Facebook va aussi lutter contre la désinformation en photos et en vidéos

La lutte contre la désinformation sur Facebook ne se limite plus aux articles.

Plus d’un an après l’investiture de Donald Trump aux Etats-Unis, Facebook est toujours hanté par le problème des « fake news ». Et beaucoup de personnes craignent encore que le réseau social puisse être utilisé comme il l’a été aux USA pour interférer avec des élections.

Durant une discussion avec la presse cette semaine, le numéro un des réseaux sociaux a évoqué les efforts qu’il continue d’entreprendre afin de « protéger les élections ».

Parmi ces mesures, il y a la lutte contre la désinformation. « Nous constatons des progrès dans notre capacité à limiter la diffusion d’articles jugés faux par les vérificateurs de faits, et nous intensifions nos efforts », a expliqué Tessa Lyons, Product Manager qui travaille sur le fil d’actualité.

Actuellement, Facebook utilise les signaux émis par les utilisateurs pour déterminer quels articles semblent mensongers pour qu’ils soient évalués par les vérificateurs de faits. Si un article est évalué comme faux, le numéro un des réseaux sociaux fait baisser sa distribution sur le fil d’actualité de 80 %. Et les informations fournies par ces vérificateurs de faits sont également utilisées par Facebook afin d’entrainer une intelligence artificielle pour améliorer son système.

La nouveauté, c’est que Facebook ne se limite plus aux articles, mais va également s’attaquer à la désinformation via des photos ou des vidéos. « Nous vérifions les photos et les vidéos, en plus des liens. Nous commençons en France avec l’AFP et allons bientôt évoluer vers plus de pays et de partenaires », a annoncé Tessa Lyons.

Des millions de faux-comptes supprimés chaque jour

Désormais, Facebook est aussi mieux armé contre les comptes fake, qui sont souvent utilisés pour amplifier les campagnes de désinformation. « Nous sommes maintenant au point où nous bloquons des millions de faux comptes chaque jour au moment de la création avant qu’ils ne puissent faire du mal », explique quant à lui Samidh Chakrabarti, également Product Manager. « Nous avons pu le faire grâce aux progrès de l’apprentissage automatique, qui nous ont permis de trouver des comportements suspects – sans évaluer le contenu lui-même ».


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