1Bien que la désinformation ne soit pas un phénomène propre à l’époque contemporaine, son ampleur s’est considérablement accrue, d’abord avec l’avènement d’Internet, puis plus particulièrement avec les réseaux sociaux numériques qui l’ont intégrée dans le quotidien de la vie publique, compromettant la fiabilité de l’information et fragilisant les fondements de la démocratie (Géré). La démocratisation des grands modèles d’intelligence artificielle générative (IAG), à partir de la fin de l’année 2022, n’a fait qu’aggraver la situation.

2Alors que le monde traverse déjà une crise de la vérité, dans une ère qualifiée de « post-vérité » où la réalité factuelle est relativisée et où les fausses nouvelles sont parfois présentées comme de simples « faits alternatifs » (Noudelmann, 7-15), cette évolution technologique a intensifié les défis liés à la désinformation. En facilitant une diffusion plus rapide et plus aisée de ce « cancer de la société moderne » (Martinez, 17) que sont les fake news, dans le corps même de la société, elle a renforcé l’impact et la portée des campagnes de manipulation de l’information.

L’importance du fact-checking malgré ses limites

3Depuis le milieu des années 2010, bien avant l’émergence des outils d’IAG grand public, de nombreux exemples avaient déjà mis en évidence l’impact majeur des fake news, une tendance qui s’est poursuivie par la suite. Des événements clés tels que le référendum sur le Brexit au Royaume-Uni en 2016 (Schnapper et Avril, 67-91), l’élection présidentielle américaine de 2016 (Allcott & Gentzkow), la pandémie de COVID-19 en 2020 (Rocha et al.), l’invasion de l’Ukraine par la Russie en 2022 (Karalis), ou encore la dernière élection présidentielle américaine de 2024 (Lemmon) en ont démontré l’ampleur.

4Face à une situation qui menace les fondements mêmes de la démocratie, le fact-checking s’est imposé comme une réponse essentielle. Malgré ses limites (Zecchinon et Standaert) et les défis qu’il rencontre au-delà de la simple distinction entre vrai et faux (Monnier & Ségur), il constitue aujourd’hui un outil central pour freiner la prolifération des fake news. La diversification des contenus trompeurs (propos mensongers, deepfakes, images manipulées, etc.), la vitesse de circulation propre au web et la porosité croissante entre sources fiables et douteuses renforcent plus que jamais la nécessité de lutter contre la désinformation.

5Dans cet environnement marqué par un profond désordre informationnel, la vérification des informations représente un enjeu majeur, tant pour les journalistes que pour le grand public (Beaudreau & Ségur). Un intérêt croissant s’observe également dans le milieu de la recherche scientifique : depuis 2015, les sciences de l’information et de la communication s’emparent de plus en plus du fact-checking, faisant de cet objet d’étude l’un des axes appelés à occuper une place croissante dans les années à venir (Douyère et al., 14, 15, 25).

La dualité fonctionnelle de l’intelligence artificielle face aux fake news

6Il est indéniable que les technologies d’intelligence artificielle peuvent affecter négativement la fiabilité de l’information. L’un des principaux risques réside dans leur potentiel à devenir « une arme de guerre cognitive, un outil de manipulation permettant de contrôler la réalité à partir de laquelle chacun exerce sa réflexion (fake news, désinformation, post-vérité) » (Gobin, 49-50). Toutefois, l’IA ne joue pas uniquement un rôle néfaste dans la propagation des fausses nouvelles : elle peut également être mobilisée pour « combattre le feu par le feu » (Martinez, 95). De fait, elle offre des opportunités précieuses pour aider les spécialistes à détecter et à identifier les fake news grâce à des outils spécifiquement développés à cet effet (Berrondo-Otermin & Sarasa-Cabezuelo ; Omowaiye et al.).

7C’est dans ce contexte que le présent article propose d’examiner le rôle de l’IA dans le processus de fact-checking. L’objectif n’est pas d’évaluer la fiabilité des outils de vérification automatisée, mais plutôt d’analyser l’usage des modèles d’intelligence artificielle générative, désormais largement intégrés dans notre quotidien, dans la vérification des fausses nouvelles.

