LE QUOTIDIEN DU SOIR · 12/03/2026 · EXEMPLE FICTIF
Une heure de sommeil en plus rend les adultes 4 % plus attentifs
Dormir une heure de plus augmente l'attention de 4 % chez les adultes, selon une étude en accès libre.
loading
SYNESIALutter contre la désinformationà travers l'Europe
Une plateforme d'IA qui détecte, analyse et sensibilise aux narratifs de désinformation dans 11 langues européennes.
SYNESIA, pour « Systemic Network for European Scrutiny & Information Architecture »
Le défi
Les fausses informations se propagent 6 fois plus vite que la vérité
À chaque partage, le message se déforme. Les nuances disparaissent, les affirmations deviennent extrêmes et le contexte original se perd. L'Europe fait face à un défi sans précédent pour son écosystème informationnel.
0%
plus susceptible d'être partagée que la vérité
0%
des liens d'actualité partagés ne sont jamais cliqués
0%
vérifient réellement qui est derrière ce qu'ils lisent
ÉtudePresseRéseaux sociauxViral
La plateforme
Trois piliers, une mission
Combinant le NLP de pointe, l'IA cross-lingue et la pédagogie interactive pour outiller chercheurs, journalistes, éducateurs et citoyens contre la manipulation.
Détecter
Identifier les narratifs de désinformation dans 11 langues européennes grâce au NLP cross-lingue et aux embeddings multilingues.
Analyser
Comprendre les schémas de propagation, les réseaux coordonnés, l'évolution temporelle et le clustering de narratifs transfrontalier.
Éduquer
Simulations IA, jeux pédagogiques, formation interactive au prebunking pour l'éducation aux médias à grande échelle.
11 LanguesNLP cross-linguePropulsé par l'IAOpen Source
Démo en direct
Analyse par IA en action
Observez les quatre moteurs d'analyse de la plateforme à l'œuvre — du scan temps réel à la détection de coordination, le tout propulsé par l'IA cross-lingue.
Propagation transfrontalière
Comment un seul narratif traverse les frontières
La désinformation reste rarement dans un seul pays ou une seule langue. Observez comment les narratifs se propagent entre les hubs européens en quasi temps réel — la même base qui alimente le moteur Propagation de SYNESIA.
Europe · propagation en direct
Source détectée
Propagation narrative
Traçabilité des citations
Ce que la source citée dit vraiment
Le document cité existe, il est en accès libre, on peut le retrouver. Le saut entre ce qu'il dit et ce qu'on lui fait dire n'est écrit nulle part — alors quelqu'un l'ouvre, met les deux phrases dans la même mesure et consigne ce qui a changé. Synesia regroupe ensuite les reprises à travers les langues et les met en ordre de date.
Exemple fabriqué pour la démonstration : aucun média, aucune revue, aucune étude, aucune personne réels. L'identifiant utilise 10.5555, le préfixe de test réservé par la DOI Foundation, et n'est volontairement pas un lien.
Exemple fabriqué
Traçabilité d'une citation, exemple fabriqué. Un quotidien fictif écrit que dormir une heure de plus augmente l'attention de 4 % chez les adultes. Un vérificateur ouvre le document cité, en accès libre, sous un identifiant fictif : le document dit qu'une heure de sommeil de plus est associée à +4 % d'attention chez 214 collégiens suivis six semaines, et ajoute qu'il ne peut pas exclure d'autres facteurs. Le chiffre est le même ; l'objet, la portée et le verbe ont changé, et la réserve est absente. Le vérificateur renseigne la relation : la source étaye partiellement. Sur une deuxième affirmation du même article, la même procédure donne : la source étaye. Synesia regroupe 24 articles citant ce document en quatre langues et les met en ordre sur onze jours : le verbe passe de « est associée à » à « prouve », la réserve tombe au communiqué de l'établissement et ne revient jamais, et la remontée relie la dernière reprise au document en sept sauts. Sur la chaîne, deux maillons sur quatre se résolvent ; l'article cite un autre article, sans identifiant. Sur les 24, la répartition est : étaye 7, étaye partiellement 9, n'étaye pas 4, contredit 1, indéterminable 3. Aucune de ces valeurs ne dit si l'affirmation est vraie. Dans cette section, la relation source-affirmation est renseignée par une personne ; un modèle du produit sait comparer une affirmation à un passage qu'on lui fournit, mais il ne distingue pas l'étayage partiel. Ce qu'il faut construire : un identifiant persistant sur chaque citation, l'accès libre au document cité, un registre public des rétractations, un communiqué qui n'ajoute rien à l'étude. Nécessaire, mais insuffisant.
CALCULÉ PAR SYNESIAregroupement multilingue des reprises · 384 dimensions · fonctionnelmise en ordre des reprises dans le temps · fonctionnel
RENSEIGNÉ PAR UNE PERSONNErelation article ↔ source · renseignée par une personnefiche de traçabilité · WP2 · feuille de route
Ici, la relation source ↔ affirmation est renseignée par une personne. Un modèle du produit sait comparer une affirmation à un passage qu'on lui fournit — étaye, contredit, indéterminable — mais il ne va pas chercher la source à votre place, et il ne voit pas l'étayage partiel, qui est le cas le plus fréquent.
