Elon Musk a promis, sur X, de publier l'intégralité du code source de la plateforme une fois une revue de sécurité achevée. Mais sa précédente promesse de transparence, plus limitée, montre déjà les limites de l'exercice.
D’après les calculs de Meta, les plaintes déposées par la Californie, le Colorado, le Kentucky et le New Jersey pourraient l’exposer à 1 400 milliards de dollars d’amende si l’entreprise est déclarée coupable d’avoir conçu Facebook et Instagram de manière à rendre les plus jeunes utilisateurs dépendants de leur usage.
L’entreprise a soumis ce chiffre dans un document déposé devant la Justice ce lundi et relayé par Reuters. Il est très proche de sa capitalisation actuelle, qui s’élève à 1 500 milliards de dollars.
« Une telle sanction n’a pas de comparaison dans l’histoire de la protection des consommateurs », indique la société, qui estime que les plaintes manquent de fondement.
La société est poursuivie devant un tribunal californien pour avoir « priorisé ses profits sur la sécurité des enfants, alimentant la crise de la santé mentale que nous observons toucher toute une génération de jeunes États-uniens », selon l’équipe du procureur Rob Bonta.
Lors d’une audience de juin, des représentants des États plaignants ont déclaré calculer le montant qu’ils allaient réclamer en multipliant le nombre de violations par les montants des amendes fixées par chaque loi étatique.
Le nombre de violations, lui, serait égal à une estimation du nombre d’adolescents et de jeunes utilisateurs affectés par les actes de Meta.
Au mois d’août, la juge Yvonne Gonzales Rogers se prononcera sur les plaintes des quatre États en question, ainsi que sur celles des vingt-neuf États qui poursuivent l’entreprise essentiellement au motif que celle-ci aurait collecté des données de mineurs sans consentement parental adéquat.
Meta nie les accusations et déclare que les procureurs n’ont pas d’éléments permettant de démontrer une « addiction aux réseaux sociaux », dans la mesure où celle-ci n’est pas une maladie psychiatrique établie.
D’après les calculs de Meta, les plaintes déposées par la Californie, le Colorado, le Kentucky et le New Jersey pourraient l’exposer à 1 400 milliards de dollars d’amende si l’entreprise est déclarée coupable d’avoir conçu Facebook et Instagram de manière à rendre les plus jeunes utilisateurs dépendants de leur usage.
L’entreprise a soumis ce chiffre dans un document déposé devant la Justice ce lundi et relayé par Reuters. Il est très proche de sa capitalisation actuelle, qui s’élève à 1 500 milliards de dollars.
« Une telle sanction n’a pas de comparaison dans l’histoire de la protection des consommateurs », indique la société, qui estime que les plaintes manquent de fondement.
La société est poursuivie devant un tribunal californien pour avoir « priorisé ses profits sur la sécurité des enfants, alimentant la crise de la santé mentale que nous observons toucher toute une génération de jeunes États-uniens », selon l’équipe du procureur Rob Bonta.
Lors d’une audience de juin, des représentants des États plaignants ont déclaré calculer le montant qu’ils allaient réclamer en multipliant le nombre de violations par les montants des amendes fixées par chaque loi étatique.
Le nombre de violations, lui, serait égal à une estimation du nombre d’adolescents et de jeunes utilisateurs affectés par les actes de Meta.
Au mois d’août, la juge Yvonne Gonzales Rogers se prononcera sur les plaintes des quatre États en question, ainsi que sur celles des vingt-neuf États qui poursuivent l’entreprise essentiellement au motif que celle-ci aurait collecté des données de mineurs sans consentement parental adéquat.
Meta nie les accusations et déclare que les procureurs n’ont pas d’éléments permettant de démontrer une « addiction aux réseaux sociaux », dans la mesure où celle-ci n’est pas une maladie psychiatrique établie.
Sur Roost, les messages mettent parfois plusieurs jours à arriver. Ce réseau social, qui revendique plus de 300 000 utilisateurs, mise notamment sur des oiseaux virtuels pour ralentir volontairement nos échanges.
Reddit affirme que ses outils de modération automatisés, sous-tendus par des grands modèles de langage, parviennent à endiguer une part significative des contenus promotionnels et du spam généré par IA.
