Quand les Bots Déjouent l’Apprentissage : Enjeux et Défis de la Détection (2025)

Abstract: Identifier les bots d’une une bibliothèque numérique est un défi crucial pour analyser avec précision le comportement des utilisateurs afin de mieux répondre à leurs besoins. Mais que se passe-t-il lorsque les modèles de détection sont confrontés à des données provenant d’une période différente de leur période d’entraînement ? Cet article explore cette question en extrayant des caractéristiques clés, telles que la durée de l’activité et le nombre de requêtes, nous comparons plusieurs modèles d’apprentissage supervisé et évaluons la robustesse de cette approche face aux variations temporelles. Nos observations préliminaires montrent que les modèles de détection tendent à être plus confiant sur les données issues de leur période d’entraînement, ce qui soulève des questions sur leur capacité à généraliser à des périodes différentes. Cette dépendance met en lumière la nécessité de stratégies adaptatives, telles que des mises à jour régulières des modèles et de nouvelles approches d’apprentissage, afin de saisir l’évolution des comportements automatisés et améliorer la robustesse de la détection.

## introduction le trafic web est aujourd'hui en grande partie automatisé, avec des bots représentant près de la moitié des interactions en ligne 1 . ces programmes, conçus pour interagir avec des sites en suivant des instructions spécifiques, remplissent diverses fonctions, allant de l'indexation de contenu pour les moteurs de recherche aux actions malveillantes, telles que le spam et les attaques ddos. constitue un défi majeur pour les plateformes en ligne, en particulier dans le domaine des bibliothèques numériques, où il est crucial de distinguer les sessions humaines des sessions automatisées afin d'assurer des analyses fiables et une meilleure compréhension des besoins des internautes. contrairement aux plateformes commerciales, où la détection des bots vise principalement à prévenir la fraude publicitaire ou les attaques sur les systèmes transactionnels, les bibliothèques numériques font face à des enjeux bien spécifiques. leur mission première étant la diffusion du savoir et l'accessibilité des ressources académiques, elles doivent composer avec des bots légitimes, comme ceux des moteurs de recherche indexant des publications, et des bots malveillants cherchant à contourner les restrictions d'accès, à extraire massivement des contenus ou à perturber le fonctionnement des plateformes. l'impact des bots dépasse la simple question du trafic web. leur présence peut fausser les statistiques d'usage, surévaluer artificiellement l'intérêt pour certaines ressources et compliquer l'analyse des comportements réels des utilisateurs. distinguer les bots permettrait de mieux apprendre des modèles pour la recommandation de contenus ou la création de profils personnalisés. il est donc crucial de concevoir des stratégies robustes permettant d'identifier et d'écarter les bots. cependant, l'identification des bots à partir des sessions de navigation -définies ici comme des séquences de requêtes extraites des fichiers journaux -demeure une tâche complexe, d'autant plus lorsque peu de données labellisées sont disponibles. contrairement aux méthodes classiques de détection reposant sur des listes d'ip ou des signatures d'agent utilisateur, l'objectif est d'évaluer dans quelle mesure ces caractéristiques -telles que la durée de l'activité ou le nombre de requêtes -permettent de distinguer efficacement les sessions humaines de celles générées par des bots, et d'évaluer la robustesse des modèles d'apprentissage automatique face à l'évolution à moyen et long terme des comportements des bots. en effet, un modèle entraîné sur les données d'une année peut-il maintenir son efficacité lorsqu'il est appliqué sur une autre ? dans cet article, nous comparons différentes méthodes d'apprentissage automatique supervisées vu dans la littérature. nous analysons leur capacité à identifier les bots à partir de leurs comportements et évaluons la stabilité des modèles au fil du temps. ## état de l'art la littérature distingue deux grandes approches pour la détection des bots : les méthodes hors ligne, qui analysent les sessions a posteriori, et les méthodes en temps réel. @xcite