Le nouveau de Turing de l’Analyseur

4 novembre 2026 Turing 1.6.6

Ce qu’un ou une parlementaire publie contre les droits fait baisser sa note

Si un ou une parlementaire publie depuis son compte qu’il ou elle est contre les droits LGBTTTIQANB+, la note de sa publication baisse même si les mots sont respectueux.

• Seule la publication de la personne elle-même compte : un article de presse qui rapporte ses propos ne baisse pas pour autant.
• Turing lit aussi les publications Facebook et reconnaît la ou le parlementaire au nom de son compte ou de sa page.
• Les déclarations trouvées passent sur la fiche de la personne. Dans son évaluation, elles ne comptent que si elles sont confirmées par son compte officiel, une source officielle ou un autre média.
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.6.6.

4 novembre 2026 Turing 1.6.5

L’Analyseur comprend mieux de qui parle chaque phrase

Il ne corrige plus le genre des personnes sans lien avec le cas : il vérifie seulement comment l’article nomme la personne trans.

• Dans un article qui rassemble plusieurs faits, comme un bilan de meurtres, il ne signale plus comme erreur de genre les mots qui parlent d’autres victimes (« fue ejecutado un indigente », « el cadáver de un hombre »).
• Il ne les signale pas non plus lorsqu’ils parlent de l’agresseur, d’une personne arrêtée ou de quelqu’un que l’article désigne par son métier, comme « un taxista ».
• Il continue de signaler, comme avant, quand l’article désigne au masculin une femme trans ou au féminin un homme trans.
• Si le texte n’indique pas son année, nous la prenons dans la date du lien du média.
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.6.5.

3 novembre 2026 Turing 1.6.4

L’Analyseur a appris les critères de la Cour suprême et de la Cour interaméricaine

Nous avons intégré quatre documents officiels sur l’orientation sexuelle, l’identité et l’expression de genre : le Protocole pour juger avec une perspective OSIEGCS et les Notes sur les délits motivés par les préjugés de la Cour suprême, son Cahier de jurisprudence sur la diversité sexuelle et le Cahier n° 19 de la Cour interaméricaine.

• Il reconnaît davantage d’insultes et de stéréotypes déjà signalés par la Cour suprême, comme « puñal », « les femmes trans ne sont pas des femmes » ou qu’une famille diverse « embrouille » les enfants, et explique pourquoi avec la source.
• Il signale quand un article expose le nom à l’état civil d’une personne trans, parle de son sexe « véritable » ou de si elle était « opérée », ou utilise son état de santé pour expliquer la violence.
• Il avertit avec prudence quand un meurtre est présenté comme une « rixe » sans preuves, car cela peut masquer une violence motivée par les préjugés.
• Il reconnaît ce qu’un article fait bien : demander la diligence requise, chercher des indices de violence motivée par les préjugés, citer la Cour interaméricaine ou reconnaître les familles sociales.
• Dans les rapports, études et documents juridiques, « préférence sexuelle », employée par la Constitution et par des critères antérieurs à 2015, est expliquée comme un terme de son époque et n’enlève pas de points.
• Les quatre documents sont dans la Bibliothèque de ressources, avec leur fiche de lecture et le lien vers la source officielle.
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.6.4.

3 novembre 2026 Turing 1.6.3

Nous lisons mieux les rapports et études en PDF

Une personne nous a montré que la couverture d’un rapport de Letra S, composée des insultes que le rapport dénonce lui-même, était notée comme s’il s’agissait du langage de l’auteur. Ce n’est plus le cas.

• Les couvertures et pages de mise en page faites de mots répétés (par exemple, les insultes ou les titres de presse qu’un rapport documente) ne sont plus lues comme du texte du document et n’enlèvent pas de points.
• Les PDF déjà enregistrés sont nettoyés automatiquement et notés à nouveau.
• Le titre du document est repris tel qu’il est imprimé, avec ses accents et ses tirets, et non à partir du nom du fichier.
• Nous avons corrigé les accents abîmés qui apparaissaient dans certains PDF (« género » au lieu de « género ») et les mots que le PDF laissait collés (« comunidadLGBT »).
• Relire un PDF avec le nouveau lecteur ne compte pas comme si le média avait modifié l’article.
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.6.3.

