Principaux enseignements de l'équipe de recherche de FactCheck.LT :

TikTok n’est plus synonyme de défis de danse et de mèmes : c’est devenu une plateforme clé pour la construction des récits et la diffusion de l’information. Grâce à un écosystème de contenus à la fois très visuel et interconnecté, la plateforme offre des insights en temps réel sur le débat public aux chercheurs, aux équipes de fact-checking et aux équipes en charge des politiques publiques.

Ce guide présente une méthodologie pratique, étayée par des données, pour la veille de la désinformation sur TikTok, issue de recherches approfondies menées par FactCheck.LT au cours de plusieurs cycles électoraux en Europe de l’Est.

Pourquoi l’analyse des données TikTok est essentielle à la recherche sur la désinformation ?

L’algorithme de TikTok ne se contente pas de refléter les tendances culturelles — il les façonne activement. Notre analyse révèle comment les récits politiques s’appuient systématiquement sur les contenus de divertissement, les sons viraux et les réseaux de créateurs pour toucher des audiences peu exposées aux médias d’information traditionnels.

Le moteur de tendances de la plateforme s’appuie sur des relations interconnectées entre sons, hashtags, effets et créateurs. En cartographiant les co-occurrences autour de sujets, vous pouvez identifier le moment où des discours marginaux commencent à pénétrer les communautés grand public, fournissant des signaux d’alerte précoces sur la propagation de la désinformation. Dans cet environnement, le contexte devient essentiel : les tendances se forment en relation avec d’autres tendances, plutôt que de manière isolée.

Quels sont les éléments essentiels à suivre ?

1. Réseaux de hashtags et architecture narrative

La désinformation circule rarement sous un unique hashtag. Elle s’appuie plutôt sur une architecture complexe de grappes de hashtags adjacents qui créent des passerelles entre différentes communautés. Nos recherches sur les hashtags toxiques du TikTok biélorusse ont montré que des hashtags liés à la santé servaient de ponts vers des contenus politiques, permettant à des récits de franchir des frontières communautaires qui, autrement, resteraient distinctes.

Le principal enseignement consiste à surveiller non seulement les hashtags principaux, mais l’ensemble de l’écosystème de hashtags associés. Les hashtags à forte cooccurrence, les communautés et les nœuds périphériques préfigurent souvent la prochaine évolution du narratif. En analysant l’évolution de ces schémas relationnels dans la durée, on distingue les récits dominants des détournements opportunistes.

Source de l’image : Exolyt

Source de recherche: Récits toxiques : TikTok biélorusse et l’art de la manipulation numérique

Dans la mise à jour de juillet, Exolyt a ajouté la possibilité de sélectionner une période personnalisée dans ses graphiques avancés et puissants consacrés aux hashtags associés. L’analyse de ce graphique a conduit à explorer un hashtag encore plus important — « змагары » / « fighters ».

2. Les modèles audio comme vecteurs multilingues

Les formats audio véhiculent des idées à travers les barrières linguistiques plus rapidement que les contenus textuels. Les slogans politiques qui circulent via des sons viraux constituent l’un des leviers les plus efficaces d’amplification narrative, avec des appels à l’action identiques qui apparaissent au sein de contenus en apparence sans lien. En période électorale, nous observons systématiquement ce schéma comme un signal d’orchestration plutôt que de diffusion organique.

La vitesse d’adoption des sons au sein de différentes communautés linguistiques apporte un insight stratégique clé sur la coordination narrative. Lorsque le même modèle audio apparaît simultanément dans plusieurs contextes linguistiques, notamment sur des laps de temps très courts, cela suggère une amplification coordonnée plutôt qu’une diffusion virale organique.

3. Intelligence des commentaires et réalité terrain

Les sections de commentaires révèlent souvent des signaux de coordination que le contenu principal masque soigneusement. Notre analyse des commentaires TikTok durant l’été 2025 a montré comment l’étude des chronologies de commentaires et l’analyse au niveau des expressions permettent de distinguer les mécaniques de mèmes ludiques des tentatives de persuasion orchestrées et des raids coordonnés.

Source de l’image : Exolyt

Source de l’étude: Comment les vidéos TikTok biélorusses pro-gouvernementales ont réagi

Des formulations répétitives d’une vidéo à l’autre, des rafales de commentaires concentrées dans un laps de temps réduit et des appels à l’action (CTA) copiés-collés constituent des signaux clairs de coordination. La compression temporelle de messages identiques diffusés sur des contenus sans lien entre eux apporte une preuve particulièrement solide d’une activité orchestrée plutôt que d’une réponse organique de la communauté.

