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Pôle d’excellence cyber
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Le terme de « bot », dérivé du mot « robot », désigne 
les entités partiellement ou entièrement automatisées 
qui fonctionnent sur des plateformes en ligne.  Cette 
définition générale recouvre une très grande diversité 
de technologies, qui ont été conçues différemment 
(par exemple, les bots peuvent être entièrement ou 
partiellement automatisés), fonctionnent différemment 
(certains recueillent de la donnée, d’autres interagissent 
avec les utilisateurs) et servent différents usages (privé, 
commercial ou politique).  On inclut sous le terme de bot 
aussi bien le chabot que le gaming bot, les web robots 
(crawlers et scrapers), les spam bots, les bots sociaux 
(social bots), les cyborgs, les sock puppets et les trolls(1).  
Les bots sociaux, qui ont vocation à imiter des utilisateurs 
authentiques afin de manipuler l’opinion publique sur les 
plateformes et les réseaux, sont l’un des outils mobilisés 
par les acteurs politiques dans le cadre d’opérations 
d’influence en ligne.  Le cas le plus connu est leur utilisation 
par la Russie en 2016, dans le cadre d’une campagne 
d’influence sur les élections américaines.  Poussés par les 
enjeux démocratiques sous-jacents, tant les chercheurs 
en sciences sociales qu’en science de l’informatique 
se sont intéressés aux méthodes de détection des 
bots sociaux.  Twitter, la plateforme sur laquelle ce 
phénomène est le plus flagrant, concentre les efforts 
de recherche.  Cependant, en fonction des acteurs, des 
campagnes et des objectifs visés, le comportement des 
bots sociaux varie.  Aussi, des stratégies diverses, reposant 
sur différents types de critères, ont été élaborées.
Les approches de détection des bots sociaux
Les chercheurs en sciences sociales et en OSINT 
spécialisés dans la manipulation de l’information 
s’appuient généralement sur un ou plusieurs critères 
pour identifier les bots.  Certains catégorisent comme 
des bots les utilisateurs qui produisent plus de 50 
publications par jour(2).  D’autres s’appuient sur la 
similarité du contenu des publications et des noms de 
comptes pour affirmer qu’un groupe de comptes est 
constitué de bots(3).  Le caractère inauthentique des 
photos de profils des comptes (copiées ou générées 
par des GAN – generative adversarial networks) est 
également mobilisé.  Enfin, les plateformes spécialisées 
dans la détection de bots, comme Botometer, sont 
employées pour tester le « score de bot » des comptes 
identifiés comme suspicieux.  Ces approches souffrent 
néanmoins d’importantes limites  : lorsque les analyses 
sont réalisées manuellement, elles gagnent en fiabilité 
mais perdent en exhaustivité ; inversement, lorsqu’un 
critère unique est mobilisé, elles gagnent en rapidité mais 
deviennent insensibles à la diversité des bots sociaux.
Du côté des chercheurs en science de l’informatique, 
Alors que les campagnes de manipulation de l’information en ligne se multiplient, 
la détection des bots sociaux, qui jouent un rôle central au sein de ces campagnes, 
devient un enjeu d’une importance croissante.
Les Bots sociaux
et la manipulation de l’information
Claire Mabille
Analyste chez Sahar
Étudiante en Master 2 
Cyber-stratégie et terrain numérique