Utiliser des «  colonies de fourmis  » pour trouver de fausses nouvelles

Bien que l’on puisse dire qu’il y a eu des écrits malveillants depuis que nos ancêtres ont barbouillé les murs des grottes avec des symboles ocres ou que les tout premiers scribes ont entaillé des lettres dans d’anciennes tablettes de pierre, les fausses nouvelles, le spam, les mots malveillants et menaçants sont apparus avec l’avènement nos appareils numériques omniprésents et toujours connectés. Nous pourrions parler de «contenu suspect».

Nouveaux travaux publiés dans le Journal international des technologies et applications des systèmes intelligents, a développé un cadre d’optimisation pour détecter le contenu suspect dans un corps de texte. L’algorithme est construit sur un paradigme biologique – le comportement d’une colonie de fourmis.

Les membres individuels d’une colonie de fourmis exécutent des tâches et utilisent des phéromones pour communiquer avec d’autres membres de la colonie. Ils peuvent résoudre ensemble des problèmes assez complexes même si les fourmis individuelles n’ont pas les compétences cognitives pour le faire. En informatique, la manière dont les fourmis individuelles se comportent, chacune agissant comme un agent dans un «espace» de problème, peut être modélisée dans un algorithme d’optimisation des colonies de fourmis (ACO). Cette technique probabiliste simule la façon dont la colonie trouve des solutions à des problèmes tels que la recherche et le transport de nourriture par le chemin le plus court et le plus sûr de la source de nourriture au magasin de nourriture de la colonie et à de nombreuses autres activités de la colonie. Auparavant, les problèmes de routage des véhicules et Internet ont été résolus à l’aide d’ACO, mais la même approche peut être appliquée pour trouver des solutions à d’autres problèmes tels que la détection de modèles de mots dans un grand corpus de texte, par exemple.

Asha Kumari et Balkishan du Département d’informatique et d’applications de l’Université Maharshi Dayanand à Rohtak, en Inde, se sont concentrés sur le contenu des messages texte sur les téléphones portables (service de messagerie courte, SMS) et les mises à jour sur la célèbre plate-forme de médias sociaux de micro-blogging Twitter. Compte tenu de l’omniprésence de ces services dans tous les domaines, du divertissement à la banque en ligne, en passant par la navigation, le trading et d’autres services nécessitant des messages courts, il est important de disposer d’outils pour détecter rapidement et avec précision les contenus suspects.