Fact-checking méthodique en françaisCette vidéo, cet article
dit-il vrai ?
Colle un lien YouTube ou un article de presse. En une minute, tu obtiens un verdict clair, les sources qui le justifient et les techniques de manipulation détectées.
Méthodologie ouverte (SIFT, CRAAP, lateral reading). Score quantifié de 0 à 100. Aucune carte bancaire demandée.
Teste Factare en 30 secondes, sans rien donner.
Ce qu'on vient de vérifier.
Quelques analyses publiques fraîchement publiées. Vidéos, articles, citations : chacune avec sources tracées et score MFS calculé.
Le contenu est une publication vidéo Facebook de Frontières Média qui avance qu’en France les hommes étrangers obtiendraient plus facilemen…
Facebook, Frontières Média, vidéo publique, date de publica…
13 juin 2026
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Aperçu des résultats4 modes. 4 résultats sur mesure.
Standard, Rapide, Prebunking, Vidéo YouTube : chaque mode a sa Fact-Check Card sur mesure.
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4 modes. 4 résultats sur mesure.
Standard, Rapide, Prebunking, Vidéo YouTube : chaque mode a sa Fact-Check Card sur mesure.
Voir des exemples concretsMasquer les exemplesPost relayant des allégations de fraude lors de l'élection présidentielle américaine de 2020, mêlant des claims réfutés depuis 4 ans (machines Dominion, bulletins fictifs en Géorgie) à une critique réelle des vulnérabilités du système électoral. Tonalité accusatoire, sourçage majoritairement anonyme.
L'élection présidentielle américaine de 2020 a été volée par la fraude.
Les machines de vote Dominion ont basculé des votes Trump vers Biden.
Des milliers de bulletins frauduleux ont été comptabilisés en Géorgie et au Michigan.
Des observateurs républicains ont été expulsés des bureaux de Philadelphie.
Le système électoral américain présente des vulnérabilités à corriger.
- ▸ 60+ jugements de tribunaux concordants (déc. 2020 → fév. 2021)
- ▸ Audits indépendants par administrations républicaines (GA, AZ, WI)
- ▸ Convergence IFCN : AFP, Reuters et AP arrivent à la même conclusion
- ▸ Source primaire sur Truth Social : accès via fallback Wayback Machine uniquement
- ▸ Données électorales par bureau non publiques pour certains comtés
Pourquoi le narratif fonctionne : il exploite l'asymétrie épistémique (« on ne peut pas prouver qu'il n'y a PAS eu fraude ») combinée à un cherry-picking d'incidents réels mais isolés (machine défectueuse à Antrim, MI) présentés comme systémiques.
Défense : dès qu'on entend « il y a eu fraude », demande l'échelle relative : combien d'incidents documentés, sur combien de bureaux de vote (130 000+ aux US) ? Le ratio démolit le narratif.
Le retour énergétique d'une éolienne moderne est atteint en 5–8 mois d'opération ; elle produit ensuite ~20× son énergie de fabrication sur ses 20–25 ans de durée de vie. Le mythe vient d'études frauduleuses des années 90 sur des modèles qui n'existent plus.
Quand un argument cite « une étude » sans nom ni date, la première vérification est de chercher l'auteur et l'année : souvent les chiffres viennent de travaux obsolètes sur des technologies abandonnées.
- ▸ Convergence ADEME / IEA / NREL : 3 institutions indépendantes
- ▸ Méta-analyses peer-reviewed depuis 2010
- ▸ Méthode standardisée (ISO 14040 : analyse cycle de vie)
- ▸ Le bilan dépend du facteur de charge (offshore > onshore)
- ▸ Pas inclus : recyclage des pales (recherche active)
Briefing Prebunking : énergie nucléaire
Cartographie des fausses narratives actives en France sur ce sujet (12 derniers mois). Pour chacun : la fausse claim, la technique de manipulation, la contre-évidence factuelle.
« Le nucléaire français produit 2 000 ans de déchets que personne ne sait gérer »
« Tchernobyl + Fukushima prouvent que toute centrale finit par exploser »
« Le nouveau parc EPR2 ne sera jamais rentable face aux renouvelables »
Pour ce sujet, croisez : RTE (mix énergétique réel), ASN (sûreté), IRSN (radioprotection), Cour des comptes (coûts). Méfiez-vous des sources qui citent uniquement Greenpeace OU EDF.
« La France émet 4,5 t CO₂ par habitant, contre 8 t en Allemagne. »
« Les ENR rendent l'électricité plus chère pour le consommateur final. »
« 70 % des Français seraient favorables à une sortie du nucléaire. »
« Le mix électrique français est l'un des moins carbonés d'Europe. »
Et si chaque article devenait vérifiable en un clic ?
Un bouton « Vérifier avec Factare » apparaît automatiquement sur YouTube et 33 sites de presse française. Tu cliques, l'analyse complète arrive dans un nouvel onglet en 30–60 secondes. Pas de copier-coller, pas de changement d'onglet.