3 novembre 2026

L’Analyseur, prêt pour le travail professionnel

Pour les rédactions, la recherche et les organisations : enregistrez vos analyses, corrigez le texte sur la même page, citez l’analyse avec une attestation vérifiable et analysez de nombreux articles à la fois.

• Mes analyses : avec votre compte, chaque analyse reste dans votre historique (vous seul·e la voyez). Vous pouvez réanalyser un article pour voir si le média l’a amélioré, tout télécharger en Excel ou le supprimer. Nous conservons le lien et le résultat, jamais le texte.
• Corriger ici : dans le résultat, vous pouvez appliquer les suggestions en un clic, modifier le texte et voir immédiatement comment la note change. Cette version n’est ni enregistrée ni comptée dans l’Observatoire.
• Attestation vérifiable : un numéro de dossier avec la date, la version de Turing et l’empreinte du texte, avec un code QR, pour citer l’analyse (format APA) et prouver que personne ne l’a modifiée. Elle figure aussi dans le PDF.
• Analyse par lots : collez jusqu’à 50 liens et téléchargez un tableau Excel avec la note et les signalements par catégorie de chaque article.
• Si vous travaillez dans un média, vous pouvez demander la révision de l’analyse d’un article : vous recevez un numéro de dossier et une réponse écrite sous 10 jours ouvrables.
• Plus accessible : chaque marque du texte indique son type aux lecteurs d’écran et un bouton l’affiche par écrit, pour ne pas dépendre de la couleur ni du soulignement.

3 novembre 2026 Turing 1.6.2

Une note plus claire et vos signalements examinés immédiatement

Une personne nous a signalé qu’un article aux détails sensationnalistes obtenait 100. Elle avait raison, c’était trompeur : désormais la note le reflète et le résultat explique comment la lire.

• Ce qu’un article fait bien ne compense qu’une partie de ce qu’il perd, jamais la totalité. Un article comportant des signalements n’atteint plus 100.
• Un article sensationnaliste ne peut pas être « Très bon », même s’il fait d’autres choses bien. Un détail isolé enlève des points, mais n’en fait pas un « article sensationnaliste ».
• Dans le résultat, les barres « Ce qui enlève » grandissent avec le problème et celles « Ce qui ajoute » avec ce que l’article fait bien. Un encadré explique comment lire la note.
• Dans l’Observatoire des médias, nous distinguons les articles comportant un détail sensationnaliste, les articles sensationnalistes et les médias sensationnalistes, qui ne sont pas comptés de la même façon.
• Lorsque vous utilisez « Ce signalement est-il erroné ? », une IA (Google Gemini) examine immédiatement votre signalement. Si vous avez raison, il cesse d’enlever des points dans cet article et la note est mise à jour. L’équipe peut revoir chaque décision.
• Nouvelles règles avec trois sources : le Rapport sur les actions positives de l’Institut électoral de l’État de Puebla (auto-identification), l’Indice d’inclusion des personnes LGBTIQ+ Mexique 2026 du PNUD (sexe assigné à la naissance) et l’Étude exploratoire sur les hommes trans au Guatemala (2026).
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.6.2.

2 novembre 2026

Turing regarde aussi la photo

Jusqu’ici, nous ne lisions que la légende de la photo. Désormais, une IA regarde la photo principale des articles sur le sujet pour savoir si elle expose le corps de la victime ou une personne agressée.

• Si la photo principale montre le corps (même couvert) ou une personne blessée ou agressée, elle enlève des points pour sensationnalisme. Vous le verrez comme « Vu par l’IA Google Gemini sur la photo principale ».
• La scène du crime sans le corps (ruban, experts, sang) est signalée pour vérification et enlève peu de points.
• Une photo qui rappelle la personne avec dignité (de son vivant, un autel, une manifestation exigeant justice) compte dans « Ce qu’il fait bien ».
• Dans Stigmatisation par thème, une nouvelle section, « Les photos », montre quels médias publient le corps ou des agressions.
• Si vous pensez que l’IA s’est trompée, utilisez « Ce signalement est-il erroné ? ».

