FAXTR est un agrégateur, pas un arbitre. Nous ne déclarons pas qu'une affirmation est vraie ou fausse de notre propre autorité. Nous collectons les verdicts d'organisations de fact-checking reconnues — pour la plupart signataires du Code de principes de l'IFCN — et les présentons à un seul endroit, dans votre langue, avec un lien direct vers la vérification d'origine.
Cette page documente l'ensemble du pipeline : les organisations citées, la façon dont nous standardisons les étiquettes de verdict, le périmètre de nos fonctions IA, et notre procédure de correction. Si vous repérez quelque chose d'incorrect, la section corrections explique comment le signaler.
Cinq principes auxquels nous nous tenons
Non-partisanship et équité
Nous ne choisissons pas les affirmations selon leur effet politique. La sélection des sujets dépend des affirmations virales ou tendances pour lesquelles une vérification par source primaire existe — pas de l'idéologie, du parti ou du pays d'origine.
Transparence des sources
Chaque verdict affiché sur FAXTR renvoie à la vérification complète de l'organisation d'origine. Les lecteurs peuvent — et doivent — lire la source avant de partager.
Transparence du financement
Le financement et la propriété de FAXTR sont publiés sur /about. Nous n'acceptons aucun paiement pour mettre en avant ou supprimer des verdicts.
Transparence méthodologique
Ce document est la méthodologie. Il est mis à jour quand le pipeline change ; les versions antérieures restent dans l'historique git du générateur public de sitemap.
Corrections ouvertes et honnêtes
Quand nous faisons une erreur — verdict mal étiqueté, lien rompu, erreur de traduction — nous corrigeons, marquons la page comme corrigée et indiquons le changement. L'adresse pour les corrections est sur /contact.
Les organisations de fact-checking que nous agrégeons
Le pipeline de verdicts de FAXTR s'appuie sur l'index Google Fact Check Tools, qui expose des données structurées ClaimReview publiées par plus de 100 organisations accréditées. Le tableau ci-dessous liste les sources les plus fréquemment remontées ; l'ensemble complet est plus large et évolue à mesure que de nouveaux signataires IFCN publient.
| Organization | Region | Focus |
|---|---|---|
| IFCN (Poynter) | Global | Code of Principles, signatory verification |
| AFP Fact Check | Global / FR | Multi-language verifications across 80+ countries |
| Reuters Fact Check | Global / UK | Wire-service verification of viral claims |
| Snopes | USA | Long-form urban-legend and political fact-checks |
| PolitiFact | USA | Statement-level Truth-O-Meter ratings |
| FactCheck.org | USA | Annenberg Public Policy Center, political claims |
| Lead Stories | USA | Viral hoax and meme verification |
| Logically Facts | UK / India | AI-assisted misinformation tracking |
| Full Fact | UK | UK political and statistical claims |
| Maldita.es | Spain | Spanish-language disinformation, WhatsApp tip line |
| Newtral | Spain | Political verifications and methodology research |
| Correctiv | Germany | Investigative non-profit, EU funded research |
| dpa-Faktencheck | Germany | German wire-service fact-checking unit |
| Les Décodeurs (Le Monde) | France | Le Monde's verification desk |
| CheckNews (Libération) | France | User-question-driven French fact-checking |
| Aos Fatos | Brazil | Brazilian political and viral content checks |
| Boom Live | India | Multilingual WhatsApp-era fact-checking |
| AAP FactCheck | Australia | Australian Associated Press wire verifications |
Comment nous standardisons les verdicts
Chaque organisation rédige son propre libellé — « False », « Pants on Fire », « Mostly False », « Sin contexto », « Faux », « Falsch »… FAXTR mappe ce texte vers un petit jeu d'étiquettes standard, afin qu'une recherche dans n'importe quelle langue permette de comparer les verdicts d'une organisation à l'autre.
L'organisation d'origine a jugé l'affirmation exacte. Termes sources fréquents : true, correct, accurate, verdadero, vrai, richtig.
