Poster Presentation Session

14 November 202412h45-13h15C-3061 pav. Lionel-Groulx, Université de Montréal

La Rhétorique des Émotions dans la (Dés)information : Propagation Délibérée et Manipulation des Perceptions

Ahlam Bernaoui, Université Polytechnique Hauts-de-France & Université Hassan II, Maroc / DeScripto / GELM

La guerre médiatique contemporaine est marquée par une lutte sans cesse acharnée pour influencer l’opinion publique. Dans cette situation, la capacité à influencer les perceptions grâce à l’information et à la désinformation est devenue une arme puissante. En utilisant cette stratégie, les politiciens consolident leurs discours par la rhétorique des émotions pour atteindre leurs objectifs.

Les émotions quant à eux s’avèrent essentielles dans la propagation de la désinformation. Les concepteurs de la propagande réussissent à attirer l’attention et à influencer le comportement des récepteurs en provoquant des réactions émotionnelles fortes comme la peur, la colère et l’espoir. Non seulement cette méthode permet de diffuser rapidement des informations erronées, mais elle renforce également les croyances déjà présentes, ce qui rend la rectification de ces informations particulièrement complexe. La désinformation intentionnelle utilise-t-elle une rhétorique des émotions pour provoquer des réactions intenses, afin de manipuler les perceptions et les comportements du public ? Quel est l’impact des émotions sur la propagation de la désinformation parmi les récepteurs ?

Afin de répondre à nos hypothèses, nous analysons le discours politique de Donald Trump concernant la campagne présidentielle de 2020 avec une approche linguistique. Cette étude de cas mettra en évidence l’impact de la désinformation émotionnelle intentionnelle sur la perception publique.

Mots-clés :

Discours politiques, (dés)information, La rhétorique des émotions, Public.


Les 3 grands visages de la désinformation et sa face cachée

Pierre-Guive Yazdani, CNAM PARIS / École doctorale de l’Abbé Grégoire, France / Laboratoire SDR3C

MÉTHODOLOGIE

Une méthodologie qualitative a été retenue.

L’auteur s’appuie sur son expérience de “mercenaire de la désinformation” au sein d’une structure parapublique basée en France ainsi que sur les sources suivantes: publications scientifiques, articles de presse, ouvrages littéraires, témoignages, entretiens d’agents identifiés comme subversif, observations.

Hypothèse de travail : les pogroms anti musulmans en Inde entre 2019 et 2020 ont prouvé que des IA étaient capables de provoquer de graves troubles à l’ordre public du fait même de leur fonctionnement. Cela constitue une forme de subversion qui s’ajoute aux formes traditionnelles mais est d’une nature différente et inédite.

La question de recherche est : comment le fonctionnement des modèles d’IA à apprentissage non supervisé redéfinit-il la notion de subversion?

Le domaine de recherche est issu du monde du renseignement. Selon les pays il est qualifié de cyber sécurité sociale (social cybersecurity – CIA) ou de façonnage de la cognition (shaping cognition – OTAN). L’interdisciplinarité est obligatoire.

RÉSUMÉ

La désinformation est un art développé par toutes les sociétés politiques. Elle a connu une lente sophistication de l’Antiquité jusqu’à la Première guerre mondiale en suivant l’évolution des moyens de communication de masse. Son histoire est intimement liée à celle de la technique.

La propagande moderne et la désinformation sont ainsi utilisées pour la première fois à grande échelle pendant la guerre de 14-18 pour agir sur le moral de “l’avant” mais aussi de “l’arrière”. Elles demeurent cependant considérées par les belligérants comme des armes utilisables uniquement pendant le temps du conflit (Ellul, 1967). C’est avec l’idée de lutte des classes perpétuelle que l’ultime rencontre entre l’Opinion et la désinformation se fait : pas de séparation entre temps de la guerre et temps de la paix pour les tenants du marxisme, ce qui va permettre de libérer propagande et désinformation de la seule escarcelle militaro-gouvernementale (Domenach, 1973).

La première forme élaborée moderne de désinformation est l’agitation-propagande. Elle sera théorisée et perfectionnée par le parti communiste soviétique pour désorganiser les pouvoirs centraux lors de coups : c’est la technique du coup d’État bolchévique (Malaparte, 1966) utilisée dès la “révolution d’Octobre” jusqu’à récemment, par exemple en Afrique par le régime poutinien (agit-prop pour détourner l’attention des garants de l’ordre et contrôle des moyens techniques de l’Etat via Wagner: forces de sécurité et ressources naturelles). Utilisable dans le cadre d’une progression tactique courte, l’agit-prop se prête facilement à la désinformation.

De la constatation par Gramsci de l’impossibilité d’effectuer des coups d’État “bolchéviques” dans les pays “ouverts”, notamment en Occident, va naître une forme hybride de désinformation, la guerre culturelle (Sperber & Hoare, 2013), technique abondamment utilisée lors de la guerre froide par la CIA (Stonor Saunders, 2001) puis par tous les activismes dans les démocraties libérales : du djihadiste (Rougier, 2020) au feministe (Kantor & Twohey, 2022). La désinformation prend ici la forme d’une nouvelle vision du monde, déformant peu à peu la réalité communément admise.

Parallèlement, l’exacerbation de “l’agit-prop” dans les régimes totalitaires et l’essor des relations publiques (Stuart, 1996) vont aboutir à une nouvelle forme de désinformation, presque sans contenu : le “nudge” (Thaler & Sunstein, 2021), auquel ont eu recours un grand nombre de pays durant la pandémie de Covid-19 et dans lequel le rapport à la vérité importe peu. Seul le résultat immédiat compte.

Du reste, la désinformation a aujourd’hui une face cachée : la subversion algorithmique (Fisher, 2021), qui atrophie le jugement critique, rend la cible encore plus sensible et impose une nouvelle forme de subjectivité en présentant aux populations le savoir algorithmique comme une vérité objective et crowdsourcée, ce qu’elle n’est pas. Comme le prouve le fait que la plupart des IA conversationnels publics proposent systématiquement la même réponse sur des sujets pourtant controversés alors qu’il est statistiquement fortement improbable que des systèmes aux milliers de paramètres différents donnent la même réponse sur des sujets où il n’existe pas de consensus.


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Lauren Parison, Université Concordia

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