20250207_NP_SGDSN_VIGINUM_Rapport menace informationnelle IA_VF.pdf — page 20

20 
 
 
b. Cas d’usage de l’IA pour la lutte contre les ingérences numériques étrangères 
Le Datalab mobilise l’IA à la fois pour faciliter l’exploration des données, et pour identifier des marqueurs 
d’inauthenticité, afin de caractériser une ingérence numérique étrangère. 
i. Analyse sémantique de contenus textuels 
Dans le cadre de sa mission de détection et de caractérisation des ingérences numériques étrangères, 
VIGINUM analyse des données textuelles en langage naturel, telles que des messages collectés sur les 
plateformes de réseaux sociaux (X, Facebook, Telegram, Threads, etc) ou sur des sites web (blogs, faux 
médias, etc). Dans ce domaine, les progrès accomplis depuis dix ans en matière de traitement automatique 
du langage, et en particulier le développement de modèles de langage pré-entraînés, ont permis d’obtenir 
des gains significatifs dans de nombreuses tâches de traitement automatique du langage naturel, 
notamment concernant l’analyse sémantique de contenus textuels44.  
A titre d’exemple, dans le cadre d’un appui aux opérations, le Datalab utilise régulièrement des modèles 
de détection de thématiques (topic modeling), qui reposent sur des modèles de plongements vectoriels 
(embeddings), ainsi que sur des modèles de reconnaissance d’entités nommées45. 
Les modèles de topic modeling de type BERTopic permettent de détecter les sujets traités dans un corpus 
de textes, et de regrouper les contenus traitant du même sujet46. Ces méthodes permettent d’identifier 
les thématiques abordées par un acteur (« narratifs ») ou un ensemble d’acteurs dans un corpus, de 
déterminer si les sujets abordés sont d’intérêt pour le service, ou encore de cibler un sous-ensemble 
d’intérêt. Dans le cadre de l’appui aux investigations, la détection de thématiques constitue une brique 
importante de l’analyse exploratoire de contenus textuels. La veille technologique continue menée par le 
Datalab, notamment sur le sujet du topic modeling, permet au Datalab de se maintenir à l’état de l’art. 
Au-delà de la détection de thématiques, le traitement automatique du langage permet également 
d’identifier des entités nommées au sein d’un corpus de contenus textuels. A titre d’exemple, le Datalab a 
mis en place une chaîne de traitement pour détecter les messages qui parlent d’un pays donné, que ce soit 
en le mentionnant en toute lettre, ou en mentionnant une ou plusieurs de ses localités. Cette chaîne de 
traitement permet notamment de repérer la publication de contenus concernant la France par des acteurs 
étrangers de la menace informationnelle. Parmi les méthodes testées, certaines s’appuient sur la 
réconciliation d’entités avec une base de connaissance existante, afin de relier les localités à un pays 
donné47. D’autres méthodes s’appuient sur des instructions (prompts) données à de grands modèles de 
langage (tels que Mistral 7B) pour identifier les pays associés aux localités mentionnées dans un texte. 
                                                        
44 Publié en 2013, le modèle Word2vec a rencontré un grand succès en permettant de projeter des mots dans un espace 
sémantique (Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean, 2013, « Efficient Estimation of Word Representations in Vector 
Space, arXiv:1301.3781 [cs.CL]). A partir de 2018, les modèles de langage pré-entraînés comme BERT (Kenton, J. D. M. W. C., & 
Toutanova, L. K., 2019, « BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding », Proceedings of naacL-
HLT, vol. 1, n°2.) puis GPT permettent une modélisation du sens des mots en fonction de leur contexte. Pour une histoire des 
modèles de langage jusqu’à ChatGPT, voir Pierre-Carl Langlais (7 février 2023), « ChatGPT : comment ça marche ? » Sciences 
communes, https://doi.org/10.58079/twxr  
45 La reconnaissance d’entités nommées est une tâche d’extraction d’informations qui cherche à localiser et classifier des éléments 
dans du texte en catégories prédéfinies comme un lieu, une personne, une organisation, une date, etc.  
46 https://github.com/MaartenGr/BERTopic  
47 Par exemple, la méthode Spacyfishing (https://spacy.io/universe/project/spacyfishing) permet d’associer une entité à la base de 
connaissance Wikidata.