À propos de ce site
Disclaimer, méthodologie, limites, objectifs et guide de lecture.
Disclaimer
Ce site n'est PAS un site d'information journalistique.
Il s'agit d'un projet d'investigation computationnelle assistée par IA, à vocation de recherche et de transparence. Les contenus présentés incluent des hypothèses, des spéculations et des pistes non vérifiées, systématiquement identifiées comme telles par des niveaux de confiance explicites.
Ce que ce site est
- ✓ Un exercice de structuration et d'analyse de l'information
- ✓ Un catalogue raisonné de théories avec scoring de crédibilité
- ✓ Un outil pédagogique sur l'esprit critique
- ✓ Un projet open source et transparent sur sa méthode
- ✓ Une base de données d'exploration des documents publics (FOIA)
Ce que ce site n'est PAS
- ✗ Un site qui affirme la culpabilité de personnes
- ✗Un site de théories du complot — il les catalogue et les évalue
- ✗ Un substitut à l'enquête judiciaire ou journalistique
- ✗ Une source primaire fiable pour des accusations
- ✗ Un projet partisan ou militant
La mention d'une personne sur ce site ne signifie en aucun cas qu'elle est coupable de quoi que ce soit. Les scores d'implication (IIE) mesurent la densité documentaire des liens avec l'affaire, pas un degré de culpabilité. Seule la justice est habilitée à établir des responsabilités pénales.
La démarche
Le constat de départ
L'affaire Epstein est devenue le carrefour où toutes les théories du complot convergent. Avec plus de 1,3 million de documents déclassifiés par le DOJ sous Freedom of Information Act, c'est un cas où coexistent :
Condamnations, transactions financières, correspondances, dépositions sous serment, logs de vol.
Connexions documentées mais dont la signification reste ambiguë. Corrélations sans causalité établie.
Théories sans base factuelle, amalgames, pensée magique, parfois vecteurs d'antisémitisme ou de violence.
Le problème n'est pas que les gens s'intéressent à l'affaire Epstein — c'est qu'aucun outil ne les aide à distinguer le fait de la spéculation. Les outils de fact-checking classiques sont binaires (vrai/faux) et ne capturent pas la gradation de crédibilité ni les mécanismes par lesquels une curiosité légitime se transforme en croyance conspirationniste.
L'approche : investigation computationnelle multi-agents
Ce projet adopte une démarche inédite : appliquer les méthodes de l'analyse computationnelle et de l'intelligence artificielle multi-agents à un corpus documentaire massif, avec une rigueur méthodologique empruntée à la fois au journalisme d'investigation et à la recherche académique.
Traitement massif du corpus
OCR, extraction d'entités nommées (NER), indexation — transformer 1,3M de documents bruts en une base de données structurée et interrogeable de plus d'un million d'entités.
Catalogage systématique des théories
200 théories identifiées, classées en 10 catégories thématiques (géopolitique, renseignement, réseaux d'élites, pédocriminalité…), chacune avec ses preuves pour, contre, et un score de crédibilité calculé.
Factchecking systématique
135 factchecks réalisés sur 61 théories, incluant 16 en mode Red Team (challenge adverse) sur les théories confirmées. Résultat : 63% ont un noyau factuel confirmé, seulement 2% sont formellement infirmées. Le pattern dominant est le mélange fait/interprétation.
Analyse de réseau et cross-référencement
Construction d'un graphe de 2 710 nœuds et 53 847 arêtes reliant acteurs, documents et théories. Détection de communautés, acteurs-ponts, et patterns de connexion. Cross-référencement systématique entre carnets de contacts, logs de vol, bordereaux d'appels et dépositions.
Détection et analyse des zones censurées
52 598 zones de censure identifiées textuellement + 3 684 détectées visuellement par OpenCV. 65,8 % des zones censurées masquent des noms de personnes. Les exemptions FOIA utilisées (sécurité nationale, protection des personnes) sont analysées pour chaque document.