4. Réseaux de créateurs et chaînes de micro-influenceurs

Les narratifs se diffusent très efficacement via les réseaux de micro-influenceurs. Les opérations d’influence les plus efficaces identifient des créateurs au carrefour de plusieurs communautés et injectent de manière répétée des cadrages politiques à travers des thématiques variées. Ces comptes passerelles deviennent des nœuds clés d’amplification des narratifs.

L’analyse exige de suivre non seulement les indicateurs individuels des créateurs, mais aussi les dynamiques à l’échelle du réseau, notamment les pics de croissance, l’activité inter‑hashtags, les recoupements d’audience et les schémas de collaboration. Des réseaux qui évoluent de concert — publiant des contenus similaires dans des laps de temps serrés ou présentant des schémas d’engagement synchronisés — indiquent une coordination potentielle au‑delà des dynamiques organiques d’une communauté.

5. Signaux des communautés géolinguistiques

La structure communautaire de TikTok, organisée autour de hashtags comme #BookTok et #PoliTikTok, offre des raccourcis analytiques pour comprendre la dynamique narrative. La segmentation des sujets par géographie et par langue met en évidence les moments où des communautés qui, par nature, se recoupent peu commencent soudain à partager des hashtags ou des sons, signe d’une intervention externe ou d’un seeding narratif ciblé.

Nos recherches menées en Biélorussie, en Pologne et en Roumanie ont montré que les publics de la diaspora, des zones frontalières et de langues minoritaires sont souvent ciblés en amont pour tester des messages. Ces communautés servent de terrain d’expérimentation pour des messages ensuite déployés auprès de populations plus larges, ce qui en fait des indicateurs d’alerte précoce essentiels.

*Conseil d'expert Exolyt

Cependant, gérer la complexité du social listening multilingue peut constituer un défi majeur lors de l’analyse des données des réseaux sociaux. Les nuances culturelles sont déjà nombreuses, et il faut aussi surmonter le biais anglo-centré des données pour exploiter pleinement la richesse des autres langues et générer des insights globaux plus inclusifs et plus précis. Conscient de l’importance de l’audio, Exolyt a intégré la transcription vidéo pour améliorer l’analyse des contenus.

Si vous êtes expert du social listening et confronté à ce défi, essayez Exolyt et accédez instantanément à des insights sur les contenus vidéo.

6. Intelligence visuelle au-delà des légendes

Les opérations d’influence intègrent de plus en plus des messages dans du texte à l’écran, des logos ou d’autres éléments visuels, jamais repris dans les légendes. Une analyse image par image repère les signaux codés et les récits hors légende que les systèmes de veille fondés uniquement sur les mots-clés ne détectent pas du tout. Cette couche visuelle contient souvent les messages les plus sensibles ou polémiques, délibérément séparés du texte indexable.

La distinction entre le contenu exprimé dans la légende et celui véhiculé hors légende révèle l’intention et le degré de sophistication. Les contenus conçus pour contourner les systèmes de détection intègrent généralement l’essentiel du message dans les éléments visuels tout en conservant des légendes anodines, laissant une marge de dénégation plausible et assurant la transmission du message aux publics visés.

7. Identification des schémas temporels

Les tendances authentiques évoluent selon des rythmes organiques, visibles dans leur croissance et leur engagement. À l’inverse, les amplifications artificielles provoquent des pics à des heures atypiques, suivent des intervalles mécaniquement réguliers ou s’inscrivent dans des cadences quotidiennes répétitives, signes d’automatisation plutôt que d’une dynamique communautaire humaine.

La superposition des courbes de croissance des hashtags, des rythmes de publication et de la vélocité des commentaires produit des signatures qui distinguent l’amplification artificielle d’un engagement organique des communautés. Ces empreintes temporelles deviennent particulièrement précieuses lorsqu’elles sont croisées avec l’analyse des réseaux de créateurs et des indicateurs de similarité des contenus.

Exemple d’analyse du réseau de créateurs tel qu’affiché sur Exolyt.

Source de l'image : Exolyt

Source de l’étude: La Biélorussie comme tremplin : des vidéos TikTok diffusent les narratifs du Kremlin en Moldavie

Comment maintenir un processus de veille systématique pour la recherche sur la désinformation ?