Reddit et l’IA, c’est un peu je t’aime moi non plus. Très virulente lorsqu’il s’agit de défendre ses droits face à l’exploitation de ses contenus pour l’entraînement des grands modèles de langage (LLM), l’entreprise exploite massivement les capacités d’automatisation de l’intelligence artificielle pour servir ses propres desseins.
Après avoir généralisé l’usage de la traduction automatisée, notamment pour faire ressortir des contenus anglophones dans la version française de Google, la plateforme affirme avoir considérablement musclé ses capacités de modération face au spam et aux contenus publicitaires.
Pour Reddit, créée en 2005, le spam et le détournement à des fins marketing n’ont rien de nouveau, mais l’avènement de l’IA générative a, comme ailleurs sur le Web, considérablement accentué le phénomène. « Dans la mesure où les tactiques des acteurs malveillants ont évolué, nos systèmes ont évolué pour les arrêter », résume l’entreprise. Steve Huffman, CEO de Reddit, a décrit le phénomène (incarné notamment par la vague du GEO, le référencement via les LLM) comme « un nouveau front dans une guerre ancienne ».
Reddit explique ainsi avoir mis en œuvre des outils IA pour accélérer la détection des comptes et contenus dédiés au spam :
« Nous analysons les signaux dès la création d’un compte afin de bloquer les acteurs suspects avant même qu’ils ne publient quoi que ce soit. Pour ceux qui le font malgré tout, nous utilisons des modèles de langage (LLM) pour détecter les schémas subtils et coordonnés de faux comportements et de surenchère artificielle que les anciens systèmes ne parvenaient pas à repérer ».
Sur les derniers mois, la plateforme estime avoir réussi à bloquer l’équivalent de 23 millions d’affichages de spam par jour, en agissant donc de façon proactive avant que les contenus concernés aient été vus par un internaute. Pour ce faire, elle supprimerait 25 000 posts ou commentaires par jour, et indique avoir révoqué (supprimé) 2 millions de votes considérés comme non authentiques sur les trois derniers mois.
Comme souvent, le système ne va pas sans quelques heurts. Sur r/reddithelp, le canal dédié aux demandes d’aide, on a ainsi vu se multiplier ces dernières semaines les messages interrogeant des décisions de modération automatisées.
La modération assistée par IA s’étend également aux contenus non publicitaires, mais relevant des discours de haine ou des messages violents. Sur ce volet, Reddit affirme que ses systèmes automatisés sont capables d’intervenir « en moins de cinq secondes », ce qui permettrait de limiter de 40 % l’exposition des internautes, avec une baisse de plus de 40 % du nombre de faux positifs.
« Notre objectif est simple : limiter l’impact des personnes malveillantes et la diffusion de leurs contenus. Nous n’attendons pas que le contenu atteigne la communauté pour déterminer s’il est nuisible. Notre action la plus efficace se déroule avant même qu’un utilisateur ne voie une publication », estime la plateforme.
Pour Reddit, cette modération automatisée ne va pas à l’encontre des grands principes de fonctionnement de la plateforme, à savoir une visibilité conditionnée par les votes des utilisateurs (flèches vers le haut ou vers le bas) et surtout une importante modération humaine assurée bénévolement, souvent par des internautes impliqués dans une communauté donnée.
C’est d’ailleurs vers cette communauté de modérateurs que Reddit se tourne pour traiter un phénomène plus diffus que connaissent bien les adeptes de LinkedIn : la prolifération de posts à faible valeur ajoutée publiés par des humains avec l’aide de l’IA.
Entre juillet et décembre 2025, la modération a posteriori (après publication) a concerné 154 millions de publications et commentaires. Les actions se répartissaient à 52,7 % entre les modérateurs bénévoles et à 44,7 % pour les équipes internes à l’entreprise, d’après le rapport de transparence annuel de Reddit. La modération automatisée représentait 3,9 millions d’actions, soit 2,5 % des contenus supprimés. La plateforme a, sur cette période, enregistré quelque 2,2 milliards de nouveaux posts et commentaires.
L’entreprise voit une forme d’impératif dans la mise en place d’outils automatisés supplémentaires. Chaque trimestre, elle rappelle dans le chapitre « risques » de sa communication financière à quel point sa santé dépend de son attractivité pour les annonceurs et donc de sa capacité à lutter efficacement contre les contenus problématiques ou illégaux.
