analyse criminelle
L'analyse criminelle : de quoi s'agit il ?
Dans sa définition nominale, l’Analyse Criminelle est une technique forensique de traitement de l’information qui consiste en la recherche et la mise en évidence méthodique des relations entre des données criminelles ou contextuelles, à des fins de pratique judiciaire. Passant d’un mur d’image à l’utilisation du numérique, ces techniques sont portées par des logiciels spécifiques.
Communément appelé « AnaCrim » et souvent annoncé comme logiciel « boule de cristal » ou de schématisation, la réalité est entre deux. Elle s’appuie d’avantage sur le besoin de mettre en perspective les données par une analyse relationnelle visuelle de l’information, dans un but d’aide à la décision dans les enquêtes.
Pour autant, ces techniques nécessitent méthode, rigueur et structure de l’information pour être en capacité d’identifier les éléments pertinents dans les données d’une investigation.
L’analyse criminelle prend sa source de la méthode « anacapa sciences » dans les années 1970 aux Etats Unis, au moment de l’explosion de la criminalité qui nécessitait de faire du rapprochement entre les faits. Elle s’inscrit complètement dans le cycle du renseignement, particulièrement dans les phases « analyse » et « diffusion ».
De ce besoin de recoupement, complété par une approche systémique, est né le principe de décomposition de l’information selon la structure :
"Une image vaut mille mots" Confucius
L'analyse visuelle : au delà de la représentation
Beaucoup de logiciels ne font que représenter visuellement des données sans prendre en compte l’essence même de l’analyse criminelle : la décomposition de l’information en mettant l’accent sur la relation entre les entités. De plus, il faut garder la structure de base de données interrogeable selon des dimensions d’analyse, aussi bien sur les entités, les liens, voire les attributs qui fournissent une information additionnelle.
La notion d’associativité dans les données et vision sous forme de réseau est primordiale pour stimuler le lien cognitif entre « cerveau gauche » et « cerveau droit » et favoriser la compréhension des situations complexes.
L’analyse relationnelle visuelle doit donc répondre aux trois besoins distincts mais complémentaires :
IBM i2 Analyst’s Notebook est historiquement une des solutions les plus connues pour réaliser ce travail d’analyse visuelle. Mondialement utilisé dans les services d’enquêtes et de renseignement, il est particulièrement adapté aux besoins de l’analyste dans les investigations. Pour autant, il est intéressant de constater un essor actuellement de solutions de « data intelligence », que j’essaye de suivre, voire de tester trouver le bon outil, pour s’adapter aux différents besoins.
Afin de mettre en perspective l’information sous différents angles de vue, Analyst’s Notebook i2 permet l’analyse de données sous différentes formes de représentations graphiques :
"Un bon croquis vaut mieux qu'un long discours" Napoléon Bonaparte
Schéma relationnel
Ce type de schéma permet de réaliser des confrontations entre plusieurs sources de données et identifier visuellement des points communs et des clusters de connectivité.
Schéma groupé
Ce type de schéma permet de matérialiser visuellement des communautés indépendantes et regroupe visuellement les éléments communs pour identifier l’organisation d’un réseau.
Schéma de flux
Ce type de schéma permet une analyse de flux en tenant compte de la dimension temporelle.
Schéma événementiel
Ce type de schéma permet de mettre en perspective des événements appartenant à des lignes de thème, avec une vision temporelle.
Schéma de synthèse
Ce type de schéma offre une vision globale d’un résultat d’une investigation.
Schéma de synthèse
Ce type de schéma offre une vision globale d’un résultat d’une réflexion analytique.
Adopter le bon réseau-nement
L'application au domaine du monde privé
De plus en plus d’obligations légales, réglementaires, contractuelles sécuritaires ou de conformité dans les entreprises, font appel à des démarches d’investigation, de corrélation d’information, et de compréhension de phénomènes complexes.
De l’analyse de données à la mise en évidence des éléments (de preuve) pour accompagner les traditionnels rapports textuels, les domaines d’application sont multiples :
- Lutte contre la fraude
- Lutte contre le blanchiment et financement du terrorisme (LCB-FT)
- Déclaration de soupçons
- Investigations OSINT
- Cyber Threat Intelligence
- Réponse à incident
- Enquêtes et analyse de contentieux
- Intelligence économique et stratégique
Si ce sujet vous intéresse, vous trouverez un article plus complet sur les principes de l’analyse criminelle à l’Analyse Relationnelle Visuelle ici et des informations sur une formation unique en France pour le secteur privé sur ces aspects, ci-dessous.
Afin d’aider les professionnels à gérer leurs données dans une démarche d’investigation, il est indispensable d’adopter le bon « réseau-nement » et de découvrir les outils de « data intelligence » qui peuvent répondre aux différents besoins. De plus, la notion de protection et de sécurité des données est un atout éthique fondamental.
Méthode d’Analyse Relationnelle Visuelle pour l’Aide à la Décision et les Recoupements dans les Investigations et Situations ‘K‘omplexes.
En partenariat avec l’Ecole Supérieure de Sûreté des Entreprises (ESSE)
