Sur quoi repose la méthodologie de Factare ?

Quatre piliers académiques reconnus : le protocole SIFT (Mike Caulfield, Washington State University), le test CRAAP (California State University), le lateral reading (Stanford Civic Online Reasoning) et la science du prebunking (théorie de l'inoculation, McGuire 1961, ravivée par les travaux de Sander van der Linden à Cambridge).

Comment Factare différencie-t-il une affirmation vraie d'une affirmation trompeuse ?

Chaque contenu est décomposé en claims individuels. Chaque claim reçoit un verdict sur une échelle de 6 niveaux (CONFIRMÉ, PLUTÔT VRAI, MIXTE, NON VÉRIFIÉ, TROMPEUR, FAUX) avec un degré de confiance. Le verdict global est dérivé d'un MFS Score (Misinformation Fragility Score, 0-100) qui agrège la fausseté des claims, l'intensité de la manipulation et le déficit de sources fiables.

Comment sont évaluées les sources ?

Une grille à 8 tiers : T1 (fact-checkers IFCN), T2 (institutionnel : OMS, INSEE...), T3 (Reuters, AP, Le Monde), T4 (peer-reviewed), T5-T6 (presse spécialisée), T7 (blogs/réseaux sociaux), T8 (sources anonymes). On exige au minimum 3 sources T1-T4 pour confirmer ou réfuter un claim.

Que signifie « lateral reading » ?

On ne juge pas une source de l'intérieur. On ouvre d'autres onglets pour vérifier ce que des tiers indépendants disent de la source primaire. Cette pratique, étudiée par Stanford COR, distingue les fact-checkers professionnels des historiens et étudiants, qui eux passent trop de temps sur la source elle-même.

Pourquoi un MFS Score plutôt qu'un simple « vrai/faux » ?

Parce que la majorité de la désinformation mélange vrai et faux. Un score 0-100 capte la fragilité globale du contenu en pondérant trois dimensions : 50% fausseté des claims (CFS), 30% manipulation (MTS), 20% déficit sources (SCD). Un article peut contenir des faits exacts mais être très trompeur dans son cadrage.

Pourquoi le quota est-il limité à 3 analyses par jour ?

Chaque analyse coûte de l'argent réel, entre 0,12 € et 0,30 € (API OpenAI avec recherche web, services de récupération, infrastructure). Un quota par défaut maintient le service viable pour les utilisateurs validés tout en empêchant les abus automatisés. Si ce volume ne suffit pas pour votre usage, vous pouvez en faire la demande : les modalités d'extension (volume, conditions) sont définies au cas par cas selon le contexte.

Comment Factare gère-t-il les sites bloquant l'accès (robots.txt, paywalls) ?

Quatre niveaux de fallback automatique : 1) fetch direct avec User-Agent réaliste, 2) Jina Reader (extraction LLM-friendly), 3) Wayback Machine (archive.org), 4) Firecrawl (rendu JS et bypass anti-bot). Si tous échouent, l'analyse bascule sur les reprises tierces avec un avertissement explicite.

L'outil remplace-t-il un fact-checker professionnel ?

Non. L'analyse IA est un point de départ rigoureux, pas un verdict définitif. Pour des décisions critiques, consulte les fact-checkers IFCN reconnus (AFP Factuel, Les Décodeurs, CheckNews, Snopes) et les sources primaires.

Fact-checking méthodique en françaisCet article
dit-il vrai ?

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« Cette vidéo prouve-t-elle vraiment que… »

youtube.com/watch?v=…

Verdict

TROMPEUR

Confiance : Haute

MFS Score

/100

Sources évaluées

T2OMS : fiche thématique

T1AFP Factuel

T3Reuters Health

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Le post affirme qu’à Évian, Emmanuel Macron a réuni 11 dirigeants de la tech autour d’un déjeuner avec les chefs d’État du G7, dans un cadr…

LinkedIn, auteur: Samuel Gaulay, publié il y a 3 jours selo…

22 juin 2026

YouTubePlutôt vrai

Elle commande un pistolet à eau pour son fils, elle apprend qu'elle a un casier judiciaire｜TF1 INFO

TF1 INFO

21 juin 2026

YouTubeNon vérifié

🦏 ELON MUSK : GÉNIE OU NAZI ? LES MÉDIAS ONT TRANCHÉ

BLAST, Le souffle de l'info

21 juin 2026

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Méthodologie ouverte : claims décomposés, sources tracées, score MFS, raisonnement étape par étape.
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L'enjeu

Le faux circule plus vite que le vrai.

