Vers une taxonomie pour l’analyse des intentions dans les interactions textuelles numériques (2025)

Abstract: Cet article propose une taxonomie pour la détection d’intention dans les communications numériques, distinguant les intentions explicites des intentions implicites, basée sur des principes psychologiques de persuasion. Notre approche se distingue par sa capacité à analyser aussi bien les communications numériques légitimes que celles potentiellement malveillantes. Elle repose sur l’identification des intentions sous-jacentes, facilitant ainsi la détection de menaces telles que les arnaques par email (hameçonnage) ou les fraudes sur les réseaux sociaux. Chaque catégorie de la taxonomie est justifiée et illustrée par des exemples de communications correspondant à l’intention associée. Ce travail répond à un manque de ressources dans la recherche sur la détection automatique d’intentions. Il vise à fournir une taxonomie applicable à l’identification des menaces textuelles, notamment les tentatives d’hameçonnage, tout en servant d’outil pédagogique pour sensibiliser le grand public aux stratégies employées dans les communications malveillantes.

## conclusion dans cet article, nous présentons une taxonomie pour l'analyse et la détection des intentions communicatives dans les interactions textuelles numériques, comblant ainsi une lacune dans la littérature scientifique à l'intersection de la linguistique, de la psychologie sociale et de la cybersécurité. notre contribution principale réside dans la proposition d'un cadre qui distingue systématiquement les intentions explicites et implicites, tout en reconnaissant leur complémentarité et leur utilisation potentielle dans des contextes légitimes comme malveillants. les fondements théoriques de notre taxonomie, ancrés dans les théories des actes de langage et les principes psychologiques de persuasion, lui confèrent une base conceptuelle solide. l'articulation des catégories d'intentions, notamment au niveau implicite, permet de capturer la complexité des mécanismes persuasifs à l'oeuvre dans les communications. la structure complète de cette taxonomie est présentée en annexe (voir a). le développement d'un protocole d'annotation constituera une première étape vers la création d'un corpus de référence qui pourra servir de base au développement de systèmes automatiques de détection d'intention. les défis méthodologiques identifiés, notamment concernant l'annotation à grande échelle et la subjectivité inhérente à l'interprétation des intentions implicites, ouvrent de nouvelles perspectives de recherche. les applications de nos travaux dépassent le cadre de la cybersécurité pour s'étendre aux systèmes de dialogue, à l'analyse des réseaux sociaux et à la formation des utilisateurs. cette taxonomie répond à un manque de ressources dans la recherche autour de la détection d'intention, offrant un cadre conceptuel et méthodologique qui pourra bénéficier tant aux chercheurs qu'aux développeurs de solutions de sécurité numérique. les travaux futurs porteront sur la validation de cette taxonomie par l'annotation d'un corpus représentatif, le développement de modèles de détection automatique, et l'évaluation de son efficacité dans des contextes applicatifs réels.