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ORES : l'intelligence artificielle contre les faux articles sur Wikipédia

On le sait, des personnes mal intentionnées n'hésitent pas à créer volontairement des erreurs et propos mensongés sur l'encyclopédie collaborative. Pour y contrer, Wikipédia vient de créer un système d'intelligence artificielle : ORES.

ORES signifie Objective Revision Evaluation Service. Son but est d'aider les contributeurs et rédacteurs à détecter les erreurs manifestes et volontaires dans les définitions de l'encyclopédie.

Wikipédia utilise ici un système de machine learning (apprentissage automatique) pour repérer d'éventuelles anomalies. Une alerte est ensuite envoyée aux contributeurs qui peuvent vérifier la véracité des informations.
ORES ne travaille pas encore de manière totalement autonome, puisqu'un contrôle à postériori est nécessaire par un humain. Cela permet d'assurer la qualité du contenu, tout en assurant une réactivité accrue de la communauté de Wikipédia.
Le système Objective Revision Evaluation Service reconnait les erreurs intentionnelles ou non en se basant sur des modèle déjà connu. L'intelligence artificielle est ensuite capable d'apprendre par rapport à ce qu'elle connait et sait s'améliorer dans le futur. ORES est déjà disponible sur les versions en allemand, anglais, espagnol, estonien, néerlandais, perse, français, hébreu, indonésien, italien, portugais, turque, ukrainien et vietnamien de Wikipédia.

Il ne s'agit pas du premier système d'IA utilisé sur l'encyclopédie libre. Celui ci devrait être néanmoins plus souple pour éviter les suppression trop rapides et intempestives du passé. Les membres "experts" seront également invités à aider et faire comprendre aux débutants leurs erreurs pour qu'ils s'améliorent.
45 millions de révisions sur des actes de vendalismes ont déjà été effectuées sur les alertes d'ORES par les modérateurs.

Depuis sa création en 2001, Wikipédia est souvent dans la tourmente concernant les erreurs commisent de manière manifeste dans son encyclopédie alimentée gratuitement par de nombreux internautes bénévoles. L'organisation espère ainsi améliorer ses articles de manière permanente pour regagner en confiance. Trop strict dans la lutte contre le spam, 40% des contributeurs seraient parti depuis 2007 selon certaines sources.
En 2009, 346 millions de visiteurs consultaient les 28,5 millions définitions présentes dans l'encyclopédie.

Maxime Lopes sur Google+

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