Comment TruthLens vérifie les faits
Date d'entrée en vigueur : 15 août 2026 · Méthodologie version 1.5
Ceci est une traduction automatique. En cas de divergence, la version anglaise prévaut.
Cette page explique, en langage clair, comment TruthLens transforme un texte, une vidéo ou une image en un verdict adossé à des sources. Elle s'adresse aux lecteurs, aux journalistes et aux chercheurs qui veulent savoir ce qui se passe réellement derrière un résultat — et non lire un discours marketing. Lorsqu'une affirmation ci-dessous peut être vérifiée de façon indépendante dans nos Conditions d'utilisation ou notre Politique de confidentialité, nous renvoyons à la clause exacte plutôt que de la reformuler autrement.
Un outil d'analyse, pas un verdict définitif. Tout résultat produit par TruthLens — verdicts, niveaux de confiance, explications, listes de sources — est généré automatiquement par des modèles d'IA raisonnant sur des preuves publiques. C'est un outil de recherche et d'information, ni un fait établi ni un verdict définitif (voir Conditions d'utilisation, clause 6.1). TruthLens n'est pas affilié à l'International Fact-Checking Network (IFCN) et n'en est pas un signataire vérifié ; les principes présentés ici s'inspirent du Code de principes publié par l'IFCN, appliqué à un système automatisé.
1. Comment se déroule une vérification
Une vérification se déroule par étapes. Chaque étape est conçue autour d'une règle : pas de verdict sans preuve à l'appui.
1.1. Extraction. Le texte soumis (ou la transcription d'une vidéo, ou le texte lu sur une image) est découpé en affirmations factuelles individuelles et vérifiables — événements nommés, statistiques et propos présentés comme des faits. Les opinions, les prédictions et les questions rhétoriques ne sont pas extraites. L'ensemble est également classé comme information, opinion ou satire.
1.2. Déduplication et priorisation. Les affirmations répétées ou quasi identiques sont fusionnées. Pour un contenu long, les affirmations jugées les plus lourdes de conséquences pour le lecteur sont vérifiées en premier ; un nombre fixe des affirmations les plus significatives par envoi est vérifié intégralement — les vérifications restent ainsi rapides et le budget de vérification va à l'essentiel, non aux détails accessoires.
1.3. Correspondance avec des vérifications déjà publiées. Avant de lancer notre propre recherche, nous regardons si une organisation de fact-checking signataire vérifiée du Code de principes de l'IFCN a déjà publié un examen de la même affirmation. Une correspondance n'est retenue que s'il est confirmé — par une formulation identique ou par une étape de vérification dédiée — qu'il s'agit bien de la même assertion, et pas seulement du même sujet. En cas de correspondance, c'est la conclusion de cette organisation qui est utilisée, et non la nôtre.
1.4. Recherche de preuves. Pour les affirmations sans vérification existante, TruthLens cherche sur le web ouvert des preuves à l'appui ou en contradiction, en excluant les publications de réseaux sociaux comme sources primaires. Les affirmations portant sur des sujets scientifiques ou de santé sont en outre confrontées à des bases de littérature académique et biomédicale (OpenAlex, Semantic Scholar et PubMed — elles indexent largement la recherche publiée, pas seulement les travaux ayant achevé une évaluation par les pairs) ; les affirmations portant sur une statistique nationale (PIB, inflation, population, chômage, espérance de vie et indicateurs similaires) sont confrontées aux chiffres officiels de la Banque mondiale. Si une page a été supprimée ou est temporairement inaccessible, nous tentons de lire la dernière copie archivée publiquement via la Wayback Machine d'Internet Archive avant d'abandonner.
1.5. Verdict fondé sur les preuves. Un modèle d'IA juge l'affirmation strictement au regard des preuves collectées à l'étape précédente — jamais au regard de ses connaissances générales. Si les preuves sont insuffisantes ou contradictoires, le verdict est « Non confirmé », et non une supposition.
1.6. Pondération de la confiance des sources. Chaque source de preuve est pondérée par la confiance qui lui est accordée dans un graphe de médias et d'éditeurs connus. Le modèle qui rend le verdict fondé sur les preuves (1.5) a pour consigne de ne jamais qualifier une affirmation de « Réfuté » ou « Trompeur » sur la seule foi de sources peu fiables, et de s'en remettre à une source de haute confiance lorsqu'une source de haute confiance et une source de faible confiance divergent. Par ailleurs — et cela est imposé par le code, non laissé au jugement du modèle — un verdict « Réfuté » ou « Trompeur » n'est pas affiché avec une confiance élevée s'il ne repose pas sur au moins deux sources indépendantes ; les reprises d'une même dépêche sur des domaines différents comptent pour une seule.