• Définir le périmètre et les paramètres

Une veille efficace commence par une définition claire du paysage des menaces, qu’elle porte sur les élections, les récits autour des migrations, la désinformation sanitaire ou la géopolitique régionale. Les dispositifs performants établissent des paramètres de départ, incluant 3 à 5 hashtags prioritaires, 2 à 3 sons tendance et 10 à 20 créateurs clés qui influencent plusieurs communautés.

Les objectifs doivent être explicites et mesurables, par exemple : « détecter l’émergence de fausses allégations sur les procédures de vote par correspondance » ou « suivre la propagande transfrontalière visant des communautés linguistiques minoritaires ». Cette spécificité permet une collecte de données ciblée et prévient la dérive de périmètre, qui dilue l’efficacité de l’analyse.

• Cartographie des réseaux et analyse des relations

Élaborer, pour chaque hashtag de référence, une cartographie relationnelle complète révèle l’écosystème élargi des contenus et des communautés interconnectés. Ces cartes mettent en évidence les nœuds voisins à fort chevauchement, les schémas de regroupement communautaire et les nœuds périphériques, souvent indicateurs d’axes narratifs émergents.

Des instantanés hebdomadaires de ces réseaux relationnels capturent l’évolution au fil du temps, révélant comment les clusters se forment, fusionnent ou se fragmentent en réponse à des événements externes ou à des dynamiques internes des communautés. Les nœuds périphériques méritent une attention particulière, car ils préfigurent souvent la prochaine évolution du cadrage narratif.

• Insights sur les créateurs de contenu et analyse des réseaux

Construire des listes de suivi de comptes qui traversent plusieurs communautés ou réapparaissent fréquemment autour des hashtags et des sons suivis constitue la base d’une analyse à l’échelle du réseau. Ces créateurs de contenu servent souvent de passerelles entre les communautés et font circuler les conversations au-delà des frontières habituelles.

La triangulation entre les dynamiques de croissance, les indicateurs d’engagement et le sentiment des commentaires révèle des réseaux opérant de manière coordonnée. Les opérations les plus sophistiquées conservent pour chaque compte un comportement crédible tout en démontrant, à l’échelle du réseau, une coordination claire via des publications synchronisées, des éléments narratifs partagés ou des schémas d’engagement coordonnés.

• Analyse des commentaires et des expressions clés

L’extraction régulière des commentaires issus des comptes sous surveillance et des contenus à fort engagement mentionnant les thématiques cibles offre une base de vérité pour distinguer la réaction organique des communautés des messages orchestrés. Une simple analyse de n‑grammes des réponses les plus engageantes fait ressortir des scripts et des éléments de langage répétés, indiquant des campagnes de communication coordonnées.

Des rafales rapprochées dans le temps de formulations similaires, observées sur des vidéos sans lien entre elles, constituent un signal particulièrement fort de coordination. Les anomalies dans la cadence des commentaires, surtout lorsqu’elles s’accompagnent de motifs de formulation répétitifs, permettent de distinguer un engagement communautaire authentique d’une amplification artificielle.

• Analyse du contenu visuel

Une analyse systématique image par image identifie les mots-clés, slogans et indices visuels intégrés — y compris pancartes, logos de parti et URL — que les légendes omettent délibérément. Cette couche d’intelligence visuelle concentre souvent les messages les plus sensibles, conçus pour atteindre les audiences ciblées tout en contournant les systèmes de détection basés sur le texte.

La documentation exige une catégorisation rigoureuse des constats entre contenu en légende et contenu hors légende, ce dernier indiquant souvent des stratégies de dissimulation délibérées. Les captures d’écran à des fins de documentation doivent concilier la conservation des preuves et des pratiques de divulgation responsables.

• Solutions de reporting et de Business Intelligence

Un reporting efficace suit les pics de conversation via les hashtags et la visualisation de la croissance des sons, tout en restant centré sur des insights actionnables. Les briefings hebdomadaires doivent répondre à quatre questions clés : ce qui a évolué, qui en est à l’origine, pourquoi cela compte et quelle action est recommandée.

Le défi consiste à éviter de réamplifier des contenus nuisibles tout en fournissant des éléments probants suffisants pour éclairer la prise de décision. Des captures d’écran recadrées, des cartographies de réseau avec les informations sensibles floutées, ainsi que des analyses de tendances agrégées permettent de maintenir le bon équilibre entre transparence et responsabilité.

