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Un physicien met au point un algorithme contre Daesh

Les forces irakiennes face à Daesh, dans la province de Falloujah (juin 2016)

Les forces irakiennes face à Daesh, dans la province de Falloujah (juin 2016) - Ahmad Al-Rubaye - AFP

Pour prévenir les attaques de l'organisation djihadiste, un chercheur américain a établi un modèle mathématique se basant sur les réseaux sociaux.

Si les services de renseignements n’ont pas vu venir les attaques du 13 novembre en France ou d’Orlando aux Etats-Unis, un algorithme y parviendrait-il? Neil Johnson, physicien à l’Université de Miami, y travaille. Après plusieurs mois, le chercheur et son équipe sont parvenus à établir un modèle statistique dont le but est d’identifier “des modèles de comportements” au sein des partisans de l’Etat islamique. Ils viennent de publier un article à ce sujet dans la revue américaine Science.

100 000 individus observés

Pour créer leur algorithme - bien différent de celui proposé par l’Université d'État de l'Arizona, les scientifiques se sont appuyés sur une série de données collectées entre 2014 et août 2015. Mais bien que Daesh soit particulièrement actif sur de nombreux réseaux sociaux, l'étude s'est concentrée sur des petits groupes particulièrement actifs. Pour les chercheurs, ces derniers sont plus susceptibles de représenter la “lame de fond” de l’Etat islamique.

Afin d'isoler ces individus, Johnson s’est intéressé à Vkontakte, le "Facebook russe", qui regroupe 350 millions d’utilisateurs dans le monde. On y trouve de nombreuses pages créées par des sympathisants de l’organisation terroriste. Selon l'article publié par Science, ils y trouveraient davantage de liberté pour s'exprimer que sur le site de Mark Zuckerberg. Un critère essentiel pour pouvoir étudier leur comportement.

Au total, plus de 100 000 membres repartis dans 200 groupes ont été passés au crible. On y trouve - entre autres - des vidéos mettant en scène des décapitations, des textes de propagande ou encore des guides de survie pour faire face aux attaques de drones. Selon le physicien, l’observation de ces petits groupes permet de détecter une éventuelle attaque avec plus de finesse. Il a, par exemple, constaté que leur multiplication avait tendance à s’accélerer avant un assaut.

Efficace dans un cadre militaire

Une fois le modèle statistique au point, les scientifiques l’ont appliqué rétroactivement aux données collectées durant les deux dernières années. Et l’algorithme aurait réussi à prédire avec justesse l’attaque de Kobané, qui avait surpris les troupes kurdes qui tenaient la ville, en septembre 2014. Si ce premier résultat est encourageant, il montre aussi les limites de cette méthode.

Comme l’explique la spécialiste Faiza Patel au New York Times, d'autres raisons que l’imminence d’une attaque peuvent expliquer l'augmentation du volume d'interactions entre les djihadistes sur les réseaux sociaux. Par ailleurs, l’attaque de Kobané était de dimension militaire et non un attentat terroriste contre des civils. Dans ce cadre, l’usage de la propagande et de l’intimidation - en utilisant justement les réseaux sociaux - peut s’expliquer. Mais pour J. M. Berger, auteur d’un livre consacré à l’Etat islamique, l’efficacité est loin d’être assurée lors de la préparation d’un attentat. “Pour une attaque terroriste, seulement quelques individus sont impliqués, dans des conditions beaucoup plus discrètes”, explique-t-il, toujours au New York Times.

Comme le rappellent les deux experts, l’utilisation de cette méthode implique également un autre dilemme. L’observation de ces groupes djihadistes nécessite de fait d’accepter leur existence. Au risque de laisser leur influence s’étendre et de faciliter le recrutement de nouveaux combattants.

https://twitter.com/GrablyR Raphaël Grably Chef de service BFM tech