Description

Cette thèse s’inscrit dans le projet VIGILANT, financé par l’AAP ANR ASTRID, et vise à comprendre, mesurer et réduire la vulnérabilité cognitive des individus face aux manipulations informationnelles en ligne. Dans un contexte marqué par la diffusion massive de contenus trompeurs, les opérations d’influence, la guerre cognitive et l’usage croissant de l’intelligence artificielle générative, l’enjeu est de dépasser la seule détection des fausses informations pour analyser les mécanismes qui rendent certains individus plus sensibles que d’autres à la désinformation.

La recherche adopte une perspective d’ingénierie des systèmes d’information, articulée à la psychologie comportementale, à la psychométrie, aux sciences cognitives, au traitement automatique du langage naturel et à l’intelligence artificielle explicable. Elle considère la manipulation informationnelle comme un phénomène sociotechnique résultant de l’interaction entre individus, contenus, plateformes numériques, contextes d’exposition et mécanismes cognitifs ou émotionnels.

La problématique centrale est la suivante : comment concevoir des systèmes d’information capables d’identifier, de modéliser et de réduire la vulnérabilité cognitive des individus face aux manipulations informationnelles en ligne ? La thèse cherchera plus précisément à répondre à trois questions : comment mesurer de manière fiable et quantitative la vulnérabilité cognitive individuelle à la désinformation ; comment les mécanismes cognitifs et émotionnels interagissent avec la structure narrative et la charge émotionnelle des contenus ; et comment concevoir des interventions d’inoculation psychologique adaptatives capables de renforcer durablement la résilience informationnelle.

La méthodologie retenue s’inscrit dans le paradigme de la Design Science Research. Une première phase portera sur une revue systématique de littérature afin d’élaborer un cadre conceptuel intégrant les dimensions cognitives, émotionnelles, narratives et contextuelles de la vulnérabilité. Une deuxième phase consistera à concevoir des modèles et instruments de mesure fondés notamment sur des méthodes psychométriques robustes. Une troisième phase visera le développement de prototypes numériques intégrant des modules d’évaluation individuelle, d’analyse de contenus et de remédiation adaptative. Ces artefacts seront évalués au moyen d’expérimentations contrôlées, d’études quantitatives à plus grande échelle et, lorsque possible, de réplications multiculturelles.

Les contributions attendues sont doubles. Sur le plan scientifique, la thèse produira un modèle intégré de la vulnérabilité cognitive et de ses interactions avec les propriétés narratives et émotionnelles des contenus. Sur le plan opérationnel, elle contribuera à la conception d’outils numériques destinés à évaluer la susceptibilité individuelle à l’influence, identifier les déclencheurs narratifs exploités dans les opérations de manipulation et proposer des contre-mesures personnalisées fondées sur l’inoculation psychologique. Elle vise ainsi à renforcer la résilience informationnelle des citoyens, des organisations publiques et des institutions confrontées aux enjeux de désinformation, de sécurité informationnelle et de défense.

Compétences requises

Nous recherchons prioritairement un candidat ou une candidate issu(e) d’une école d’ingénieur ou titulaire d’un master recherche en informatique, systèmes d’information, intelligence artificielle, cybersécurité ou disciplines voisines. Une expérience avérée de recherche est indispensable, attestée par un excellent mémoire de recherche ou une ou plusieurs publications scientifiques. Le recrutement des candidats, notamment ceux qui ne sont ressortissant d’un État membre de l’Union européenne est conditionné par l’approbation de l’organisme financeur. En raison du caractère international de la recherche, les candidats doivent avoir un niveau C2 en français et en anglais

Bibliographie

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Mots clés

Ingénierie des systèmes d'information, Vulnérabilité et résilience cognitive, Désinformation, Psychométrie, Design Science Research, Intelligence artificielle explicable