Dans le cadre du programme 80 PRIME du CNRS, je propose en collaboration avec le laboratoire ETIS une thèse à l’interface entre sciences sociales computationnelles et marchine learning/IA.

L’offre complète et le formulaire de candidature peut-être consulté sur le site emploi du CNRS

La thèse s’inscrit dans la continuité du projet Politoscope

Résumé

Un consensus commence à émerger sur le fait que le problème des fausses informations n’est qu’une partie d’un problème beaucoup plus vaste qu’est la désinformation. En effet, on assite à de nombreuses campagnes de diffusion massive de messages sur les réseaux sociaux qui, bien que ne comportant pas nécessairement une fausse information, ont pour objectif de porter préjudice à des personnes ou des institutions en changeant la perception de leurs lecteurs.

Ce projet de thèse part de l’hypothèse que la réussite des campagnes de manipulation d’opinion repose en grande partie sur leur capacité à masquer leur origine. Au-delà de savoir si une information est vraie ou fausse, ce projet aura pour objectif de développer des méthodes rendant manifeste pour les citoyens, si possible en temps réel, l’origine et la progression des campagnes d’influence afin d’en atténuer les effets. Par origine, nous entendons la qualification d’un groupe de personnes, d’une méthode de diffusion de l’information, d’une catégorie d’objectifs (information, désinformation, influence, débat, socialité, etc.).

Ce projet combinera pour cela une approche multi-modale des contenus numériques (textes, images, vidéos, acteurs), s’appuyant sur les derniers développements de l’intelligence artificielle, avec des analyses des réseaux socio-sémantiques.