2 novembre 2026

Des propositions pour mieux écrire, des articles en anglais et Turing, qui apprend

Désormais, chaque signalement peut être accompagné d’une proposition de formulation, Turing lit la presse anglophone qui parle du Mexique et chaque vérification de l’IA aide l’équipe à affiner les règles.

• « Comment mieux l’écrire » : à côté de chaque expression signalée, un bouton demande à l’IA (Google Gemini) une autre façon d’écrire ce passage, avec les mêmes faits. Ce n’est qu’une suggestion : vérifiez-la avant de l’utiliser ; elle ne change pas la note.
• Quand un article présente une femme trans puis dit « fue asesinado », « el occiso » ou « el fallecido » (formes masculines), Turing le signale comme un changement de genre. Et inversement pour les hommes trans. Si la phrase parle d’une autre personne (l’agresseur, le ou la partenaire, un policier), cela ne compte pas.
• Articles en anglais : Turing reconnaît la presse étrangère qui écrit en anglais sur le Mexique et l’examine avec ses propres règles, fondées sur les guides de GLAAD et de l’AP Stylebook. Dans le résultat, vous verrez « texte en anglais ».
• Turing apprend : chaque vérification de l’IA et chaque signalement « Ce signalement est-il erroné ? » sont enregistrés. Quand une règle échoue souvent, l’équipe reçoit une proposition pour l’ajuster et décide de l’appliquer ou non.
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.6.

2 novembre 2026

Turing comprend mieux les reportages et inaugure un deuxième avis avec l’IA

Un reportage de Lado B sur les transféminicides à Puebla obtenait 44 alors qu’il raconte avec respect et critique la manière dont les cas sont présentés. Nous avons corrigé les cinq défauts et ajouté une vérification par l’IA pour les cas douteux.

• Les sigles entre parenthèses (« (Inegi) », « (Unodc) », « (Cereso) ») ne sont plus confondus avec un nom à l’état civil.
• Les témoignages commençant par un tiret en début de paragraphe (« —Que te hablen… ») comptent comme une citation, tout comme les guillemets.
• Si le texte critique la manière dont les autorités ou les médias présentent les cas (« traités comme des crimes passionnels »), l’expression n’enlève pas de points. Si l’article ne fait que rapporter ce cadrage, elle pèse comme les paroles d’autrui.
• Les détails sur le corps dans une dénonciation d’abus ou d’humiliations ne comptent plus comme du sensationnalisme, et « connue comme la loi Agnes » n’est plus signalé.
• Deuxième avis avec l’IA (Google Gemini) : il vérifie qui parle dans les expressions qui enlèvent des points. Il peut seulement réduire le poids, jamais ajouter de signalements, et vous le verrez marqué « Révisé avec l’IA ».
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.5.2.

2 novembre 2026

Les notes de bas de page et les citations au format APA sont lues comme des citations

Un número pequeño (¹, [1]) o una referencia con autor y año («(Fuentes, 2007, p. 370)») avisa que esa idea viene de una fuente. Ahora Turing lee esa oración junto con su nota o su referencia, como hace con el texto entre comillas: lo que viene de la fuente pesa menos que lo que el texto dice con su propia voz.

• Una oración con llamada a nota al pie (¹, ², [1], [2, 3]) cuenta como texto citado. Las notas al pie o al final también se analizan, como parte de la cita.
• Nous reconnaissons le format APA et similaires : « (Auteur, 2016) », « (Auteur, 2016, p. 370) », « (Auteur et Autrice, 2019 ; INEGI, 2020) », « Auteur et al. (2016) indique… », « Ibid. » et la liste des Références ou de la Bibliographie.
• Si la page ou le PDF a perdu sa mise en forme et que le numéro est resté collé au mot (« pasional2 »), nous le transformons en exposant pour reconnaître le mot et la citation. Nous ne touchons ni aux années, ni aux chiffres isolés, ni aux sigles avec numéro (COVID19, G20).
• Les références APA et les notes de bas de page aident aussi à reconnaître un document universitaire.
• Les articles enregistrés sont réévalués automatiquement avec la v1.5.1.
• L'Analyseur affiche maintenant la version de Turing ; un clic montre ce qui a changé.

