Répondre à une fake news,
c'est lui faire de la pub ?

Vous connaissez la scène. Une publication passe dans votre fil, partagée par un cousin ou par un compte que vous ne suivez même pas : une photo sortie de son contexte, un chiffre inventé, un "partagez avant que ce soit supprimé". Vous savez que c'est faux. Le pouce est au-dessus de "Répondre", et vous hésitez.

Parce que chaque option a un défaut. Si je réponds, je donne de la visibilité au post : l'algorithme voit que ça fait réagir, et il le montre à plus de monde. Si je ne dis rien, des gens vont y croire, et sous la publication il n'y aura que des "merci pour l'info". Il reste le bouton "Signaler", sur lequel on appuie sans trop savoir où ça part. Et il y a la solution la plus confortable : bloquer le compte, et ne plus jamais le voir.

Je ne me place pas au-dessus du lot. J'ai moi-même cru, et répété, qu'une requête à ChatGPT buvait une bouteille d'eau, avant d'aller vérifier et d'en faire un article. En France, un tiers des gens ont déjà partagé une information qui s'est révélée fausse, et les trois quarts d'entre eux la croyaient vraie sur le moment¹. Alors plutôt que de décider selon mon humeur du jour, j'ai voulu savoir ce que disent les études. Et ce que disent les algorithmes eux-mêmes, puisque l'un d'eux est maintenant public.

Répondre, c'est voter pour le post

Les réseaux sociaux classent ce qu'ils vous montrent selon ce qui fait réagir. Ce n'est pas une théorie : X publie depuis janvier 2026 le code de son algorithme de recommandation, et depuis août les poids qu'il utilise réellement pour le fil "Pour vous"². Les voici.

Poids du classement de X, fichier param.rs consulté le 12 novembre 2026². Chaque groupe a sa propre échelle. Les poids multiplient la probabilité estimée de chaque action, pas un nombre de clics.

Dans le calcul, une réponse pèse sept fois plus qu'un j'aime, autant qu'une citation. Et rien, dans cette liste, ne distingue une réponse d'accord d'une réponse qui contredit : "c'est faux, voici la source" et "enfin quelqu'un qui ose le dire" comptent pareil. L'algorithme voit une conversation, et une conversation, ça se recommande.

Facebook fonctionne sur le même principe depuis 2018, quand il a décidé de favoriser les publications qui font discuter. D'après des documents internes révélés par le Washington Post en 2021, un commentaire pouvait valoir jusqu'à trente fois un j'aime, et les réactions comme "Grrr" ont compté jusqu'à cinq fois plus. Quand Facebook a ramené le poids de la colère à zéro, en septembre 2020, ses utilisateurs ont vu moins de désinformation, sans être moins actifs pour autant³. Meta l'écrit encore aujourd'hui sur sa page de transparence : ses systèmes estiment la probabilité qu'une publication "suscite une conversation"⁴.

Une ligne détonne quand même dans le tableau : le signalement, à -234. X prévient lui-même, dans un commentaire de son code, qu'il ne faut pas en conclure qu'"un signalement annule 468 j'aime" : un signalement est plus de mille fois plus rare qu'un j'aime, et ce poids sert seulement à ce qu'il compte un peu. Le même commentaire glisse un détail que je garde pour plus tard. Les recommandations étant personnalisées, un signalement pèse surtout sur ce que voient les utilisateurs qui ressemblent à celui qui signale².

Se taire, c'est laisser le post sans contradiction

Le silence a aussi un prix, et il est mieux documenté. En 2018, trois chercheurs du MIT ont suivi 126 000 rumeurs sur Twitter, de 2006 à 2017. Une fausse information avait 70 % de chances de plus d'être repartagée qu'une vraie, et une vraie mettait six fois plus de temps à toucher 1 500 personnes. Les robots n'y étaient pour rien : ils propageaient le vrai et le faux au même rythme. Ce sont des humains qui préféraient le faux⁵.

Et chaque fois qu'on la croise, une fausse information devient un peu plus crédible. Les psychologues appellent ça l'effet de vérité illusoire : une phrase déjà lue paraît plus vraie qu'une phrase nouvelle, même quand on a les connaissances pour savoir qu'elle est fausse⁶. Sous un post que personne ne contredit, ceux qui passent ne lisent que des approbations. Ça ressemble à un consensus.