Le passage
Ce que l’article affirme, face à ce que la source citée dit vraiment.
DOCUMENT CITÉ · ACCÈS LIBREdoi:10.5555/rosa.2026.0114 (fictif)ouvert par un vérificateur · 12/03/2026 14:07
Sommeil et attention en classe : cohorte pilote de 214 collégiens — Revue ouverte du sommeil et de l'apprentissage (revue fictive)
« Chez les 214 collégiens suivis pendant six semaines, en mars et avril, une heure de sommeil de plus est associée à +4 % d'attention. Nous ne pouvons pas exclure que d'autres facteurs expliquent cet écart. »
DOCUMENT
Chez les 214 collégiens suivis, une heure de sommeil de plus est associée à +4 % d'attention.
Nous ne pouvons pas exclure que d'autres facteurs expliquent cet écart. absente de l'article
ARTICLE
Dormir une heure de plus augmente l'attention de 4 % chez les adultes.CONDITION SUPPRIMÉE
chiffre inchangé
- objet
- 214 collégiens suivis → les adultes
- portée
- six semaines, mars-avril → (supprimée)
- verbe
- est associée à → augmente
corail = mot modifié ou maillon manquant, jamais « faux »
RELATION ENTRE LES DEUX DOCUMENTSRENSEIGNÉE PAR UN VÉRIFICATEUR, PASSAGE À L'APPUI
- =la source étaye
- ≈la source étaye partiellement
- ≠la source n'étaye pas
- ×la source contredit
- ?indéterminable
Le document ne dit pas « augmente » : il dit « est associée à », chez 214 collégiens, sur six semaines, et il ajoute une réserve que l'article ne reprend pas.
Même procédure, deux résultats.
Registre de la cascade · 24 articles citants · 11 jours · une marque = un article↑ n'importe quelle marque est un point d'entrée
Détection de registreA · REGISTRE ASSERTIF54 mots · 337 car. B · REGISTRE TRAÇABLE79 mots · 455 car.
Le même fait, deux emballages
Deux textes défendent la même position sur le même fait. Dans chacun, on relève les entrées de trois listes de mots publiées, ramenées à 1000 mots. Ce qui diffère n'est pas la position — c'est ce que le texte vous laisse pour vérifier.
Listes de mots, statistiques de surface et identification de langue : code publié du module Influence de Synesia (stores/influence.ts). Aucun modèle entraîné, aucune mesure d'exactitude — ce module n'est pas un détecteur et ne porte pas de badge de statut outil.
frendeuk
POSITION DÉFENDUE PAR LES DEUX TEXTES
Le vote du 12 août sur la zone à faibles émissions a été programmé de façon à limiter la participation.
Textes fictifs. Aucun score de véracité n'est calculé.
Détection de registre, textes fictifs. Deux textes défendent la même position sur un vote programmé en août. Le texte A écrit en registre assertif : majuscules, points d'exclamation, emoji, et les entrées des listes alarmiste et suspicieuse. Le texte B écrit en registre traçable : un numéro de délibération, une heure, un décompte de voix, des chiffres, une citation, et les entrées de la liste de nuance. Les relevés sont ramenés à 1000 mots parce que les deux textes n'ont pas la même longueur. Le relevé porte sur des entrées présentes dans trois listes de mots publiées, sur quatre langues, sans syntaxe, sans lemmatisation, sans négation et sans ironie. Où ce relevé se trompe : une alerte de sécurité civile authentique sature la liste alarmiste ; une déformation d'étude parfaitement polie ne déclenche aucune alarme ; une colère légitime a le registre d'un faux. Un relevé de registre ne dit pas si un texte est vrai, et ne le dira pas. Aucun score de véracité n'est calculé. Nécessaire, insuffisant : il faut aussi des bases de fact-checking ouvertes, la lecture latérale enseignée en classe, et des collectifs qui vérifient à plusieurs.
URGENT 🚨 Le vote sur la zone à faibles émissions est passé le 12 AOÛT. En pleine trêve estivale, quand personne ne suit. C'est évidemment volontaire. On nous cache la vérité : l'objectif était d'éviter le débat. Interdit d'en parler dans les grands médias, forcément. Réveillez-vous. Scandale total !! Partagez avant que ça disparaisse.
ALARMISTES5→92,6/1000
SUSPICIEUX3→55,6/1000
HEDGING0→0,0/1000
SURFACEMAJ 5,3 %·! 2·« » 0·chiffres 1
La délibération n° 2026-214 a été adoptée le 12 août à 18 h 40, par 23 voix sur 61 sièges ; le compte rendu est consultable en mairie. Selon le recensement de l'observatoire départemental des mobilités, la mesure semble concerner environ 18 % du parc local ; la commune, cependant, avance 12 %. Certains élus contestent donc le calendrier : « un vote d'août réduit la participation », note le rapport. Reste à vérifier si les dérogations seront accordées.