1er novembre 2026 Turing 1,5

Règles fondées sur les guides officiels et stigmatisation par thème

Turing 1,5 examine la manière d’écrire sur le VIH, le suicide, les enfants et adolescent·es, les personnes disparues et les personnes intersexes, avec des règles tirées de l’ONUSIDA, de l’OMS, des lois générales, du CONAPRED et de la Cour suprême. Et l’Observatoire mesure désormais l’image que les médias donnent de chaque thème.

• VIH, selon l’ONUSIDA : nous signalons « contagion », « porteur », « victime du sida », « groupes à risque » et le fait de mentionner que la victime vivait avec le VIH quand cela n’a aucun rapport avec les faits.
• Suicide, selon le guide de l’OMS pour les médias : nous signalons « a commis un suicide », les détails de la méthode, une cause unique et le mot dans le titre. Cela ajoute des points si l’article indique où demander de l’aide (Línea de la Vida, 800 911 2000).
• Enfants et adolescent·es : nous avertissons si l’article publie leur nom complet, leur école ou leur domicile. Nous ne montrons jamais cette donnée dans le résultat.
• Personnes disparues : nous signalons « elle est partie avec son copain » ou « elle avait de mauvaises fréquentations », et cela ajoute des points si l’article aide aux recherches (avis de recherche, Alerte Amber, Protocole Alba).
• Personnes intersexes, selon le CONAPRED et l’ONU : nous signalons « hermaphrodite », « organes génitaux ambigus » et les chirurgies « correctrices ».
• Crimes de haine, selon le Protocole de la Cour suprême : demander une enquête pour crime de haine ajoute des points ; l’écarter sans preuves en enlève.
• Nous vérifions la légende et le texte alternatif de la photo : s’ils décrivent le corps de la victime, nous vous le disons.
• Nous signalons quand un article confond orientation et identité (« un gay habillé en femme ») ou publie le nom à l’état civil (« anciennement appelé… »). Être travesti ou muxe n’enlève jamais de points : ce sont des identités.
• Nouvelle page dans l’Observatoire : Stigmatisation par thème, avec le VIH, les personnes trans, le travail du sexe et plus encore, par année et par média.

1er novembre 2026

Plus juste envers les victimes et plus clair sur les points

Turing 1,4 vérifie le nom et le genre des personnes du registre, compte double ce qui figure dans le titre, regarde qui l’article écoute et vous montre d’où vient chaque point.

• Si l’article est la source d’un cas du registre, nous vérifions qu’il désigne la personne par son nom et son genre. Le nom à l’état civil est signalé sans jamais être affiché.
• Plus de règles contre la revictimisation (alcool, « jalousie », antécédents, « l’a rencontré sur une appli ») et contre les détails morbides sur le corps.
• Ce qui figure dans le titre compte double : c’est ce que le plus de gens lisent et partagent.
• Nous regardons à qui l’article donne la parole : si seules les autorités s’expriment (ni famille, ni collectifs, ni spécialistes), nous vous le disons.
• Chaque résultat comporte le détail : combien chaque élément enlève ou ajoute, de 100 à la note finale.
• À côté de chaque signalement, un bouton « Ce signalement est-il erroné ? » : l’équipe examine chaque signalement et ajuste Turing.
• Nous lisons le texte complet des articles et PDF longs (avant, seulement le début).
• Lorsque le même texte apparaît dans plusieurs médias, il ne compte qu’une fois dans les chiffres généraux de l’Observatoire.

1er novembre 2026

Sensationnalisme ou contexte, et l'année de chaque texte

L’Analyseur distingue un texte sensationnaliste d’un texte qui donne du contexte (données, antécédents ou analyse de la manière dont la presse informe) et tient compte de l’année de rédaction.

