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Info-Score — Référentiel de certification de la qualité informationnelle

Un cadre ouvert pour évaluer et certifier la qualité de l'information

License: Apache 2.0 Version


Qu'est-ce que l'Info-Score ?

L'Info-Score est un référentiel de certification de la qualité informationnelle développé par l'Association Info-Score, organisme de certification indépendant. Il mesure la rigueur d'un contenu — article, vidéo, document — selon 3 dimensions (le cadre RUB) et 12 critères explicites, en produisant un grade de A à N.

L'Info-Score n'est pas une mesure de vérité : il évalue la rigueur du raisonnement, pas la véracité des conclusions. Un article peut être rigoureux et faux, ou superficiel et juste.

"Ce score est un outil, pas un verdict. La grille est publique. Les scores sont contestables."


Le cadre RUB

Le cadre RUB est le fondement conceptuel de l'Info-Score. Il pose trois questions fondamentales sur tout contenu informationnel :

Dimension Poids Posture Question centrale
R — Réalité 45 % Scientifique Est-ce que ce contenu est en dialogue avec le réel ?
U — Utilité 25 % Ingénieur Est-ce que ce contenu aide le lecteur à comprendre ou agir ?
B — Bonté 30 % Humaniste Est-ce que ce contenu respecte l'humanité du lecteur et des personnes concernées ?

Les 12 critères

Axe Réalité — 45 % du score global

Critère Coefficient Description
R1 — Exactitude factuelle ×3 Les affirmations sont-elles exactes et vérifiables ?
R2 — Sources vérifiables ×3 Les sources sont-elles identifiables et accessibles ?
R3 — Méthode documentée ×2 La démarche d'investigation est-elle explicitée ?
R4 — Données primaires ×2 Le contenu s'appuie-t-il sur des données de première main ?
R5 — Reproductibilité ×1 Les conclusions peuvent-elles être vérifiées indépendamment ?

Axe Utilité — 25 % du score global

Critère Coefficient Description
U1 — Clarté et accessibilité ×3 Le contenu est-il compréhensible pour son audience cible ?
U2 — Structuration logique ×2 Le raisonnement est-il organisé et progressif ?
U3 — Applicabilité pratique ×2 Le lecteur peut-il agir ou décider à partir de ce contenu ?

Axe Bonté — 30 % du score global

Critère Coefficient Description
B1 — Respect de la personne ×3 Les personnes sont-elles distinguées de leurs idées ?
B2 — Pluralité des points de vue ×3 Les positions contradictoires sont-elles explorées honnêtement ?
B3 — Transparence des intérêts ×2 Les conflits d'intérêts et biais potentiels sont-ils déclarés ?
B4 — Impact social positif ×2 Le contenu contribue-t-il positivement au débat public ?

Notation et formule de calcul

Version simplifiée (coefficients fixes)

Chaque critère est noté de 0 à 3, puis pondéré par son coefficient. La formule de calcul du score est :

Score = (Σ note_i × coeff_i) / 87 × 100
  • Max théorique : 87 points (somme des coefficients × note maximale par critère)
  • Résultat : pourcentage de 0 à 100 %

Approche bayésienne (utilisée par le moteur d'évaluation)

Cette approche ne produit pas de note fixe par critère. Pour chaque critère, l'évaluateur produit une distribution de probabilité sur {0, 1, 2, 3} :

[P(0), P(1), P(2), P(3)]  avec Σ P(k) = 1

Cela permet de mesurer l'incertitude : une distribution concentrée signifie une évaluation confiante ; une distribution uniforme traduit une incertitude élevée.

