Oxford a réuni cette semaine des chercheurs, des éditeurs et des responsables de grandes rédactions pour placer l’intelligence artificielle et la vérification des faits au centre des discussions sur l’avenir de l’information. Les intervenants ont mis l’accent sur les possibilités offertes par l’IA pour accélérer le fact checking en temps réel, tout en rappelant les limites techniques et éthiques qui freinent une automatisation totale. Les échanges ont notamment porté sur des projets concrets déjà utilisés en rédaction, comme le logiciel StatCheck développé par l’équipe-projet Cedar d’Inria en partenariat avec Radio France, et sur les risques d’« hallucinations » des grands modèles de langage. Face à un flux d’informations amplifié par les réseaux sociaux — où, en 2023, près de 62 % des Français consultaient l’information chaque jour, deux tiers d’entre eux via ces plateformes — le sommet a cherché à définir des cadres d’usages éditoriaux pour que l’IA renforce, et non remplace, le travail du journalisme.
L’annonce centrale à Oxford : l’IA pour accélérer la vérification
Les organisateurs ont présenté des démonstrations de systèmes visant le live fact checking des prises de parole publiques. Les prototypes combinent recherche en ligne en temps réel et corpus spécialisés pour repérer rapidement les assertions chiffrées à vérifier.
Une montée en puissance des outils opérationnels
Plusieurs équipes ont détaillé comment des solutions s’appuyant sur des bases de données officielles, comme celles de l’INSEE ou d’Eurostat, permettent d’automatiser une grande partie du travail préparatoire. Le cas de StatCheck, retravaillé depuis son prototype initial et utilisé par la cellule « Le vrai du faux » de Radio France, illustre l’approche : l’outil signale des tweets ou des déclarations contenant des données chiffrées et fournit les sources exploitées.
Contexte et limites : pourquoi l’IA ne remplace pas le journaliste
Les intervenants ont rappelé que la vérification des faits est un processus méthodique impliquant identification, recherche contextuelle, évaluation des sources et recoupement. L’IA peut accélérer la phase de collecte, mais elle n’atteint pas une fiabilité absolue.
Les hallucinations et la fiabilité des modèles
Des études présentées au sommet soulignent l’ampleur du problème : la littérature académique recense des centaines de définitions du phénomène d’« hallucination » et des analyses indiquent que les grands modèles de langage ne pourront probablement jamais l’éliminer totalement. Les chercheurs ont cité des exemples concrets où une réponse d’un modèle paraissait convaincante mais restait factuellement erronée.
Cette réalité renforce l’idée que tout résultat produit par une IA doit être vérifié par un journaliste, et parfois coûte plus de temps que la vérification manuelle si l’outil n’est pas correctement configuré.
Au-delà des limites techniques, le sommet a abordé la question des formats de données hétérogènes sur les sites institutionnels et ministériels, qui compliquent l’automatisation de la collecte.
Usages éditoriaux, partenariats et perspectives pour les rédactions
Les échanges ont mis en lumière des partenariats pérennes entre laboratoires et rédactions, comme celui entre Inria Cedar et Radio France, né d’un projet ANR et formalisé à l’automne 2021. Les chercheurs ont expliqué comment ils ont reconstruit des outils (compréhension du langage naturel, interfaces adaptées) en concertation avec les journalistes pour répondre à des besoins concrets.
Exemples concrets et évolutions possibles
Parmi les pistes évoquées figurent l’intégration de corpus spécialisés via des approches de type RAG pour réduire les erreurs, et des outils de détection de persuasion en ligne permettant d’identifier des campagnes de désinformation sur le long terme. Ces travaux rejoignent des initiatives portant sur la modération et l’authenticité des contenus, comme l’analyse des pratiques de plateformes et la lutte contre les deepfakes évoquée par des observatoires sectoriels (approche de détection des deepfakes).
Le sommet a aussi souligné la nécessité d’outils pour sécuriser les formats courts et les flux vidéo, sujet traité par les acteurs du web et des moteurs (marquage de contenu IA par Google), afin d’améliorer la traçabilité et l’étiquetage des contenus générés par l’IA.
Le fil rouge du sommet — la coopération entre chercheurs et journalistes incarnée par des figures telles qu’Estelle Cognacq et Ioana Manolescu — a rappelé que les usages éditoriaux doivent demeurer pilotés par la déontologie et l’expertise humaine. Prochaine étape : généraliser des laboratoires mixtes pour industrialiser des outils fiables et accompagnés d’une gouvernance éditoriale.
