Méthodologie

1. La base documentaire

Zakafouna s'appuie sur un corpus rédigé à la main pour ce projet : 12 fiches découpées en sections thématiques, et 21 événements chronologiques. Tout est consultable publiquement dans la bibliothèque et la chronologie — vous pouvez vérifier ce sur quoi il s'appuie.

Chaque fiche liste ses sources primaires recommandées : Journal Officiel, textes constitutionnels, publications de l'INS et de la Banque centrale, rapports d'organisations, archives de presse.

2. La récupération

À chaque question, le système sélectionne les extraits les plus pertinents du corpus et les injecte dans le contexte du modèle. Deux moteurs tournent en parallèle :

• Recherche lexicale (BM25). Excellente sur les noms propres, les dates et les sigles — « décret 54 », « article 80 », « UGTT ».
• Recherche vectorielle (pgvector). Capte le sens quand la question est formulée autrement que le document — « pourquoi tout coûte cher » retrouve la fiche sur l'inflation.

Les deux classements sont fusionnés par Reciprocal Rank Fusion. Si la recherche vectorielle est indisponible, le système bascule silencieusement sur le lexical seul : une panne d'infrastructure ne doit jamais empêcher de répondre.

3. L'étiquetage des affirmations

C'est le mécanisme central. Le modèle a l'instruction de préfixer chaque paragraphe d'un marqueur de statut, que l'interface transforme en badge :

Deux règles renforcent ce dispositif. En cas de doute entre « fait » et « analyse », le modèle doit choisir « analyse » — surqualifier une interprétation en fait est la faute la plus grave. Et toute intention prêtée à un acteur politique (« il veut… », « son objectif est… ») est toujours étiquetée comme analyse : personne ne lit dans les têtes.

C'est précisément parce que Zakafouna prend parti que cet étiquetage est vital : il permet de distinguer une charge assumée d'une information vérifiable, et rend les critiques opposables plutôt que balayables.

4. La ligne éditoriale

Zakafouna n'est pas neutre : c'est un média satirique d'opposition, critique envers ceux qui détiennent le pouvoir. Ce choix est inscrit explicitement dans les instructions du modèle — nous préférons l'afficher plutôt que de laisser croire à une objectivité que personne ne peut tenir.

Ce parti pris s'arrête net devant les faits. Les instructions imposent au modèle de ne jamais fabriquer une citation ou un chiffre, de reconnaître un fait établi même s'il dérange, et de présenter la thèse officielle dans sa version la plus solide avant de la discuter. Une critique qui vise un homme de paille ne vaut rien.

Le mode Débat matérialise cette méthode : les faits, puis ce que dit le pouvoir, puis ce que cette thèse ne tient pas, puis ce que ça coûte et à qui. La conclusion reste au lecteur.

5. Les quatre modes

Chaque mode change le ton, la structure et la température du modèle — mais jamais les règles de pluralisme ni l'étiquetage, qui s'appliquent partout.

• Analyse — sérieux, structuré, sourcé.
• Satire — derja, humour de café, mordant.
• Historien — le temps long, de 1956 à aujourd'hui.
• Débat — les arguments d'en face, démontés.

6. Limites et biais assumés

Ce que ce système ne fait pas bien, et qu'il faut savoir :

• Les chiffres précis ne sont pas fiables. Le modèle donne des ordres de grandeur. Pour une valeur exacte à une date donnée, allez à l'INS ou à la BCT.
• L'actualité récente échappe au corpus. La base documentaire est mise à jour manuellement. Un événement des dernières semaines peut être absent ou mal restitué.
• Le corpus reflète des choix éditoriaux. Décider quels événements sont « structurants » et quelles lectures méritent d'être exposées est en soi un acte non neutre. Nous l'assumons plutôt que de prétendre à une objectivité impossible.
• Le modèle sous-jacent a ses propres biais. Il est entraîné sur des données majoritairement anglophones et occidentales. Sur des sujets tunisiens spécifiques, sa connaissance de base peut être approximative — c'est précisément pourquoi le corpus existe.
• La darija reste imparfaite. Le tunisien est peu représenté dans les données d'entraînement. Les réponses en darija sont acceptables mais moins précises qu'en français.
• L'étiquetage n'est pas infaillible. Le modèle peut mal classer une affirmation. Les badges réduisent le risque de confusion, ils ne l'éliminent pas.

7. Modèle et infrastructure

Les réponses sont générées par un modèle de langage commercial accessible par API, choisi pour son rapport latence/qualité/coût. L'architecture est volontairement agnostique : tout backend compatible avec l'API OpenAI — y compris un modèle open-source auto-hébergé — peut être branché en changeant une variable d'environnement.

Les requêtes sont limitées en débit pour éviter les abus automatisés. Cette limite s'appuie sur le cookie de session plutôt que sur l'adresse IP, car chez les opérateurs mobiles tunisiens des milliers d'abonnés partagent la même IP publique.