Pré­si­den­tielles 2017 : fausses idées sur les « fake news »

L’As­sem­blée a dé­bat­tu de la pro­po­si­tion de loi sur les fausses in­for­ma­tions, dont la dé­fi­ni­tion de­meure un su­jet très flou

L'Opinion - - La Une - Cy­ril La­car­rière t @cy_­la­car­riere

L’As­sem­blée na­tio­nale dé­bat­tait ce mar­di de la pro­po­si­tion de loi sur les fausses in­for­ma­tions, dont la dé­fi­ni­tion reste floue

Une étude me­née par le CNRS et EHESS au su­jet de la pro­pa­ga­tion de mes­sages po­li­tiques sur Twit­ter entre juin 2016 et mai 2017 laisse en­tendre que les fausses in­for­ma­tions ne sont pas aus­si ré­pan­dues que la mé­dia­ti­sa­tion du phé­no­mène pou­vait le lais­ser en­tendre. Un su­jet d’ac­tua­li­té alors que l’exa­men de la pro­po­si­tion de loi re­la­tive à la ma­ni­pu­la­tion de l’in­for­ma­tion com­men­çait ce mar­di à l’As­sem­blée na­tio­nale. ET SI LES FAKE NEWS étaient le nou­veau « bug de l’an 2000 » ? A en croire les chiffres four­nis par l’étude du CNRS et du EHESS, le « tsu­na­mi » tant re­dou­té en France après l’élec­tion de Do­nald Trump aux Etats-Unis au­rait fait pschitt. Sur 60 mil­lions de mes­sages (tweets et ret­weets) échan­gés sur Twit­ter au­tour de la cam­pagne pré­si­den­tielle de 2017, seuls 0,0081 % com­por­tait « un lien ré­fé­ren­cé comme une fausse in­for­ma­tion ». Soit 5 000 tweets, une pec­ca­dille à l’échelle des ré­seaux so­ciaux. Im­mé­dia­te­ment pour­tant, les cher­cheurs pré­viennent que ce faible nombre doit être pris avec des pin­cettes. En ef­fet, pour dé­fi­nir la na­ture d’une fake news, ceux-ci ont choi­si de fon­der leur tra­vail à par­tir d’une liste éta­blie par la ru­brique « Les Dé­co­deurs » du jour­nal Le Monde ayant don­né ma­tière à un ar­ticle de dé­cryp­tage. Un champ d’in­ves­ti­ga­tion res­treint qui ex­plique en par­tie le peu de tweets concer­nés. « L’autre rai­son, es­time Da­vid Cha­va­la­rias en charge de cette étude, c’est qu’il y a éga­le­ment moins de fake news que ce nous croyons. » A condi­tion de s’en­tendre sur la dé­fi­ni­tion du terme.

Or, c’est tout l’en­jeu d’un dé­bat qui dé­passe le cas de l’étude du CNRS. Les cher­cheurs eux­mêmes disent avoir ex­clu les mes­sages sur Twit­ter des­ti­nés à ma­ni­pu­ler l’opi­nion. Par exemple, les mes­sages me­nant vers les Ma­cronLeaks – le pi­ra­tage d’e-mails de l’équipe En Marche ! à quelques jours du pre­mier tour – n’ont pas été comp­ta­bi­li­sés dans ce re­cen­se­ment car n’étant pas consi­dé­rés comme une fausse in­for­ma­tion. Et pour­tant, « il y en a eu des cen­taines de mil­liers avec un im­pact pro­bable sur l’opi­nion », peut-on lire dans le rap­port. « Le pro­blème, c’est qu’on ou­blie de se de­man­der ce qu’est une fake news, souffle Vé­ro­nique Reille Soult, pa­tronne de Dent­su Consul­ting, spé­cia­liste des stra­té­gies conver­sa­tion­nelles. Une fake news, c’est quelque chose que l’on peut dé­mon­ter soit ra­pi­de­ment soit après une in­ves­ti­ga­tion, mais les ru­meurs n’en font pas par­tie. » Les par­le­men­taires eux-mêmes s’écharpent pour dé­fi­nir un sens.