• Chaque résultat indique le type de texte : article d’information, texte de contexte, document de référence ou texte sensationnaliste.
• Si un texte de contexte décrit comment la presse a qualifié un crime (« crime passionnel », par exemple), cette expression n’enlève plus de points.
• L’année compte : dans les textes de 2014 ou antérieurs, les termes de leur époque sont expliqués et nous vous disons comment on les dit aujourd’hui, mais ils n’enlèvent pas de points.
• Si vous collez un texte ou téléversez un PDF sans date, nous vous demandons son année avant de le noter.
• Chaque résultat et chaque PDF indiquent avec quelle version de Turing ils ont été analysés.
• Dans les cas possibles, « Distrito Federal » et « D.F. » sont reconnus comme Mexico.

1er novembre 2026

Faits au Mexique et presse étrangère

Quand un article, un rapport ou une étude parle de personnes LGBTTTIQANB+ assassinées, disparues ou agressées, l’Analyseur situe chacune au Mexique ou à l’étranger.

• Dans les rapports, études et documents juridiques, les termes de leur époque (comme « un transsexuel » dans un texte de 2001) sont signalés avec une explication et la manière dont on le dit aujourd’hui, mais n’enlèvent plus de points.
• Chaque expression signalée explique pourquoi nous l'avons marquée.
• Si les faits ont eu lieu hors du Mexique, l’article est enregistré comme presse étrangère : il compte pour les statistiques, mais pas comme un cas de Memoria y Resistencia.
• Dans les rapports, études et documents juridiques, nous relevons chaque personne avec sa date, son lieu, son âge et un extrait du texte, pour que l’équipe l’enregistre sans recopier à la main.
• La page de chaque article de l’Observatoire indique si les faits ont eu lieu hors du Mexique.

1er novembre 2026 Turing 1,2

Un Turing qui comprend le contexte

L’Analyseur distingue désormais si une expression offensante est employée par l’auteur ou si le texte la cite, la dénonce ou la met dans la bouche d’autres personnes.

• Les citations textuelles, les paroles attribuées (« on l’appelait… », « selon la police… ») et les expressions que le texte nomme pour les dénoncer comme une offense n’enlèvent plus de points.
• Il reconnaît les rapports sur les droits humains (Amnesty International, CNDH, CIDH, ONU et autres) et les documents juridiques, en plus des études universitaires.
• Dans le texte souligné, chaque expression indique s’il s’agit d’une citation, d’un terme ou des paroles d’autres personnes.
• Nous avons réévalué tous les articles de l'Observatoire avec les nouvelles règles.
• Vous pouvez créer un compte (facultatif) pour être averti·e de chaque amélioration.

1er novembre 2026 Turing 1,1

Reconnaît les études universitaires

Les articles de revues et de dépôts (Redalyc, SciELO, thèses) ne sont plus notés comme des articles de presse : ce qu’ils citent ou analysent ne compte pas dans la note.

31 octobre 2026

« Vous avez vu un article ? » dans l'Observatoire

Depuis n’importe quelle page de l’Observatoire des médias, vous pouvez coller un lien et l’Analyseur s’ouvre déjà au travail. La liste des médias et des comptes est désormais paginée.

31 octobre 2026

Analyse les documents PDF

L’Analyseur lit les liens menant à un PDF ainsi que les PDF que vous téléversez depuis votre appareil (jusqu’à 20 Mo). Nouveau bouton « Coller » pour insérer le lien d’un geste.

31 octobre 2026

Texte souligné et rapport en PDF

Chaque analyse affiche le texte avec les expressions soulignées et une bulle qui explique pourquoi. Vous pouvez télécharger l’analyse en PDF avec un code QR.

31 octobre 2026

Naissance de l'Analyseur d'articles et de l'Observatoire des médias

Collez le lien d’un article ou d’une publication et recevez une note de 0 à 100 sur la manière dont il nomme les personnes LGBTTTIQANB+. Chaque article sur le sujet est ajouté à l’Observatoire des médias.