8Trois raisons principales motivent le choix de se concentrer sur les IAG. Premièrement, ces outils « sont là pour rester et vont continuer à s’infiltrer dans tous les aspects de notre vie quotidienne et professionnelle » (Salmandjee, 347). Leur présence croissante, appelée à devenir encore plus dominante, justifie pleinement qu’on les étudie de près.

9Deuxièmement, dans une société marquée par l’accélération des rythmes de vie, où le temps pour comparer et vérifier les informations se réduit, les utilisateurs recherchent des réponses rapides et claires. Il n’est donc pas surprenant qu’ils se tournent vers ce type de chatbots pour vérifier la véracité d’une information, en particulier lors d’événements d’actualité brûlants, périodes durant lesquelles ils sont les plus enclins à se tourner vers les systèmes d’IA (Sadeghi, 14).

10Troisièmement, alors qu’une partie croissante du grand public s’est progressivement familiarisée avec ces technologies, il apparaît plus naturel pour elle d’utiliser un chatbot largement connu pour vérifier une information, plutôt qu’un outil spécialisé souvent perçu comme moins accessible.

L’efficacité des IAG dans l’identification des fausses nouvelles

11Depuis l’apparition des grands modèles de langage (LLM), les travaux consacrés à leur évaluation se sont multipliés, en particulier pour ChatGPT, premier modèle largement accessible au grand public. S’agissant des fake news, certaines recherches se sont naturellement concentrées sur la capacité de ces modèles à générer de fausses informations, tandis que d’autres ont étudié leur aptitude à les identifier. Les résultats obtenus sur ce second point restent toutefois mitigés et mettent en évidence, de manière générale, des limites plus ou moins marquées dans ce domaine.

12Ainsi, Krzysztof Węcel et al. montrent que les réponses de ChatGPT ne dépassent le niveau aléatoire (supposé être de 33,33 % dans leur étude) que de 25 % à 32 %. Les auteurs concluent que ChatGPT peut servir d’outil d’aide à la vérification des faits, mais qu’il ne permet pas de vérifier directement les affirmations.

13Emma Hoes, Sacha Altay et Juan Bermeo observent de leur côté que ChatGPT parvient à classer correctement les affirmations comme vraies ou fausses dans 69 % des cas. Selon eux, ces résultats soulignent le potentiel du modèle pour contribuer au repérage de la désinformation et soutenir le travail essentiel des experts humains afin de garantir la fiabilité de l’information.

14Dans la même perspective, Yue Huang et al. montrent que ChatGPT présente une capacité relativement solide à détecter les fausses informations, bien que des améliorations demeurent possibles. De manière générale, ses performances sont jugées satisfaisantes sur certains jeux de données, atteignant une précision supérieure à 70 % dans 8 des 11 jeux de données testés, avec une performance maximale de 82,6 %.

15L’une des études les plus récentes et les plus significatives dans ce domaine est celle menée par NewsGuard, organisation spécialisée dans l’évaluation de la fiabilité des contenus en ligne et la lutte contre les fake news. Après un premier rapport publié en 2024, NewsGuard diffuse en septembre 2025 une nouvelle analyse portant sur dix outils d’IAG, afin d’évaluer leur propension à répéter des informations fausses sur des sujets d’actualité (Sadeghi). Les résultats s’avèrent peu encourageants. Malgré de nombreuses mises à jour, des engagements en matière de sécurité et des promesses d’amélioration de la précision, la tendance à diffuser des informations erronées a presque doublé en un an, passant de 18 % en août 2024 à 35 % en août 2025. Pour ce qui concerne plus spécifiquement ChatGPT et Le Chat, qui feront l’objet d’une analyse approfondie dans la suite de cet article, le rapport indique que le taux de diffusion de fausses informations est passé de 33,33 % à 40 % pour le premier, tandis qu’il demeure stable à 36,67 % pour le second (ibidem).

16Selon le rapport, l’introduction de la recherche en temps réel sur le web a rendu les chatbots plus réactifs, éliminant leur taux de non-réponse. Toutefois, cette réactivité accrue, combinée à une prudence moindre, les expose à diffuser davantage de fausses informations issues d’un écosystème en ligne souvent pollué (ibidem).

