Fact checking numérique - Algorithmes de prédiction et désinformation

Avec : Amaury Lesplingart et Nelly Pailleux (Check First), Divina Frau-Meigs (Savoir Devenir)

Ce podcast traite de la façon dont de nouveaux outils informatiques, comme le tableau de bord de CrossOver, participent à éclairer le rôle et l’impact des algorithmes sur l’information mais aussi sur la désinformation.

Il donne ainsi la parole à ceux qui œuvrent chez CrossOver au niveau technique comme au niveau pédagogique pour mettre en lumière l’impact des algorithmes sur l’information et la désinformation, en particulier à travers son tableau de bord. Ce rôle est illustré à travers une enquête sur le rôle des algorithmes de prédiction dans la recherche dite “avec auto-complétion” de Google.

Comment les développeurs travaillent-ils avec les journalistes, fact-checkers et experts en EMI ? Quels sont les avantages et défis de cette approche complexe? En quoi des outils techniques comme celui qui a été développé au sein de ce projet peuvent-ils être utiles à tous les citoyens – professionnels de l'information comme simples citoyens - pour ne pas tomber dans la désinformation ?

Production : Savoir Devenir et l'INA
Conception : Sophia Hamadi et Pascale Garreau
Réalisation technique et montage : Gabriel Fadavi
A l'aide à l'écriture : Jean-François Gervais et Sébastien Gaillard

In de podcast getuigt journalist Hind Fraihi over haar werk en methoden. Aan de hand van de "making of" van een artikel dat ze schreef voor het Belgische nieuwsmedium Apache, legt ze concreet uit wat de algoritmen in haar werk hebben veranderd. In het artikel gaat ze in op de complottheorieën die massaal te vinden zijn op het Odysee-platform, vaak omschreven als het "YouTube van extreemrechts".

Op basis van dit gesprek legt onze expert mediawijsheid, Zara Mommerency, uit waarom het essentieel is om deze nieuwe manieren van informatie maken te begrijpen en er rekening mee te houden. Dit om onze mediaconsumptie te kunnen verbeteren.

De invloed van algoritmen op onze relaties, onze consumptie, onze cultuur en vooral de manier waarop wij onszelf informeren en de wereld waarnemen is groot. Maar weten we wat algoritmen zijn, hoe ze werken, welke economische of ideologische logica eraan ten grondslag ligt en hoe we kunnen proberen ze te beheersen in plaats van ze te ondergaan?

Algoritmen begrijpen, ze kritisch kunnen analyseren, en leren hoe we ons ertegen kunnen beschermen, zijn de doelstellingen die het Crossover-project in zijn informatieve dimensie verkent.

Doelgroep

Middelbare scholieren of volwassenen

Gebruik

Door iedereen, om algoritmen beter te begrijpen

In het kader van workshops of opleidingen in mediawijsheid

Onderwerpen

(Onderzoek)journalistiek

Aanbevelingsalgoritmen

Complotdenken

De podcast is een productie die Savoir Devenir heeft gemaakt onder licentie van Creative Commons

Productietechniek : Marieke Rimaux en BNA-BBOT Bruxelles

Ecrituur: Savoir Devenir en Apache

Crossover is een financieel project van de Europese Unie in het kader van DG-Connect.

Grant agreement LC-01682253

www.crossover.social

Pour cette première traversée des algorithmes, venez rencontrer Hind Fraihi, reporter à Apache (Belgique), et Guillaume Kuster, expert en algorithmes et directeur de Check First (Finlande). En leur compagnie et celle de Divina Frau-Meigs de l'association Savoir Devenir (France), vous entrerez dans les coulisses étonnantes de la nouvelle fabrication de l'information aux mains de l'Intelligence artificielle. En mêlant data journalisme et reportage terrain, et en s'appuyant sur l'outil de veille des principaux moteurs de recherche et médias sociaux développés dans le cadre du projet européen Crossover, ces intervenants lèvent pour vous les voiles très opaques des algorithmes de recommandation qui modifient l'agenda médiatique et notre vision de l'actualité. Comment marchent-ils ? Quels sont leurs objectifs ? Comment les maîtriser ? C'est aussi ce dont il est question dans ce podcast.

Un projet soutenu par l'Union européenne.
Une co-production Savoir Devenir et INA.
Grant Agreement n° LC-01682253 «CrossOver»