Exemples d’études de cas sur le cycle électoral réalisées par FactCheck

• Pologne : Blanchiment narratif transfrontalier

Notre veille transfrontalière a documenté des tests systématiques de narratifs et leur blanchiment, provenant d’écosystèmes médiatiques liés à la Biélorussie, vers des contenus TikTok en polonais en amont des périodes électorales. L’opération a reconditionné les éléments de langage via des créateurs auxquels l’audience peut s’identifier, contournant les écosystèmes médiatiques nationaux pour atteindre directement les jeunes électeurs.

L’analyse temporelle des pics de contenus en polonais, couplée à la cartographie des réseaux de créateurs, a révélé comment les formats vidéo courts ont contourné les processus traditionnels de vérification des faits. La sophistication résidait moins dans chaque contenu que dans l’approche systématique du recrutement des créateurs et du timing narratif.

Source : Comment TikTok a influencé les résultats de l’élection présidentielle en Pologne par FactCheck

• Roumanie : Vitesse de diffusion des hashtags et dynamique des campagnes

Le cycle électoral roumain 2024-2025 a mis en lumière une évolution rapide des hashtags autour des candidats et des enjeux de politique publique. Les messages politiques se sont systématiquement appuyés sur les tendances du divertissement pour atteindre des audiences qui évitaient activement les contenus politiques.

L’analyse des commentaires s’est avérée essentielle pour distinguer les réactions organiques des communautés des efforts de persuasion coordonnés. La récurrence de formulations identiques observée dans des vidéos sans lien entre elles, publiées à très court intervalle, constituait une preuve claire de coordination, tandis que la cartographie des relations a révélé comment des récits politiques se propageaient vers les communautés de divertissement via des audios partagés et des collaborations entre créateurs.

Source: La bataille des candidats à la présidentielle roumaine sur TikTok par FactCheck

• Albanie : réseaux fragmentés et politiques identitaires

L’écosystème TikTok albanais a révélé des clusters de hashtags fragmentés, marqués par des pics d’activité très rapides, où des contenus liés à l’identité politique se sont mêlés aux tendances lifestyle via les fonctionnalités Duet et Stitch de TikTok. Les fonctionnalités natives de collaboration de la plateforme se sont imposées comme des leviers d’amplification des récits au-delà des frontières communautaires.

La cartographie relationnelle du réseau a offert une visibilité en amont sur la formation de passerelles narratives, permettant aux analystes de définir des paramètres de suivi plus pertinents pour les itérations suivantes de la campagne. L’étude a mis en évidence que la fragmentation des communautés peut, en réalité, accélérer la diffusion d’un récit en créant plusieurs canaux d’amplification simultanés.

Hashtags politiques tendance sur TikTok en Albanie

Quels cadres éthiques et protocoles doivent être respectés dans cette méthodologie de recherche ?

• Protection des données et responsabilité de la plateforme

La méthodologie d’étude doit respecter à la fois la vie privée des individus et les conditions d’utilisation des plateformes. Le recours exclusif à des données publiques évite toute atteinte à la vie privée tout en préservant l’efficacité analytique.

Les tentatives de réidentification compromettent les normes éthiques et la validité des études en déplaçant l’attention des schémas comportementaux vers le ciblage individuel.

Le respect des conditions d’utilisation des plateformes garantit des pratiques de recherche pérennes et préserve l’accès indispensable à une veille continue. Tout manquement expose non seulement à la suspension d’un compte, mais aussi à des restrictions plus larges susceptibles de compromettre les capacités de recherche à l’échelle de la communauté.

• Réduction des risques dans les pratiques de recherche

Les rapports de recherche doivent concilier transparence et réduction des risques, en évitant d’amplifier les récits étudiés. Des captures d’écran recadrées, des diagrammes de réseau dont les informations sensibles sont floutées, ainsi qu’une présentation des tendances et schémas à un niveau agrégé contribuent à préserver l’équilibre entre données probantes et responsabilité.

Les effets en aval de la publication de recherches doivent être évalués avec prudence, car des analyses académiques ou de politique publique peuvent, sans le vouloir, fournir des indications opérationnelles à des acteurs malveillants. La mise en contexte et l’explication de la méthodologie doivent arbitrer entre la valeur pédagogique et le risque de mésusage.

• Rigueur analytique et standards de preuve

Toute anomalie ne traduit pas nécessairement une coordination ou une intention malveillante. Une analyse robuste repose sur la convergence de plusieurs signaux plutôt que sur une preuve isolée. La combinaison de schémas temporels, de réutilisations au sein des réseaux de créateurs et de signaux visuels hors légende constitue un socle d’attribution plus solide que n’importe quel indicateur pris isolément.