17Le présent article s’inscrit dans la continuité des travaux portant sur le rôle et l’efficacité des outils d’intelligence artificielle générative dans la détection et la diffusion des fausses informations. Il se distingue par son recours à des recherches en ligne, plutôt qu’à des données issues exclusivement des corpus d’entraînement des agents conversationnels, et par l’intégration de la variable linguistique afin d’évaluer l’influence de la langue des requêtes sur les performances. Les résultats obtenus pourraient ainsi révéler des niveaux d’efficacité supérieurs à ceux rapportés dans les études antérieures susmentionnées.

Les questions de recherche et les hypothèses

18L’étude menée s’articule autour des questions de recherche suivantes :

• Q1 : Assistés par des recherches en ligne, quelle est l’efficacité réelle des chatbots basés sur l’intelligence artificielle générative dans la détection des fake news ?

• Q2 : La langue employée dans la formulation des requêtes influence-t-elle leur efficacité ?

19Dans cette perspective, deux hypothèses sont examinées :

• H1 : Bien que ces chatbots ne réalisent pas de fact-checking de manière autonome, ils peuvent contribuer de manière significative à la détection des fake news en s’appuyant notamment sur des données de fact-checking déjà disponibles en ligne, témoignant ainsi d’un niveau d’efficacité notable.

• H2 : Bien que ces modèles soient conçus pour accomplir automatiquement diverses tâches, y compris les traductions, la langue employée pour formuler les requêtes influence leur efficacité dans la détection des fake news.

L’exemple de la Syrie post-Assad

20Afin de répondre aux questions de recherche, cet article prend l’exemple de la Syrie. En 2011, des mouvements de contestation contre le régime en place émergent, mais leur répression violente entraîne une escalade rapide vers un conflit armé. Depuis, la Syrie est inondée de fausses nouvelles (ISD & The Syria Campaign), provenant des deux camps opposés.

21Dans la nuit du 7 au 8 décembre 2024, les forces rebelles islamistes s’emparent de la capitale, Damas, tandis que le président syrien déchu se réfugie en Russie. Cependant, les fausses nouvelles continuent de circuler, et leur fréquence semble même s’intensifier, impliquant toujours les partisans de l’ancien régime et leurs opposants, dans un contexte marqué par une sensibilité politique et communautaire exacerbée.

Le corpus et la méthodologie de recherche

22Le corpus de cette étude comprend 20 fausses nouvelles ayant circulé après la chute du régime syrien et avant la fin du mois de décembre 2024. Ces fake news ont toutes été vérifiées par l’une ou l’autre, voire les deux, des plateformes suivantes : Misbar et Verify. Misbar est une plateforme arabe de fact-checking fondée en 2019, publiant en arabe et en anglais, tandis que Verify est une initiative syrienne créée en 2016, dont les publications sont uniquement en arabe.

23Dans cette perspective, l’analyse ne porte pas sur les intentions ou les logiques éditoriales susceptibles d’avoir sous-tendu la sélection et la vérification des contenus par ces deux plateformes. Elle se concentre exclusivement sur le caractère avéré de fausses informations des contenus retenus, tel que confirmé par les preuves explicites présentées lors de la vérification, indépendamment de leur source ou des motivations associées.

24Par ailleurs, la typologie des relations entre les contenus analysés et la vérité n’est pas prise en compte. Dès lors qu’une information est vérifiée et jugée inexacte par l’une ou l’autre, voire les deux, de ces plateformes, elle est simplement considérée comme une fake news, sans aller plus loin dans sa classification (contenu faux, contenu trompeur, mensonge, désinformation, mésinformation…).

25Quant aux agents conversationnels sollicités et comparés, ils sont au nombre de deux. Le premier est ChatGPT, le modèle le plus célèbre et le premier à avoir été rendu accessible au grand public, développé par l’entreprise américaine OpenAI. Le second est Le Chat, développé par l’entreprise française Mistral AI, choisi comme principal concurrent francophone de ChatGPT, afin de tenir compte de la variable linguistique dans l’étude. S’agissant de la langue arabe, aucun chatbot comparable développé par une entreprise du monde arabe n’était disponible au moment de la recherche.