En Europe, Reddit se prépare par ailleurs à devoir faire face aux obligations spécifiques liées au règlement sur les services numériques (DSA) : au détour d’une publication réglementaire (PDF), elle révèle en effet avoir déclaré en février dernier à la Commission européenne le franchissement du seuil des 45 millions d’utilisateurs mensuels qui qualifie les très grandes plateformes (VLOP, pour Very large online platform). « Si la Commission européenne désigne Reddit comme une VLOP, nous serons soumis à des règles et obligations de conformité supplémentaires », prévient-elle.
Reddit affirme que ses outils de modération automatisés, sous-tendus par des grands modèles de langage, parviennent à endiguer une part significative des contenus promotionnels et du spam généré par IA.
Reddit et l’IA, c’est un peu je t’aime moi non plus. Très virulente lorsqu’il s’agit de défendre ses droits face à l’exploitation de ses contenus pour l’entraînement des grands modèles de langage (LLM), l’entreprise exploite massivement les capacités d’automatisation de l’intelligence artificielle pour servir ses propres desseins.
Après avoir généralisé l’usage de la traduction automatisée, notamment pour faire ressortir des contenus anglophones dans la version française de Google, la plateforme affirme avoir considérablement musclé ses capacités de modération face au spam et aux contenus publicitaires.
Pour Reddit, créée en 2005, le spam et le détournement à des fins marketing n’ont rien de nouveau, mais l’avènement de l’IA générative a, comme ailleurs sur le Web, considérablement accentué le phénomène. « Dans la mesure où les tactiques des acteurs malveillants ont évolué, nos systèmes ont évolué pour les arrêter », résume l’entreprise. Steve Huffman, CEO de Reddit, a décrit le phénomène (incarné notamment par la vague du GEO, le référencement via les LLM) comme « un nouveau front dans une guerre ancienne ».
Reddit explique ainsi avoir mis en œuvre des outils IA pour accélérer la détection des comptes et contenus dédiés au spam :
« Nous analysons les signaux dès la création d’un compte afin de bloquer les acteurs suspects avant même qu’ils ne publient quoi que ce soit. Pour ceux qui le font malgré tout, nous utilisons des modèles de langage (LLM) pour détecter les schémas subtils et coordonnés de faux comportements et de surenchère artificielle que les anciens systèmes ne parvenaient pas à repérer ».
Sur les derniers mois, la plateforme estime avoir réussi à bloquer l’équivalent de 23 millions d’affichages de spam par jour, en agissant donc de façon proactive avant que les contenus concernés aient été vus par un internaute. Pour ce faire, elle supprimerait 25 000 posts ou commentaires par jour, et indique avoir révoqué (supprimé) 2 millions de votes considérés comme non authentiques sur les trois derniers mois.
Comme souvent, le système ne va pas sans quelques heurts. Sur r/reddithelp, le canal dédié aux demandes d’aide, on a ainsi vu se multiplier ces dernières semaines les messages interrogeant des décisions de modération automatisées.
La modération assistée par IA s’étend également aux contenus non publicitaires, mais relevant des discours de haine ou des messages violents. Sur ce volet, Reddit affirme que ses systèmes automatisés sont capables d’intervenir « en moins de cinq secondes », ce qui permettrait de limiter de 40 % l’exposition des internautes, avec une baisse de plus de 40 % du nombre de faux positifs.
« Notre objectif est simple : limiter l’impact des personnes malveillantes et la diffusion de leurs contenus. Nous n’attendons pas que le contenu atteigne la communauté pour déterminer s’il est nuisible. Notre action la plus efficace se déroule avant même qu’un utilisateur ne voie une publication », estime la plateforme.
Pour Reddit, cette modération automatisée ne va pas à l’encontre des grands principes de fonctionnement de la plateforme, à savoir une visibilité conditionnée par les votes des utilisateurs (flèches vers le haut ou vers le bas) et surtout une importante modération humaine assurée bénévolement, souvent par des internautes impliqués dans une communauté donnée.
C’est d’ailleurs vers cette communauté de modérateurs que Reddit se tourne pour traiter un phénomène plus diffus que connaissent bien les adeptes de LinkedIn : la prolifération de posts à faible valeur ajoutée publiés par des humains avec l’aide de l’IA.
