Évaluez l’intégrité de l’information en temps réel
Infoscore analyse tout type de contenu, calcul un score de confiance et l'explique en détail.
Dans un monde saturé d'informations,
nous avons besoin de faire confiance.
Chaque jour, des milliards de contenus sont publiés. La circulation d’informations douteuses, erronées ou incomplètes qu’elles soient involontaires (mésinformation), malveillantes (désinformation) ou manipulées (malinformation) accentue la polarisation des sociétés démocratiques.
Cet espace saturé favorise la circulation massive d'informations erronées ou incomplètes, qu'elle soit involontaire (mésinformation), malveillante (désinformation) ou manipulée (malinformation).
Ce risque informationnel pèse aussi bien sur les sociétés que sur les acteurs économiques. En effet, les individus et les organisations qui s'appuient sur des informations en source ouverte (OSINT) doivent redoubler de vigilance dans un environnement concurrentiel ou la rapidité d'accès à l'information prime autant que sa fiabilité.
Ce risque informationnel est également source d’incertitude pour les acteurs économiques. Les individus et les organisations qui s’appuient sur des informations en source ouverte (OSINT) doivent redoubler de vigilance dans un environnement concurrentiel où la rapidité d’accès à l’information prime autant que sa fiabilité.
3,8Md : le volume de nouveaux contenus publiés chaque jour dans le monde
73% des Français s'estiment régulièrement exposés à des informations dont ils ne peuvent pas évaluer la fiabilité (Sondage IFOP 2025).
Les fausses informations se propagent 6 fois plus vite que les vraies sur les réseaux sociaux (MIT, étude de référence).
417Md de dollars : le coût total de la désinformation dans le monde (Sopra Steria, 2024)
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À propos d'Infoscore
Contrairement au fact-checking traditionnel, qui vérifie une affirmation précise après sa diffusion, Infoscore adopte une approche multicritère et contextuelle. Notre technologie s’appuie sur une matrice d’indicateurs pondérés (source, auteur, traçabilité, qualité des preuves, cohérence interne, contexte, diffusion, temporalité, impact etc.) pour produire un score de confiance clair de 0 à 5.
Ce score n’est pas une opinion automatisée : il est accompagné d’une analyse détaillée et transparente des critères évalués, permettant à l’utilisateur de comprendre les forces, les faiblesses et les zones d’incertitude d’un contenu. L’objectif est d’aider au discernement et à la prise de décision, sans se substituer au jugement humain.
Comment ça fonctionne ?
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Notre score repose sur une méthodologie rigoureuse, développée avec des journalistes, des chercheurs en sciences de l'information et des experts en IA.
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14 critères regroupés en 5 familles
Source de l'information - Qui est derrière le contenu ?
Identité de l'auteur
Réputation de la source
Risque de conflit d'intérêt
Authenticité de la source
Contenu de l'information - Comment le contenu est-il formulé ?
Objectivité/neutralité
Argumentation et cohérence interne
Analyse du ton et de la prose
Références
Distinction information/opinion
Contexte de l'information - Dans quel cadre le sujet traité s'inscrit-il ?
Corroboration externe
Contexte
Complétude
Diffusion de l'information - Non noté pour le moment
Impact de l'information - Quel est l'effet escompté du contenu ?
Engagement émotionnel
Intention
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Pour chaque critère, une observation principale établit un score de base. Une ou plusieurs observations secondaires ajustent ensuite ce score à la hausse ou à la baisse. Le score final est toujours compris entre 0 et 5. Cette approche en deux temps capture la nuance : deux articles peuvent avoir le même ton général, mais celui qui utilise aussi de la rhétorique manipulatrice obtiendra un score inférieur.
Par exemple, pour évaluer le ton : la question centrale est de savoir si le langage est mesuré ou sensationnaliste (cela établit le score de base). Ensuite, le fait que les affirmations soient correctement nuancées ajuste le score à la hausse ou à la baisse, et la présence de rhétorique manipulatrice l’ajuste encore. Toutes ces règles sont fixes et publiques, sans aucune logique cachée.
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L'IA classifie, les règles scorent. Le LLM produit des signaux catégoriels. Le score numérique est toujours calculé par des tables de correspondance déterministes. Cela rend les scores reproductibles, auditables et faciles à ajuster.
Énumérer d'abord, catégoriser ensuite. Avant de choisir une catégorie, le LLM doit énumérer les éléments concrets observés dans le texte (champs inventaire en texte libre). Cela ancre le raisonnement dans des faits et réduit la variabilité des réponses.
Qualité du contenu et recherche de véracité. L'IA évalue la qualité des sources, l'équilibre, l'objectivité, la complétude et la transparence d'un contenu. En parallèle un critère (corroboration externe) de notre matrice à pour but de recouper l'information. Toutefois, à l'heure de la post-vérité, seule une analyse multidimensionnelle basée sur des signaux plus large que la seule véracité permet de détecter des contenus non-fiables.
Honnêteté épistémique. Les explications utilisent un langage nuancé pour ce qui ne peut être vérifié à partir du texte seul. Les observations directes sont formulées clairement.
L'absence n'est pas une preuve. Quand la corroboration ne trouve rien, le score est neutre (2.5), pas punitif. L'absence de données ne signifie pas que quelque chose est faux ou mauvais.
Chaque score est explicable. À partir des signaux et des tables de correspondance, n'importe qui peut reconstruire exactement comment un score a été calculé.
Séparer le qualitatif du quantitatif. Quand une décision peut être fragmentée entre un jugement qualitatif (LLM) et une mesure quantitative (code déterministe), les séparer. Ex. : le LLM dit « les sources confirment », le code compte combien de domaines uniques.
Indépendance des critères. Chaque critère est évalué indépendamment. Un article au ton médiocre peut très bien scorer sur les sources. La moyenne pondérée reflète l'image complète.
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