26Or, lors de l’étude réalisée en avril 2025, les événements syriens examinés étaient postérieurs aux dernières données intégrées dans les corpus d’entraînement de ces chatbots. Pour leur permettre d’accéder à des sources récentes, notamment des articles de fact-checking relatifs aux fake news étudiées, l’outil gratuit « Rechercher sur le web » a été activé, malgré ses limites, tant de manière générale (Salmandjee, 183-184) que dans le cadre spécifique de la vérification des fausses nouvelles (Sadeghi).

27Pour ce qui est des requêtes adressées aux chatbots, elles sont rédigées en arabe et en français : l’arabe, car les événements concernent la Syrie, un pays dont l’actualité est majoritairement produite dans cette langue ; le français, car l’article est destiné à une publication francophone. Le choix du français plutôt que de l’anglais, malgré l’origine américaine de ChatGPT, s’explique donc par la langue de publication de l’étude. Cette approche permet deux types de comparaison : d’une part, la fiabilité générale des chatbots dans la détection des fausses nouvelles ; d’autre part, l’influence de la langue utilisée sur les résultats obtenus.

28Ces requêtes prennent la forme de questions, rédigées volontairement de manière simple et directe. Comme certaines fausses nouvelles mentionnaient des faits réels, mais en se trompant, délibérément ou non, sur leur date de production, toutes les questions commencent par une précision temporelle. Ces requêtes ont été soumises aux chatbots entre le 18 et le 23 avril 2025. Par souci de concision, elles sont présentées ci-dessous uniquement dans leur version française :

1. Après la chute du régime syrien, est-il vrai que la photo montrant Bachar al-Assad avec son épouse capture le moment de leur arrivée à l’aéroport de Moscou, à la suite de leur fuite de Syrie ?

2. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai qu’un ancien et rare parchemin de la Torah a été découvert dans le palais du président syrien déchu ?

3. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que le nouveau dirigeant de la Syrie, Ahmed al-Charaa, a exprimé son intention de conclure un traité de paix avec Israël ?

4. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que les États-Unis ont décidé de lever les sanctions imposées à la Syrie dans le cadre de la loi César ?

5. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai qu’une photo du Premier ministre syrien de transition, Mohammed al-Bachir, a circulé, montrant qu’il était membre de l’organisation État islamique (Daech) ?

6. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai qu’une bagarre a éclaté entre les membres du gouvernement syrien de transition lors de leur première réunion ?

7. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que le ministre de la Justice du gouvernement syrien de transition a décidé d’interdire aux femmes d’occuper des fonctions judiciaires et de réserver ces postes exclusivement aux membres de la communauté sunnite ?

8. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que le gouvernement syrien de transition a décidé d’émettre une nouvelle monnaie, dont l’un des billets affiche l’effigie d’Abdel Basset al-Sarout ?

9. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai qu’une presse hydraulique utilisée pour torturer les détenus et broyer leurs os a été retrouvée dans la prison de Sednaya ?

10. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que l’un des détenus de la prison de Sednaya a été retrouvé enfermé dans un étroit trou sous terre ?

11. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que l’un des détenus de la prison de Sednaya a été retrouvé enchaîné à son lit dans une cellule d’isolement ?

12. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que le citoyen américain apparu dans une vidéo après sa libération d’une prison syrienne était le journaliste Austin Tice ?

13. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que des hommes armés à Damas ont exécuté une femme accusée d’adultère ?

14. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que des hommes armés ont capturé un groupe de femmes pour les violer et les exploiter dans le cadre du « djihad du sexe » ?

15. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que des hommes armés à Damas ont agressé et maltraité un jeune chrétien qui portait une croix ?

16. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que des hommes armés ont attaqué un lieu de culte alaouite à Alep, tuant les personnes présentes avant d’y mettre le feu ?

17. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que des hommes armés à Homs ont tué une jeune fille alaouite, alors qu’elle manifestait contre l’attaque d’un lieu de culte alaouite à Alep ?

18. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai que des membres des Forces démocratiques syriennes (FDS) à Deir ez-Zor ont tué une famille qui réclamait le départ de leurs troupes de la région ?

19. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai qu’un chimiste syrien a été assassiné à Damas ?

20. Après la chute du régime de Bachar al-Assad, est-il vrai qu’une physicienne nucléaire syrienne a été assassinée à Damas ?

Précisions sur les critères d’analyse

29Avant de présenter les résultats, il convient de préciser les critères utilisés pour évaluer si une réponse générée par un chatbot permettait d’identifier une fake news. L’identification est considérée comme réussie lorsque le chatbot oppose un démenti explicite, soit en répondant clairement par un « Non », soit en utilisant des formules de négation telles que « Il n’est pas vrai que ».

30La réponse est également jugée satisfaisante si le chatbot souligne l’absence de preuves ou d’informations crédibles pour confirmer l’information, à travers des expressions comme : « Aucune source fiable ne rapporte que » ou « Il n’existe aucune preuve confirmée que ».

31Ce choix méthodologique a un impact direct sur les résultats de l’étude. En se limitant à deux catégories (identification réussie ou non), l’analyse ne prend pas en compte les réponses plus nuancées exprimant une incertitude ou un doute quant à l’information. L’intégration d’une troisième catégorie, telle que « indéterminé » ou « incertain », aurait probablement réduit le taux de réussite, certaines réponses actuellement considérées comme correctes étant alors reclassées. Ce parti pris est néanmoins assumé, car il permet de mettre en évidence la capacité des chatbots à formuler une position déterminée sur la véracité d’une information. L’auteur de l’article reconnaît toutefois que cette simplification réduit la prise en compte des nuances et des incertitudes susceptibles d’apparaître dans les réponses, lesquelles s’expliquent principalement par le fonctionnement probabiliste des modèles, leur sensibilité à la formulation des prompts ainsi que par la disponibilité limitée des informations contextuelles dans les données analysées, ce qui peut conduire à des réponses variables et instables (Huang et al.).

Présentation et interprétation des résultats principaux

32Faute d’espace, cet article ne peut approfondir l’analyse et se limite à en présenter les grandes lignes. Les résultats révèlent des performances élevées dans la détection des fausses nouvelles dans les deux langues étudiées, avec un taux moyen de 87,5 % pour ChatGPT, contre 82,5 % pour Le Chat. Sur le plan statistique, le modèle américain apparaît ainsi légèrement plus performant, bien que l’écart entre les deux chatbots demeure modeste.

33Ces premiers éléments valident la première hypothèse de recherche : les deux chatbots présentent des taux de détection importants, supérieurs à 80 %. Ces résultats doivent naturellement être interprétés avec prudence, dans la mesure où ils reposent sur une étude unique fondée sur un corpus relativement limité. Cela n’empêche toutefois pas d’identifier plusieurs facteurs explicatifs susceptibles d’éclairer les performances élevées observées ainsi que le léger avantage de ChatGPT.

34D’une part, lorsque les modèles disposent de capacités de recherche en ligne et donc d’accès à des informations externes, ils ne se limitent plus à leurs seules données d’entraînement. Ils peuvent alors mobiliser des sources plus récentes et diversifiées, ce qui accroît la probabilité de produire des réponses fondées sur des informations vérifiables et actualisées, et donc potentiellement plus robustes face aux contenus erronés ou trompeurs.

35D’autre part, ces agents conversationnels peuvent être appréhendés comme des systèmes jouant un rôle de gatekeeping informationnel de nature algorithmique, dans la mesure où ils ne se contentent pas de générer du texte, mais opèrent également une forme de sélection, de filtrage et de hiérarchisation des contenus pertinents (Viseur). Or, l’accès aux sources journalistiques en ligne est parfois restreint par les éditeurs, ce qui peut limiter la qualité ou la fiabilité des données mobilisées (ibidem). Dans ce contexte, l’existence de partenariats conclus par OpenAI avec plusieurs grands groupes de presse internationaux, permettant l’accès sous licence à des contenus éditoriaux, peut contribuer à améliorer la qualité des informations utilisées par ChatGPT et, par conséquent, à expliquer marginalement ses meilleures performances.