Entre juillet et décembre 2025, la modération a posteriori (après publication) a concerné 154 millions de publications et commentaires. Les actions se répartissaient à 52,7 % entre les modérateurs bénévoles et à 44,7 % pour les équipes internes à l’entreprise, d’après le rapport de transparence annuel de Reddit. La modération automatisée représentait 3,9 millions d’actions, soit 2,5 % des contenus supprimés. La plateforme a, sur cette période, enregistré quelque 2,2 milliards de nouveaux posts et commentaires.
L’entreprise voit une forme d’impératif dans la mise en place d’outils automatisés supplémentaires. Chaque trimestre, elle rappelle dans le chapitre « risques » de sa communication financière à quel point sa santé dépend de son attractivité pour les annonceurs et donc de sa capacité à lutter efficacement contre les contenus problématiques ou illégaux.
En Europe, Reddit se prépare par ailleurs à devoir faire face aux obligations spécifiques liées au règlement sur les services numériques (DSA) : au détour d’une publication réglementaire (PDF), elle révèle en effet avoir déclaré en février dernier à la Commission européenne le franchissement du seuil des 45 millions d’utilisateurs mensuels qui qualifie les très grandes plateformes (VLOP, pour Very large online platform). « Si la Commission européenne désigne Reddit comme une VLOP, nous serons soumis à des règles et obligations de conformité supplémentaires », prévient-elle.
Avec une simulation, des chercheuses et chercheurs montrent que les petites suggestions des IA génératives lors de la rédaction de posts peuvent vraiment biaiser les conversations, influencer le débat sur les réseaux sociaux et avoir de réelles conséquences sur les débats politiques.
On le sait, les outils d’IA générative incorporent des biais. Mais comment leurs biais influencent-ils l’opinion collective au sein d’un réseau social lorsqu’il est utilisé pour faciliter la communication ?
C’est déjà le cas sur LinkedIn, qui propose depuis 2024 une option permettant de modifier ses posts avec une IA générative avant de les publier. Sur X, Grok propose de fournir du contexte censé permettre de mieux comprendre les contenus publiés par d’autres. Des chercheuses et chercheurs se sont intéressés à cette dynamique.
Leur étude, publiée sur la plateforme de prépublication arXiv et acceptée à la conférence scientifique ICML 2026 selon un communiqué de presse de l’université d’Oxford. Elle montre que « les biais introduits par l’IA dans la communication entre humains peuvent être amplifiés par le réseau et faire basculer l’opinion collective dans leur sens ».
Dans leur article, ils mettent en condition le lecteur :
« Imaginez que vous vous rendiez sur une plateforme de réseaux sociaux pour partager votre point de vue sur l’utilisation de l’IA dans l’éducation. Vous y êtes favorable et rédigez un court message soutenant cette idée : « L’IA pourrait être un outil utile pour personnaliser l’éducation des élèves ». Avant de le publier, vous décidez de cliquer sur le bouton « Améliorer mon message », et un grand modèle de langage (LLM) fourni par la plateforme vous propose une version peaufinée et exprimant plus explicitement votre soutien : « Tirons parti du potentiel de l’IA pour personnaliser l’apprentissage et révolutionner l’éducation pour chaque élève ! » Vous trouvez cette version plus convaincante que celle que vous aviez rédigée, vous acceptez donc simplement la modification et la publiez. Une simple incitation [nudge, en anglais]. Mais que se passerait-il si ce même LLM incitait des millions d’utilisateurs à aller dans la même direction ? »
D’abord, ils ont vérifié sur des modèles de langage ouverts qu’en leur demandant de rédiger et d’améliorer des publications sur les réseaux sociaux concernant 13 sujets politiques, à partir d’arguments originaux et de publications rédigées par des humains, tous les LLM étudiés introduisent des biais.
La plupart du temps, ces biais coïncident avec ceux visibles dans une simple conversation avec le LLM. Mais parfois, ce n’est pas le cas : « En ce qui concerne l’athéisme, par exemple, les modèles expriment une opinion favorable, mais ont tendance à introduire des biais à son encontre lorsqu’ils améliorent des publications rédigées par des humains sur ce sujet ».
Ensuite, ils ont appliqué un modèle mathématique établi [PDF] en 1990 pour simuler les réseaux d’influences interpersonnelles et leurs influences sur les opinions individuelles à la dynamique des opinions influencée par l’IA. C’est cette simulation mathématique qui montre de façon théorique que ce genre de fonctionnalités peut amplifier le biais introduit par la modification du texte via l’IA générative.