Une étude publiée dans Science en 2018 par Vosoughi, Roy et Aral (MIT) a établi que les fausses informations se propagent 6 fois plus vite que les vraies sur Twitter, et touchent en moyenne 10 fois plus de personnes.

Pourtant, la plupart des contenus trompeurs ne sont pas faux à 100 %. Ils mélangent faits exacts, contexte tronqué, présentation manipulatoire et sources douteuses. Un verdict binaire « vrai/faux » ne suffit plus.

C'est tout le terrain de jeu de la désinformation : se déguiser en information crédible. Comprendre ses mécanismes et ce qu'est le fact-checking est le premier pas pour ne plus s'y laisser prendre.

Méthodologie

Quatre piliers académiques.

Chacun validé par des décennies de recherche en sciences de l'information.

Pilier 012017

SIFT

Caulfield · WSU

Le protocole de Mike Caulfield, professeur à Washington State University. Quatre gestes pour évaluer une information en moins de 60 secondes.

Pilier 022004

Test CRAAP

Blakeslee · CSU Chico

Une grille de 5 critères développée par la California State University pour qualifier la fiabilité d'une source académique ou journalistique.

Pilier 032019

Lateral Reading

Wineburg · Stanford

On ne juge pas une source de l'intérieur. On ouvre d'autres onglets pour vérifier ce que des tiers indépendants en disent.

Pilier 041961·2022

Prebunking

McGuire · van der Linden

Cartographier les narratifs de désinformation actifs sur un thème pour les reconnaître AVANT exposition, et ne plus tomber dedans.

Le process

Pipeline en 11 étapes.
Tracé du début à la fin.

Chaque analyse traverse exactement les mêmes étapes, exécutées en transparence et visibles en temps réel pendant le calcul.

Détails de chaque étape

01
Décomposition des affirmations
Chaque claim est isolé et typé (Factuel, Opinion, Prédiction, etc.).
02
Investigation des sources
Application des grilles SIFT et CRAAP sur la source primaire.
03
Évaluation approfondie
Lateral reading via web_search : ce que disent les sources tierces.
04
Traçage de l'origine
Première apparition, mutations, langue d'origine, lien avec une campagne connue.
05
Détection des red flags
Taxonomie de 6 catégories : manipulation émotionnelle, sophismes, sources douteuses…
06
Attribution des verdicts + MFS
Échelle 6 points et calcul du Misinformation Fragility Score.
07
Calibration de la confiance
Facteurs augmentant et diminuant la fiabilité du verdict.
08
Chaîne de raisonnement
Pour chaque claim, le raisonnement étape par étape est exposé.
09
Analyse contrefactuelle
« Si cette affirmation était vraie, on s'attendrait à observer… »
10
Composante éducative
Identification des techniques utilisées et conseils de défense.
11
Génération de la Fact-Check Card
Synthèse partageable, neutre, prête à diffuser.

Le score

Misinformation Fragility Score.

Un score de 0 à 100, basé sur trois dimensions pondérées. Aucun jugement subjectif : tout est tracé.

CFS

50%

Claim Falsity Score

Fausseté factuelle des claims individuels (échelle 0-10 par claim).

Σ(VP) / (n × 10) × 100

MTS

30%

Manipulation Tactics

Intensité de la manipulation détectée (taxonomie 47 codes).

pts_red_flags / max × 100

SCD

20%

Source Credibility Deficit

Déficit de sources fiables (T1 → T8, pénalité par tier).