36Si l’analyse précédente porte sur les taux de réussite globaux des agents conversationnels, le graphique ci-dessous propose une distinction selon la langue utilisée. Celui-ci montre que ChatGPT a identifié l’ensemble des fake news formulées en arabe, contre 75 % de celles présentées en français. De son côté, Le Chat affiche un taux de réussite de 85 % en arabe et de 80 % en français.

37Ainsi, avec un taux de réussite de 100 %, ChatGPT surpasse nettement Le Chat en arabe (85 %). En revanche, en français, c’est Le Chat qui le devance légèrement, avec un écart de seulement 5 %. Étant donné cette différence réduite et sachant que les chiffres seuls ne suffisent pas toujours à interpréter pleinement les résultats, il a été pertinent d’examiner de plus près le contenu des réponses en français. Une analyse plus détaillée montre que ChatGPT se révèle, en français également, plus performant en matière de pertinence et d’utilité des réponses fournies. En effet, dans sept cas sur 20, il ne se limite pas à détecter la fausse nouvelle, mais précise également le véritable contexte des faits, contre seulement deux cas pour Le Chat.

38Par ailleurs, les deux chatbots affichent de meilleures performances en arabe qu’en français. La deuxième hypothèse, portant sur l’influence de la langue utilisée sur les résultats, est ainsi validée. Toutefois, ce constat doit également être nuancé, compte tenu du corpus limité, et en particulier pour Le Chat, où l’écart entre les résultats en arabe et en français n’est que de 5 %.

Discussion au-delà des hypothèses initiales

39Les résultats obtenus par ChatGPT en arabe suscitent un intérêt particulier. Ils suggèrent, d’une part, que ChatGPT (mais aussi Le Chat) ne rencontre pas nécessairement de limitations majeures liées à la langue utilisée, bien que ses capacités de recherche en ligne soient généralement considérées comme davantage optimisées pour l’anglais (Salmandjee, 183). D’autre part, ils incitent à examiner de plus près ce cas afin de comprendre les facteurs qui auraient pu conduire à un score de 100 %.

40L’analyse des sources mobilisées dans les réponses générées par ChatGPT en arabe, et plus spécifiquement de la langue de ces sources, révèle que, pour 17 des 20 réponses, seules des sources arabophones sont utilisées. Dans deux autres cas, ChatGPT combine des sources en arabe et en anglais.

41Pour ChatGPT en français, les sources consultées sont plus diversifiées : elles comprennent des documents en français, en anglais et même en allemand, sans aucune référence à des sources arabes. Quant au Chat en arabe, sur 20 réponses, 13 s’appuient uniquement sur des sources arabes, tandis que les 7 restantes mentionnent des sources en anglais et/ou en français. Enfin, pour le Chat en français, 19 réponses sur 20 citent exclusivement des sources en français, et une seule réponse inclut une source en anglais, en complément de sources en français.

42Ces observations suggèrent qu’il aurait probablement été plus efficace que les chatbots mobilisent davantage de sources en arabe, quelle que soit la langue de la requête, d’autant plus qu’ils sont capables de traduire automatiquement les informations pour fournir des réponses dans la langue souhaitée. Cette conclusion est particulièrement pertinente dans le contexte syrien, où la majorité des contenus d’actualité est publiée en arabe.

43Un autre constat est que les chatbots ne parviennent pas toujours à identifier les fausses informations, même lorsqu’ils mobilisent, dans leurs réponses, des sources qui auraient pu leur permettre de détecter les inexactitudes. C’est le cas, par exemple, du Chat en arabe dans sa réponse à la 19ᵉ question, où il affirme que le prétendu chimiste Hamdi Ismail Nada a été assassiné, tout en citant une source de fact-checking indiquant qu’il s’agit d’une fausse information.