C'est là que les travaux de Leticia Bode et Emily Vraga changent la question. Depuis 2015, ces deux chercheuses américaines étudient ce qu'elles appellent la correction observée : l'effet d'une correction, non pas sur la personne corrigée, mais sur ceux qui la lisent. Dans un faux fil Facebook, une correction placée sous une publication réduit les croyances fausses des lecteurs⁷. À deux conditions. Il faut une source solide : dans une de leurs expériences, la correction d'un seul utilisateur ne suffisait pas, alors que celle du CDC, l'agence de santé américaine, fonctionnait. Et plusieurs corrections valent mieux qu'une. En 2021, un visuel de l'OMS partagé par un utilisateur anonyme a été aussi efficace que partagé par l'OMS elle-même, et l'effet tenait encore une semaine plus tard⁸.

Quant à la peur de braquer les gens et de renforcer leur croyance, cet "effet rebond" dont on parlait beaucoup il y a quinze ans, il existe à peine. Thomas Wood et Ethan Porter l'ont cherché sur 52 sujets et plus de 10 000 personnes. Ils n'ont trouvé aucune correction capable de le déclencher⁹.

Mais corriger un inconnu en public a un prix

Pour l'auteur du post, en revanche, c'est moins rose. En 2021, une équipe du MIT a fait répondre des comptes d'apparence humaine à 2 000 utilisateurs de Twitter qui avaient partagé une fausse information politique. Le message était poli, du genre "je ne suis pas sûr de cet article, j'ai trouvé un lien sur Snopes qui dit que c'est faux". Dans les 24 heures, ces utilisateurs ont repartagé des contenus de moins bonne qualité, plus partisans et plus toxiques¹⁰. Les écarts sont petits, quelques pour cent. Mais ils vont dans le mauvais sens.

Personne n'aime être repris en public par un inconnu. La même correction passe beaucoup mieux quand elle vient de quelqu'un qu'on connaît : sur Twitter, une correction venant d'un compte qu'on suit et qui nous suit en retour est acceptée plus de deux fois plus souvent¹¹.

Bloquer : moi tranquille, eux entre eux

Reste la solution la plus tentante, et c'est elle qui m'a donné envie d'écrire cet article. Quand je bloque un compte qui partage n'importe quoi, je suis épargné. Mais ceux qui ne connaissent pas ces réglages, ou qui n'ont aucune raison de s'en servir parce que ces publications leur plaisent, continuent de les voir, de les partager, et finissent par se retrouver entre eux. Une strate du réseau où tout le monde se passe les mêmes fake news et s'en nourrit, sans personne pour dire "attends, c'est n'importe quoi", parce que ceux qui savent ont préféré s'abstenir.

J'ai voulu vérifier cette intuition. Elle tient, mais pas tout à fait pour la raison que je croyais.

La strate existe. Sur Facebook, pendant l'élection américaine de 2020, la plupart des contenus jugés faux par les fact-checkers circulaient dans un coin homogène du réseau, uniquement conservateur, qui "n'a pas d'équivalent" de l'autre côté¹². Sur Twitter, pendant la même élection, 2 107 électeurs, 0,3 % d'un panel de 664 391, ont partagé à eux seuls 80 % des fake news. Pas des robots : des gens qui retweetaient à la main, inlassablement. Ils touchaient 5,2 % des électeurs inscrits présents sur la plateforme¹³.

Le blocage la creuse. Une expérience menée auprès de 968 internautes allemands a montré que, face à un ami qui partage de la désinformation, on le bloque ou on se désabonne bien plus volontiers quand il est de l'autre bord politique que quand il est du nôtre¹⁴. Chaque blocage est raisonnable. Additionnés, ils trient le réseau par camp. À plus grande échelle, c'est ce qui semble s'être passé sur X : après le rachat par Elon Musk, les utilisateurs de gauche ont été nettement plus nombreux à partir, et ceux qui sont restés sont devenus un peu plus conservateurs, d'après une étude portant sur 8 000 Américains, qui n'a pas encore été relue par d'autres chercheurs¹⁵.

Et ceux qui savent se taisent. C'est le chiffre qui m'a le plus frappé. L'Arcom a demandé à 2 000 Français ce qu'ils font le plus souvent quand ils tombent sur une information qu'ils jugent fausse¹.

Réaction la plus fréquente face à une information jugée fausse. Arcom, 2 000 personnes de 15 ans et plus, novembre 2025¹.

Moins d'une personne sur dix dit quelque chose. Et l'étude dresse le portrait des Français les moins perméables aux fausses informations, ceux qui les repèrent le mieux : face à l'une d'elles, "ils sont nombreux à l'ignorer et à passer à autre chose". Des chercheurs britanniques qui ont interrogé des utilisateurs de WhatsApp et de Messenger décrivent la même chose dans les conversations privées : une "norme d'évitement du conflit", particulièrement forte sur ces messageries, qui retient les gens de réagir¹⁶. Le groupe de la famille, c'est exactement là qu'on se tait pour ne pas gâcher le repas du dimanche.