Les normes de documentation doivent garantir la reproductibilité tout en protégeant les sources et méthodes sensibles. L’archivage des URL, les captures d’écran horodatées et la transparence méthodologique permettent la vérification sans compromettre les capacités de veille en continu ni la protection des sources.

Comment mettre en œuvre une stratégie de suivi de la désinformation ?

Phase 1 : Développement de l’infrastructure

Une mise en œuvre réussie commence par une définition claire du périmètre de veille et de risque, couvrant le cadrage thématique, le périmètre géographique et les paramètres linguistiques. La définition de paramètres initiaux constitue la base d’une expansion systématique, en commençant par 3 à 5 hashtags clés, 2 à 3 sons tendance et 10 à 20 créateurs transversaux, à la croisée de plusieurs communautés.

La cartographie des relations de référence établit le point de départ de l’analyse des tendances, en capturant les structures communautaires existantes et les flux narratifs avant le début de la période de suivi. Ce référentiel permet de détecter des changements qui, autrement, seraient perçus comme une activité normale de la plateforme.

Phase 2 : Suivi systématique

Les mises à jour hebdomadaires de la liste de veille des créateurs cartographient l’évolution des réseaux d’influence et l’émergence de nouveaux relais narratifs. L’analyse des schémas de commentaires met en évidence des signaux de coordination que le suivi au niveau des contenus peut ne pas détecter. Une analyse visuelle image par image détecte des messages intégrés conçus pour contourner les systèmes de détection basés sur le texte.

La détection d’anomalies temporelles combine plusieurs sources de signaux pour identifier des schémas d’amplification orchestrés. L’intégration de la vitesse de propagation des hashtags, de la fréquence de publication, des schémas d’engagement et de la temporalité des commentaires génère des signatures robustes permettant de distinguer l’activité organique de l’activité coordonnée.

Phase 3 : Production d’intelligence stratégique

Des briefings hebdomadaires au format narratif synthétisent les résultats de la veille en insights actionnables, en couvrant les menaces émergentes, les réseaux d’amplification clés, les évaluations d’impact et les plans d’action recommandés. L’archivage des preuves garantit la traçabilité des investigations, tandis que des protocoles de documentation assurent la reproductibilité et la vérifiabilité.

La communication avec les parties prenantes exige d’adapter les livrables d’intelligence aux besoins des publics, qu’il s’agisse de recherche académique, d’élaboration de politiques publiques ou de réponse opérationnelle. L’élaboration de recommandations de contre-narratif complète le cycle d’intelligence en permettant des stratégies proactives plutôt que purement réactives.

Quels sont les enjeux stratégiques de la veille sur la désinformation ?

Les opérations de désinformation se nourrissent des mécaniques clés de TikTok : amplification algorithmique, voix perçues comme authentiques et vitesse de propagation des contenus élevée. Abordées de manière systématique, ces mêmes caractéristiques offrent toutefois des leviers de détection précoce et de réponse rapide.

Le principal enseignement de nos recherches menées sur plusieurs cycles électoraux est que les opérations d’influence sophistiquées laissent des signatures détectables sur plusieurs dimensions d’analyse. Aucun indicateur unique ne permet une attribution définitive, mais des signaux convergents issus de l’analyse de réseaux, des dynamiques temporelles, de la similarité des contenus et des anomalies d’engagement confèrent des capacités de détection robustes.

La réussite exige de considérer TikTok non pas comme un environnement informationnel chaotique, mais comme un système structuré, régi par des schémas prévisibles et des anomalies détectables. Avec une approche systématique alliant cartographie des relations, analyse des commentaires et audit exhaustif des contenus, la veille des réseaux sociaux passe d’une évaluation a posteriori des impacts à une détection proactive des menaces.

L’objectif ultime est de transformer le bruit des réseaux sociaux en insights prêts à la décision, suffisamment vite pour permettre une réponse efficace. Cela requiert non seulement une sophistication analytique, mais aussi une discipline opérationnelle, un cadre éthique solide et une communication claire — des capacités comme des limites — auprès des décideurs qui s’appuient sur ces insights pour des décisions critiques.

Ce guide, consacré au suivi de la propagande de désinformation, est élaboré à partir de recherches approfondies menées par FactCheck.LT au fil de plusieurs cycles électoraux et opérations d’influence. Leurs publications de recherche proposent des études de cas détaillées et une documentation méthodologique.