La thèse vise à explorer des modèles et algorithmes d'extraction de connaissance et d'interconnexion de bases de données hétérogènes, appliquée à la gestion de contenus tels que rencontrés fréquemment dans le quotidien des journalistes. Le travail se déroulera dans le cadre du projet ANR ContentCheck (2016-2019) qui fournit le financement et dans le cadre duquel nous collaborons aussi avec l'équipe "Les Décodeurs" (journalistes spécialisés dans le fact-checking) du journal Le Monde.La démarche scientifique de la thèse se décompose comme suit:1. Identifier les technologies et domaines de gestion de contenu (texte, données, connaissances) intervenant de façon recurrente (ou dont le besoin est ressenti comme important) dans l'activité des journalistes.Il est par exemple déjà clair que ceux-ci ont l'habitude d'utiliser "en interne" quelques bases de données construites par les journalistes eux-mêmes ; ils disposent aussi d'outils internes (à la rédaction) de recherche par mots-clé ; cependant, ils souhaiterait augmenter leur capacité d'indexation sémantique...Parmi ces problèmes, identifier ceux pour lesquels des solutions techniques (informatiques) sont connues, et le cas échéant mis en oeuvre dans des systèmes existants.2. S'attaquer aux problèmes ouverts (sur le plan de la recherche), pour lesquels des réponses satisfaisantes manquent, liés à la modélisation et à l'algorithmique efficace pour des contenus textuels, sémantiques, et des données, dans un contexte journalistique. / Digital content is increasingly produced nowadays in a variety of media such as news and social network sites, personal Web sites, blogs etc. In particular, a large and dynamic part of such content is related to media-worthy events, whether of general interest (e.g., the war in Syria) or of specialized interest to a sub-community of users (e.g., sport events or genetically modified organisms). While such content is primarily meant for the human users (readers), interest is growing in its automatic analysis, understanding and exploitation. Within the ANR project ContentCheck, we are interested in developing textual and semantic tools for analyzing content shared through digital media. The proposed PhD project takes place within this contract, and will be developed based on the interactions with our partner from Le Monde. The PhD project aims at developing algorithms and tools for :Classifying and annotating mixed content (from articles, structured databases, social media etc.) based on an existing set of topics (or ontology) ;Information and relation extraction from a text which may comprise a statement to be fact-checked, with a particular focus on capturing the time dimension ; a sample statement is for instance « VAT on iron in France was the highest in Europe in 2015 ».Building structured queries from extracted information and relations, to be evaluated against reference databases used as trusted information against which facts can be checked.

La légitimité du processus électoral est souvent remise en question par des candidats et membres de l’élite politique qui tente de justifier leurs défaites aux urnes. Par conséquent, plusieurs électeurs sont exposés à des allégations non-fondées de fraude électorale, et ce, même si la fraude électorale se produit très rarement dans les démocraties établies. Certaines études ont déjà déterminé que des affirmations trompeuses concernant l’intégrité des élections ont des effets négatifs sur la perception des citoyens face à l’impartialité électorale. En effet, des chercheurs ont montré que les allégations non-fondées de fraude électorale ébranlent la confiance que les électeurs ont envers le système électoral. Cependant, aucune étude n’a exploré l’effet potentiel de ces allégations sur la participation électorale. En utilisant des données de sondage originales collectées au Royaume-Uni, ce projet considère l’impact des affirmations de fraude électorale sur la décision d’aller voter ou non. En premier lieu, nous regardons l’effet sur les dispositions électorales spécifiques, c’est-à-dire la probabilité qu’un individu ira voter. Par la suite, nous testons la capacité de messages correctifs à rectifier les perceptions erronées des électeurs et limiter l’impact négatif des allégations de fraude électorale. Les résultats de l’expérience démontrent que l’exposition à des allégations non-fondées de fraude électoral n’a pas d’effet sur la participation des citoyens aux urnes. Cependant, des analyses supplémentaires permettent d’identifier une relation entre les perceptions de fraude et la décision d’aller voter. Considérant ces résultats, des explications alternatives sont présentées. / The legitimacy of the electoral process is often put into question by political candidates and elites who seek to account for their loss. As a result, a significant portion of voters are presented with unfounded allegations of widespread election fraud even though such fraud seldom occurs in consolidated democracies. Previous research has determined that misleading claims regarding the integrity of elections carry important implications for citizens’ perceptions of electoral fairness. In fact, scholars have shown unsubstantiated claims of election fraud to be detrimental to voters’ confidence in elections as well as their support for key democratic norms. However, the literature has yet to systematically explore the impact of electoral fraud allegations on voter participation. Using original survey data from the United Kingdom, this research measures the impact of unfounded allegations of election fraud on the decision to vote or not. We first look at the impact on specific dispositions of voting, that is, the likelihood that an individual will turn out at the next election. Then, we examine the ability of corrective messages to rectify misperceptions of electoral integrity and limit the negative impacts of fraud allegations on voter participation. The results of the survey experiment do not support the hypotheses according to which exposure to unfounded allegations of fraud influences confidence in elections and voter participation. However, results from supplementary analyses highlight an important relation between perceptions of fraud and subsequent desire to cast a ballot. Explanations for these findings are discussed.

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.