L’avènement d’internet suivi des réseaux sociaux a permis un accès facile et une diffusion rapide de l’information par toute personne disposant d’une connexion internet. L’une des conséquences néfastes de cela est la propagation de fausses informations appelées «fake news». Les fake news représentent aujourd’hui un enjeu majeur au regard de ces conséquences. De nombreuses personnes affirment encore aujourd’hui que sans la diffusion massive de fake news sur Hillary Clinton lors de la campagne présidentielle de 2016, Donald Trump n’aurait peut-être pas été le vainqueur de cette élection. Le sujet de ce mémoire concerne donc la détection automatique des fake news. De nos jours, il existe un grand nombre de travaux à ce sujet. La majorité des approches présentées se basent soit sur l’exploitation du contenu du texte d’entrée, soit sur le contexte social du texte ou encore sur un mélange entre ces deux types d’approches. Néanmoins, il existe très peu d’outils ou de systèmes efficaces qui détecte une fausse information dans la vie réelle, tout en incluant l’évolution de l’information au cours du temps. De plus, il y a un manque criant de systèmes conçues dans le but d’aider les utilisateurs des réseaux sociaux à adopter un comportement qui leur permettrait de détecter les fausses nouvelles. Afin d’atténuer ce problème, nous proposons un système appelé DS-Fake. À notre connaissance, ce système est le premier à inclure l’exploration de flux de données. Un flux de données est une séquence infinie et dénombrable d’éléments et est utilisée pour représenter des données rendues disponibles au fil du temps. DS-Fake explore à la fois l’entrée et le contenu d’un flux de données. L’entrée est une publication sur Twitter donnée au système afin qu’il puisse déterminer si le tweet est digne de confiance. Le flux de données est extrait à l’aide de techniques d’extraction du contenu de sites Web. Le contenu reçu par ce flux est lié à l’entrée en termes de sujets ou d’entités nommées mentionnées dans le texte d’entrée. DS-Fake aide également les utilisateurs à développer de bons réflexes face à toute information qui se propage sur les réseaux sociaux. DS-Fake attribue un score de crédibilité aux utilisateurs des réseaux sociaux. Ce score décrit la probabilité qu’un utilisateur puisse publier de fausses informations. La plupart des systèmes utilisent des caractéristiques comme le nombre de followers, la localisation, l’emploi, etc. Seuls quelques systèmes utilisent l’historique des publications précédentes d’un utilisateur afin d’attribuer un score. Pour déterminer ce score, la majorité des systèmes utilisent la moyenne. DS-Fake renvoie un pourcentage de confiance qui détermine la probabilité que l’entrée soit fiable. Contrairement au petit nombre de systèmes qui utilisent l’historique des publications en ne prenant pas en compte que les tweets précédents d’un utilisateur, DS-Fake calcule le score de crédibilité sur la base des tweets précédents de tous les utilisateurs. Nous avons renommé le score de crédibilité par score de légitimité. Ce dernier est basé sur la technique de la moyenne Bayésienne. Cette façon de calculer le score permet d’atténuer l’impact des résultats des publications précédentes en fonction du nombre de publications dans l’historique. Un utilisateur donné ayant un plus grand nombre de tweets dans son historique qu’un autre utilisateur, même si les tweets des deux sont tous vrais, le premier utilisateur est plus crédible que le second. Son score de légitimité sera donc plus élevé. À notre connaissance, ce travail est le premier qui utilise la moyenne Bayésienne basée sur l’historique de tweets de toutes les sources pour attribuer un score à chaque source. De plus, les modules de DS-Fake ont la capacité d’encapsuler le résultat de deux tâches, à savoir la similarité de texte et l’inférence en langage naturel hl(en anglais Natural Language Inference). Ce type de modèle qui combine ces deux tâches de TAL est également nouveau pour la problématique de la détection des fake news. DS-Fake surpasse en termes de performance toutes les approches de l’état de l’art qui ont utilisé FakeNewsNet et qui se sont basées sur diverses métriques. Il y a très peu d’ensembles de données complets avec une variété d’attributs, ce qui constitue un des défis de la recherche sur les fausses nouvelles. Shu et al. ont introduit en 2018 l’ensemble de données FakeNewsNet pour résoudre ce problème. Le score de légitimité et les tweets récupérés ajoutent des attributs à l’ensemble de données FakeNewsNet. / The advent of the internet, followed by online social networks, has allowed easy access and rapid propagation of information by anyone with an internet connection. One of the harmful consequences of this is the spread of false information, which is well-known by the term "fake news". Fake news represent a major challenge due to their consequences. Some people still affirm that without the massive spread of fake news about Hillary Clinton during the 2016 presidential campaign, Donald Trump would not have been the winner of the 2016 United States presidential election. The subject of this thesis concerns the automatic detection of fake news. Nowadays, there is a lot of research on this subject. The vast majority of the