Boules puantes. Hier en­core les dé­pu­tés de la com­mis­sion des lois ont lé­gè­re­ment re­ma­nié la dé­fi­ni­tion de la fausse in­for­ma­tion dans la pro­po­si­tion de loi re­la­tive à la ma­ni­pu­la­tion de l’in­for­ma­tion dont l’exa­men a dé­bu­té ce mar­di dans l’hé­mi­cycle. C’est ain­si que le terme « fausse in­for­ma­tion » a été rem­pla­cé par « al­lé­ga­tions ou im­pu­ta­tions in­exactes ou trom­peuses d’un fait ». De quoi théo­ri­que­ment éclair­cir ce qui re­lè­ve­ra d’une sai­sine d’un ré­fé­ré lors d’une pé­riode élec­to­rale…

Pro­blème : comme le montre l’étude du CNRS/EHESS, ce genre de fake news, ty­pi­que­ment celles qui font l’ob­jet d’un « de­bun­kage » – d’une « dé­mys­ti­fi­ca­tion » en bon fran­çais – de la part des fact-che­ckeurs, ne pèse pas grand-chose dans le dé­bat qui se mène sur les ré­seaux so­ciaux. Des chiffres de l’agence Talk­wal­ker/Dent­su Consul­ting ré­vé­laient que c’est la pré­ten­due ho­mo­sexua­li­té d’Em­ma­nuel Ma­cron qui avait été la « fake news » la plus men­tion­née sur Twit­ter du­rant la cam­pagne. De la pure ru­meur et non une fausse in­for­ma­tion qu’il se­rait pos­sible de contre­dire. « Est-ce que les boules puantes in­fluent sur une élec­tion ? Peut-être mais au­cune étude ne per­met de le dé­mon­trer », concède Vé­ro­nique Reille Soult. Dès lors, se re­pose la ques­tion de l’in­té­rêt de lé­gi­fé­rer.

D’au­tant que l’im­pact des fake news est en­core su­jet à de nom­breuses contes­ta­tions. Comme l’écri­vait l’Opi­nion dé­jà en dé­but d’an­née, deux pro­fes­seurs amé­ri­cains des uni­ver­si­tés de New York et de Stan­ford, es­ti­maient qu’il était « exa­gé­ré de conclure que celles-ci avait joué un rôle dé­ter­mi­nant dans la vic­toire de Do­nald Trump ». Se­lon les deux hommes, il au­rait fal­lu que les fausses in­for­ma­tions soient en moyenne 36 fois plus ef­fi­caces que les cam­pagnes té­lé­vi­sées pour per­mettre à elles seules le suc­cès fi­nal de l’homme d’af­faires new-yor­kais. De quoi re­la­ti­vi­ser la por­tée réelle de la dés­in­for­ma­tion, phé­no­mène dont per­sonne ne conteste en re­vanche la réa­li­té.

Pour contre­car­rer ces ten­ta­tives de ma­ni­pu­la­tions des masses, plu­tôt qu’une loi, Da­vid Cha­va­la­rias pré­co­nise de « pro­po­ser au grand pu­blic des ou­tils trans­pa­rents d’ana­lyse en temps réel » per­met­tant de « sa­voir quels sont les groupes so­ciaux qui s’em­parent [de telle ou telle in­fo] afin que tout un cha­cun puisse se faire une idée des in­ten­tions qui mo­tivent la dif­fu­sion d’une in­for­ma­tion don­née ». Il in­vite éga­le­ment à « un ef­fort » en di­rec­tion de l’édu­ca­tion aux mé­dias du jeune pu­blic. Un tra­vail de longue ha­leine.

SI­PA PRESS

Fran­çoise Nys­sen a dé­fen­du la pro­po­si­tion de loi vi­sant à sanc­tion­ner les fake news lors des pé­riodes élec­to­rales.

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