Ensuite, ils ont simulé le problème sur de vieilles données puisées en 2012 dans Twitter, Facebook et Google+ (oui, ce réseau social a existé, rappelez-vous) avec le modèle gemma-3-12b-it de Google et en prenant le thème de l’avortement. Ainsi, dans leur simulation, avec une population plutôt anti-avortement mais des suggestions générées par IA, l’opinion devient plutôt pro-choix (alors qu’elle reste anti-avortement sans les suggestions).
Enfin, ils ont étudié plus finement la fonction réellement implémentée sur X « explique ce message ». En effet, l’entreprise d’Elon Musk a publié le prompt qui guide son IA pour cette fonctionnalité. Simplement en le lisant, il est impossible d’affirmer qu’il biaise la discussion sur le sujet de l’avortement.
Mais en utilisant ce prompt avec grok-4-1-fast-reasoning via l’API officielle, les chercheuses et chercheurs ont observé que la majorité des affirmations générées par Grok étaient anti-avortement, « une large portion [était] neutre » et que seulement 4 % étaient pro-avortement. Pourtant, quand ils ont fait la même expérience sans le prompt, ils n’ont observé « ni biais en faveur ni biais en défaveur statistiquement significatifs […] ce qui fait de ces directives un choix de conception déterminant, responsable du biais anti-avortement de Grok dans les affirmations contextuelles qu’il génère ».
Interrogée par le Guardian, l’une des autrices de l’étude, Sandra Wachter, compare les effets de l’introduction des biais des IA génératives dans les réseaux sociaux à « la pollution de la forêt ». « Le prix à payer, c’est que nous prenons pour vraies les opinions des autres alors qu’elles ne reflètent pas leur pensée réelle », affirme-t-elle :
« Le langage est l’un des éléments qui font de nous des êtres humains, et tout à coup, un intermédiaire s’immisce dans ce processus. L’IA s’impose comme gardienne de la connaissance et de la compréhension. »
Avec une simulation, des chercheuses et chercheurs montrent que les petites suggestions des IA génératives lors de la rédaction de posts peuvent vraiment biaiser les conversations, influencer le débat sur les réseaux sociaux et avoir de réelles conséquences sur les débats politiques.
On le sait, les outils d’IA générative incorporent des biais. Mais comment leurs biais influencent-ils l’opinion collective au sein d’un réseau social lorsqu’il est utilisé pour faciliter la communication ?
C’est déjà le cas sur LinkedIn, qui propose depuis 2024 une option permettant de modifier ses posts avec une IA générative avant de les publier. Sur X, Grok propose de fournir du contexte censé permettre de mieux comprendre les contenus publiés par d’autres. Des chercheuses et chercheurs se sont intéressés à cette dynamique.
Leur étude, publiée sur la plateforme de prépublication arXiv et acceptée à la conférence scientifique ICML 2026 selon un communiqué de presse de l’université d’Oxford. Elle montre que « les biais introduits par l’IA dans la communication entre humains peuvent être amplifiés par le réseau et faire basculer l’opinion collective dans leur sens ».
Dans leur article, ils mettent en condition le lecteur :
« Imaginez que vous vous rendiez sur une plateforme de réseaux sociaux pour partager votre point de vue sur l’utilisation de l’IA dans l’éducation. Vous y êtes favorable et rédigez un court message soutenant cette idée : « L’IA pourrait être un outil utile pour personnaliser l’éducation des élèves ». Avant de le publier, vous décidez de cliquer sur le bouton « Améliorer mon message », et un grand modèle de langage (LLM) fourni par la plateforme vous propose une version peaufinée et exprimant plus explicitement votre soutien : « Tirons parti du potentiel de l’IA pour personnaliser l’apprentissage et révolutionner l’éducation pour chaque élève ! » Vous trouvez cette version plus convaincante que celle que vous aviez rédigée, vous acceptez donc simplement la modification et la publiez. Une simple incitation [nudge, en anglais]. Mais que se passerait-il si ce même LLM incitait des millions d’utilisateurs à aller dans la même direction ? »
D’abord, ils ont vérifié sur des modèles de langage ouverts qu’en leur demandant de rédiger et d’améliorer des publications sur les réseaux sociaux concernant 13 sujets politiques, à partir d’arguments originaux et de publications rédigées par des humains, tous les LLM étudiés introduisent des biais.
