Mensonge, tromperie et omission stratégique : définition et évaluation
Auteur / Autrice : | Benjamin Icard |
Direction : | Paul Égré |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences cognitives |
Date : | Soutenance le 04/02/2019 |
Etablissement(s) : | Paris Sciences et Lettres (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris ; 1992-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Institut Jean-Nicod (Paris) (2002-....) |
établissement de préparation de la thèse : École normale supérieure (Paris ; 1985-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Hans van Ditmarsch |
Examinateurs / Examinatrices : Paul Égré, Hans van Ditmarsch, Pascal Engel, Marie-Jeanne Lesot, Didier Bazalgette, Denis Bonnay | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Hans van Ditmarsch, Pascal Engel |
Mots clés
Résumé
Cette thèse vise à mieux définir ainsi qu'à mieux évaluer les stratégies de tromperie et de manipulation de l'information. Des ressources conceptuelles, formelles et expérimentales sont combinées en vue d'analyser des cas standards de tromperie, tels que le mensonge, mais aussi non-standards, tels que les inférences trompeuses et l'omission stratégique. Les aspects définitionnels sont traités en premier. J'analyse la définition traditionnelle du mensonge en présentant des résultats empiriques en faveur de cette définition classique (dite 'définition subjective'), contre certains arguments visant à défendre une 'définition objective' par l'ajout d'une condition de fausseté. J'examine ensuite une énigme logique issue de R. Smullyan, et qui porte sur un cas limite de tromperie basé sur une règle d'inférence par défaut pour tromper un agent par omission. Je traite ensuite des aspects évaluatifs. Je pars du cadre existant pour l'évaluation du renseignement et propose une typologie des messages fondée sur les dimensions descriptives de vérité (pour leur contenu) et d'honnêteté (pour leur source). Je présente ensuite une procédure numérique pour l'évaluation des messages basée sur les dimensions évaluatives de crédibilité (pour la vérité) et de fiabilité (pour l'honnêteté). Des modèles numériques de plausibilité servent à capturer la crédibilité a priori des messages puis des règles numériques sont proposées pour actualiser ces degrés selon la fiabilité de la source.