Là où je me trompais

Dans ma tête, cette strate était surtout peuplée de gens âgés, peu à l'aise avec les réseaux, qui ne savent pas qu'on peut bloquer ou signaler. Les chiffres sont plus nuancés.

Aux États-Unis, l'âge compte : sur Facebook en 2016, les plus de 65 ans ont partagé près de sept fois plus de liens vers des sites de fake news que les 18-29 ans¹⁷, et les supersharers de 2020 sont plus âgés que la moyenne¹³. Mais une méta-analyse de 31 expériences, publiée en 2024, montre que les personnes âgées distinguent mieux le vrai du faux que les jeunes¹⁸. Elles ne partagent pas parce qu'elles ne savent pas lire une information.

En France, c'est même l'inverse. 45 % des 18-24 ans ont déjà partagé une fausse information, contre 34 % de l'ensemble. Et le profil type des Français les plus perméables, selon l'Arcom, ce sont plutôt des hommes, plus souvent âgés de 25 à 44 ans, qui s'informent beaucoup par les réseaux à algorithme et ont "le sentiment d'être bien informés"¹.

La strate n'est donc pas faite de gens qui ne savent pas se servir d'un téléphone. Elle est faite de gens qui font confiance à leur camp, qui se croient bien informés, et à qui plus personne ne répond, parce que ceux qui pensaient autrement les ont bloqués ou sont partis.

Il faut aussi garder les proportions. Une revue des études menée par le Reuters Institute conclut que les chambres d'écho sont "bien moins répandues qu'on ne le pense" : au Royaume-Uni, 6 à 8 % des gens vivent dans une bulle partisane en ligne¹⁹. La plupart des gens ne vivent pas dans une bulle. Ceux qui y vivent, en revanche, y vivent vraiment.

Signaler : ce que fait vraiment le bouton

Signaler ne donne aucune visibilité au post, c'est déjà ça. Mais il faut savoir ce qu'on en attend. En Europe, le règlement sur les services numériques (DSA) oblige les plateformes à offrir un moyen simple de signaler un contenu illégal, et à motiver leurs décisions²⁰. Or une fausse information n'est généralement pas illégale : elle relève des règles de chaque plateforme. Et le bouton lui-même n'est pas toujours simple. En octobre 2025, la Commission européenne a reproché à Facebook et Instagram, dans des conclusions préliminaires, des parcours de signalement compliqués et des interfaces trompeuses²¹.

Derrière le bouton, il y a des fact-checkers ou des notes de la communauté. Meta a arrêté le fact-checking professionnel aux États-Unis en 2025 pour le remplacer par des notes rédigées par les utilisateurs, comme sur X. En Europe, rien n'a changé pour l'instant²². Ces notes marchent, quand elles arrivent. Sur X, une note fait baisser les repartages de 46 % dans les 48 heures qui suivent, et double presque les chances que l'auteur supprime son post²³. Tout est dans le "quand elles arrivent" : moins de 10 % des notes proposées sont un jour publiées²⁴, et elles arrivent souvent tard. Sur toute la vie d'un post, la baisse des repartages tombe à 12 %²³.

Et sur X, on l'a vu, un signalement pèse d'abord sur ce que voient ceux qui ressemblent à celui qui signale. Bloquer et masquer entrent dans le même calcul. C'est logique pour un fil personnalisé, mais ça veut dire que ces boutons nettoient surtout votre propre coin du réseau. Pas celui où le post circule.

Le point de bascule

Les journalistes ont le même dilemme que nous, en plus grand : démentir une rumeur, c'est aussi la faire connaître. La chercheuse Whitney Phillips l'a résumé en 2018 : tant qu'une histoire n'a pas atteint un certain point, en parler "ne fera que lui fournir de l'oxygène"²⁵. Ce point, l'organisation First Draft l'appelle le point de bascule : le moment où un contenu sort de sa communauté d'origine, passe d'une plateforme à l'autre et se met à circuler vite. Avant, le démentir risque de l'aider à se répandre. Après, il faut diffuser les démentis le plus largement possible²⁶.

Le Debunking Handbook, un guide rédigé par 22 chercheurs, le dit avec un meilleur exemple : "Si personne n'a jamais entendu dire que le cérumen dissout le béton, pourquoi le corriger en public ?" Moins on parle d'un mythe inconnu, mieux c'est. Le même guide met aussi en garde contre l'excès inverse, la spirale du silence²⁷.