# Valeur attendue par critère
E[C] = 0×P(0) + 1×P(1) + 2×P(2) + 3×P(3)

# Confiance par critère (entropie de Shannon)
Confiance = 1 - Entropie / Entropie_max

# Score par axe (moyenne pondérée, normalisée sur [0, 1])
Score_axe = Σ(poids_i × E[C_i]) / (3 × Σ(poids_i))

# Score global
Score = 0,45 × Score_R + 0,25 × Score_U + 0,30 × Score_B

# Intervalle de confiance
Marge = (1 - Confiance_globale) × 0,15
Intervalle = [Score − Marge, Score + Marge]

Échelle de grades

Grade Nom Score Borne basse de l'intervalle
A Certifié Info-Score ≥ 86 % ≥ 70 %
B Rigoureux ≥ 70 %
C Acceptable ≥ 50 %
D Faible 30–49 %
E Obscurant < 30 %
N Non évaluable Confiance < 30 %

Le grade A correspond à la certification Info-Score délivrée par l'Association. Le grade N signifie que les données sont insuffisantes pour se prononcer — "Je ne sais pas" est toujours préférable à un score forcé.


Exemple

Article fictif : "Les réseaux sociaux causent la dépression chez les jeunes"

L'évaluateur produit les distributions suivantes :

Critère Distribution [P0, P1, P2, P3] E[C] Confiance
R1 [0.05, 0.40, 0.45, 0.10] 1,60 0,72
R2 [0.10, 0.35, 0.45, 0.10] 1,55 0,70
R3 [0.05, 0.25, 0.50, 0.20] 1,85 0,77
R4 [0.20, 0.50, 0.25, 0.05] 1,15 0,76
R5 [0.15, 0.45, 0.35, 0.05] 1,30 0,73
U1 [0.00, 0.20, 0.55, 0.25] 2,05 0,82
U2 [0.10, 0.40, 0.40, 0.10] 1,50 0,74
U3 [0.05, 0.30, 0.50, 0.15] 1,75 0,78
B1 [0.10, 0.35, 0.45, 0.10] 1,55 0,70
B2 [0.05, 0.20, 0.55, 0.20] 1,90 0,80
B3 [0.15, 0.40, 0.40, 0.05] 1,35 0,72
B4 [0.10, 0.40, 0.40, 0.10] 1,50 0,74

Calcul intermédiaire :

Score_R = (0.20×1.60 + 0.25×1.55 + 0.175×1.85 + 0.225×1.15 + 0.15×1.30)
        / (3 × 1.00)
        ≈ 0,499 → 49,9 %

Score_U = (0.40×2.05 + 0.30×1.50 + 0.30×1.75) / 3 ≈ 0,594 → 59,4 %

Score_B = (0.25×1.55 + 0.20×1.90 + 0.25×1.35 + 0.30×1.50) / 3 ≈ 0,525 → 52,5 %

Score global = 0.45×0.499 + 0.25×0.594 + 0.30×0.525
             ≈ 0,224 + 0,149 + 0,158 = 0,531 → 53,1 %

Confiance globale ≈ 75 %
Marge = (1 - 0.75) × 0.15 = 0.0375
Intervalle = [49,6 %, 56,6 %]

Résultat : Grade C — Acceptable

L'article identifie un enjeu réel mais cite des études de manière vague (R1 faible), présente une relation causale sans en reconnaître les limites (R4 faible), et laisse peu d'espace pour des conclusions alternatives (B3, B4 modérés).


Ce que l'Info-Score n'est pas

  • Pas une mesure de vérité — un article peut être rigoureux et parvenir à une conclusion fausse.
  • Pas objectif au sens absolu — le choix des critères et des poids est un acte humain. Il est transparent et documenté, pas neutre.
  • Pas définitif — la grille, les poids et les seuils sont versionnés et ouverts à la révision.
  • Pas infaillible — tout évaluateur a des biais. C'est pour ça que la confiance est affichée et que N existe.

Comment contribuer

Les contributions sont les bienvenues : propositions de critères, retours sur les seuils, implémentations dans d'autres langages ou contextes.

Pour contribuer :

  1. Ouvrez une issue pour décrire votre proposition
  2. Discutez des implications sur les poids et seuils avant de coder
  3. Soumettez une pull request documentée

La cohérence de la grille prime sur l'exhaustivité. Toute modification des poids ou des seuils doit être justifiée par des exemples concrets.


Licence

Apache 2.0 — voir LICENSE.


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Mainteneur

Maintenu par l'Association Info-Score — contact@info-score.org

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Référentiel ouvert de certification de la qualité informationnelle — Cadre RUB (Réalité, Utilité, Bonté)

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