Le point de départ
Classifier automatiquement des articles/textes en “Fake” ou “Real”.
Ce qui a été construit
Méthodologie : - Prétraitement des données textuelles (nettoyage, tokenisation) - Fine-tuning d’un modèle BERT pré-entraîné - Entraînement et validation du modèle - Évaluation avec Accuracy, Precision, Recall, F1-score
Impact & apprentissages
Résultats : - Modèle performant capable de détecter les fake news avec une bonne précision - Amélioration significative par rapport aux modèles classiques (ML)