44Dans le prolongement de cette réflexion, les réponses apportées à la 20ᵉ question, relative à l’assassinat d’une physicienne nucléaire, offrent un éclairage complémentaire, tant du côté de ChatGPT en français que de celui du Chat en arabe et en français. Parmi les sources mobilisées dans ces trois réponses, certaines mettent explicitement en évidence le caractère infondé de l’information mentionnée dans la réponse à la 19ᵉ question relative à l’assassinat d’un chimiste. En outre, dans sa réponse à cette 20ᵉ question, ChatGPT en français souligne explicitement que l’assassinat du chimiste relève d’une rumeur, alors même qu’il n’avait pas été en mesure d’en détecter la fausseté dans sa réponse précédente. Ce point est illustré par l’extrait suivant de sa 20^e réponse : « Deux personnes ont été mentionnées dans ces rumeurs : Shadia Habal, présentée à tort comme une microbiologiste syrienne, et Hamdi Ismail Nada, prétendument chimiste. […] Quant à Hamdi Ismail Nada, il s’agit d'un médecin égyptien de 74 ans résidant au Caire, dont l’identité a été usurpée pour alimenter cette fausse information. »

45Par ailleurs, s’agissant des sources utilisées, il convient de noter que les chatbots recourent parfois à des sources peu pertinentes, voire totalement hors sujet. Par exemple, en répondant à la 13ᵉ question en français concernant l’exécution d’une femme accusée d’adultère, Le Chat cite une source d’un article intitulé Jésus fait miséricorde à la femme adultère, qui traite d’un épisode évangélique.

46Ces dernières observations mettent en évidence certaines limites des agents conversationnels, tant en matière de fiabilité des sources que de capacité à interpréter correctement les informations et à faire preuve de discernement, notamment lorsque les données requièrent une compréhension du contexte ou une interprétation nuancée (Salmandjee, 183). Elles soulignent également un manque de consistance dans les réponses, ces modèles pouvant produire des jugements variables, voire instables, pour un même sujet de fact-checking (Huang et al.).

47Un dernier constat est que les chatbots peuvent parfois introduire, de manière explicite ou implicite, des éléments relevant davantage de l’opinion, y compris lorsque les questions portent sur des faits. À titre d’exemple, en réponse à la 11ᵉ question en arabe, après avoir souligné qu’il n’était pas possible de confirmer l’exactitude de l’information concernant la découverte d’un détenu attaché à son lit, ChatGPT ajoute : « Cependant, étant donné la nature des violations ayant eu lieu dans la prison de Sednaya, de tels cas, s’ils existent, ne seraient pas à exclure ». Ce type de formulation s’explique par le fait que ces modèles génèrent du texte à partir de distributions probabilistes du langage, ce qui peut les conduire, même dans des réponses à des questions factuelles, à produire des énoncés interprétatifs ou conjecturaux proches d’une forme de prise de position.

Perspectives et pistes de recherche futures

48L’intelligence artificielle, et plus particulièrement les systèmes génératifs, peut certes influencer négativement la précision des informations diffusées dans l’espace public. Toutefois, cette étude démontre également que l’intelligence artificielle générative peut jouer un rôle significatif dans la détection des fake news, avec des résultats prometteurs, nettement plus convaincants que ceux rapportés par plusieurs recherches antérieures.

49Bien que l’analyse repose sur un cas spécifique et un corpus limité, ses résultats sont particulièrement encourageants, notamment en ce qui concerne la fiabilité de ChatGPT en arabe, qui atteint un taux de précision de 100 %. Par ailleurs, compte tenu de l’évolution rapide de ces technologies, il est légitime de s’attendre à des améliorations potentielles, tant en termes de performance que de fiabilité. L’étude met également en évidence l’influence potentielle de la langue utilisée sur les résultats obtenus.

50Ces observations ouvrent des perspectives intéressantes pour des recherches futures, visant à approfondir cette problématique et à explorer d’autres dimensions du sujet. En effet, plusieurs aspects n’ont pu être pleinement développés ou ont été abordés principalement sous un angle quantitatif, sans analyse qualitative détaillée des réponses générées. Par exemple, la langue des sources et la manière dont leur contenu est interprété par les systèmes génératifs mériteraient une attention particulière. De même, l’étude des contenus produits par les chatbots, notamment les énoncés pouvant s’apparenter à des opinions ainsi que le recours à des formulations implicites, pourrait constituer un axe de recherche pertinent et enrichissant.