Premiers pas avec une méthode d’analyse à quatre dimensions
Vos nombreuses questions m’ont inspiré l’idée d’écrire une nouvelle série d’articles pratiques sur la méthodologie d’analyse des réseaux de renseignements. Je souhaite revenir rapidement sur les notions utilisées relativement intuitivement lors du septième défi “top analystes”.
Il existe quatre mesures principales permettant d’analyser efficacement la structure relationnelle des réseaux clandestins.
1. La densité : mesure la distribution des liens entre les individus. De ce fait, elle matérialise le soutien direct qu’un membre du réseau pourrait obtenir. Plus les individus d’un réseau ont des relations, moins celui-ci est vulnérable. Lors d’une éventuelle carence d’un des membres, la transmission des informations est assurée par un ou plusieurs chemins alternatifs.
2. La connexité : détermine le nombre d’individus ayant aucun lien entre eux. Celle-ci est inversement proportionnelle à la vulnérabilité du réseau. Autrement dit, à la facilité dont le réseau pourrait se désagréger en isolant quelques individus ou cellules judicieusement sélectionnés.
3. La centralité : quantifie l’importance de chaque individu pour le réseau. Ainsi, un individu avec un rôle très central a une influence différente sur le contrôle des informations qu’un autre très périphérique.
4. La cohésion : comptabilise la présence de cellules au sein du réseau. Plusieurs individus, appartenant au même réseau, peuvent montrer une certaine préférence pour certains membres par rapport à d’autres. Cette valeur permet également de prévoir le soutien qu’un réseau peut potentiellement offrir à ses membres.
Bientôt, je pense approfondir une partie des notions liées à l’analyse moderne des réseaux en m’appuyant sur des exemples pratiques. N’hésitez surtout pas à intervenir pour compléter cet article, ou à me faire part de vos suggestions…
Attention : la modélisation d’un réseau ne peux s’effectuer qu’avec le travail traditionnel de police et ne devient intéressant qu’avec un réseau d’une certaine ampleur, lorsque plusieurs équipes travaillent sur le même réseau par exemple.
L’objectif de cet exercice est de définir les points clés d’un réseau afin de le noyauter, définir de manière exhaustive ses ramifications, le retourner et enfin le démanteler.
Tout effort de modélisation entraîne logiquement une simplification de la réalité pour obtenir finalement une vue d’ensemble compréhensible.
Le modèle en réseau simplifie la réalité en s’appuyant sur la notion d’entité et de relation.
- une entité : chose réelle, existante mais représentable uniquement : personne physique, société, serveur informatique, boîte à lettre, …
- une relation : liaison conçue comme existant entre deux choses : échange verbale, email, argent, …
A ces deux éléments nous devons rajouter la notion de message : information circulant à travers les relations.
Par rapport à l’analyse 7, il convient d’introduire dans les mesures décrites ci-dessus les éléments suivants.
Entités :
- Proportionner les entités par rapport à leurs caractéristiques intrinsèques : richesse, métier, famille, réputation, patrimoine, etc…
Relations :
- Sens de la relation : dans quel sens les messages transitent-ils ?
- Type de la relation : vocale, contact physique, internet, transfert bancaire, …
Messages :
- Type de contenu du message : infos, finance
- Débit et volume des messages
- Suivre l’activation des relations dans le temps : par le déplacement d’un message, définir une causalité entre les relations
Il doit exister plein d’autres détails à ajouter sur cette trame.
On ne voit rien sur le graphe présenté ci-dessus ! On ne distingue même pas les ramifications.
Ca c’est d’la carto !
@Xav : j’avais oublié de parler des personnels qui fournissent la matière première. Je te remercie d’avoir remédier à mon omission.
@Xav : merci pour cette contribution remarquable… Comme tu l’avais compris, cet article ne fait que poser quelques “bases” que je compte bien développer rapidement.
@JeFF : ce n’est qu’une illustration
Prochainement, tu trouveras des illustrations détaillées permettant d’appréhender la complexité de ce type d’analyse.
bonjour,
Vos quatre principes sont très intéressants mais peuvent induire des biais dans l’analyse.
En effet :
- la base de connaissance qui sert à modéliser les réseaux est une représentation de la réalité et non la réalité
- les informations concernant le réseau sont parcellaires. La densité et la connexité dépendent des capteurs d’information (efficacité) et de ce que vous selectionnez dans votre base. La centralité est très subjective, cela dépend du sujet traité. il me semble préférable de catégoriser l’entité intrinsèquement et non relativement (moins de sources d’erreur même si c’est également subjectif). La cohésion me semble un bon principe.
Bravo pour votre blog qui est original et pragmatique.
Cordialement
SD