20250207_NP_SGDSN_VIGINUM_Rapport menace informationnelle IA_VF.pdf — page 18

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III. L’IA comme opportunité en appui des opérations de 
lutte contre les manipulations de l’information 
Si l’intelligence artificielle peut être utilisée de manière malveillante dans le cadre de campagnes de 
manipulation de l’information, elle peut aussi servir des causes plus nobles et notamment se montrer d’une 
redoutable efficacité dans l’analyse des comportements inauthentiques et autres modes opératoires.  
A cet égard, les développements récents de l’intelligence artificielle, et notamment la mise à disposition 
de modèles pré-entraînés, offrent aux acteurs de la lutte contre les manipulations de l’information de 
nouvelles possibilités pour explorer, analyser et caractériser des profils sur des plateformes en lignes, des 
contenus textuels, audios, visuels ou vidéos, ou encore les dynamiques de diffusion d’un récit sur les 
réseaux sociaux. 
1. L’expérience du service VIGINUM 
a. Le Datalab de VIGINUM : l’analyse avancée de données au service des opérations 
Afin de renforcer ses capacités d’investigation et d’analyse, VIGINUM a investi des ressources dans 
l’innovation technologique en se dotant, dès sa création en 2021, d’un Datalab. Au-delà d’une mission 
première d’appui aux investigations du service, le Datalab de VIGINUM mène une activité de recherche et 
développement (R&D), qui lui permet de mettre en place des méthodologies innovantes au service des 
missions opérationnelles, mais également de publier des articles académiques ainsi que, pour la première 
fois en 2025, du logiciel libre. L’activité de R&D du Datalab permet ainsi non seulement de fournir un appui 
technique et analytique aux investigations du service, et mais également d’outiller l’ensemble de la 
communauté mobilisée dans la lutte contre les manipulations de l’information (société civile, chercheurs, 
médias…). 
Dans le cadre de ces travaux de R&D, le Datalab met en œuvre une large palette de méthodes et d’outils 
d’analyse de données, dont des solutions utilisant l’IA. Si l’IA permet en effet un gain significatif dans 
l’analyse (cf infra), celle-ci ne constitue néanmoins pas une solution miracle, et son utilisation nécessite une 
solide expertise technique, alliée à une bonne connaissance des forces et des limites de chaque modèle. 
Le Datalab adopte ainsi une approche pratique et pragmatique de l’IA, qui représente un ensemble de 
modèles et d’outils mobilisables en fonction des besoins, parmi un plus vaste ensemble de solutions. 
De nombreux traitements de données mis en œuvre par le Datalab ne relèvent ainsi pas de l’IA. Par 
exemple, le coefficient de manipulation du trafic proposé par Ben NIMMO est un indicateur simple qui 
permet de mesurer l’amplification d’un hashtag sur la plateforme X, et qui ne repose pas sur de l’IA37. De 
la même manière, la méthodologie de détection de trending topics sur la plateforme X développée par 
VIGINUM repose sur de simples méthodes de détection d’anomalies statistiques38. 
 
 
 
 
                                                        
37 Ben Nimmo, « Measuring Traffic Manipulation on Twitter. » Working Paper 2019.1. Oxford, UK: Project on Computational 
Propaganda. 35 pp., https://demtech.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/12/2019/01/Manipulating-Twitter-Traffic.pdf  
38 Cristian Brokate, Manon Richard, Lisa Giordani, and Jean Liénard. 2024. « SWATTING Spambots: Real-time Detection of Malicious 
Bots on X », Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (WWW '24)., Association for Computing Machinery, New 
York, NY, USA, 818–821. https://doi.org/10.1145/3589335.3651564