Les fake news et le manque de qualité des informations sont des problèmes majeurs dans les médias que nous consommons. Un exemple très marquant où les fake news ont pris une ampleur particulière, comme l’élection de Trump en 2016.

Conséquences des fake news

Parlons de l’élection de Donald Trump, il semblerait qu’il n’ai pas été élu uniquement grâce à ses propositions peu orthodoxes. Son élection est surtout la conséquence des méthodes de communication utilisées par son parti. Ils ont créé des milliers de publications qu’ils ont ensuite A / B testé afin de choisir celles au plus fort impact. Ils ont ensuite ciblé la diffusion de ces éléments de communication aux bonnes cibles afin de les propager sur toute la toile.

« Blâmer les lecteurs pour avoir diffusé des fake news, d’un point de vue cognitif, revient à blâmer un bébé pour s’être lui-même gâté. Ce n’est pas de leur faute. »

Aujourd’hui, les fake news ont un tel impact qu’elles sont capables d’influencer les plus grandes élections du monde. Et elles ne sont pas présentes qu’aux USA, en France aussi nous commençons à subir les effets des fake news.

Pourquoi ne pas utiliser des humains ?

Un humain est facilement capable de faire la différence entre une fake news et un article de qualité, pour cela il suffit de faire une petite recherche sur Google. Mais avec plus de 2 millions d’articles publiés par jour, la tâche semble tout de suite plus complexe.

La vérification humaine, une solution à petite échelle.

deepnews.ai, une solution ?

deepnews.ai c’est quoi ? Une potentielle solution ?

deepnews.ai développe une intelligence artificielle capable de noter les articles en fonction de leur pertinence.

Comment deepnews.ai fonctionne ? 

Et bien il s’agit d’un réseau neuronal capable de machine learning. On lui donne des milliards d’articles à traiter et il apprend à reconnaître les articles de qualité. Ce n’est pas encore totalement fonctionnel mais d’ici quelques années, cette solution pourrait révolutionner notre consommation d’informations et de contenu.

Une fois un article noté, on peut imaginer de nombreuses utilisations. Par exemple, on pourrait proposer aux annonceurs une tarification en fonction de la qualité de l’article sur lequel ils font leur publicité. Un outil de mesure qualitatif est un grand manque dans ce domaine obsédé par les chiffres.

L’idée est bonne, mais peut-on résoudre un problème partiellement du à la présence d’algorithmes par un nouvel algorithme ? Ça peut être une véritable aubaine, comme ça peut devenir une faille de plus à exploiter pour les créateurs de fake news.

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