Bientôt des algorithmes pour détecter les théories complotistes en ligne ?

C’est une étude « révolutionnaire ». Des chercheurs ont mis au point une liste détaillée des principales caractéristiques linguistiques des textes complotistes, à partir d’une analyse monumentale de plus de 96 000 articles en ligne. Du Covid-19 à la 5G en passant par le décès de Lady Diana, les théories du complot les plus répandues au monde ont été passées au peigne fin par des chercheurs des universités de Neuchâtel, en Suisse, et de Warwick, au Royaume-Uni, qui ont publié une étude conjointe dans la revue Science Advances le 26 octobre dernier. « C’est la première à examiner le langage des théories du complot dans un ensemble de données aussi vaste, composé de milliers d’articles », a déclaré Thomas Hills, professeur à l’université de Warwick, dans un communiqué de presse. Plus encore que de déterminer ce qui fait l’essence d’une théorie complotiste, ces recherches « contribue[nt] au développement d’algorithmes automatiques pour détecter les fausses informations » et les limiter, estiment les auteurs du rapport. Pour l’heure, aucun algorithme ne permet de détecter efficacement et systématiquement des textes complotistes, malgré les ambitions affichées par les réseaux sociaux pour améliorer leur modération en ligne face à la propagation des fake news.

Des sujets peu cohérents et un lexique uniforme

Les chercheurs ont donc comparé 72 000 articles jugés fiables et près de 24 000 articles identifiés comme conspirationnistes, à l’aide d’un programme de traitement du langage, tout en ciblant des événements controversés tels que la pandémie de Covid-19, les attentats du 11 septembre 2001 ou encore l’assassinat de John Fitzgerald Kennedy. Ces mots clés ont ensuite permis d’identifier des textes complotistes, sur la base d’une sélection de sites étiquetés comme hautement conspirationnistes par la plateforme Media Bias/Fact Check, parmi lesquels le méida Info Wars du complotiste américain Alex Jones, récemment condamné à verser près d’1 milliard de dollars de dommages et intérêts aux victimes de la tuerie de masse de l’école Sandy Hook, dans le Connecticut, dont il niait la réalité.

Résultat : les textes conspirationnistes sont plus interconnectés, plus hétérogènes sur le plan thématique et plus similaires les uns aux autres que les textes jugés sourcés et fiables. En plus d’avoir recours à un lexique quasiment identique, les complotistes s’appuient généralement sur d’autres théories pour « prouver » leurs affirmations, engendrant un manque de cohérence entre ces différentes idées.

Par exemple, les théories liées à la pandémie de Covid-19 sont souvent associées à d’autres thèses complotistes sur la 5G, Bill Gates et les entreprises pharmaceutiques, sans que des liens clairs ne soient établis entre ces différentes théories. « Cela soutient l’idée d’une ‘vision du monde conspirationniste’, à savoir que les personnes enclines à croire à une conspiration particulière sont susceptibles de croire à de nombreuses autres et de les utiliser comme preuves pour étayer leurs arguments », expliquent les chercheurs.

Algorithmes : saints-saveurs face à des théories complotistes néfastes ?

Fort de ces conclusions, les chercheurs suisses et britanniques espèrent voir émerger des algorithmes permettant de détecter rapidement les fake news, sur la base de leur sémantique. Du refus de se faire vacciner contre la grippe au rejet des préservatifs en passant par un risque accru de tomber dans la criminalité quotidienne, les théories du complot ont des conséquences parfois « désastreuses » sur la société, avancent les chercheurs. « [C’est pourquoi] notre travail s’inscrit dans un effort collectif cherchant à limiter les conséquences négatives de la désinformation  », concluent-ils.

En effet, les projets visant à limiter la propagation des fake news et théories complotistes en ligne se sont multipliées ces dernières années. En novembre 2020, le groupe d’analyse culturelle de l’université de Californie a développé un modèle d’apprentissage automatique capable d’identifier de manière précoce les éléments de récits qui se rapprochent de théories du complot. En janvier 2021, une chercheuse de l’Institut de technologie Stevens, aux États-Unis, a mis au point une intelligence artificielle permettant de détecter des fake news sur la base de leur vocabulaire et des émotions convoquées. Mais ces innovations demeurent imparfaites puisque les caractéristiques associées au langage distinctif des théories complotistes étaient jusqu’alors lors peu définies.