1.7. Deuxième avis indépendant. La plupart des verdicts « Réfuté » ou « Trompeur » sont réexaminés séparément par un second modèle d'IA disposant des mêmes preuves, dans la limite d'un budget fixe par vérification. En cas de désaccord entre les deux, le verdict est conservé mais affiché avec une confiance réduite plutôt que présenté comme certain. Un verdict qui correspond déjà à une vérification publiée (1.3) saute cette étape — l'examen d'une organisation humaine de fact-checking le soutient déjà.
1.8. Agrégation. Lorsqu'un envoi contient plusieurs affirmations, le résultat global les reflète toutes : une seule déclaration fausse ne suffit pas à qualifier de faux un contenu par ailleurs exact, et une seule déclaration vraie ne rachète pas un contenu bâti principalement sur des faussetés.
2. Échelle des verdicts
Les verdicts sont identiques dans l'application, l'extension de navigateur et ce site. Deux échelles s'appliquent : une pour l'envoi dans son ensemble, une pour chaque affirmation qu'il contient.
Résultat global
| Étiquette | Signification |
|---|---|
| Fiable | Solidement étayé par des preuves indépendantes et dignes de confiance. |
| Plutôt fiable | Globalement étayé, avec de légères lacunes de couverture. |
| Partiellement confirmé | Seule une partie du contenu a pu être vérifiée ; ce qui l'a été penche vers le vrai. |
| Contesté | Une minorité d'affirmations sont fausses ou trompeuses ; les autres tiennent. |
| Douteux | Assez d'inexactitudes pour justifier une réelle prudence. |
| Faux | Une part suffisamment importante des affirmations est fausse ou trompeuse, et de façon nette, pour que l'ensemble ne puisse être tenu pour fiable. |
| Satire | Identifié comme satire ou parodie, sans forte affirmation factuelle fausse sous-jacente. |
| Non confirmé | Les preuves publiques manquent, dans un sens comme dans l'autre. |
Affirmations individuelles
| Étiquette | Signification |
|---|---|
| Confirmé | Confirmé par des preuves indépendantes et dignes de confiance. |
| En grande partie confirmé | Exact sur le fond, avec une réserve mineure. |
| Trompeur | Repose sur un fait réel, mais présenté d'une manière qui induit en erreur. Voir les nuances ci-dessous. |
| Réfuté | Contredit par des preuves dignes de confiance. |
| Non confirmé | Aucune preuve publique suffisante n'a été trouvée, dans un sens comme dans l'autre. |
Un cas à part : l'affirmation de l'auteur à propos de lui-même (par exemple, « j'ai lancé cette chaîne il y a un mois »). Ces affirmations ne sont pas confrontées à des sources extérieures et sont, par principe, toujours marquées « Non confirmé » — aucune source externe ne pourrait les confirmer ni les infirmer.
« Trompeur », plus précisément
Lorsque la raison sous-jacente correspond à l'un de deux schémas bien connus, nous le disons plutôt que de laisser une simple étiquette « Trompeur » :
| Nuance | Signification |
|---|---|
| Média authentique, légende fausse | La photo, la vidéo ou la citation est authentique — c'est la légende, le contexte ou la présentation qui induisent en erreur. |
| Obsolète — c'était vrai autrefois | L'affirmation était exacte par le passé ; la situation a changé depuis. |
3. Comment nous jugeons une source
Toutes les preuves ne se valent pas. Chaque source est examinée selon quatre critères : l'autorité (la position et le rôle de l'organisation sur le sujet), la transparence (méthodologie ouverte, données claires), l'actualité (fraîcheur au regard de l'affirmation vérifiée) et l'indépendance (absence de conflits d'intérêts). En pratique, cela donne trois niveaux de confiance — élevé, normal ou faible — construits à partir d'un graphe de médias connus et d'une courte liste de domaines de mauvaise qualité identifiés (fermes de contenu, blogs non modérés). Le modèle a pour consigne de considérer qu'une contradiction trouvée uniquement sur une source peu fiable ne suffit pas, à elle seule, à motiver un verdict « Réfuté » ou « Trompeur », et de suivre le camp de haute confiance lorsqu'une source de haute confiance et une source de faible confiance divergent — voir 1.6 pour la seule partie de cette pondération qui est imposée par le code plutôt que laissée au modèle.
4. Ce que TruthLens ne fait pas
- Il ne rend ni constat juridique, ni recommandation médicale ou financière, ni décision officielle d'aucune sorte (Conditions d'utilisation, clause 6.4).