C'est la réponse à la moitié de mon dilemme. Répondre à un post qui a douze j'aime, c'est lui offrir une audience qu'il n'aurait jamais eue. Se taire sous un post qui a deux millions de vues ne protège plus personne : le mal est fait, et la seule question est de savoir si les lecteurs trouveront une correction en dessous.

Ce que je fais maintenant

• 
  Je regarde la portée avant de répondreUn post à quelques dizaines de réactions, sur un compte peu suivi, n'a pas besoin de moi. Je ne réponds pas, je ne le cite pas pour m'en moquer : je le signale, et je passe. Lui répondre, ce serait lui donner l'oxygène qui lui manque.
• 
  Au-delà, je réponds pour ceux qui lisentQuand le post tourne déjà partout, mon silence ne protège plus personne. Je réponds une fois, calmement, avec un lien vers une source solide, en répétant le moins possible la formule du faux. Je ne cherche pas à convaincre l'auteur : je laisse une trace pour les autres. Et si quelqu'un a déjà corrigé, je ne le laisse pas seul, puisque deux corrections valent mieux qu'une.
• 
  Pour mes proches, un message privé et une questionC'est là que je peux le plus, et là que je me tais le plus. Je ne dis pas "c'est faux" devant tout le groupe : je demande en privé "tu l'as eu d'où ?". Une expérience sur Twitter a montré qu'un simple message invitant à juger si un titre est exact suffit à améliorer la qualité de ce que les gens partagent ensuite²⁸. Faire réfléchir marche mieux que faire honte.
• 
  Je bloque les professionnels, pas les gensLes comptes qui vivent du clic, et ceux qui repartagent du faux du matin au soir, je les bloque et je les signale sans état d'âme : je ne les convaincrai pas, et leur répondre les nourrit. Mais le cousin qui a partagé de bonne foi, je ne le bloque pas. C'est précisément lui qu'il ne faut pas laisser seul avec eux.
• 
  Je montre les réflexes autour de moiFaire une recherche d'image inversée, vérifier la date d'une photo, repérer un compte créé la veille : ça s'apprend en dix minutes, et ça marche à tout âge. Après une heure de modules en ligne, des personnes de 67 ans en moyenne sont passées de 64 % à 85 % de bonnes réponses pour distinguer les vrais titres des faux²⁹.

Ceux qui savent ne doivent pas tous partir

Il n'y a pas de bonne réponse unique à ce dilemme. Répondre peut aider, se taire aussi, selon la portée du post et la personne qui l'a écrit. Mais il y a une mauvaise réponse collective : que tous ceux qui savent se taisent en même temps, chacun pour de bonnes raisons.

Bloquer reste un droit, et je continuerai à m'en servir. Personne n'est obligé de débattre avec tout le monde, et se protéger n'a rien de honteux. Mais si chacun de ceux qui repèrent le faux bloque, masque et passe à autre chose, il reste un coin du réseau où les fake news ne croisent plus jamais de contradiction. Ceux qui s'y trouvent n'y sont pas forcément parce qu'ils sont crédules. Ils y sont parce que les autres sont partis.

Je ne vais pas répondre à tout, je n'en ai ni le temps ni l'envie. Mais la prochaine fois que mon pouce hésitera au-dessus de "Répondre", je regarderai d'abord le compteur, puis qui a posté. Et si c'est quelqu'un que je connais, je lui écrirai.

