Cette deuxième mission s’attachait à traiter deux situations qui posent des problèmes pour l'indexation correcte des sites web d’entreprises car elles ajoutent des informations qui ne sont pas pertinentes pour la description de leurs activités.
i. Au sein du site web d'une entreprise, on trouve différents types de pages qui, chacune, peut contenir du textes plus ou moins pertinents pour la description de l’activité de l’organisation. Par exemple, la page de contact, même si elle contient des informations sur les coordonnées de l’entreprise, la plupart du temps elle ne contient pas d'informations sur son activité.
8Format du documents de texte représentant des données tabulaires sous forme de « valeurs séparées par des tabulations »
ii. De plus, pour des raisons techniques dans le processus de collecte d'informations, il est parfois possible que les données textuelles récupérées ne soient pas pertinentes, comme c’est le cas des pages d'erreur (404 not found), des pages en cours de maintenance, des pages piratées, etc.
Pour effectuer cette mission, nous avons suivi la les étapes du Web Mining. Nous avons prélevé des échantillons du corpus initial (plus de 3 millions de pages web) en utilisant des algorithmes développés par ProLeads pour identifier deux types de pages : pages erreur et pages contact. Ensuite, nous avons sélectionné et prétraité le texte en utilisant les techniques NLP pour identifier des attributs pour générer un modèle prédictif de classification basé sur la régression logistique. Enfin, nous avons itéré les attributs du modèle en évaluant une fonction de perte dans chaque itération.
Résultats
• Le modèle de classification des pages d'erreur que nous avons développé montre une exactitude de 99.7 % avec une augmentation de 15 % (5 261 pages de plus) de pages erreur identifiées par rapport à l’approche précédente.
• Le modèle de classification des pages contact présente quant à lui une exactitude de 98 % avec une augmentation de 10% (10 927 pages de plus) de pages erreur identifiées par rapport à l’approche précédente.
P
ARTIE
3
-
37
CHAPITRE 7
–
EXPLORATION DE LA PRISE DE DECISION DANS UN CONTEXTE DE
MANIPULATIONS DE L’INFORMATION
I. C
HOIX DU SUJETAfin d'explorer dans un autre périmètre la problématique, nous allons changer la source d'information du corpus de textes de la description de l'activité des entreprises à une type l'information destinée au grand public, les actualités numériques. Dans ce rapport nous avons examiné la façon dont les technologies d'information se prêtent aux manipulations de l'information et cela nous a incité à choisir les fakenews comme sujet à analyser. Le choix spécifique du COVID 19 a été fait en raison de sa nature complexe, étant donné la grande quantité d’informations générées sur ce sujet, associe a de nombreux cas de manipulations de l’information, mais aussi parce qu’il génère de nombreux débats en société et des questionnements en entreprise. Ainsi, si un manager souhaite prendre une décision relative à ce sujet, par exemple le port du masque par ses éployées il sera confiante aux limites évoqués dans la revue de littérature. Ce qui est attendu de cette démarche est d'étudier l'adéquation de l'application des techniques de NLP et son lien avec la diminution de la complexité du processus de décision.
II. C
HOIX DE LA METHODOLOGIELes méthodes employées pour réaliser les missions de stage se révèlent intéressantes pour traiter la problématique de la prise de décision dans un contexte de manipulations de l’information : En effet :
o Pour des raisons de marketing, les entreprises peuvent être amenées à présenter des informations qui ne sont pas équivalentes à l'ensemble des services qu'elles offrent en réalité. Autrement dit, l’action de transmettre une information pour créer une fausse impression ou conclusion.
o Parmi les limites identifiées dans le processus décisionnel, on trouve la capacité insuffisante à traiter toutes les informations disponibles (Error! Reference source not
found.). Dans l'entreprise, comme dans la vie personnelle, nous sommes soumis à une
surcharge d'informations qui, avec un objectif de manipulation des informations, peut exploiter cette vulnérabilité et altérer le processus de prise de décision.
La méthodologie expliqué dans la partie Error! Reference source not found. a été suivie, car elle utilise techniques du NLP avec la possibilité d’ajouter algorithmes de machine learning. Ainsi cette approche sera exploré pour la détection de manipulations de l’information. Le corpus de textes
38
utilisé est le Decodex - Les Decodeurs du Monde où figurent plus de 400 rumeurs qui ont circulé sur le web, les url reprenant les rumeurs (plus de 13 000 urls) et l'analyse effectuée (description de la rumeur, constat, explication) [39]. Ensuite, nous avons prétraité la base de données pour récupérer les url et récupérer automatiquement le texte sur le site web. Enfin, nous avons utilisé des techniques du NLP pour explorer le texte relatif aux rumeurs sur la COVID 19.
Résultats
• Nuage de mots du corpus de texte :
Figure 8 : Nuage de mots du corpus de texte
• Liste de mots clés dans le textes déterminée par le nombre d'occurrences mais aussi en fonction de leur rareté (TF-IDF)
• Liste de 313 verbes et 498 noms et 166 adjectives utilisées dans les textes • Liste des bi-grammes et tri-grammes
• Identification d'un indice pour la détection de manipulations des informations : la répétition exacte des titres sur la même rumeur.
