Lying, deception and strategic omission : definition and evaluation

par Benjamin Icard

Thèse de doctorat en Sciences cognitives

Sous la direction de Paul Égré.

Soutenue le 04-02-2019

à Paris Sciences et Lettres (ComUE) , dans le cadre de École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris) , en partenariat avec Institut Jean-Nicod (Paris) (laboratoire) et de École normale supérieure (Paris ; 1985-....) (établissement de préparation de la thèse) .

Le président du jury était Hans van Ditmarsch.

Le jury était composé de Paul Égré, Hans van Ditmarsch, Pascal Engel, Marie-Jeanne Lesot, Didier Bazalgette, Denis Bonnay.

Les rapporteurs étaient Hans van Ditmarsch, Pascal Engel.

mots clés

• Mensonge
• Tromperie
• Omission
• Qualité de l’information
• Désinformation
• Mésinformation
• Évaluation de l’information
• Vague
• Logique épistémique
• Traitement du renseignement
• Sciences cognitives

Titre traduit

Mensonge, tromperie et omission stratégique : définition et évaluation

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.

mots clés

• Lying
• Deception
• Omission
• Information quality
• Disinformation
• Misinformation
• Information evaluation
• Vagueness
• Epistemic logic
• Logic, Intelligence data processing

Résumé

This thesis aims at improving the definition and evaluation of deceptive strategies that can manipulate information. Using conceptual, formal and experimental resources, I analyze three deceptive strategies, some of which are standard cases of deception, in particular lies, and others non-standard cases of deception, in particular misleading inferences and strategic omissions. Firstly, I consider definitional aspects. I deal with the definition of lying, and present new empirical data supporting the traditional account of the notion (called the ‘subjective definition’), contradicting recent claims in favour of a falsity clause (leading to an ‘objective definition’). Next, I analyze non-standard cases of deception through the categories of misleading defaults and omissions of information. I use qualitative belief revision to examine a puzzle due to R. Smullyan about the possibility of triggering a default inference to deceive an addressee by omission. Secondly, I consider evaluative aspects. I take the perspective of military intelligence data processing to offer a typology of informational messages based on the descriptive dimensions of truth (for message contents) and honesty (for message sources). I also propose a numerical procedure to evaluate these messages based on the evaluative dimensions of credibility (for truth) and reliability (for honesty). Quantitative plausibility models are used to capture degrees of prior credibility of messages, and dynamic rules are defined to update these degrees depending on the reliability of the source.