Analyse prédictive et renseignement : anticiper les menaces avant qu’elles ne surviennent

Les services de renseignement ne peuvent plus se contenter de surveiller. Face à des menaces évoluant vite comme des attaques numériques, des tensions géopolitiques, des manipulations d'information, l’enjeu est de devancer les risques, pas juste de réagir. Ce changement de posture repose sur un levier devenu central : l'analyse prédictive. Cette dernière s’appuie sur des millions de données : flux réseau, mouvements financiers, signaux issus des réseaux sociaux, le tout issu de volumes typiques du big data. En les croisant intelligemment, elle permet de repérer les signes faibles, d’engager une modélisation des risques, de formuler des hypothèses concrètes et d’identifier les crises avant qu’elles ne basculent. Ce n’est pas une alternative à l’intuition humaine. Elle lui donne juste plus de matière, plus tôt.

Dans la lutte antiterroriste, la cybersécurité, le suivi des zones instables ou la protection de la sécurité nationale, l’analyse prédictive est désormais utilisée pour gagner du temps là où il est le plus précieux : juste avant que la menace ne frappe. Ce n’est pas une solution miracle. C’est un outil tactique, pensé pour la prévention des menaces, à manier avec précision.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

Définition et principes de fonctionnement

L’analyse prédictive ne lit pas l’avenir. Elle aide à savoir où regarder, quand rien ne semble encore visible. À partir d’un flot de données anodines, elle fait émerger des signaux faibles, ces petits indices qui, mis bout à bout, dessinent une menace en formation. Contrairement à l’analyse descriptive, qui regarde le passé, ou à l’analyse prescriptive, qui recommande une action, ici, le but est simple : anticiper l’improbable avec ce qu’on a déjà. Ce type d'analyse commence par la collecte : réseaux sociaux, connexions, transactions, capteurs, publications, écoutes. Des sources diverses, brutes, qu’il faut ensuite nettoyer, structurer, fiabiliser. Sans cela, les modèles donnent des résultats biaisés.

Vient par la suite la modélisation. Les algorithmes, souvent en machine learning, sont entraînés à détecter des anomalies, des répétitions inhabituelles, des comportements hors norme. Là où l’humain pourrait ne rien voir, la machine, elle, repère un motif.

Au centre du dispositif : le score de probabilité. Il n’apporte pas de certitude, mais indique qu’un scénario mérite attention : attaque en préparation, faille exploitée, tension qui monte. Charge aux analystes d’approfondir ou non.

Le but n’est pas de prédire à coup sûr, mais de réagir plus vite que les autres. D’identifier une anomalie pendant que certains n’ont encore rien vu. C’est là que l’analyse prédictive fait la différence : elle donne quelques heures d’avance, parfois cruciales, quand tout peut encore basculer.

Les domaines d’application du renseignement

L’analyse prédictive s’impose dans des champs d’action de plus en plus variés. Longtemps associée au marketing prédictif dans les secteurs commerciaux, elle joue aujourd’hui un rôle clé dans le renseignement : non plus pour vendre, mais pour prévenir. Elle ne se limite plus à produire des alertes. Elle oriente les priorités, affine les scénarios et aide à cibler les ressources.

Dans les affaires terroristes, ce sont rarement les faits qui parlent. Ce sont les incohérences qui s’accumulent : un aller-retour nocturne, des connexions entre profils dormants, une recherche pointue sur un composant chimique. Pris isolément, rien d’alarmant. Ensemble, ces éléments déclenchent une alerte. Ce n'est évidemment pas une preuve, mais un faisceau d’intentions à surveiller.

En cybersécurité, ce qui compte, c’est ce qui précède l’incident : un volume anormal de données à une heure improbable, un poste qui communique avec une adresse inconnue, un comportement qui dévie. Ces signaux, les modèles prédictifs les repèrent en continu. Pas pour confirmer une attaque, mais pour saisir l’instant où quelque chose dérape.

Sur le plan géopolitique, ils aident à connecter des éléments dispersés : données économiques, signaux militaires, tensions sociales, climat. C’est ce croisement qui permet d’anticiper un basculement, un conflit, un effondrement.

Même logique pour les risques migratoires, sanitaires ou alimentaires. À partir de données satellitaires ou démographiques, il est possible de modéliser des mouvements de population ou d'anticiper des tensions logistiques avant qu’elles ne deviennent critiques.

Ces outils ne sont plus réservés aux États. Dans l’aéronautique, l’énergie ou encore la défense, les entreprises s’en servent pour trancher : s’implanter ou attendre ? Confier un marché à un fournisseur local ? Miser sur une région instable ? Ici, une erreur de lecture peut geler un projet ou exposer un site. L’analyse prédictive ne promet donc pas l’infaillibilité, mais elle éclaire là où il faut décider vite, tant qu’il est encore temps.

Comment les services de renseignement utilisent l’analyse prédictive

Prévention du terrorisme et des cyberattaques

Dans les enquêtes antiterroristes, les preuves directes arrivent rarement en premier. Ce sont les détails discrets qui alertent : un billet réservé dans l’urgence, une activité en ligne à des heures improbables, des visites répétées sur des forums surveillés, ou l’achat d’un composant rarement utilisé seul. Pris isolément, ces éléments ne suffisent pas. Une fois rassemblés autour d’un même profil, ils font toutefois clignoter un indicateur. L’analyse prédictive aide à repérer ces convergences plus tôt.