Restitution transparente
Ce site : présentation de l'ensemble des données, analyses et théories avec tous les niveaux de confiance affichés, les limites explicites, et les modules pédagogiques pour outiller le lecteur.
Principes directeurs
- ◆ Gradation, pas binarité — Au lieu de « vrai/faux », un spectre de crédibilité à 6 niveaux avec des scores numériques. Le monde est plus complexe qu'un toggle.
- ◆ Le processus est le produit — La transparence sur la méthode est aussi importante que les conclusions. Montrer comment on évalue, pas seulement ce que on conclut.
- ◆ Cataloguer ≠ valider — Documenter une théorie spéculative ne signifie pas y adhérer. Comprendre pourquoi une théorie circule est en soi une information précieuse.
- ◆ Auto-correction intégrée — Les erreurs sont trackées, les agents recalibrés, les scores ajustés. Le système est conçu pour se tromper, le reconnaître et s'améliorer.
Ce qui distingue cette approche
- ◆ Multi-agents contradictoires — 8 agents IA avec des rôles différents qui se challengent mutuellement, reproduisant le fonctionnement d'une rédaction diversifiée.
- ◆ Traitement à l'échelle — 1,3M de documents, 1M+ d'entités, 200 théories, 684 acteurs — un volume qu'aucune investigation humaine seule ne pourrait couvrir.
- ◆ Mémeplexes et sociologie — Au-delà du fact-checking, l'analyse des mécanismes de propagation : pourquoi certaines théories se regroupent, comment elles se renforcent mutuellement.
- ◆ Dimension pédagogique — Pas seulement « voici les faits » mais « voici comment évaluer des affirmations par vous-même ». Autonomisation du lecteur, pas dépendance à notre autorité.
Objectifs du projet
1. Structurer l'information
Face à l'immensité du corpus (1,3 million de documents FOIA), l'objectif premier est de cataloguer, classer et relier les informations de manière systématique, en séparant rigoureusement les faits documentés des hypothèses et spéculations.
2. Transparence méthodologique
Chaque affirmation est sourcée, scorée et challengée. Les biais potentiels des agents IA sont tracés, les erreurs cataloguées, et les niveaux de confiance explicitement affichés. Le processus est aussi important que le résultat.
3. Éducation à l'esprit critique
Le site sert de laboratoire pédagogique pour apprendre à distinguer faits, corrélations, interprétations et spéculations. Les modules pédagogiques fournissent des outils concrets de pensée critique.
4. Investigation computationnelle
Explorer les possibilités de l'analyse assistée par IA appliquée à un corpus documentaire massif : NER, détection de redactions, cross-référencement automatique, analyse de réseaux, et scoring multi-critères.
Méthodologie
Pipeline de traitement
Protocoles de rigueur
- 01 Double évaluation — Chaque conclusion est évaluée par au minimum 2 agents IA indépendants avec perspectives croisées.
- 02 Décomposition de confiance — Pour tout score > 0.60 : base factuelle, interprétation, inférence causale et diversité des sources sont évaluées séparément.
- 03 Tracking d'erreurs — Les erreurs sont cataloguées par type (attribution, déformation, chronologie…). >3 erreurs du même type = pattern systématique signalé.
- 04 Anti-confirmation — Protocole pré-session : listing des biais à surveiller, critères de falsification, angles morts identifiés avant l'analyse.
- 05 Calibration — Les agents sont recalibrés régulièrement sur la précision de leurs prédictions (Michel 0.67, Hérodote 0.79, Vidocq 0.64).
Règles de plafonnement
Inférence causale faible
Si l'inférence causale est < 0.30, le score global est plafonné à 0.70 maximum, quelle que soit la solidité des autres composantes.
Chaîne d'hypothèses
Si plus de 5 hypothèses non vérifiées dans la chaîne de raisonnement, l'ensemble est signalé comme « chaîne fragile ».
