Un tatouage numérique pour armer les éditeurs contre les fausses nouvelles

Pourtant, une solution existe contre les fausses nouvelles

Il existe pourtant une solution contre les fausses nouvelles. Il a été inventé et breveté par la SAS Lamark, créée en mai 2015 sous le nom commercial Imatag. Elle développe des technologies pour l'identification des contenus d'images et de vidéos. Les technologies d'Imatag sont principalement utilisées pour le compte des ayants droit qui souhaitent connaître les utilisations faites de leur contenu sur Internet. Imatag possède des brevets et des logiciels dans les domaines du tatouage numérique, du CBIR et du CBVR. Imatag possède une expertise dans l'acquisition et l'analyse de données multimédia sur Internet et notamment sur les réseaux sociaux.

Désinformation, désinformation et mésinformation

Toutes sortes de contenus trompeurs pullulent sur le Web : propagande, mensonges, complots, rumeurs, canulars, contenus hyperpartisans, mèmes, vidéos et médias manipulés.

Claire Wardle, chercheur et l'un des spécialistes les plus respectés du sujet, distingue trois catégories : la désinformation, le contenu intentionnellement conçu pour nuire, la désinformation, les informations erronées partagées sans intention de nuire et la désinformation, un mensonge fondé sur le cœur de la vérité.

En approfondissant un peu, elle a établi des sous-catégories.

• La satire, plus dangereuse qu'il n'y paraît car plus elle est partagée, plus les internautes perdent le contact avec l'affiche originale. Ils ont du mal à identifier son ton parodique.
• Fausse connexion, utilisation de titres sensationnels pour attirer des clics.
• Contenu trompeur ou utilisation partielle d'informations, fragments de statistiques. Contexte modifié le plus courant dans lequel des photos ou des vidéos authentiques comportent des légendes trompeuses.
• Contenu imposteur, qui utilise le logo d'un média ou d'une institution célèbre.
• Contenu manipulé, qui est un contenu authentique dont un aspect a été modifié (photomontage ou vidéo éditée ou modifiée).
• Enfin, le contenu fabriqué, totalement faux et conçu pour tromper délibérément, est du domaine du deepfake.

Comment garantir la véracité des informations, l'authenticité de la source et du site qui les présente ?

Les internautes passent plusieurs heures par jour sur les réseaux sociaux à visionner des contenus informatifs. Mais beaucoup de ces contenus sont publiés par des utilisateurs qui ne sont pas des sources de confiance. Une certaine partie de ces contenus s'avère en fait être manipulée ou détournée de leur contexte d'origine. Les internautes ne peuvent pas vérifier la source de tous les contenus qu'ils consultent quotidiennement. La responsabilité de l'intégration des outils permettant la traçabilité et la vérification des informations produites et partagées incombe donc aux plateformes, en collaboration avec les éditeurs et les agences de presse. Imatag se positionne en tant que fournisseur de technologies pour cet écosystème.

De nombreuses fausses nouvelles extraient une vidéo ou une photographie particulièrement spectaculaire ou choquante de son contexte d'origine et l'utilisent pour illustrer une autre information, fausse ou vraie.

Cette photo partagée est un exemple classique d'un contexte erroné. Elle est apparue sur les réseaux sociaux à la mi-mars 2020 lorsque l'Italie a enregistré 475 décès dus au Covid-19 en une seule journée.

Cette image remonte au 5 octobre 2013, sept ans plus tôt, à Lampedusa, (ci-dessous) après le chavirement d'un bateau d'immigrants en Méditerranée, provoquant la noyade de plus d'une centaine d'entre eux. (Photo AFP trouvée par IMATAG).

La date à laquelle la photographie ou la vidéo du message suspect a été prise est le premier élément à vérifier. Si c'est avant ou après les informations qu'il complète, le doute est légitime. Cependant, l'utilisation de métadonnées pour confirmer l'authenticité d'une photographie se heurte à de nombreux obstacles. Quels sont les moyens dont nous disposons ?

L'utilisation de métadonnées pour confirmer l'authenticité d'une photographie se heurte à de nombreux obstacles.

La première consiste à accéder à Google Images, à faire glisser la photo suspecte vers le moteur de recherche et à voir ce qui en ressort.

Ce moteur de recherche effectue alors une recherche par « similitude ». Il recherche des images similaires à celle qui a été téléchargée, en utilisant la couleur, la forme et les modèles de contenu. Le résultat est plusieurs images apparemment proches, y compris, très souvent, la même.

Mais il n'y aura aucune indication quant à la date de la photo car la chronologie n'est pas au centre des moteurs de recherche. Dans la grande majorité des cas, l'internaute ne trouvera ni la date ni le lieu de création des photos. Il ne trouvera pas non plus l'auteur ni l'agence photo qui a initialement publié cette photo. Les moteurs de recherche n'affichent pas les métadonnées des images, ni les champs dans lesquels l'auteur, la source, la date et la description sont saisis.

Les sites d'actualités, ainsi que les plateformes de réseaux sociaux, supprimer les métadonnées en croyant à tort que cela accélérerait le chargement de leur site Web.

Si le nom de l'agence photo reste étonnamment intact, l'internaute devra alors rechercher l'image sur le site de l'agence. Peut-être finira-t-il alors par l'identifier et être en mesure de corroborer la légende et la date de la photographie originale avec celle trouvée en ligne.

Cette recherche manuelle d'identification, fastidieuse pour une personne confrontée à des milliers de fausses nouvelles par an, prend énormément de temps. Cela s'avère potentiellement prohibitif pour les entreprises de médias. C'est d'autant plus vrai pour les réseaux sociaux qui dépensent des millions pour vérifier manuellement la source et la véracité des informations publiées par les utilisateurs.

‍

Comment les services de vérification des faits peuvent-ils automatiser la détection des fausses nouvelles ?

Il n'est donc pas facile de détecter les fausses nouvelles. Les sites d'information, dont la crédibilité est plus que jamais la seule garantie de survie, proposent aujourd'hui des services de vérification des faits qui permettent de débusquer les fake news les plus populaires.

Mais comment automatiser la détection de millions de fausses nouvelles parmi les 4 milliards de photographies publiées quotidiennement, sachant que seules 3 % d'entre elles disposent encore d'une (méta) donnée de copyright ?

Le balisage ou le marquage du contenu visuel s'avère être la première étape vers une réponse fiable pour les producteurs de nouvelles. Il s'agit de l'étape technique essentielle pour toute identification automatique d'un contenu. Pour réussir, le tatouage numérique doit être invisible et traçable malgré toutes les transformations et altérations auxquelles les photographies sont généralement soumises lorsqu'elles sont transformées en fake news.

Cette technologie de tatouage numérique invisible et indélébile très particulière existe. Inventé et breveté par Imatag, une start-up française, il a été développé pour s'adapter aux besoins des agences de presse comme l'AFP. Grâce à une analyse des pixels, il peut également identifier les zones où les pixels ont été manipulés et signaler ainsi automatiquement qu'une image a été modifiée. Un outil polyvalent essentiel contre les fausses nouvelles.

‍