« Le ministère des Armées et des Anciens Combattants définit les menaces informationnelles comme des « actions et des manœuvres d’influence” visant à “agir sur les perceptions pour modifier les attitudes et les comportements dans un sens favorable aux intérêts de l’influenceur ou défavorable à ceux de l’adversaire ». La lutte informationnelle vise alors “principalement à prendre et à conserver l’ascendant dans le champ informationnel face à un ou plusieurs adversaires désignés afin de produire un ou plusieurs effets préalablement identifiés et validés. ».
Notre travail est commandité par un acteur de la lutte informationnelle : opsci.ai, qui souhaite identifier, à partir de données, des individus au comportement pouvant représenter une menace informationnelle.
Les Community Notes (anciennement Birdwatch) sont un dispositif introduit par X en 2021 visant à lutter contre la désinformation par un mécanisme participatif.
Les participants de la communauté peuvent rédiger des notes dans le but de contextualiser un tweet jugé trompeur et peuvent voter pour élire les notes qui seront publiées. Ces notes élues sont affichées directement sous le tweet qu’elle contextualise et bénéficient donc d’une visibilité équivalente. Par conséquent, l’information transmise par une note peut influencer une audience potentiellement bien plus large que celle des seuls participants du système communautaire.
Puisque les notes publiées ont été élues via un processus électoral, alors le système des Community Notes de X peut être une source de menaces informationnelles : si des participants adoptent des comportements inauthentiques notamment coordonnés, ils peuvent potentiellement influencer les processus d’élection des notes et ainsi influencer l’information diffusée.
Notre objectif est alors d’identifier des participants dont le comportement pourrait traduire une telle inauthenticité. Nous adoptons pour cela une définition statistique : un comportement est dit inauthentique s’il se distingue de celui des autres participants.
Cette approche ne vise pas à identifier directement des intentions malveillantes, mais à identifier des participants ayant pour vocation d’être analysés et interprétés par des analystes qualitatifs de lutte informationnelle.
Pour ce faire, notre travail consiste d’abord à identifier le sujet d’actualité sur lequel portent les notes pour dans un second temps caractériser le comportement des participants. Enfin, l’ensemble de ces mesures permettra ainsi d’identifier des participants suspects, ceux ayant un comportement inauthentique au sens où nous l’avons défini. »