39
C
ONCLUSION
À travers de la revue de la littérature, nous avons pu constater que le processus de prise de décision tant dans la vie personnelle que dans l'entreprise et l’authenticité de l'information peut être affecté à cause des caractéristiques des plateformes numériques et à l’exploitation des vulnérabilités le raisonnement limité des humaines. Ce phénomène est potentialisé par la quantité des informations à laquelle on est exposé dans nos sociétés actuelles.
De plus, les résultats de ce travail d'exploration nous permettent de conclure que l'hypothèse initiale (H0), d’une solution utilisant le NLP et le machine learning facilite le processus de prise de décision en diagnostiquant les manipulations d'informations, est non infirmée. Basé sur mon expérience dans la mise en œuvre de la procédure du web mining une méthodologie pour l'identification des manipulations d'informations a été proposée. Cette méthodologie s'est révélée prometteuse car elle combine la capacité d'analyser simultanément de grandes quantités de texte, cela permet de surpasser des capacités limitées de l’humaine. De plus, dans l’exercice exploratoire du COVID 19, ce processus a permis d'identifier un type d'indice pour détecter les manipulations d'informations : la répétition exacte des titres sur une même rumeur indique une propension à classer une rumeur comme une fakenews.
La complexité technique et conceptuelle en termes d'identification des manipulations d'informations a été une limite mise en évidence lors de la phase d'exploration. En outre, le manque de ressources, telles que des jeux de données, facilement accessibles en français, rend difficile l'identification automatique de ce phénomène.
Un travail envisagé à court terme serait d'annoter un ensemble de pages web de rumeurs afin de créer un jeux de données en langue française et tester l’approche d'apprentissage automatique supervisé avec des indices linguistiques préalablement définis.
40
B
IBLIOGRAPHIE
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43
TABLES DES FIGURES
FIGURE 1 : MODELE HIERARCHIQUE DE LA CONNAISSANCE[41]. ... 12
FIGURE 3 : PERSPECTIVE HISTORIQUE DE L'INFORMATION [6]. ... 12
FIGURE 4 : LES PERIODES DE L'ERE DE L'INTERNET [8]. ... 13
FIGURE 5 :PUBLICITE EN FAVEUR DU TABAC AUX ÉTATS-UNIS QUI PRESENTE (A) DES AVIS D'EXPERTS ET (B) DES CHIFFRES PRECIS.
[42] ... 14
FIGURE 6 : PUBLICITE AU SERVICE LA SECURITE ROUTIERE [40] ... 15
FIGURE 8 :LOGO GRENOBLE IAE ... 25
FIGURE 9 : UNE PAGE WEB VUE (A) DANS UN NAVIGATEUR WEB,(B) DANS UN EDITEUR DE TEXTE,(C) EN TANT QUE STRUCTURE HIERARCHIQUE ... 26
44
T
ABLES DES MATIERES
CHAPITRE 1–L'INFORMATION, UNE RESSOURCE FIABLE ? ... 11
I. Clarifications conceptuelles ... 11
A. Définition ... 11
B. Repères historiques ... 12
C. L’information, aujourd’hui ... 13
II. Les manipulations de l’information ... 14
A. Les manipulations à l'ère numérique ... 16
B. Conséquences sur la société et l'entreprise ... 17
CHAPITRE 2–PRISE DE DECISION DANS UN ENVIRONNEMENT DE MANIPULATION D'INFORMATIONS ... 19
I. Prise de décision et rationalité ... 19
II. Influencer le processus de prise de décision ... 19
A. Facebook et les adolescents ... 20
B. Cambridge Analytica et les élections ... 20
C. Uber et le comportement des travailleurs ... 20
CHAPITRE 3–DETECTER LES MANIPULATIONS DE L’INFORMATION ... 22
I. Les Décodeurs du Monde ... 22
II. Hoaxbuster ... 22
CHAPITRE 4–L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE COMME OUTIL D'AIDE A LA DECISION ... 23
I. NLP : linguistique informatique ... 23
A. Analyse lexicale : l'approche classique ... 24
B. Limites du NLP ... 24
II. Web Mining et la prise de décision automatique ... 25
A. Les étapes du Web Mining ... 26
B. Le Web Mining et la détection des manipulations de l’information ... 27
CHAPITRE 5–PROBLEMATISATION ... 31
CHAPITRE 6–STAGE CHEZ PROLEADS ... 33
I. Présentation de l’entreprise ... 33
II. Description des missions ... 33
III. Mise en œuvre de missions ... 33
A. Mission 1 : analyse lexicale ... 33
B. Mission 2 : classification des pages web ... 34
CHAPITRE 7–EXPLORATION DE LA PRISE DE DECISION DANS UN CONTEXTE DE MANIPULATIONS DE L’INFORMATION ... 37
I. Choix du sujet ... 37