Le renseignement en sources ouvertes a la réputation d’être un travail lent, fait à la main. Un analyste ouvre vingt onglets, lit pendant un après-midi et rédige une note que l’analyste suivant ne peut pas reproduire. Les conclusions sont peut-être justes. Le processus, lui, n’entre pas dans un parcours d’entrée en relation.
Ce qu’est le filtrage OSINT
L’OSINT, le renseignement en sources ouvertes, se construit uniquement à partir d’informations que chacun a le droit de lire : registres publics, dépôts d’entreprises, décisions de justice, presse publiée et profils publics. Le filtrage OSINT l’applique à une personne ou à une entreprise à un moment précis, en général l’entrée en relation ou une revue périodique, pour répondre à une question : les sources publiques soulèvent-elles quelque chose qu’une équipe conformité devrait lire avant de décider ?
Il s’ajoute à la vérification documentaire et à la biométrie sans les remplacer. Le document prouve que la pièce est authentique, le visage prouve que la personne qui la tient en est la titulaire, et le contrôle en sources ouvertes dit ce que le monde a déjà écrit sur cette personne.
Le pipeline existe pour rendre ce même travail reproductible, rapide et vérifiable. Quatre étapes, toujours dans le même ordre.
Collecte
La requête se déploie sur plus de cinq cents sources publiques à la fois : registres publics et d’entreprises, presse publiée, données ouvertes du web et profils publics. Chaque source est publique de droit. Rien dans le pipeline ne demande un accès qui ne lui a pas été donné.
L’ampleur est le sujet. Une correspondance isolée est une coïncidence. La même personne présente dans un registre, une décision de justice et un article de presse est un motif, et ce sont les motifs que lit l’étape suivante.
Corrélation
Le moteur relie ce que les sources disent les unes des autres, et pas seulement ce que chacune dit seule. Deux fiches au même nom avec des dates de naissance différentes font deux personnes. Deux fiches avec des translittérations différentes d’un nom, la même date de naissance et la même ville n’en font probablement qu’une.
C’est la partie qui prenait l’après-midi, et c’est celle où la machine est réellement meilleure. Elle ne se lasse jamais à la quatre centième fiche.
Score
Chaque recherche se termine par un score de risque de 0 à 1. Le score n’est pas un verdict. C’est une consigne de lecture : plus il monte, plus le rapport demande qu’une personne le lise avant toute décision.
Un score qu’on ne peut pas ouvrir est une rumeur. Chaque chiffre du rapport remonte à la source qui l’a produit.
Restitution
Le rapport revient en JSON sur la même API que la vérification documentaire et biométrique, et sous forme de document lisible pour celui qui doit valider. Les deux portent les mêmes sources, dans le même ordre, avec les mêmes horodatages.
C’est ce qui rend le résultat défendable six mois plus tard, devant un régulateur qui n’était pas dans la pièce au moment de la décision.
Pourquoi moins de trente secondes compte
Le pipeline entier, de la requête au rapport, tourne en moins de trente secondes. Ce chiffre n’est pas une performance pour elle-même. Il décide de l’endroit où le contrôle peut vivre : dans un parcours d’entrée en relation, pendant que le client est encore sur la page, plutôt que dans une file qu’une équipe videra la semaine prochaine.
Un contrôle qui prend un après-midi est sauté quand la file est longue. Un contrôle qui prend trente secondes est lancé à chaque fois, et c’est la régularité qui transforme le renseignement en contrôle.
Ce qu’une personne décide encore
Le pipeline fait la lecture. Il ne prend pas la décision. Un score bas laisse un dossier courant avancer sans que personne ne l’ouvre ; un score élevé demande qu’une personne lise les sources avant toute action. Le rapport est écrit pour cette personne, chaque constat étant relié à son origine.
- Plus de 500 sources publiques parcourues d’un coup, toutes publiques de droit.
- Une corrélation entre les sources, pour lire un motif plutôt qu’une correspondance isolée.
- Un score de risque de 0 à 1 qui remonte, chiffre par chiffre, à ses sources.
- Du JSON sur la même API que les contrôles documentaires et biométriques, et un rapport lisible.
Les questions que l’on nous pose sur le filtrage OSINT
Le filtrage OSINT automatisé est-il légal ?
Il l’est quand les sources sont publiques de droit et que la recherche repose sur une base légale. Le pipeline ne lit que des sources publiques ; la base légale pour rechercher une personne donnée appartient à l’organisation, fixée par ses obligations et son régulateur.
En quoi est-ce différent de comparer un nom à une liste ?
Un contrôle sur liste demande si un nom figure à un endroit. Le filtrage OSINT lit ce que disent des centaines de sources, les relie entre elles et pèse le motif, et c’est ce qui lui permet de distinguer deux personnes au même nom et de réunir une personne aux deux orthographes.
Que signifie le score de risque de 0 à 1 ?
C’est une consigne de lecture plutôt qu’un verdict. Un score bas laisse un dossier courant avancer ; un score élevé demande qu’une personne lise d’abord les sources. Chaque point du score remonte à la source qui l’a produit.
Peut-il tourner pendant l’entrée en relation ?
Oui. Le pipeline entier répond en moins de trente secondes, sur la même API que la vérification documentaire et biométrique, si bien que le contrôle peut tourner pendant que le client est encore dans le parcours.