- Bouton intégré à côté de Like / Partage sur YouTube, et en bas à droite des articles de presse.
- Méthodologie ouverte : claims décomposés, sources tracées, score MFS, raisonnement étape par étape.
- Vie privée respectée : aucun tracking, aucune lecture du contenu des autres onglets.
Factare, maintenant dans ta poche.
L'application iOS est là. Tombe sur une vidéo ou un article douteux dans ton fil ? Tu le partages vers Factare en deux taps, l'analyse tourne en arrière-plan, et tu reçois une notification dès que le verdict est prêt.
- Partage natif : depuis YouTube, X, ton navigateur ou n'importe quelle app : « Partager → Factare » lance l'analyse.
- Notification quand c'est prêt : pas besoin d'attendre devant l'écran, tu es prévenu dès que l'analyse est terminée.
- Historique synchronisé : tes analyses web et mobile au même endroit, sur le même compte gratuit.
Le faux circule plus vite que le vrai.
Une étude publiée dans Science en 2018 par Vosoughi, Roy et Aral (MIT) a établi que les fausses informations se propagent 6 fois plus vite que les vraies sur Twitter, et touchent en moyenne 10 fois plus de personnes.
Pourtant, la plupart des contenus trompeurs ne sont pas faux à 100 %. Ils mélangent faits exacts, contexte tronqué, présentation manipulatoire et sources douteuses. Un verdict binaire « vrai/faux » ne suffit plus.
Quatre piliers académiques.
SIFT
Le protocole de Mike Caulfield, professeur à Washington State University. Quatre gestes pour évaluer une information en moins de 60 secondes.
En savoir plusTest CRAAP
Une grille de 5 critères développée par la California State University pour qualifier la fiabilité d'une source académique ou journalistique.
En savoir plusLateral Reading
On ne juge pas une source de l'intérieur. On ouvre d'autres onglets pour vérifier ce que des tiers indépendants en disent.
En savoir plusPrebunking
Cartographier les narratifs de désinformation actifs sur un thème pour les reconnaître AVANT exposition, et ne plus tomber dedans.
En savoir plusPipeline en 11 étapes.
Tracé du début à la fin.
Chaque analyse traverse exactement les mêmes étapes, exécutées en transparence et visibles en temps réel pendant le calcul.
Détails de chaque étape- 01
Décomposition des affirmations
Chaque claim est isolé et typé (Factuel, Opinion, Prédiction, etc.).
- 02
Investigation des sources
Application des grilles SIFT et CRAAP sur la source primaire.
- 03
Évaluation approfondie
Lateral reading via web_search : ce que disent les sources tierces.
- 04
Traçage de l'origine
Première apparition, mutations, langue d'origine, lien avec une campagne connue.
- 05
Détection des red flags
Taxonomie de 6 catégories : manipulation émotionnelle, sophismes, sources douteuses…
- 06
Attribution des verdicts + MFS
Échelle 6 points et calcul du Misinformation Fragility Score.
- 07
Calibration de la confiance
Facteurs augmentant et diminuant la fiabilité du verdict.
- 08
Chaîne de raisonnement
Pour chaque claim, le raisonnement étape par étape est exposé.
- 09
Analyse contrefactuelle
« Si cette affirmation était vraie, on s'attendrait à observer… »
- 10
Composante éducative
Identification des techniques utilisées et conseils de défense.
- 11
Génération de la Fact-Check Card
Synthèse partageable, neutre, prête à diffuser.
Misinformation Fragility Score.
Un score de 0 à 100, basé sur trois dimensions pondérées. Aucun jugement subjectif : tout est tracé.
Claim Falsity Score
Fausseté factuelle des claims individuels (échelle 0-10 par claim).
Manipulation Tactics
Intensité de la manipulation détectée (taxonomie 47 codes).
Source Credibility Deficit
Déficit de sources fiables (T1 → T8, pénalité par tier).
MFS = (CFS × 0,50) + (MTS × 0,30) + (SCD × 0,20)Contenu bien sourcé et factuellement solide.
Problèmes mineurs. Globalement digne de confiance.
Problèmes notables. Vérifier indépendamment avant partage.
Faussetés ou manipulation significatives. Ne pas partager.
Majoritairement faux ou manipulatoire. Probable désinformation.
Fausseté et manipulation généralisées. Pattern clair de désinfo.
Grille de fiabilité à 8 tiers.
Toutes les sources ne se valent pas. Chaque source mobilisée est qualifiée : du fact-checker IFCN reconnu (T1) aux sources anonymes non-attribuables (T8).
| Tier | Type |
|---|---|
| T1 | Fact-checkers IFCN |
| T2 | Sources institutionnelles |
| T3 | Wire services & journalisme qualité |
| T4 | Publications scientifiques peer-reviewed |
| T5 | Organisations expertes |
| T6 | Médias avec standards éditoriaux |
| T7 | Blogs et réseaux sociaux |
| T8 | Sources anonymes / non-attribuables |
Taxonomie de manipulation.