approaches presented in these works are based either on the exploitation of the input text content or the social context of the text or even on a mixture of these two types of approaches. Nevertheless, there are only a few practical tools or systems that detect false information in real life, and that includes the evolution of information over time. Moreover, no system yet offers an explanation to help social network users adopt a behaviour that will allow them to detect fake news. In order to mitigate this problem, we propose a system called DS-Fake. To the best of our knowledge, this system is the first to include data stream mining. A data stream is a sequence of elements used to represent data elements over time. This system explores both the input and the contents of a data stream. The input is a post on Twitter given to the system that determines if the tweet can be trusted. The data stream is extracted using web scraping techniques. The content received by this flow is related to the input in terms of topics or named entities mentioned in the input text. This system also helps users develop good reflexes when faced with any information that spreads on social networks. DS-Fake assigns a credibility score to users of social networks. This score describes how likely a user can publish false information. Most of the systems use features like the number of followers, the localization, the job title, etc. Only a few systems use the history of a user’s previous publications to assign a score. To determine this score, most systems use the average. DS-Fake returns a percentage of confidence that determines how likely the input is reliable. Unlike the small number of systems that use the publication history by taking into account only the previous tweets of a user, DS-Fake calculates the credibility score based on the previous tweets of all users. We renamed the credibility score legitimacy score. The latter is based on the Bayesian averaging technique. This way of calculating the score allows attenuating the impact of the results from previous posts according to the number of posts in the history. A user who has more tweets in his history than another user, even if the tweets of both are all true, the first user is more credible than the second. His legitimacy score will therefore be higher. To our knowledge, this work is the first that uses the Bayesian average based on the post history of all sources to assign a score to each source. DS-Fake modules have the ability to encapsulate the output of two tasks, namely text similarity and natural language inference. This type of model that combines these two NLP tasks is also new for the problem of fake news detection. There are very few complete datasets with a variety of attributes, which is one of the challenges of fake news research. Shu et al. introduce in 2018 the FakeNewsNet dataset to tackle this issue. Our work uses and enriches this dataset. The legitimacy score and the retrieved tweets from named entities mentioned in the input texts add features to the FakeNewsNet dataset. DS-Fake outperforms all state-of-the-art approaches that have used FakeNewsNet and that are based on various metrics.

L'évolution rapide des réseaux sociaux en ligne (RSO) représente un défi significatif dans l'identification et l'atténuation des fausses informations, incluant les fausses nouvelles, la désinformation et la mésinformation. Cette complexité est amplifiée dans les environnements numériques où les informations sont rapidement diffusées, nécessitant des stratégies sophistiquées pour différencier le contenu authentique du faux. L'un des principaux défis dans la détection automatique de fausses informations est leur présentation réaliste, ressemblant souvent de près aux faits vérifiables. Cela pose de considérables défis aux systèmes d'intelligence artificielle (IA), nécessitant des données supplémentaires de sources externes, telles que des vérifications par des tiers, pour discerner efficacement la vérité. Par conséquent, il y a une évolution technologique continue pour contrer la sophistication croissante des fausses informations, mettant au défi et avançant les capacités de l'IA. En réponse à ces défis, ma thèse introduit le cadre FACTS-ON (Fighting Against Counterfeit Truths in Online Social Networks), une approche complète et systématique pour combattre la désinformation dans les RSO. FACTS-ON intègre une série de systèmes avancés, chacun s'appuyant sur les capacités de son prédécesseur pour améliorer la stratégie globale de détection et d'atténuation des fausses informations. Je commence par présenter le cadre FACTS-ON, qui pose les fondements de ma solution, puis je détaille chaque système au sein du cadre : EXMULF (Explainable Multimodal Content-based Fake News Detection) se concentre sur l'analyse du texte et des images dans les contenus en ligne en utilisant des techniques multimodales avancées, couplées à une IA explicable pour fournir des évaluations transparentes et compréhensibles des fausses informations. En s'appuyant sur les bases d'EXMULF, MythXpose (Multimodal Content and Social Context-based System for Explainable False Information Detection with Personality Prediction) ajoute une couche d'analyse du contexte social en prédisant les traits