les répartissent en quatre catégories : syntaxique, fondées sur des motifs, par apprentissage automatique (hors ligne), et les tests de turing (temps réel). les méthodes syntaxiques reposent sur l'identification de motifs spécifiques, tels que la présence du terme « bot » dans l'agent utilisateur ou l'association à une adresse ip connue. bien que faciles à déployer, elles restent efficaces uniquement contre des bots connus et requièrent des mises à jour régulières. les méthodes basées sur les motifs extraient des motifs typiques dans les sessions, tels que des requêtes répétitives, et établissent des règles permettant de distinguer les humains des bots. toutefois, elles demeurent limitées par des modèles préétablis et peuvent s'avérer inefficaces face à des bots adoptant un comportement atypique. @xcite . les systèmes de test de turing, principalement utilisés pour la détection en temps réel, impliquent une interaction entre l'utilisateur et le serveur, comme les tests captcha (completely automated public turing test to tell computers and humans apart). bien qu'efficaces contre les bots classiques, ils le sont moins face aux bots avancés qui parviennent à les contourner @xcite ou qui délèguent cette tâche à des humains via des services rémunérés. les méthodes d'apprentissage estiment la probabilité qu'une session soit automatisée. elles se classent en quatre catégories, les méthodes supervisées, @xcite utilise un arbre de décision c4.5, tandis que @xcite compare divers algorithmes (arbres de décision, réseaux de neurones, svm, k-nn) et introduit de nouvelles caractéristiques comme le pourcentage de requêtes séquentielles. d'autres travaux exploitent des chaînes de markov pour modéliser les séquences de requêtes @xcite , combinent réseaux de neurones et tests statistiques @xcite , ou appliquent une analyse sémantique des documents visités afin de différencier bots et humains @xcite , (jagat et al., 2024). les méthodes non supervisées se basent sur des techniques de partitionnement. alam et al. (2014) appliquent l'optimisation par essaims particulaires pour repérer les sessions aberrantes, tandis que zabihimayvan et al. (2017) utilisent un regroupement markovien (mcl) et une sélection de caractéristiques basée sur la théorie des ensembles approximatifs. rovetta et al. (2020) comparent k-means et c-means aux approches supervisées et montrent qu'elles sont aussi efficaces, bien que certaines sessions courtes restent non détectées. en semisupervisé, jagat et al. (2023) proposent un sparse stacked auto encoder entraîné en deux phases : apprentissage des représentations latentes, puis classification supervisée. enfin, les méthodes par renforcement incluent des approches simulant l'évolution des stratégies des bots pour tromper le modèle @xcite ou optimisant la sélection des caractéristiques pour améliorer la détection @xcite . notre méthodologie suit celle proposée par @xcite qui décrivent un processus en plusieurs étapes : extraction des sessions de navigation, sélection et annotation des caractéristiques et classification des sessions via des modèles d'apprentissage. les méthodes d'apprentissage sont aujourd'hui prédominantes en raison de leur flexibilité et de leur capacité à s'adapter à des bots de plus en plus sophistiqués. le principal apport de cet article est de revisiter ces approches sur des logs récents dans le cadre d'une bibliothèque numérique qui reçoit plus de 92 millions de visites annuelles foot_0 . les méthodes de l'état de l'art partagent rarement leurs données d'entraînement. dans cette revue de littérature, un seul article publie un jeu de données couvrant une période d'un mois foot_1 . pourtant, plusieurs auteurs soulignent l'impact de la période d'entraînement sur la performance des modèles et la nécessité de mises à jour pour la maintenir. à notre connaissance, aucun travail n'a évalué la stabilité de ces modèles sur deux périodes distinctes. dans cet article nous avons décidé de nous intéresser uniquement à la stabilité des méthodes d'apprentissage supervisés. les logs de 2022 étant difficiles à annoter, nous avons choisi d'entraîner le modèle sur les logs de 2023, facilement annotables foot_2 . cette approche nous permet ensuite d'évaluer la stabilité du modèle en le testant sur les données de 2022.