Audit contradictoire
Toute théorie > 0.60 doit être challengée par un agent non-auteur dans un audit épistémique indépendant.
Échelles de probabilité
Tout le contenu du site est encadré par des systèmes de scoring explicites. Un score élevé ne signifie pas « vrai » — il indique un support documentaire dense et cohérent.
Niveaux de crédibilité des théories
Confirmé par documents officiels, procès, enquêtes reconnues. Sources primaires multiples et indépendantes.
Certains éléments vérifiés par des sources indépendantes, d'autres restent non confirmés. Cohérent mais incomplet.
Cohérent avec les faits connus, mais manque de preuves directes. Interprétation raisonnable mais non prouvée.
Repose sur des interprétations, coïncidences, ou témoignages non vérifiés. À traiter avec grande prudence.
Réfuté par des preuves solides, mais persiste dans l'imaginaire collectif. Catalogué pour comprendre sa persistance.
Aucune base factuelle, pensée magique ou paranoïaque. Inclus uniquement pour l'étude des mécanismes conspirationnistes.
Score de crédibilité (0.0 — 1.0)
Chaque théorie reçoit un score numérique entre 0 et 1 qui synthétise l'ensemble des éléments :
Moyenne actuelle du corpus : 0.54 — la majorité des théories se situent en zone grise.
Niveaux de confiance investigatifs
Utilisés dans les analyses et rapports :
Statuts des théories
Chaque théorie suit un cycle de vie :
Support documentaire établi
Investigation en cours, preuves partielles
Éléments factuels + interprétation incertaine
Hypothèse sans support suffisant
Réfutée par preuves contraires
IIE — Indice d'Implication Epstein (0–100)
L'IIE mesure la densité documentaire des liens entre un acteur et l'affaire Epstein. Ce n'est PAS un score de culpabilité. Un IIE élevé signifie que la personne apparaît fréquemment dans le corpus documents.
Vols privés, routes vers les îles Vierges, co-vols avec victimes/inner circle
Carnet de contacts, section MASSAGE (signal critique), appels téléphoniques
Nombre de documents du corpus où l'acteur apparaît (crossref)
6 niveaux : opérateur (5), facilitateur (4), bénéficiaire (3), enabler (2), associé (1), contextuel (0)
Dépositions, témoignages, proffer Maxwell, factchecks
Étendue temporelle, contacts pré/post dates pivots (2008, 2019)
Seuil : IIE ≥ 50 = implication documentée significative. Le score n'est pas modifié par les données de redaction (censure) — celles-ci sont complémentaires, pas constitutives.
Système multi-agents IA
L'investigation est menée par 8 agents IA spécialisés, chacun avec un rôle, des biais identifiés et un score de calibration. Ce système vise à reproduire les vérifications croisées d'une rédaction journalistique.
Catalogage, classification et scoring de crédibilité des théories. Identification des connexions inter-théories et des mémeplexes.
Analyse du corpus documentaire, réseaux relationnels, détection de patterns, anomalies et cross-référencement.
Vérification factuelle, débunking, traçage de sources. Binôme de Michel — challenge systématique des théories. Mode Red Team activable.
Contextualisation historique, précédents, chronologies, géopolitique d'époque. Détection d'anachronismes. Calibration : 0.79.
Profils psychologiques, dynamiques de pouvoir, grooming, contrôle coercitif, victimologie. Calibration : 0.64.
Vulgarisation, exercices interactifs, pensée critique, conception des modules pédagogiques.
Analyse des classes sociales, systèmes de croyance, géographie du pouvoir, dynamiques de groupe.
Inventaire des systèmes de croyance (scientifiques, pseudo-scientifiques, religieux, idéologiques), statut épistémique, généalogies intellectuelles.
Sources documentaires
Corpus primaire
Archives DOJ-OGR (FOIA)
1 330 303 documents publiés sous Freedom of Information Act par le Département de Justice américain.