de personnalité des utilisateurs des RSO, améliorant la détection et les stratégies d'intervention précoce contre la désinformation. ExFake (Explainable False Information Detection Based on Content, Context, and External Evidence) élargit encore le cadre, combinant l'analyse de contenu avec des insights du contexte social et des preuves externes. Il tire parti des données d'organisations de vérification des faits réputées et de comptes officiels, garantissant une approche plus complète et fiable de la détection de la désinformation. La méthodologie sophistiquée d'ExFake évalue non seulement le contenu des publications en ligne, mais prend également en compte le contexte plus large et corrobore les informations avec des sources externes crédibles, offrant ainsi une solution bien arrondie et robuste pour combattre les fausses informations dans les réseaux sociaux en ligne. Complétant le cadre, AFCC (Automated Fact-checkers Consensus and Credibility) traite l'hétérogénéité des évaluations des différentes organisations de vérification des faits. Il standardise ces évaluations et évalue la crédibilité des sources, fournissant une évaluation unifiée et fiable de l'information. Chaque système au sein du cadre FACTS-ON est rigoureusement évalué pour démontrer son efficacité dans la lutte contre la désinformation sur les RSO. Cette thèse détaille le développement, la mise en œuvre et l'évaluation complète de ces systèmes, soulignant leur contribution collective au domaine de la détection des fausses informations. La recherche ne met pas seulement en évidence les capacités actuelles dans la lutte contre la désinformation, mais prépare également le terrain pour de futures avancées dans ce domaine critique d'étude. / The rapid evolution of online social networks (OSN) presents a significant challenge in identifying and mitigating false information, which includes Fake News, Disinformation, and Misinformation. This complexity is amplified in digital environments where information is quickly disseminated, requiring sophisticated strategies to differentiate between genuine and false content. One of the primary challenges in automatically detecting false information is its realistic presentation, often closely resembling verifiable facts. This poses considerable challenges for artificial intelligence (AI) systems, necessitating additional data from external sources, such as third-party verifications, to effectively discern the truth. Consequently, there is a continuous technological evolution to counter the growing sophistication of false information, challenging and advancing the capabilities of AI. In response to these challenges, my dissertation introduces the FACTS-ON framework (Fighting Against Counterfeit Truths in Online Social Networks), a comprehensive and systematic approach to combat false information in OSNs. FACTS-ON integrates a series of advanced systems, each building upon the capabilities of its predecessor to enhance the overall strategy for detecting and mitigating false information. I begin by introducing the FACTS-ON framework, which sets the foundation for my solution, and then detail each system within the framework: EXMULF (Explainable Multimodal Content-based Fake News Detection) focuses on analyzing both text and image in online content using advanced multimodal techniques, coupled with explainable AI to provide transparent and understandable assessments of false information. Building upon EXMULF’s foundation, MythXpose (Multimodal Content and Social Context-based System for Explainable False Information Detection with Personality Prediction) adds a layer of social context analysis by predicting the personality traits of OSN users, enhancing the detection and early intervention strategies against false information. ExFake (Explainable False Information Detection Based on Content, Context, and External Evidence) further expands the framework, combining content analysis with insights from social context and external evidence. It leverages data from reputable fact-checking organizations and official social accounts, ensuring a more comprehensive and reliable approach to the detection of false information. ExFake's sophisticated methodology not only evaluates the content of online posts but also considers the broader context and corroborates information with external, credible sources, thereby offering a well-rounded and robust solution for combating false information in online social networks. Completing the framework, AFCC (Automated Fact-checkers Consensus and Credibility) addresses the heterogeneity of ratings from various fact-checking organizations. It standardizes these ratings and assesses the credibility of the sources, providing a unified and trustworthy assessment of information. Each system within the FACTS-ON framework is rigorously evaluated to demonstrate its effectiveness in combating false information on OSN. This dissertation details the development, implementation, and comprehensive evaluation of these systems, highlighting their collective contribution to the field of false information detection. The research not only showcases the current capabilities in addressing false information but also sets the stage for future advancements in this critical area of study.