Developing deepfake literacy among pre-service teachers: a qualitative study in the context of immigration
Cette étude qualitative démontre que, bien qu'une formation spécifique en détection de deepfakes améliore l'utilisation de stratégies de vérification systématiques par les futurs enseignants lors de l'évaluation de contenus liés à l'immigration, elle n'élimine pas totalement le recours à des biais cognitifs non validés, soulignant ainsi la nécessité de renforcer la pensée critique dans la formation initiale des enseignants.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
À une époque où une vidéo peut être fabriquée pour ressembler et sonner exactement comme une personne réelle disant des choses qu'elle n'a jamais dites, la frontière entre la vérité et la fabrication devient dangereusement ténue. Ce phénomène, connu sous le nom de deepfake, repose sur de puissants programmes informatiques qui apprennent à partir de vastes quantités d'images et de voix réelles pour créer des médias synthétiques. Ces outils peuvent générer des vidéos convaincantes de politiciens, de célébrités ou de personnes ordinaires faisant ou disant presque n'importe quoi. Bien que cette technologie offre de nouvelles façons de créer de l'art et de l'éducation, elle pose également une menace sérieuse pour notre compréhension du monde. Lorsque les gens ne peuvent plus distinguer le réel, la confiance envers les informations, les institutions et même les uns envers les autres commence à s'effondrer. Cela est particulièrement dangereux lorsqu'il s'agit de sujets sensibles comme l'immigration, où de fausses histoires peuvent exacerber les tensions et fausser le débat public. Le défi pour la société n'est pas seulement de repérer ces faux, mais d'apprendre aux gens à réfléchir de manière critique sur les informations qu'ils consomment chaque jour.
Une équipe de chercheurs en Espagne a entrepris de voir si les futurs enseignants pourraient apprendre à repérer ces falsifications numériques, spécifiquement dans le contexte de l'immigration. Ils ont travaillé avec 133 étudiants en formation pour devenir professeurs des écoles à l'Université de Murcie. Ces étudiants n'étaient pas des experts en technologie ; ils étaient des personnes ordinaires étudiant pour guider la prochaine génération. Les chercheurs voulaient voir comment ces étudiants jugeaient la véracité d'un contenu numérique avant et après avoir reçu une formation spécifique sur la détection des deepfakes. L'objectif était de comprendre quel type de raisonnement les gens utilisent lorsqu'ils essaient de décider si une vidéo ou une image est réelle, et si le fait de leur enseigner des compétences de détection spécifiques pouvait changer leur approche.
Avant le début de la formation, les étudiants ont été confrontés à divers contenus numériques liés à l'immigration et ont dû décider s'ils étaient réels ou faux. À ce stade, leurs méthodes étaient souvent peu fiables et basées sur des intuitions plutôt que sur des faits. Beaucoup d'étudiants se fiaient à ce qu'ils croyaient déjà être vrai, un raccourci mental connu sous le nom de biais de confirmation. Si une vidéo sur l'immigration correspondait à leurs vues ou stéréotypes existants, ils avaient tendance à l'accepter comme réelle sans vérifier davantage. D'autres faisaient confiance à un contenu simplement parce qu'il semblait officiel ou provenait d'une source qu'ils supposaient être faisant autorité, comme un chef de la police ou un vieux journal. Certains jugeaient même une vidéo comme étant fausse simplement parce que le texte semblait mal formaté ou parce que le langage paraissait trop émotionnel, sans chercher de véritable preuve de manipulation. Leur raisonnement était souvent intuitif, c'est-à-dire qu'il leur semblait juste, mais il n'était pas fondé sur une vérification systématique des faits.
Les chercheurs ont ensuite introduit un programme de formation conçu pour enseigner aux étudiants comment repérer les signes spécifiques de manipulation par intelligence artificielle. Cette instruction portait sur la manière de rechercher des erreurs subtiles que les ordinateurs commettent souvent, telles qu'une personne dont les lèvres ne bougent pas en parfaite synchronisation avec sa voix, des motifs de clignement des yeux étranges, ou des arrière-plans qui semblent flous ou déformés. Les étudiants ont également appris à vérifier la source de l'information, en recherchant des organes de presse vérifiés plutôt que des comptes de réseaux sociaux non vérifiés, et en recoupant les affirmations avec des données fiables. Après cette formation, les étudiants ont été confrontés aux mêmes types de contenu et ont été invités à les juger une nouvelle fois.
Les résultats ont montré un changement clair dans la manière dont les étudiants abordaient la tâche. Après la formation, ils se sont éloignés de la dépendance à leurs sentiments initiaux ou à leurs stéréotypes pour commencer à utiliser des méthodes plus systématiques. Ils étaient beaucoup plus enclins à rechercher des problèmes techniques, tels que le mouvement non naturel d'un visage ou des incohérences dans l'éclairage. Ils ont également commencé à vérifier plus soigneusement la crédibilité de la source, en se demandant si l'information provenait d'un organisme de presse de confiance ou d'un post aléatoire sur les réseaux sociaux. Bien qu'ils retombaient parfois dans leurs propres croyances, la formation leur a donné un nouvel ensemble d'outils pour remettre en question ce qu'ils voyaient. L'étude suggère que l'éducation spécifique peut aider les gens à devenir plus prudents et analytiques lors de l'évaluation de contenus numériques, aidant ainsi à séparer le fait de la fiction.
Cependant, les chercheurs ont noté que la formation n'avait pas complètement éliminé l'influence des croyances personnelles. Même avec de nouvelles compétences, certains étudiants laissaient encore leurs préconceptions guider leur jugement. Cela souligne que, bien que l'enseignement des erreurs techniques soit utile, ce n'est pas une solution complète. Pour véritablement protéger contre la désinformation, surtout sur des sujets sensibles comme la migration, les gens doivent combiner les compétences techniques avec une forte habitude de pensée critique. L'étude conclut que les futurs enseignants ont besoin de ce type de formation afin de pouvoir transmettre ces compétences à leurs propres élèves, aidant ainsi à construire une société mieux équipée pour naviguer dans un monde où voir n'est plus toujours croire.
Noyé(e) sous les articles dans votre domaine ?
Recevez des digests quotidiens des articles les plus récents correspondant à vos mots-clés de recherche — avec des résumés techniques, dans votre langue.