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Flint : l’IA contre les bulles d’information

Entretien avec Benoît Raphaël, Chief Robot Officer.

Présentation

Créée en 2014 par Benoît Raphaël, ancien journaliste, et Thomas Mahier, ingénieur et expert en intelligence artificielle et données, Flint est une solution de veille d’informations ayant vocation à répondre aux enjeux croissants de la surinformation et de la désinformation.

La mission

Flint est née d’un double constat : non seulement les internautes sont quotidiennement confrontés à une multitude de sources d’informations (réseaux sociaux et professionnels, blogs, flux RSS, médias en lignes, applications de journaux et magazines…), qui conduisent à la dispersion et rendent la veille d’actualité chronophage et, bien (trop) souvent, dans un contexte où les réseaux sociaux constituent la première source d’information, ces contenus sont poussés par leurs « algorithmes de recommandations » qui, sous couvert de personnalisation, enferment le lecteur dans des « bulles d’information »  dangereuses.

Flint se donne donc pour mission de proposer à ses utilisateurs des informations qualifiées, diversifiées et hiérarchisées, répondant à leurs centres d’intérêt mais présentant aussi des approches ou des sujets moins habituels pour susciter leur curiosité et aiguiser leur sens critique.

Cet engagement fait de Flint une entreprise dite « à mission ». Elle compte parmi ses clients à la fois des particuliers et des professionnels, tant des organismes gouvernementaux que des PME, ETI et grands groupes, dans des secteurs aussi divers que la banque et la finance, le marketing et la communication, la transformation digitale ou encore l’édition.

La solution

Flint combine trois intelligences : artificielle, collective et individuelle.

Pour fournir à chaque lecteur un contenu personnalisé et de qualité, son algorithme d’apprentissage automatique est entraîné à la fois par ses lecteurs et par ses 400 experts thématiques, qui sont aussi ses clients.

Pour chaque lecteur, cet apprentissage comporte deux volets : l’apprentissage naturel, activé par la simple lecture d’un article proposé par sa newsletter, et un apprentissage « actif » déclenché par les réactions « j’aime/j’aime pas » sur les articles proposés dans cette même newsletter. C’est à partir de ces deux formes d’apprentissage que l’IA de Flint détermine les articles qui convienne à chaque lecture, tant en termes de thématiques que de critères qualitatifs, grâce à un algorithme combinant deux modèles :

  • Un modèle social, qui repose sur l’intelligence collective et le travail des milliers d’experts qui valident la pertinence des contenus. À ce jour, ils ont observé le comportement de plus de 20 000 comptes Twitter face à des millions d’articles de tous types ;
  • Un modèle sémantique, qui s’attache à comprendre le sens et la signification des mots et des articles, et créer entre eux des connexions dans le but de développer une véritable culture générale au fil des apprentissages.

Pour faire exploser les bulles d’information, l’algorithme de Flint est conçu pour :

  • Surprendre le lecteur en lui envoyant, de façon aléatoire, des contenus ne correspondant pas directement à ses centres d’intérêt ou présentant des approches ou des prises de positions inhabituelles ;
  • Diversifier ses sources d’information, en intégrant par exemple des contenus anglophones pouvant provenir de régions rarement couvertes par les veilles d’informations.