Méthodologie d’évaluation des risques et des indices analytiques

1. Principes généraux

Le système analytique repose sur un traitement multiniveau de données événementielles et a pour objectif d’identifier, de quantifier et de surveiller les risques dans un environnement informationnel dynamique. La méthodologie combine des éléments d’analyse statistique, de linguistique appliquée, de théorie des signaux et de prévision probabiliste.

Du point de vue architectural, le système est structuré en deux niveaux logiquement indépendants mais étroitement coordonnés :

1. Indice de risque (Risk Index) – un indicateur macro-agrégé reflétant le niveau actuel des menaces et leur dynamique.
2. KASVI MODEL – un modèle analytique appliqué, utilisé lors du parsing des données et de leur visualisation au niveau du frontend.

2. Sources et nature des données

Les calculs reposent exclusivement sur des flux de données ouverts et accessibles au public, traités de manière quasi temps réel :

• contenus textuels (articles d’actualité, réseaux sociaux, canaux publics),
• métadonnées temporelles et contextuelles,
• caractéristiques structurelles de la diffusion de l’information,
• attributs sémantiques et thématiques des contenus.

Le système ne traite aucune donnée personnelle et ne procède à aucun profilage individuel.

3. Modèle « Indice de risque »

3.1 Objectif

L’Indice de risque est conçu pour fournir une évaluation intégrée du niveau de menace potentiel à un instant donné. Il constitue un outil de suivi stratégique et d’analyse comparative.

3.2 Dimensions analytiques

Le calcul de l’indice repose sur un ensemble de dimensions indépendantes, chacune décrivant un aspect spécifique du risque :

• intensité du flux informationnel – fréquence et vitesse d’apparition des signaux pertinents,
• dangerosité du contenu – présence d’indicateurs d’incident, d’escalade, de violence ou de déstabilisation,
• fiabilité – degré de corroboration et qualité des sources,
• activité structurelle – synchronisation, répétition et signes de coordination,
• pertinence contextuelle – ancrage spatio-temporel et continuité avec des événements antérieurs,
• composante prédictive – évaluation probabiliste du risque d’évolution à court terme.

Chaque dimension est construite de manière autonome et ne dépend pas de la valeur finale de l’indice.

3.3 Agrégation non linéaire

L’Indice de risque final est obtenu par une agrégation non linéaire. Cette approche exclut le simple moyennage et permet :

• d’amplifier l’impact des signaux à haut risque,
• de préserver la sensibilité aux événements rares mais critiques,
• d’éviter la dilution de signaux graves par un volume élevé de contenus neutres.

Les fonctions d’agrégation, les paramètres d’amplification et les seuils relèvent de la partie protégée de la méthodologie.

3.4 Stabilité temporelle

Les calculs intègrent plusieurs fenêtres temporelles (court terme, moyen terme et niveau de référence), assurant à la fois réactivité et robustesse face au bruit informationnel.

4. KASVI MODEL (analyse frontend)

4.1 Rôle et distinction par rapport à l’Indice de risque

Le KASVI MODEL est un cadre analytique appliqué destiné à l’interprétation opérationnelle des données lors de leur parsing et de leur présentation au niveau utilisateur.

Contrairement à l’Indice de risque, le KASVI MODEL ne constitue pas un agrégat macro. Il opère au niveau de flux individuels, de thématiques, de segments temporels et de caractéristiques structurelles des contenus.

4.2 Composantes fonctionnelles

Le KASVI MODEL assure notamment :

• l’annotation sémantique et thématique automatisée,
• la classification des types de signaux et d’événements,
• l’évaluation du niveau d’activité et la détection d’anomalies dans les flux,
• le calcul de sous-métriques auxiliaires utilisées pour la visualisation,
• la production d’indicateurs explicables sans révéler les règles internes de décision.

4.3 Intégration au système central

Les résultats produits par le KASVI MODEL :

• servent de signaux d’entrée pour des analyses serveur plus approfondies,
• sont utilisés pour la représentation visuelle de la dynamique des risques,
• permettent une interprétation et une validation préliminaires en temps réel.

Le KASVI MODEL n’intègre pas la logique complète de calcul de l’Indice de risque et ne permet pas la reconstitution des paramètres protégés du système.

5. Explicabilité et interprétation

Les deux modèles appliquent le principe d’une explicabilité contrôlée :

• les facteurs sémantiques à l’origine des variations d’indicateurs sont présentés,
• les thématiques dominantes et les types d’activité sont mis en évidence,
• la dynamique temporelle et la contribution relative des facteurs sont visualisées.

Les formulations mathématiques précises, les pondérations et les heuristiques ne sont pas divulguées.

6. Protection contre les distorsions et les manipulations

La méthodologie intègre des mécanismes visant à prévenir toute inflation artificielle des indicateurs :

• regroupement des publications répétées ou dupliquées,
• limitation de l’influence de sources homogènes,
• détection d’activités synchronisées et de contenus шаблонных,
• évaluation indépendante de la fiabilité et de la corroboration.

7. Limites de divulgation

Afin de protéger la propriété intellectuelle et la robustesse du système, ne sont pas rendus publics :

• les formules, coefficients et valeurs seuils,
• les dictionnaires, signatures et heuristiques de détection de coordination,
• les listes de sources et les règles de leur hiérarchisation,
• les jeux de données d’entraînement et les méthodes d’annotation.

8. Portée scientifique et applicabilité

La méthodologie est destinée à des usages scientifiques et analytiques, notamment pour la surveillance des risques informationnels et l’étude de la dynamique des menaces. Le système n’est pas conçu pour la prise de décisions automatisées à caractère juridique, administratif ou opérationnel et constitue un outil d’aide à l’analyse.