L'objectif de cette séance pédagogique destinée aux élèves de 2de professionnelle et de 1re CAP est d'apprendre à reconnaître les vidéos manipulées par des outils d’IA, en s’interrogeant notamment sur l’intentionnalité de l’émetteur.

Les théories du complot prospèrent aujourd’hui sur les réseaux sociaux ; elles n’ont évidemment pas attendu l’existence de ces médias pour se développer. Et si elles se nourrissent de l’époque, elles reposent d’abord sur des mythologies bien implantées dans l’imaginaire collectif, ressurgissant au gré de l’actualité.

Ils s’appellent DirtyBiology, Micmaths, Scilabus, E-penser, Manon Bril... Sur YouTube, leurs vidéos de vulgarisation atteignent des centaines de milliers de vues, saluées autant par leurs fans novices que les grands pontes scientifiques. Cependant, s’y retrouver dans l’offre pléthorique de la plate-forme n’est pas évident. Comment savoir si l’on peut faire confiance à une vidéo scientifique trouvée sur YouTube ?

La visualisation de données permet d’analyser et de rendre compréhensibles des données parfois complexes à appréhender. Si certaines formes sont assez répandues dans les médias (cartes, graphiques, infographies), ces derniers en renouvellent les codes, mettant en scène des objets ou proposant de courtes vidéos sur des réseaux sociaux comme TikTok.

Qu’il s’agisse d’utiliser des outils de navigation ou de géolocalisation, de consulter des globes virtuels, de lire des cartes ou des datavisualisations, l’information numérique géographique se retrouve partout. Sa lecture demande de passer par un apprentissage de connaissances et de réflexes de base. Quelles différences entre infographies, cartes et datavisualisations ? Comment représenter et analyser ces données ? Que désigne exactement le terme de « geodata » ?

Face à l’amplification des désordres informationnels sur le web, savoir évaluer la qualité et la pertinence d’une information, mais aussi la valeur d’une source, sa fiabilité, la crédibilité de son auteur sont des compétences essentielles. Au-delà de la logique vrai/faux, il s’agit d’apprendre à adopter une démarche de questionnement critique face aux sources et à construire des critères d’évaluation de l’information.

Sur le web, de nombreux sites répandent des infox liées à l’alimentation, à la santé et plus généralement aux sciences. Ces sites, qui ont fait de la rumeur leur modèle économique, jettent volontairement le flou sur des études scientifiques publiées en anglais pour s’acheter une crédibilité.

À la suite de l’industrie du tabac qui a développé une batterie de stratégies dans les années 1950, des pans entiers de l’industrie manipulent l’information scientifique dans le but de soutenir la vente de produits toxiques.

Acheter en ligne, envoyer des mails, écouter de la musique en streaming, lancer une requête sur un moteur de recherche… Toutes ces activités sur Internet génèrent chaque jour des milliards de données et forment ce que l’on appelle le big data. Analysées et exploitées, sans cesse actualisées, ces données représentent potentiellement d’immenses sources de revenus.

En mars 2018, le quotidien américain The New York Times et le britannique The Guardian ont révélé comment une entreprise fondée à Londres, et inconnue du grand public jusque-là, a recueilli les données de dizaines de millions d’Américains sans leur consentement début 2014. Quelques mois plus tard, ce sont près de 50 millions de comptes utilisateurs de Facebook qui ont été piratés. Des affaires qui relancent la question de la protection des données personnelles.