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les méthodes de détection automatisée des bots 
sociaux s’appuient généralement sur une ou plusieurs 
dimensions d’un compte(2), parmi lesquelles : ses attributs 
(métadonnées, fréquence de publication, etc. ), le contenu 
textuel qu’il produit, et son graphe relationnel (le réseau 
de following et followers dans lequel il s’inscrit).  Ces 
dimensions relèvent de différentes approches, et font 
appel à différentes techniques.  Tandis que les premières 
dimensions relèvent d’une approche individualisée 
(« account-based ») de la détection de bots, la dernière 
s’inscrit dans une approche relationnelle (« group-
based »).  Par ailleurs, si toutes ces dimensions requièrent 
de faire appel à des algorithmes de classification, 
l’identification des bots grâce aux attributs des comptes 
passe souvent par des algorithmes de machine learning 
comme Random Forest, tandis que l’identification 
des bots grâce aux publications des comptes passe 
souvent par des modèles de deep learning comme BERT 
(un modèle de NLP - Natural Language Processing)
Avantages et inconvénients des méthodes 
automatisées
Les méthodes automatisées sont très performantes 
en matière de détection des bots.  L’évaluation réalisée 
sur le plus grand dataset de détection de bots issus de 
Twitter(2) fait ressortir certaines d’entre elles en particulier. 
Parmi les méthodes qui s’appuient sur les attributs des 
comptes, SGBot(3), qui utilise les métadonnées numériques 
et binaires des comptes (fréquence de publication, etc. ), 
et DeeProBot(4), qui exploite la description textuelle des 
utilisateurs en plus de ces métadonnées, atteignent une 
précision qui avoisine 75 %.  Les méthodes qui s’ appuient 
uniquement sur le contenu textuel des comptes, en 
capitalisant sur RoBERTa(5) ou T5(6), mobilisent des 
techniques de NLP pour analyser les publications et 
les descriptions (« bios ») des utilisateurs, et atteignent 
des scores de précision supérieurs à 70 %.  L’étude 
de Kouvela et al. (7) mêle ces deux dimensions en 
utilisant à la fois trente attributs des comptes et leurs 
vingt derniers tweets pour entraîner un algorithme de 
classification Random Forest.  BotRGCN(8), la méthode 
de détection de bots la plus performante (avec un score 
de précision de 79,7 %), combine les deux approches en 
y ajoutant une approche basée sur des graphes : elle 
mobilise les attributs des comptes, le contenu textuel, 
et génère un graphe relationnel des comptes regroupant 
les informations précédentes pour chaque utilisateur. 
Ces approches présentent néanmoins des inconvénients.  
Les méthodes qui s’appuient sur des graphes requièrent 
des ressources computationnelles élevées, et ont un temps 
d’exécution plus long que les modèles de détection fondés 
sur les attributs des comptes, ce qui rend leur utilisation 
coûteuse sur de très grands datasets.  Les modèles qui 
s’appuient uniquement sur les attributs ou le contenu 
textuel des comptes manquent une partie importante 
des indicateurs disponibles, et sont très dépendants des 
données d’entraînement.  Enfin, la complexité de ces 
modèles de détection et la faible explicabilité de leurs 
résultats (en particulier lorsqu’ils s’appuient sur des 
algorithmes de deep learning) les rendent peu accessibles 
à des chercheurs non-formés à la science de l’informatique.
Conclusion
Il est nécessaire de construire des outils permettant 
aux chercheurs spécialistes du « terrain numérique  » 
d’identifier des bots sociaux au sein de bases de 
données massives.  Du côté des analystes, un travail 
d’adaptation aux outils automatisés doit être réalisé ; 
en parallèle, un travail d’explicabilité et d’accessibilité 
mérite d’être conduit par les concepteurs des outils 
afin d’assurer une synergie entre les deux domaines.
Article rédigé en 
collaboration avec :
Clément Apavou
Data Scientist, SAHAR
Gauthier Schweitzer
Directeur Général, SAHAR