Σ(pen) / (n × 10) × 100

Formule finale

MFS = (CFS × 0,50) + (MTS × 0,30) + (SCD × 0,20)

0–10

Fiable

Contenu bien sourcé et factuellement solide.

11–25

Plutôt fiable

Problèmes mineurs. Globalement digne de confiance.

26–45

Prudence requise

Problèmes notables. Vérifier indépendamment avant partage.

46–65

Problématique

Faussetés ou manipulation significatives. Ne pas partager.

66–85

Très trompeur

Majoritairement faux ou manipulatoire. Probable désinformation.

86–100

Désinformation

Fausseté et manipulation généralisées. Pattern clair de désinfo.

Sources

Grille de fiabilité à 8 tiers.

Toutes les sources ne se valent pas. Chaque source mobilisée est qualifiée : du fact-checker IFCN reconnu (T1) aux sources anonymes non-attribuables (T8).

Tier	Type	Exemples	Niveau
T1	Fact-checkers IFCN	AFP Factuel, Snopes, Les Décodeurs, CheckNews	Excellence
T2	Sources institutionnelles	OMS, CDC, EMA, INSEE, Eurostat	Excellence
T3	Wire services & journalisme qualité	Reuters, AP, BBC, Le Monde, Le Figaro	Très fiable
T4	Publications scientifiques peer-reviewed	Nature, The Lancet, PubMed	Très fiable
T5	Organisations expertes	GIEC, AIEA, ANSES	Fiable
T6	Médias avec standards éditoriaux	Presse régionale, magazines spécialisés	Fiable
T7	Blogs et réseaux sociaux	Sites personnels, posts X / Facebook	À vérifier
T8	Sources anonymes / non-attribuables	« Selon une source proche du dossier »	Faible

Critères de classification

Red flags

Taxonomie de manipulation.

47 codes au total, classés en 6 familles. Chaque drapeau rouge détecté est cité, qualifié (Mineur / Modéré / Sérieux) et entre dans le calcul du MFS.

Manipulation émotionnelle

Langage inflammatoire, urgence factice (« Partagez avant suppression ! »), us-vs-them, panique morale.

Problèmes de sources

Sources anonymes, faux experts, citations mal attribuées, sourcing circulaire.

Sophismes logiques

Cherry-picking, fausse dichotomie, homme de paille, post hoc, whataboutism.

Manipulation contextuelle

Ancien présenté comme nouveau, faits hors contexte, montage sélectif, satire prise au sérieux.

Signaux coordonnés

Astroturfing, deepfakes, distribution bot, coordination cross-plateforme.

Santé-spécifique

Cures miracles, mésusage VAERS, anti-institutionnel, anecdotes de guérison, études rétractées.

Liste des 47 codes

Accès & quota

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Augmentation possible selon le contexte d'usage : modalités à définir au cas par cas.

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Questions fréquentes

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Sur quoi repose la méthodologie de Factare ?: Quatre piliers académiques reconnus : le protocole SIFT (Mike Caulfield, Washington State University), le test CRAAP (California State University), le lateral reading (Stanford Civic Online Reasoning) et la science du prebunking (théorie de l'inoculation, McGuire 1961, ravivée par les travaux de Sander van der Linden à Cambridge).
Comment Factare différencie-t-il une affirmation vraie d'une affirmation trompeuse ?: Chaque contenu est décomposé en claims individuels. Chaque claim reçoit un verdict sur une échelle de 6 niveaux (CONFIRMÉ, PLUTÔT VRAI, MIXTE, NON VÉRIFIÉ, TROMPEUR, FAUX) avec un degré de confiance. Le verdict global est dérivé d'un MFS Score (Misinformation Fragility Score, 0-100) qui agrège la fausseté des claims, l'intensité de la manipulation et le déficit de sources fiables.
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SIFT

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Claim Falsity Score

Manipulation Tactics

Source Credibility Deficit

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Taxonomie de manipulation.

Manipulation émotionnelle

Problèmes de sources

Sophismes logiques

Manipulation contextuelle

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