Partiellement vrai ou contexte essentiel manquant. Termes sources : half, partly, mostly, mixed, misleading, hors contexte.
L'organisation d'origine a jugé l'affirmation inexacte. Termes sources : false, fake, fabricated, pants on fire, falso, faux, falsch.
Les organisations divergent ou le texte ne se mappe pas clairement. Nous n'inventons jamais de verdict — DISPUTED signifie « lisez les sources d'origine et décidez ».
Aucune organisation accréditée n'a encore publié de ClaimReview pour cette affirmation. Nous ne comblons jamais le vide par une supposition d'IA.
Où l'IA est utilisée — et où elle ne l'est pas
FAXTR utilise des modèles de langage pour des tâches étroites et supervisées. Ils n'écrivent jamais le verdict. Ils n'inventent jamais un fait. Les garde-fous sont appliqués au niveau du prompt et du post-traitement.
- Normalisation de l'affirmation. Un LLM reformule une requête longue ou désordonnée en une affirmation courte et recherchable. L'utilisateur voit toujours l'original et la version normalisée.
- Traduction des verdicts. Quand un verdict est publié dans une langue différente de celle de l'utilisateur, un LLM produit la traduction. Le texte en langue d'origine est toujours affiché à côté.
- Filet de sécurité pour le mapping. Si le texte du verdict source ne correspond pas aux règles de mots-clés, le LLM peut proposer l'étiquette la plus proche — mais seul DISPUTED est autorisé en repli en cas de confiance faible.
- Règles strictes : pas de verdicts originaux générés par IA, pas de sources inventées, pas de citations inventées. Si le pipeline ne trouve pas de vrai ClaimReview, le résultat est UNVERIFIED. Sans exception.
- Journalisé et auditable. Chaque étape IA du pipeline est journalisée avec entrée, sortie et version du modèle. Les erreurs détectées en aval alimentent la bibliothèque de prompts.
Politique de correction
Si vous repérez un verdict qui contredit la source liée, un lien rompu, une mauvaise traduction, ou un verdict qui devrait être réévalué parce que l'affirmation sous-jacente a évolué, écrivez à corrections at faxtr.com ou utilisez /contact. Nous accusons réception sous 72 heures et publions une note visible sur toute page modifiée. Nous ne réécrivons jamais l'histoire en silence.
Questions fréquentes
FAXTR est-il signataire de l'IFCN ?+
FAXTR s'engage publiquement au Code de principes de l'IFCN dans cette méthodologie. En tant qu'agrégateur qui ne produit pas de vérifications originales, FAXTR n'est pas lui-même signataire ; les organisations citées le sont. Les 5 principes encadrent malgré tout notre comportement.
Vérifiez-vous vous-mêmes les affirmations ?+
Non. Le rôle de FAXTR est de trouver, traduire et présenter ce que des fact-checkers accrédités ont déjà publié. En l'absence de vérification accréditée, nous étiquetons le résultat UNVERIFIED plutôt que de spéculer.
Pourquoi les verdicts divergent parfois ?+
Les organisations évaluent les affirmations avec des standards de preuve légèrement différents et à des moments différents. Quand deux vérificateurs sérieux divergent, FAXTR affiche les deux et étiquette le résultat DISPUTED. Lire le désaccord fait partie de la vérification.
À quelle fréquence l'index est-il mis à jour ?+
Nous rafraîchissons l'index ClaimReview trois fois par jour. La vérification en temps réel est impossible — le décalage moyen entre une affirmation virale et le premier verdict publié est d'environ 8 à 36 heures.
Puis-je citer FAXTR dans un article ?+
Oui — mais citez le fact-checker d'origine, pas FAXTR. Nous sommes une couche de navigation ; la source de référence est l'organisation qui a publié le ClaimReview.
Et pour les affirmations dans des langues peu couvertes ?+
Quand la couverture locale est faible, FAXTR fait remonter des verdicts dans des langues proches (par exemple un verdict AFP en anglais pour une affirmation en portugais). La langue d'origine et notre traduction sont toujours présentées côte à côte.
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