Twitter mise sur Watson d’IBM pour lutter contre les fake news

Alors que le débat sur la responsabilité des réseaux sociaux dans la régulation des messages abusifs s’amplifie, Twitter annonce un partenariat avec IBM Watson.

Les campagnes électorales américaines et aujourd’hui françaises ont mis en exergue une dérive sur les réseaux sociaux, où se diffusent les fausses informations ou les discours haineux. Les médias sociaux, Facebook, Google ou Twitter, sont interpellés par les autorités publiques de différents pays pour remédier à ce problème. L’Allemagne a même promis une amende de 50 millions d’euros pour la non–suppression de messages abusifs dans un délai de 7 jours.

Face à ce problème, Twitter vient de se tourner vers Watson d’IBM. Une décision dévoilée lors de l’évènement de Big Blue, Interconnect, qui se déroule à Las Vegas. « Nous venons juste de commencer à travailler avec Watson. Celui-ci est vraiment bon pour détecter les nuances dans le langage et les intentions », explique Chris Moody, vice-président de la stratégie Data chez Twitter. Il ajoute : « ce que nous voulons faire, c’est être en mesure d’identifier les différents abus le plus tôt possible et bloquer ces comportements avant qu’ils ne débutent ». Et de rappeler, « le Président des Etats-Unis utilise notre plateforme pour communiquer, il est donc essentiel que nous assurions la sécurité et la véracité des propos tenus ».

IA et prestataires externe à la rescousse

L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée par les médias sociaux pour contrôler la teneur des messages et éviter les abus. Ainsi Facebook a très tôt pris le parti de confier à son intelligence artificielle le soin de détecter et bloquer les messages de désinformation.

Mais Mark Zuckerberg a décidé, en décembre dernier, d’outsourcer ce contrôle des fakes news à de prestataires externes. Ces derniers doivent adhérer aux principes de l’International Fact-Checking Network, réseau mondial supervisé par le groupe Poynter. Ils se seront donc engagés à utiliser une méthodologie standardisée pour la vérification des sources, tout en acceptant de faire preuve de transparence sur leur financement ou encore sur leur organisation.

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