier-de-lintelligence-artificielle >.

19https://www.persado.com/ >.

20https://fr.wiktionary.org/wiki/infox >.

21 Définition du EU High Level Group on Fake News and Online Disinformation, A multi-dimensional approach to disinformation, 2018. [En ligne] < https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/final-report-high-level-expert-group-fake-news-and-online-disinformation >.

22 Divina Frau-Meigs, Faut-il avoir peur des « fake news » ? Paris, La Documentation française, 2019 (coll. Doc' en poche ; 63).

23 Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral, “The Spread of True and False News online”, Science, March 2018, Vol. 359, Issue 6380, p. 1146-1151. [En ligne] < https://science.sciencemag.org/content/359/6380/1146 >.

Table des illustrations

Titre Figure 1. Le continent bleu
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 60k
Titre Figure 2. Le continent orange
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 64k
Titre Figure 3. Le continent rouge
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 60k
Titre Figure 4. Le continent noir
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 71k
Titre Figure 5. La situation de l’écran-navette
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 158k
Titre Figure 6. Le répertoire de e-stratégies de l’infox
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 145k
Titre Figure 7. L’écosystème de la malinformation
URL http://books.openedition.org/pressesenssib/docannexe/image/10963/img-7.jpg
Fichier image/jpeg, 49k

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