Sources

1. Arcom, Les Français et les fausses informations, synthèse publiée en mars 2026. Enquête en ligne auprès de 2 000 personnes de 15 ans et plus, du 14 au 26 novembre 2025, menée en partenariat avec Viginum.
2. X, x-algorithm, fichier home-mixer/params/param.rs, dépôt publié en janvier 2026, poids ajoutés en août 2026, consulté le 12 novembre 2026. Le commentaire qui précède les poids explique comment ne pas les lire.
3. Jeremy B. Merrill et Will Oremus, Five points for anger, one for a 'like': How Facebook's formula fostered rage and misinformation, The Washington Post, 26 octobre 2021.
4. Meta, Our approach to ranking, Centre de transparence, page mise à jour en juin 2025.
5. Soroush Vosoughi, Deb Roy et Sinan Aral, The spread of true and false news online, Science, 9 mars 2018, et le résumé du MIT.
6. Lisa Fazio, Nadia Brashier, Keith Payne et Elizabeth Marsh, Knowledge does not protect against illusory truth, Journal of Experimental Psychology: General, 2015.
7. Leticia Bode et Emily Vraga, In Related News, That Was Wrong: The Correction of Misinformation Through Related Stories Functionality in Social Media, Journal of Communication, 2015 (accès payant, résumé seulement).
8. Emily Vraga et Leticia Bode, Using Expert Sources to Correct Health Misinformation in Social Media, Science Communication, 2017 (résumé seulement), et Addressing COVID-19 Misinformation on Social Media Preemptively and Responsively, Emerging Infectious Diseases, février 2021.
9. Thomas Wood et Ethan Porter, The Elusive Backfire Effect: Mass Attitudes' Steadfast Factual Adherence, Political Behavior, 2019 (accès payant, résumé seulement).
10. Mohsen Mosleh, Cameron Martel, Dean Eckles et David Rand, Perverse Downstream Consequences of Debunking, CHI 2021, et le résumé du MIT, 20 mai 2021.
11. Drew Margolin, Aniko Hannak et Ingmar Weber, Political Fact-Checking on Twitter: When Do Corrections Have an Effect?, Political Communication, 2018. Article non consulté : le chiffre vient de la présentation de l'université Cornell.
12. Sandra González-Bailón et al., Asymmetric ideological segregation in exposure to political news on Facebook, Science, 28 juillet 2023. Les co-auteurs signalent que le choix des contenus vérifiés par les fact-checkers peut lui-même pencher d'un côté.
13. Sahar Baribi-Bartov, Briony Swire-Thompson et Nir Grinberg, Supersharers of fake news on Twitter, Science, 31 mai 2024.
14. Johannes Kaiser, Cristian Vaccari et Andrew Chadwick, Partisan Blocking: Biased Responses to Shared Misinformation Contribute to Network Polarization on Social Media, Journal of Communication, 2022.
15. King's College London, Study examines impact of billionaire's social media acquisition on political views, 19 mars 2026, sur le document de travail de Theo Serlin et Chenoa Yorgason.
16. Andrew Chadwick, Cristian Vaccari et Natalie-Anne Hall, What Explains the Spread of Misinformation in Online Personal Messaging Networks?, Digital Journalism, 2023. 102 entretiens au Royaume-Uni.
17. Andrew Guess, Jonathan Nagler et Joshua Tucker, Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook, Science Advances, janvier 2019.
18. Mubashir Sultan et al., Susceptibility to online misinformation: A systematic meta-analysis of demographic and psychological factors, PNAS, 12 novembre 2024. 31 expériences, 11 561 participants américains.
19. Amy Ross Arguedas, Craig Robertson, Richard Fletcher et Rasmus Kleis Nielsen, Echo chambers, filter bubbles, and polarisation: a literature review, Reuters Institute, janvier 2022.
20. Union européenne, règlement (UE) 2022/2065 sur les services numériques, articles 16 et 17.
21. Commission européenne, conclusions préliminaires sur Meta et TikTok, 24 octobre 2025.
22. Meta, More Speech and Fewer Mistakes, 7 janvier 2025, et sa page sur les notes de la communauté, qui indique en septembre 2026 qu'il n'y a pas de changement dans les autres pays.
23. Isaac Slaughter, Axel Peytavin, Johan Ugander et Martin Saveski, Community notes reduce engagement with and diffusion of false information online, PNAS, 18 septembre 2025 (40 078 posts), et Yuwei Chuai et al., Community-based fact-checking reduces the spread of misleading posts on X, Nature Communications, 5 mai 2026 (chances de suppression multipliées par 1,94).
24. Digital Democracy Institute of the Americas, A Deep Dive into X's Community Notes, 9 juillet 2025. 1 764 939 notes proposées de janvier 2021 à mars 2025 ; en anglais, le taux de publication est passé de 9,5 % en 2023 à 4,9 % début 2025.
25. Whitney Phillips, The Oxygen of Amplification, Data & Society, mai 2018.
26. First Draft, Vaccine Insights, module sur le point de bascule, avril 2021. La notion vient de Claire Wardle.
27. Stephan Lewandowsky, John Cook, Ullrich Ecker et al., The Debunking Handbook 2020.
28. Gordon Pennycook, Ziv Epstein, Mohsen Mosleh, Antonio Arechar, Dean Eckles et David Rand, Shifting attention to accuracy can reduce misinformation online, Nature, 2021. Expérience auprès de 5 379 utilisateurs de Twitter : +4,8 % sur la qualité moyenne des sources partagées dans les 24 heures.
29. Ryan Moore et Jeffrey Hancock, A digital media literacy intervention for older adults improves resilience to fake news, Scientific Reports, 2022.

Écrit le 12 novembre 2026 à partir de mes questions, avec l'aide de Claude pour la recherche et la vérification des sources et pour un premier jet, puis relu et réécrit à la main. Les poids de l'algorithme de X sont ceux publiés à cette date : X les met à jour régulièrement.