ALARMISTES0→0,0/1000
SUSPICIEUX0→0,0/1000
HEDGING4→50,6/1000
SURFACEMAJ 0,9 %·! 0·« » 1·chiffres 9
0 220 entrées pour 1000 mots
Les deux textes défendent la même position. Ce qui change, c'est ce qu'ils vous laissent pour vérifier.
54 mots / 79 mots — Chaque relevé est ramené à 1000 mots.
Listes de mots, statistiques de surface et identification de langue : code publié du module Influence (stores/influence.ts). Aucun modèle entraîné, aucune mesure d'exactitude.
Comment ça marche
Des données brutes à l' intelligence exploitable
Notre pipeline IA est conçu pour traiter des milliers d'articles quotidiennement dans 11 langues, transformant le bruit en renseignement structuré.
01
Collecter
Collecte automatisée de sites d'actualités, plateformes sociales et blogs en FR, EN, LT, RO, HU, ES, UK et plus
Flux RSSAPIs socialesWeb Scraping
02
Analyser
Le NLP multilingue extrait les affirmations, détecte les techniques de manipulation et attribue des scores de menace
NLP / LLMsEmbeddingsScoring
03
Regrouper
Les embeddings cross-lingues regroupent les mêmes narratifs entre les langues et suivent leur évolution
Cross-lingueRéseaux de graphesTemporel
04
Alerter
Tableaux de bord temps réel, rapports automatisés et alertes de détection de coordination pour une réponse rapide
Tableaux de bordRapportsAlertes
Cas d'usage
Conçu pour ceux en première ligne
Que vous debunkiez une affirmation virale, enquêtiez sur une campagne coordonnée, ou enseigniez l'éducation aux médias en classe, Synesia vous donne les outils.
Chercheurs
"Je dois suivre comment un narratif climatosceptique se propage des groupes Telegram russophones aux groupes Facebook français."
- Suivi de narratifs cross-lingue
- Analyse temporelle de propagation
- Jeux de données exportables
Journalistes & Fact-checkers
"Une affirmation virale se propage dans 4 langues. Je dois trouver la source originale et tracer comment elle a été déformée."
- Dérive des citations suivie entre langues et dans le temps
- Détection de claims multilingue
- Détection de coordination (réseaux de bots)
Éducateurs
"Je veux que mes étudiants comprennent comment fonctionne la désinformation, avec des simulations interactives qu'ils peuvent essayer eux-mêmes."
- Jeux interactifs de prebunking
- Simulateur de chaîne de désinformation
- Cursus de formation structuré
ONG & Institutions
"Nous devons surveiller la désinformation ciblant les élections dans notre région et produire des rapports de renseignement hebdomadaires."
- Tableaux de bord de monitoring régional
- Rapports de menaces automatisés
- Accès API pour intégration
Feuille de route
Là où nous allons
Synesia se construit en toute transparence. Voici notre parcours du prototype à la plateforme européenne complète.
Phase 1Terminé
Recherche & Prototypage
Recherche sur les embeddings cross-lingues, architecture de pipeline NLP, algorithmes de clustering de narratifs, prototype initial avec 4 moteurs d'analyse.
Phase 2En cours
Plateforme & Consortium
Construction de la plateforme web, assemblage du consortium à 6 pays, développement du module éducatif, et obtention du financement Creative Europe (sélectionné en 2026).
Phase 32027
Déploiement pilote
Monitoring en direct dans 6 pays, ateliers de formation avec journalistes et éducateurs, premiers rapports publics de renseignement, accès API pour les partenaires.
Phase 42028
Passage à l'échelle & Open Access
Publication open-source des outils principaux, extension à 12+ langues, partenariat avec les institutions UE, intégration avec les réseaux de fact-checking existants.
Le Consortium
6 pays, 6 organisations, 1 mission
Un partenariat européen réunissant des expertises en éducation aux médias, fact-checking, journalisme d'investigation et recherche en IA, appuyé par 13 partenaires associés qui étendent le réseau à 13 pays.
FR
Mythodologie
Coordinateur — IA & Plateforme
LT
15MIN
Fact-checking & Médias
RO
Atlatszo Erdely
Journalisme d'investigation
UA
SUNPU
Recherche académique
ES
Lichen
Éducation aux médias
ME
Atlantic Council of Montenegro
Forensique numérique
Collaboration ouverteParticiper
Faites partie de la Solution
La désinformation ne s'arrête pas aux frontières. Nous non plus. Nous construisons une coalition européenne ouverte de chercheurs, journalistes, éducateurs et technologues.
Chercheurs
Journalistes & Fact-checkers
Éducateurs
Développeurs
ONG & Financeurs
ou écrivez-nous à contact@mythodologie.fr
SourcesMIT, Vosoughi, Roy & Aral, Science (2018). Columbia & Inria, Gabielkov et al., "Social Clicks", SIGMETRICS (2016). Stanford History Education Group (2021).