La plupart du temps, ces biais coïncident avec ceux visibles dans une simple conversation avec le LLM. Mais parfois, ce n’est pas le cas : « En ce qui concerne l’athéisme, par exemple, les modèles expriment une opinion favorable, mais ont tendance à introduire des biais à son encontre lorsqu’ils améliorent des publications rédigées par des humains sur ce sujet ».
Ensuite, ils ont appliqué un modèle mathématique établi [PDF] en 1990 pour simuler les réseaux d’influences interpersonnelles et leurs influences sur les opinions individuelles à la dynamique des opinions influencée par l’IA. C’est cette simulation mathématique qui montre de façon théorique que ce genre de fonctionnalités peut amplifier le biais introduit par la modification du texte via l’IA générative.
Ensuite, ils ont simulé le problème sur de vieilles données puisées en 2012 dans Twitter, Facebook et Google+ (oui, ce réseau social a existé, rappelez-vous) avec le modèle gemma-3-12b-it de Google et en prenant le thème de l’avortement. Ainsi, dans leur simulation, avec une population plutôt anti-avortement mais des suggestions générées par IA, l’opinion devient plutôt pro-choix (alors qu’elle reste anti-avortement sans les suggestions).
Enfin, ils ont étudié plus finement la fonction réellement implémentée sur X « explique ce message ». En effet, l’entreprise d’Elon Musk a publié le prompt qui guide son IA pour cette fonctionnalité. Simplement en le lisant, il est impossible d’affirmer qu’il biaise la discussion sur le sujet de l’avortement.
Mais en utilisant ce prompt avec grok-4-1-fast-reasoning via l’API officielle, les chercheuses et chercheurs ont observé que la majorité des affirmations générées par Grok étaient anti-avortement, « une large portion [était] neutre » et que seulement 4 % étaient pro-avortement. Pourtant, quand ils ont fait la même expérience sans le prompt, ils n’ont observé « ni biais en faveur ni biais en défaveur statistiquement significatifs […] ce qui fait de ces directives un choix de conception déterminant, responsable du biais anti-avortement de Grok dans les affirmations contextuelles qu’il génère ».
Interrogée par le Guardian, l’une des autrices de l’étude, Sandra Wachter, compare les effets de l’introduction des biais des IA génératives dans les réseaux sociaux à « la pollution de la forêt ». « Le prix à payer, c’est que nous prenons pour vraies les opinions des autres alors qu’elles ne reflètent pas leur pensée réelle », affirme-t-elle :
« Le langage est l’un des éléments qui font de nous des êtres humains, et tout à coup, un intermédiaire s’immisce dans ce processus. L’IA s’impose comme gardienne de la connaissance et de la compréhension. »
© @celine.dept sur Instagram
Depuis quelques jours, le climatologue Christophe Cassou et l’économiste du climat Vincent Viguié sont pris à partie sur les réseaux sociaux.
Leurs torts ? Avoir souligné l’urgence de s’adapter au changement climatique, et les problèmes que le déni climatique posait en la matière. Ou, avoir souligné que le débat sur la climatisation faisait, précisément, partie des stratégies d’obstruction à l’adaptation : si ces outils peuvent constituer des solutions temporaires, ils ne permettent en rien de répondre à l’ampleur des évolutions nécessaires pour s’adapter au contexte climatique, et encore moins pour aller vers une réduction des émissions de CO2.
Dans le cas de Christophe Cassou, l’extrait d’interview diffusé par BFM sur X n’intègre pas la nuance que le climatologue lui-même ajoute à ses propos un peu plus tard dans l’entretien (après avoir expliqué que les débats sur la climatisation relèvent de l’« enfumage », qui empêche d’« aborder les vraies questions », il admet que, pour autant, hôpitaux, écoles et divers autres établissements gagneraient à s’en équiper).
Pour avoir détaillé ces faits scientifiques, relève le média BonPote, les deux hommes se retrouvent pris à partie par des internautes, des journalistes et des représentants politiques. Sur X, c’est par exemple le cas de François de Rugy (Les Républicains, vice-président du conseil régional des Pays de la Loire, 76 000 followers) ou Jean-Philippe Tanguy (Rassemblement National, député, 107 000 followers).
