Contenus :

• Définition et typologie des fake news : désinformation, mésinformation, malinformation.
• Technologies de génération de contenu : deepfakes, textes générés par IA (GPT, etc.), images et vidéos synthétiques.
• Impacts des fake news sur la démocratie, l'opinion publique, la cohésion sociale et la confiance dans les institutions.
• Mécanismes de propagation : réseaux sociaux, algorithmes de recommandation, chambres d'écho et bulles de filtres.
• Responsabilité des plateformes, des créateurs de contenu et des utilisateurs : qui est responsable de la diffusion de fausses informations ?
• Stratégies de lutte contre la désinformation : fact-checking, éducation aux médias, régulation, détection automatique des deepfakes.
• Étude de cas : analyse de campagnes de désinformation lors d'élections (États-Unis, Brésil, France, etc.) et rôle de l'IA.

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les mécanismes de génération et de propagation des fake news par l'IA.
• Analyser les impacts sociopolitiques de la désinformation algorithmique.
• Discuter des responsabilités et des solutions pour contrer ce phénomène.