EFTA DataSets 1–12
Jeux de données structurés (DS1-DS12) incluant dépositions, documents financiers, correspondances.
MediaSet 9 (DS9)
Transcriptions audio/vidéo : dépositions, enregistrements couverts, interviews.
Données extraites
Black Book d'Epstein — incluant les sections sensibles (MASSAGE)
Registres des jets privés — passagers, destinations, fréquences
Message slips — appelant, date, motif, urgence
Proffer et dépositions sous serment de Ghislaine Maxwell
52 598 zones de censure détectées textuellement + 3 684 détectées visuellement
249 587 entités (100 895 personnes, 126 226 organisations)
Limites connues
Limites de l'IA
- •Les agents IA peuvent halluciner — produire des connexions ou des détails inexacts, d'apparence plausible.
- •Le NER (reconnaissance d'entités) peut confondre des homonymes ou rater des entités.
- •L'OCR sur les documents scannés produit des artefacts qui peuvent fausser l'analyse.
- •Les scores de calibration des agents (0.64 à 0.79) indiquent une marge d'erreur significative.
Limites méthodologiques
- •Le Protection Index peut générer des faux positifs (entités génériques détectées dans des zones censurées).
- •Les prédictions de contenu censurés sont des estimations contextuelles de niveau [LEAD] ou [HYPOTHESIS].
- •22 théories actives n'ont pas de key_actors documentés, rendant le signal de censure impossible à calculer.
- •La densité documentaire (IIE) n'est pas une preuve — un acteur peut être mentionné souvent pour des raisons légitimes.
Limites des sources
- •Les documents FOIA contiennent des zones massivement censurées (28.7% exemption b7C, 25.3% b6).
- •Le « Black Book » est un document contesté dont l'authenticité complète n'est pas établie.
- •Les témoignages sous serment peuvent contenir des mensonges ou omissions délibérés.
- •L'analyse ne couvre pas l'ensemble du corpus — les 1.3M de documents n'ont pas tous été traités.
Biais identifiés
- •Biais de confirmation : tendance à chercher des connexions qui validant une théorie existante.
- •Biais de saillance : les noms connus génèrent plus d'attention que les acteurs obscurs mais potentiellement importants.
- •Biais de complexité : tendance à privilégier les théories complexes et interconnectées vs. des explications simples.
- •Biais de disponibilité : les théories médiatisées sont mieux documentées, pas nécessairement plus crédibles.
Mode d'emploi
Comment lire ce site
Toujours vérifier le niveau de crédibilité
Chaque théorie affiche un badge coloré (DOCUMENTÉ → DÉLIRANT) et un score numérique. Un score élevé ne signifie pas « vrai » — il signifie « bien documenté et cohérent avec les faits connus ».
Distinguer corrélation et causalité
Deux personnes qui se connaissent n'implique pas complicité. Le graphe de réseau montre des liens documentés, pas des culpabilités. La présence d'un vol ne prouve rien en soi.
Consulter les factchecks
Chaque théorie qui a été factcheckée affiche les résultats avec un score de confiance. Les factchecks identifient les éléments vérifiés et réfutés.
L'IIE n'est pas un verdict
Un acteur avec un IIE de 90 est très présent dans les documents. Cela peut refléter une implication criminelle ou simplement un rôle professionnel (avocat, gestionnaire, employé).
Explorer avec esprit critique
Les modules pédagogiques sont conçus pour développer les outils de pensée critique. Utilisez-les pour questionner les théories, y compris celles présentées ici.
Structure du site
Vue d'ensemble : statistiques, top acteurs, répartition des théories.
Graphe interactif force-directed D3.js — naviguez dans le réseau de relations.
601 acteurs scorés par IIE, avec profils, connexions et apparitions documentaires.
200 théories cataloguées, scorées et factcheckées dans 10 catégories.