47 codes au total, classés en 6 familles. Chaque drapeau rouge détecté est cité, qualifié (Mineur / Modéré / Sérieux) et entre dans le calcul du MFS.
Manipulation émotionnelle
Langage inflammatoire, urgence factice (« Partagez avant suppression ! »), us-vs-them, panique morale.
Problèmes de sources
Sources anonymes, faux experts, citations mal attribuées, sourcing circulaire.
Sophismes logiques
Cherry-picking, fausse dichotomie, homme de paille, post hoc, whataboutism.
Manipulation contextuelle
Ancien présenté comme nouveau, faits hors contexte, montage sélectif, satire prise au sérieux.
Signaux coordonnés
Astroturfing, deepfakes, distribution bot, coordination cross-plateforme.
Santé-spécifique
Cures miracles, mésusage VAERS, anti-institutionnel, anecdotes de guérison, études rétractées.
3 analyses par jour.
Plus, sur demande.
Limitation par défaut pour garantir la viabilité du service. Augmentation possible sur demande motivée.
Demander une augmentationTout compte validé
Quota standard appliqué après validation de votre inscription par l'administrateur.
Quota personnalisé
Augmentation possible selon le contexte d'usage : modalités à définir au cas par cas.
Coût moyen par analyse : 0,12 € à 0,30 € (API IA, recherche web, infrastructure). Détail public →
Écrivez-nous directement.
Demandes générales, partenariats, signalement de bug, suggestion d'amélioration : toutes les demandes sont lues. Réponse sous 48h ouvrées.
Une seule adresse, lue directement par l'équipe.
Vous vous posez peut-être ces questions.
- Sur quoi repose la méthodologie de Factare ?
- Quatre piliers académiques reconnus : le protocole SIFT (Mike Caulfield, Washington State University), le test CRAAP (California State University), le lateral reading (Stanford Civic Online Reasoning) et la science du prebunking (théorie de l'inoculation, McGuire 1961, ravivée par les travaux de Sander van der Linden à Cambridge).
- Comment Factare différencie-t-il une affirmation vraie d'une affirmation trompeuse ?
- Chaque contenu est décomposé en claims individuels. Chaque claim reçoit un verdict sur une échelle de 6 niveaux (CONFIRMÉ, PLUTÔT VRAI, MIXTE, NON VÉRIFIÉ, TROMPEUR, FAUX) avec un degré de confiance. Le verdict global est dérivé d'un MFS Score (Misinformation Fragility Score, 0-100) qui agrège la fausseté des claims, l'intensité de la manipulation et le déficit de sources fiables.
- Comment sont évaluées les sources ?
- Une grille à 8 tiers : T1 (fact-checkers IFCN), T2 (institutionnel : OMS, INSEE...), T3 (Reuters, AP, Le Monde), T4 (peer-reviewed), T5-T6 (presse spécialisée), T7 (blogs/réseaux sociaux), T8 (sources anonymes). On exige au minimum 3 sources T1-T4 pour confirmer ou réfuter un claim.
- Que signifie « lateral reading » ?
- On ne juge pas une source de l'intérieur. On ouvre d'autres onglets pour vérifier ce que des tiers indépendants disent de la source primaire. Cette pratique, étudiée par Stanford COR, distingue les fact-checkers professionnels des historiens et étudiants, qui eux passent trop de temps sur la source elle-même.
- Pourquoi un MFS Score plutôt qu'un simple « vrai/faux » ?
- Parce que la majorité de la désinformation mélange vrai et faux. Un score 0-100 capte la fragilité globale du contenu en pondérant trois dimensions : 50% fausseté des claims (CFS), 30% manipulation (MTS), 20% déficit sources (SCD). Un article peut contenir des faits exacts mais être très trompeur dans son cadrage.
- Pourquoi le quota est-il limité à 3 analyses par jour ?
- Chaque analyse coûte de l'argent réel, entre 0,12 € et 0,30 € (API OpenAI avec recherche web, services de récupération, infrastructure). Un quota par défaut maintient le service viable pour les utilisateurs validés tout en empêchant les abus automatisés. Si ce volume ne suffit pas pour votre usage, vous pouvez en faire la demande : les modalités d'extension (volume, conditions) sont définies au cas par cas selon le contexte.
- Comment Factare gère-t-il les sites bloquant l'accès (robots.txt, paywalls) ?
- Quatre niveaux de fallback automatique : 1) fetch direct avec User-Agent réaliste, 2) Jina Reader (extraction LLM-friendly), 3) Wayback Machine (archive.org), 4) Firecrawl (rendu JS et bypass anti-bot). Si tous échouent, l'analyse bascule sur les reprises tierces avec un avertissement explicite.
- L'outil remplace-t-il un fact-checker professionnel ?
- Non. L'analyse IA est un point de départ rigoureux, pas un verdict définitif. Pour des décisions critiques, consulte les fact-checkers IFCN reconnus (AFP Factuel, Les Décodeurs, CheckNews, Snopes) et les sources primaires.
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