- Il ne vérifie pas toutes les affirmations d'un contenu long — par conception, il traite en priorité les plus significatives (voir 1.2).
- Il dépend de preuves publiques, indexées et disponibles en ligne au moment de la vérification ; les affirmations portant sur des questions purement privées, ou sur des événements ne laissant encore aucune trace publique, reviennent généralement en « Non confirmé » plutôt que tranchées.
- Il repose en partie sur des infrastructures tierces gratuites (recherche web ouverte, archives publiques, bases scientifiques et statistiques ouvertes). Quand l'une d'elles est temporairement indisponible, TruthLens se rabat sur la source suivante plutôt que d'échouer complètement — mais une panne temporaire peut parfois signifier moins de preuves que d'habitude pour une vérification donnée.
- Les explications et les autres textes libres sont rédigés directement dans la langue de l'application que vous utilisez — 35 des 36 langues prises en charge par l'interface — plutôt que traduits automatiquement après coup. Le danois est la seule exception : notre propre mesure a montré que le modèle dérivait vers le norvégien sur les affirmations concernant la Norvège ; un lecteur danois obtient donc l'interface en danois et les explications en anglais jusqu'à correction. Si vous lisez l'application dans une langue hors de ces 36, l'interface comme les résultats reviennent à l'anglais. Cela suit la langue dans laquelle vous lisez, non celle du contenu : un article allemand vérifié dans une application en thaï revient en thaï. Les messages standard que le service rédige lui-même — par exemple la note affichée lorsqu'une vérification publiée couvre déjà votre affirmation, ou l'explication indiquant qu'un envoi n'a rien donné à vérifier — couvrent désormais ces mêmes 36 langues, mais ce sont des brouillons de traduction automatique qui n'ont pas encore été relus par un locuteur natif de chaque langue.
5. Corriger un résultat
Si vous estimez qu'un résultat précis est erroné, ou qu'un résultat vous concerne, vous ou votre organisation, et que vous le jugez inexact ou préjudiciable, écrivez à support@truthlens.wiki en indiquant l'affirmation exacte vérifiée et la substance de votre objection. Nous examinons les signalements motivés dans un délai raisonnable — en règle générale, sous 14 jours — et, lorsque cela est justifié, nous corrigeons ou supprimons le résultat contesté et en tenons compte par la suite (Conditions d'utilisation, clause 6.6).
6. Modifications de cette méthodologie
Les changements substantiels apportés au déroulement des vérifications seront datés ici, en langage clair, au moment même de leur mise en service.
- Version 1.5 — nomme la seule langue dans laquelle le texte libre n'est pas rédigé dans la langue de l'application. Notre propre mesure de la langue de sortie sur les 36 langues a montré que les demandes en danois revenaient en norvégien bokmål sur les affirmations concernant la Norvège, reproduit sur trois exécutions indépendantes ; les explications en danois sont donc rédigées en anglais tandis que l'interface reste en danois. La formulation précédente laissait entendre une sortie dans les 36 langues sans exception.
- Version 1.4 — correction, une fois de plus, de l'énoncé sur la langue de sortie au point 4 : il décrivait la langue du contenu soumis, alors que la sortie suit en réalité la langue de l'application dans laquelle vous lisez. Un article allemand vérifié dans une application en thaï est restitué en thaï ; l'anglais n'est le repli que lorsque l'application elle-même fonctionne dans une langue que nous ne prenons pas en charge.
- Version 1.3 — les messages standard rédigés par le service lui-même (la note de correspondance avec une vérification publiée et les explications d'un résultat vide) existent désormais dans les 36 langues et non plus dans cinq ; l'énoncé du point 4 indiquant que certains apparaissent en anglais a été remplacé par le fait qu'il s'agit de brouillons de traduction automatique en attente de relecture native.
- Version 1.2 — correction de l'énoncé sur la langue de sortie au point 4 : le texte libre est rédigé dans la langue de l'application pour 36 langues, et non cinq, l'anglais étant utilisé hors de cet ensemble ainsi que pour quelques messages standard pas encore traduits.
- Version 1.1 — passe de précision sur 1.4 (les bases de littérature ne se limitent pas aux travaux évalués par les pairs ; la liste des statistiques n'est pas ouverte), 1.6 (séparation entre la pondération de confiance demandée au modèle et la règle des sources indépendantes imposée par le code), 1.7 (le deuxième avis s'applique à la plupart des verdicts « Réfuté »/« Trompeur », non à chacun, et est ignoré pour les vérifications correspondantes) et la ligne « Faux » du tableau des verdicts (« majoritairement » remplacé par une description correspondant au seuil réel).
- Publication initiale (version 1.0).