Clusters de théories interconnectées partageant des narratifs communs.
Résultats de vérification factuelle avec scoring de confiance.
Modules d'éducation à l'esprit critique face aux théories conspirationnistes.
Outils à venir
Deux modules complémentaires sont en cours de conception pour prolonger ce site d'archive vers des outils interactifs d'investigation et d'éducation à l'esprit critique.
Hellmate
En conception"Ce n'est pas parce que c'est vrai en partie que c'est vrai en entier."
Application web interactive permettant de tester la crédibilité d'une affirmation en la confrontant à la base de 200 théories documentées, 135 factchecks et 15 mémeplexes cartographiés. Au lieu du verdict binaire « vrai/faux », un diagnostic multi-dimensionnel.
Position sur 6 niveaux (DOCUMENTÉ → DÉLIRANT) avec score numérique et jauge visuelle.
Identification des faits réels documentés qui rendent l'affirmation crédible — la base avant la dérive.
Le moment exact où l'interprétation dépasse les preuves. Le « saut logique » rendu visible.
Identification des biais exploités (confirmation, saillance, précédent-comme-preuve…).
À quel cluster de théories l'affirmation appartient. Comment les théories se renforcent mutuellement.
Comment cette croyance peut mener à des positions plus extrêmes. L'entonnoir rendu visible.
Concept clé : le Cheval de Troie Factuel
Concept original identifié dans le projet. La plupart des théories conspirationnistes ne sont pas entièrement fausses — elles partent d'un fait réel qui sert de véhicule à une interprétation non fondée, elle-même passerelle vers des dérives dangereuses.
Exemple :
Pour qui ?
"J'ai vu sur Twitter que…" — Tester une affirmation en 30 secondes.
Cartographier les théories les plus dangereuses, exporter des rapports sourcés.
Montrer comment une théorie se construit couche par couche.
Analyser l'articulation entre théories, accéder aux données brutes via API.
Module d'Investigation Multi-Agents
Roadmap"Vos agents d'investigation. Votre enquête. Notre rigueur méthodologique."
Plateforme qui expose le système multi-agents comme service, permettant à des utilisateurs externes de mener leurs propres investigations assistées par les 8 agents spécialisés, tout en bénéficiant de la base de connaissances existante.
Capacités
- ▸ Lancer ses propres enquêtes en utilisant les 8 agents spécialisés
- ▸ Importer son propre corpus de documents pour analyse
- ▸ Bénéficier de conspiracy-db comme socle de connaissances partagé
- ▸ Produire des rapports structurés avec conclusions scorées
- ▸ Collaborer en équipe sur des investigations partagées
- ▸ Feedback pédagogique sur la qualité du raisonnement (via Socrate)
Workflows pré-configurés
Scan → Catalogue → Contexte historique → Factcheck → Profilage → Sociologie → Synthèse → Évaluation pédagogique
Michel explore l'hypothèse → Factchecker contre-argumente → Arbitrage → Score révisé
Steel Man → Meilleur contre-argument → Défense → Pre-Mortem → Score post-challenge
Graphe de connexions → Profilage acteurs → Analyse sociologique → Rapport structuré
Public cible
Comparaison des trois volets
| Dimension | Archive (ce site) | Hellmate | Investigation SaaS |
|---|---|---|---|
| Public | Tous | Grand public, enseignants | Professionnels |
| Mode | Consultation | Test d'affirmation | Investigation dirigée |
| Agents IA | Invisibles | Transparents (outputs) | Dirigeables par l'utilisateur |
| Données | Lecture seule | Base partagée | Base + corpus importable |
| Durée | Libre | 5–30 min | Heures à jours |
| Statut | Actif | En conception | Roadmap |
Ce projet est en développement continu. Les scores, analyses et contenus sont régulièrement mis à jour à mesure que de nouvelles sources sont analysées et que les erreurs sont corrigées.
Dernière mise à jour : février 2026