Où nous emmenons Cryterio

La transcription est la première étape, mais elle ne suffit pas. Un hémicycle ou un plateau de télévision comportent du bruit de fond, des applaudissements, du brouhaha et des micros qui s'ouvrent et se ferment. Les interlocuteurs parlent avec des accents et des débits différents, souvent vite, et parfois se chevauchent. Un système qui transcrit mot à mot sans en tenir compte produit du texte sale, et sur du texte sale toute vérification ultérieure est fragile.

Nous travaillons pour que la reconnaissance de la parole reste stable dans ces conditions : séparer la voix du bruit, gérer les chevauchements et reconstruire des phrases cohérentes même quand l'audio se dégrade. L'attribution de qui parle nous intéresse aussi, c'est-à-dire savoir à quel interlocuteur appartient chaque phrase, car une affirmation n'a de sens que reliée à la personne qui l'a prononcée.

Dans un discours politique coexistent des choses très différentes : des données et des faits, mais aussi des opinions, des promesses, des questions et de la rhétorique. Seule une partie est vérifiable face à une source. « Le chômage est à dix pour cent » se contrôle ; « ce gouvernement ne se soucie pas des jeunes » non. La première tâche est de distinguer l'une de l'autre, en évitant à la fois de vérifier ce qui n'est pas un fait et de laisser passer une donnée parce qu'elle est noyée dans la rhétorique.

Sur les affirmations factuelles, nous normalisons les éléments qui comptent : nombres, pourcentages, dates, organismes et unités de mesure, afin que « dix mille », « 10 000 » et « dix-mille » deviennent la même valeur comparable. Nous écartons aussi les répétitions, car dans un direct la même donnée revient plusieurs fois et il est inutile de la vérifier à chaque fois.

Trouver un chiffre ne suffit pas : il faut le rattacher à la bonne série statistique. Une donnée sur l'emploi peut porter sur des tranches d'âge, des périodes et des définitions différentes, et prendre le mauvais tableau mène à un verdict faux tout en restant dans la bonne source. Le lien entre ce qui est dit et la donnée de référence est l'un des points les plus délicats du travail.

C'est pourquoi nous maintenons un index curé de sources primaires, les instituts et les registres publics d'où proviennent les données, afin de savoir à l'avance où chercher. Quand une recherche en direct est nécessaire, nous la restreignons à un ensemble de domaines publics faisant autorité, au lieu de l'ouvrir à tout le web : une mauvaise source est pire que pas de source du tout.

Un verdict n'a de valeur que s'il est calibré. Beaucoup de chiffres sont ambigus : arrondis, périodes de référence implicites, définitions qui changent d'une source à l'autre. Dans ces cas, affirmer une certitude qui n'existe pas est une erreur, au même titre que se tromper de donnée. Nous travaillons pour que la prudence soit proportionnée aux preuves disponibles, et non un réflexe automatique.

Les verdicts publics sont au nombre de quatre : vrai, imprécis, non confirmé, non vérifiable. La règle de fond est qu'une affirmation n'est jamais déclarée fausse sans source primaire citée, et qu'entre une erreur et un « non vérifiable » on choisit le second. Se tromper de verdict coûte plus cher que d'admettre ne pas avoir d'éléments suffisants.

En direct, le temps compte : un verdict qui arrive quand le sujet a déjà changé ne sert pas à grand-chose. Nous réduisons la latence entre la parole prononcée et le verdict en travaillant sur chaque étape, de la transcription à la récupération de la source, pour que la vérification apparaisse pendant que la phrase est encore d'actualité.

La difficulté est que vitesse et exactitude tirent dans des directions opposées. Raccourcir les délais ne doit pas signifier renoncer à la source : le verdict reste ancré à une donnée citée même lorsqu'il arrive vite. Nous cherchons le point où la vérification est assez rapide pour être utile et assez solide pour être fiable.

Aucun système de vérification n'est exempt d'erreurs. Ce qui compte, c'est la façon de les traiter. Quand un verdict se révèle faux, nous le corrigeons au clair, sans le retirer en catimini, car la correction visible fait partie de la méthode et n'est pas une exception à cacher.

Chaque cas qui échappe est aussi une occasion d'enrichir l'index des sources et d'affiner le lien entre affirmation et donnée, pour qu'une lacune apparue une fois ne se répète pas. Le critère selon lequel nous décidons quoi vérifier et comment formuler un verdict est décrit dans les principes éthiques du service.

La méthode est née sur l'italien, mais ses étapes ne sont pas liées à une seule langue : comprendre la parole, isoler les affirmations, les rattacher à une source et calibrer le verdict valent partout. Nous construisons les fondations pour l'appliquer à d'autres langues européennes.

Chaque langue apporte toutefois ses propres sources primaires nationales : les instituts de statistique, les registres et les archives publiques changent d'un pays à l'autre. Porter la vérification dans une nouvelle langue ne signifie donc pas seulement traduire, mais construire l'index des bonnes sources pour ce contexte.

Tout ce qui mérite d'être vérifié n'est pas en direct. Un meeting, une interview ou une déclaration peuvent être filmés ou téléversés sous forme de fichier, et sur ce matériel on peut appliquer la même méthode : transcription, isolement des affirmations, rattachement aux sources, verdict.

Par rapport au direct, la contrainte temporelle change. Une vidéo enregistrée peut être traitée de manière asynchrone, sans la pression du temps réel, ce qui permet des contrôles plus approfondis. C'est une direction de travail qui étend la vérification au-delà du moment de la diffusion.

Disons d'emblée ce que cette direction n'est pas. Nous ne cherchons pas à savoir au visage si quelqu'un ment : l'idée que le mensonge aurait une signature faciale reconnaissable est dénuée de fondement scientifique, et nous ne la soutenons pas. Tout travail dans ce domaine part de cette limite.

Ce que nous étudions est plus circonscrit : si des signaux visuels comme l'emphase, une hésitation ou un changement de rythme peuvent aider à contextualiser une affirmation ou à mieux l'attribuer, par exemple en distinguant qui parle dans un passage confus. Cela resterait un signal accessoire, jamais un jugement sur la personne.

Les limites scientifiques et éthiques sont explicites. Il s'agirait de données biométriques, avec les implications de vie privée qu'elles comportent, et avec un risque concret de biais envers certains visages ou comportements. C'est pourquoi il s'agit d'une direction à l'étude et non d'une fonction : nous n'avancerions que si elle est cohérente avec la règle de nous ancrer à la donnée et jamais à la personne.