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Facebook: Quand la viralité des fake news sert à prédire la propagation du Covid-19

Facebook: Quand la viralité des fake news sert à prédire la propagation du Covid-19

Facebook traite les fake news comme un virus et s'est inspiré de l'épidémiologie pour lutter contre la propagation de fausses nouvelles sur sa plateforme. Récemment, le géant des réseaux sociaux a appliqué ces modèles au Covid-19 afin de prédire la propagation du coronavirus. 

Mon confrère de 01Net Gilbert Kallenborn explique, dans un entretien passionnant avec Antoine Bordes, à la tête du laboratoire Facebook AI Research (FAIR), publié ce jeudi 18 juin, comment Facebook utilise la nature virale des fake news pour tenter de combattre un vrai virus, le Covid-19. 

En avril dernier, Facebook a lancé un projet en vue de développer des outils de prédiction des cas malades du Covid-19 aux Etats-Unis en se basant sur ses modèles d'analyse de la propagation des fausses nouvelles sur les réseaux sociaux. 

Une fake news est un virus comme un autre et c'est bien utile

Je vous invite vraiment à lire l'article de mon confrère de 01Net que je ne vais pas copier/coller ici dans son intégralité. Je vais plutôt me concentrer sur le point que je trouve le plus intéressant: l'analyse épidémiologique des fake news et le facteur d'échelle.

Antoine Bordes détaille que pour l’analyse de la propagation des fake news, "les modèles des chercheurs de Facebook s’appuient sur la théorie des graphes et utilisent, notamment, des techniques issues de l’épidémiologie." Ils ont ensuite appliqué ces modèles au Covid-19.

Les chercheurs ont nourri leurs algorithmes avec les données publiques que les comtés américains diffusaient quotidiennement sur le nombre de cas recensés. En l’espace de quelques jours, ils ont vu qu’ils pouvaient créer un modèle qui tenait la route."

Le facteur d'échelle: le grand nombre de fake news sur sa plateforme a aidé Facebook

Grâce à une collaboration avec des universités, Facebook a donc pu créer un outil de prédiction qui, depuis trois mois, publie tous les jours le nombre de cas estimés à 7 et à 21 jours. Selon Antoine Bordes, cet outil a fait ses preuves auprès des autorités américaines. 

Le plus gros atout de cet outil de prédiction serait le facteur d'échelle. Avec l'innombrable quantité de fake news que Facebook a du crawler à coups d'algorithmes pour développer ses modèles d'analyse, la firme dispose de beaucoup plus de données brutes que les épidémiologues pour constituer le graphe social. 

"Dans l’épidémiologie, les phénomènes de propagation s’étudient sur des dizaines ou des centaines de régions. Sur Facebook, l’ordre de grandeur est beaucoup plus grand.", rappelle Antoine Bordes. Les techniques développées par Facebook sur les fake news lui confèrent donc une puissance de frappe non-négligeable pour produire des prédictions à un niveau global, mondial. 

C'est en tout cas intéressant de voir comment Facebook tente de faire de sa plus grande faiblesse une force grâce à l'IA et aux datas. Un article scientifique devrait être publié d’ici à fin juillet sur les premiers résultats de ce projet de recherche.

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Source : 01Net

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