Côté cybersécurité, même logique appliquée aux réseaux. Les modèles traquent les tentatives d’injection, les scans discrets, mais réguliers, les connexions vers des IP dormantes. C’est précisément ce type d’analyse proactive que développe le MBA 1 Renseignement et Intelligence Économique, en formant les profils capables de faire le lien entre données, terrain et décision. Ils repèrent aussi des failles oubliées ou des erreurs de configuration passées sous les radars. L’enjeu n’est plus de réagir après coup, mais d’intervenir en amont : reconnaître une attaque en formation, anticiper son point d’entrée, verrouiller avant l’impact.

Des outils comme les SIEM, dopés à l’intelligence artificielle, remplissent ce rôle. Leur but n’est plus de sonner l’alarme une fois l’attaque lancée, mais d’estimer quand elle pourrait l’être et aussi évidemment de stopper le scénario avant son déclenchement.

Suivi des tendances géopolitiques et sécuritaires

Aujourd’hui, les données brutes pèsent aussi lourd qu’un contact bien placé. Dans le renseignement stratégique, croiser des flux économiques, des interceptions, des signaux sociaux ou même des variations météo devient un moyen concret de lire les mouvements à venir. En combinant des sources ouvertes (OSINT), des publications scientifiques, des courbes de prix, des images satellites et des déplacements militaires, certaines agences parviennent à :

• repérer les signes avant-coureurs d’un basculement de régime ;
• déceler des tensions avant qu’un conflit n’éclate ;
• identifier les points névralgiques d’une chaîne logistique ou énergétique.

Ce travail ne repose pas sur une boule de cristal, mais sur des modèles capables de donner du relief à des données disparates. Certains outils comme Palantir sont déjà à l’œuvre dans plusieurs agences. Ils permettent notamment de visualiser en temps réel les liens entre des individus, des mouvements de fonds, des déplacements de population ou des décisions politiques. Loin de la fiction, ces outils servent désormais à orienter les choix diplomatiques ou sécuritaires bien avant que la crise ne se matérialise.

Limites et défis de l’analyse prédictive en renseignement

Faut-il se méfier des biais algorithmiques ?

Aucun algorithme n’est neutre. Ce qu’il apprend dépend de ce qu’on lui donne à voir. Dans le renseignement, ce que les agents voient est souvent biaisé dès le départ : données incomplètes, historiques partiels, contextes mal documentés, voire volontairement manipulés. Résultat ? Ce que la machine « apprend » peut renforcer des angles morts plutôt que les corriger.

Un modèle mal calibré peut faire fausse route. Pointer du doigt un individu innocent parce qu’il ressemble à un profil à risque. Passer à côté d’une menace réelle, car elle ne ressemble pas à celles déjà enregistrées, ou concentrer l’attention sur des régions surdocumentées, pendant que d’autres zones, moins visibles, mais plus instables, restent sous le radar. Dans ce contexte, la qualité de la donnée devient une ligne de faille. Ce n’est pas juste un enjeu technique. C’est une question de fiabilité opérationnelle.

C’est pourquoi chaque modèle doit être vérifié, confronté au terrain, corrigé si besoin, mais surtout jamais utilisé sans supervision humaine. L’analyse prédictive ne peut pas fonctionner à l’aveugle. Elle doit rester un outil, pas un verdict.

Entre efficacité et respect des libertés individuelles

C’est là que les lignes deviennent floues. L’analyse prédictive rend visibles des intentions qui, jusque-là, échappaient aux radars. Cette capacité soulève néanmoins une question centrale : jusqu’où peut-on anticiper sans franchir les bornes ? Est-ce qu’un schéma de comportement suffit à déclencher une enquête ? Est-ce qu’un risque statistique peut justifier une surveillance, voire une intervention ?

Dans un État de droit, ces questions ne peuvent pas rester techniques. Elles touchent à des principes concrets : la liberté de mouvement, le droit de ne pas être fiché pour un soupçon, la possibilité de se défendre. Le danger ne vient pas des algorithmes eux-mêmes, mais bien de ce qu’on choisit de leur faire dire. Pour éviter les dérapages, il faut des règles nettes : savoir qui décide, sur quelles bases et comment contester une alerte. Sans ces précautions, l’outil devient juge et c’est là que tout bascule.

Quand les garde-fous sont absents, la dérive ne tarde jamais. En Chine, par exemple, le système « Sharp Eyes » combine caméras de surveillance, reconnaissance faciale, fouille de données et scoring comportemental. Le tout intégré dans une logique de contrôle social, où la prédiction ne sert plus à prévenir un risque, mais à encadrer les comportements avant même qu’ils ne dérangent. Une dérive assumée démontrant à quel point l’analyse prédictive peut basculer d’outil de sécurité à instrument de domination, si elle échappe à tout contre-pouvoir.

L’analyse prédictive n’est plus une promesse. C’est un levier opérationnel déjà actif dans les cellules de crise, les centres de commandement, les services d’analyse. Elle transforme la masse des données en signaux exploitables, en scénarios crédibles. Non pour tout prévoir, mais pour éviter d’être pris de court.

Cette capacité change la posture du renseignement : on ne guette plus un événement, on traque ses signes avant-coureurs. Cette puissance appelle cependant à la lucidité. L’outil reste faillible. Il oriente, mais ne décide pas. Il ne remplace ni l’enquête, ni le jugement, ni la responsabilité politique.

L’enjeu n’est pas de choisir entre algorithme et analyste, mais de les faire coopérer, avec des règles claires et un pilotage rigoureux. L’analyse prédictive offre une chance : celle de voir venir ce que d’autres découvrent trop tard.

Dans un monde où une décision trop lente peut déclencher une crise, cette avance, même fragile, peut être la seule chose qui empêche l’irréversible.