Ce genre de violence numérique n’a rien de neuf, en particulier sur cette plateforme où les communautés climatosceptiques sont actives depuis longtemps. Après le rachat de la plateforme par Elon Musk et la fin de ses pratiques de modération historiques, quantité de scientifiques et de défenseurs de l’environnement avaient fui la plateforme pour se protéger de la violence qui les y visait.
Pendant la semaine de canicule, ce genre de violence en ligne avait déjà visé de nombreux profils travaillant de près ou de loin sur les questions environnementales, en particulier des journalistes météo et d’autres climatologues.
Comme le souligne BonPote, il s’agit aussi, pour certains partis, de détourner l’attention de leurs actions en matière d’environnement : plus les partis sont positionnés à droite sur l’échiquier politique, plus ils ont voté de textes en faveur de la consommation d’énergies fossiles sur l’exercice parlementaire 2022 - 2025.
La présence de journalistes, comme la rédactrice en chef du service société du Point Géraldine Woessner (114 000 followers), parmi les internautes qui prennent à partie Christophe Cassou, interroge aussi sur le rôle des médias dans l’épisode.
Dans une récente tribune parue dans Le Monde, le journaliste Sylvestre Huet souligne ainsi que les médias, comme les représentants politiques (et dans une certaine mesure, les citoyens eux-mêmes) gagneraient à faire leur autocritique de manière urgente s’ils veulent réussir à expliquer pourquoi la mésinformation climatique continue de proliférer, y compris sous 40 °C.
Depuis quelques jours, le climatologue Christophe Cassou et l’économiste du climat Vincent Viguié sont pris à partie sur les réseaux sociaux.
Leurs torts ? Avoir souligné l’urgence de s’adapter au changement climatique, et les problèmes que le déni climatique posait en la matière. Ou, avoir souligné que le débat sur la climatisation faisait, précisément, partie des stratégies d’obstruction à l’adaptation : si ces outils peuvent constituer des solutions temporaires, ils ne permettent en rien de répondre à l’ampleur des évolutions nécessaires pour s’adapter au contexte climatique, et encore moins pour aller vers une réduction des émissions de CO2.
Dans le cas de Christophe Cassou, l’extrait d’interview diffusé par BFM sur X n’intègre pas la nuance que le climatologue lui-même ajoute à ses propos un peu plus tard dans l’entretien (après avoir expliqué que les débats sur la climatisation relèvent de l’« enfumage », qui empêche d’« aborder les vraies questions », il admet que, pour autant, hôpitaux, écoles et divers autres établissements gagneraient à s’en équiper).
Pour avoir détaillé ces faits scientifiques, relève le média BonPote, les deux hommes se retrouvent pris à partie par des internautes, des journalistes et des représentants politiques. Sur X, c’est par exemple le cas de François de Rugy (Les Républicains, vice-président du conseil régional des Pays de la Loire, 76 000 followers) ou Jean-Philippe Tanguy (Rassemblement National, député, 107 000 followers).
Ce genre de violence numérique n’a rien de neuf, en particulier sur cette plateforme où les communautés climatosceptiques sont actives depuis longtemps. Après le rachat de la plateforme par Elon Musk et la fin de ses pratiques de modération historiques, quantité de scientifiques et de défenseurs de l’environnement avaient fui la plateforme pour se protéger de la violence qui les y visait.
Pendant la semaine de canicule, ce genre de violence en ligne avait déjà visé de nombreux profils travaillant de près ou de loin sur les questions environnementales, en particulier des journalistes météo et d’autres climatologues.
Comme le souligne BonPote, il s’agit aussi, pour certains partis, de détourner l’attention de leurs actions en matière d’environnement : plus les partis sont positionnés à droite sur l’échiquier politique, plus ils ont voté de textes en faveur de la consommation d’énergies fossiles sur l’exercice parlementaire 2022 - 2025.
La présence de journalistes, comme la rédactrice en chef du service société du Point Géraldine Woessner (114 000 followers), parmi les internautes qui prennent à partie Christophe Cassou, interroge aussi sur le rôle des médias dans l’épisode.
Dans une récente tribune parue dans Le Monde, le journaliste Sylvestre Huet souligne ainsi que les médias, comme les représentants politiques (et dans une certaine mesure, les citoyens eux-mêmes) gagneraient à faire leur autocritique de manière urgente s’ils veulent réussir à expliquer pourquoi la mésinformation climatique continue de proliférer, y compris sous 40 °C.
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