À l’ère du « tout connecté », les réseaux sociaux (Facebook, Twitter/X, Instagram, LinkedIn, TikTok, YouTube, forums spécialisés, blogs, etc.) regorgent de données stratégiques : publications, commentaires, images, géolocalisations, relations entre utilisateurs, hashtags, check‑ins, stories éphémères. Notre objectif : transformer ces volumes massifs de données non structurées en preuves solides, en insights décisionnels et en alertes précoces, tout en respectant les cadres légaux (RGPD, droit à la vie privée, conditions d’utilisation des plateformes).

1. Enjeux de la Social Media Investigation

1. Prolifération des contenus numériques : Des millions de posts et interactions sont partagés chaque jour. Isoler les éléments pertinents (publications, échanges privés, livestreams) sans automatisation est chronophage et risqué.
2. Preuves volatiles et éphémères : Stories, lives, messages supprimés ou comptes désactivés peuvent disparaître en quelques heures. Capturer ces données à chaud et garantir leur intégrité est crucial.
3. Cadre légal et compliance : Collecter des données publiques doit respecter le RGPD, le droit à l’image, les conditions d’usage des plateformes et, le cas échéant, les restrictions locales (loi camerounaise sur la cybercriminalité).
4. Analyse relationnelle et réputationnelle : Comprendre le réseau d’influence d’un individu ou d’une organisation, cartographier les communautés actives, détecter les campagnes de désinformation ou les liens entre acteurs.
5. Risques de biais et falsification : Les faux comptes, deepfakes, botnets et campagnes coordonnées peuvent fausser l’enquête. Il est nécessaire de filtrer et de valider la fiabilité des sources.

2. Méthodologie IBSCyberSec

2.1. Phase de cadrage

• Définition des objectifs : identification du périmètre (profil individuel, marque, événement précis, campagne malveillante), du type de renseignement (preuves, risques réputationnels, signaux faibles).
• Sélection des plateformes : choix des réseaux sociaux pertinents selon la cible et la nature de l’enquête (public vs privé, zones géographiques, langues, formats).
• Plan de collecte respectueux : élaboration d’un protocole conforme aux CGU des plateformes et à la réglementation (accès via API officielles, scraping limité aux contenus publics).

2.2. Collecte et préservation

• Acquisition automatisée : utilisation d’outils spécialisés (OSINT frameworks, APIs Graph, Twitter API v2, TikTok API) pour extraire posts, métadonnées, médias et relations (followers, mentions).
• Capture des contenus éphémères : enregistrement en temps réel des stories, lives et messages instantanés via solutions de screen‑recording et d’archivage rapide.
• Documentation et chaîne de custodie : chaque extraction est horodatée, identifiée par un hash, et incluse dans un registre immuable pour garantir l’authenticité.

2.3. Traitement et enrichissement

• Normalisation des données : conversion des formats divers (JSON, CSV, HTML, MP4, JPG) vers une base structurée.
• Détection d’anomalies et bots : application de filtres anti‑bot et d’algorithmes de clustering pour isoler les comptes inactifs, automatisés ou suspects.
• Analyse sémantique et sentiment analysis : recours au NLP pour identifier le ton (positif, négatif, neutre), les thèmes émergents et les hashtags influents.
• Géolocalisation et timeline : cartographie des publications par lieu et par date pour reconstituer les déplacements ou la propagation d’un message.

2.4. Analyse avancée

• Cartographie des réseaux (Social Graph) : visualisation des interactions entre comptes (mentions, partages, retweets), identification des influenceurs clés et des communautés.
• Détection de campagnes de désinformation : repérage de schémas coordonnés (pics d’activité, messages identiques, comptes créés simultanément).
• Extraction de preuves visuelles : traitement forensique d’images et de vidéos (métadonnées EXIF, détection de retouches, analyse de l’emplacement géographique).

2.5. Restitution et reporting

• Tableaux de bord interactifs : synthèse des indicateurs clés (volume de mentions, sentiment, reach, top comptes influents) pour un suivi en temps réel.
• Rapports détaillés : dossiers PDF incluant captures d’écran horodatées, timelines, graphiques d’analyse réseau, extraits de posts avec métadonnées.
• Preuve admissible : chaque élément est livré avec son certificat d’intégrité (hash, horodatage, source), prêt à être présenté devant une autorité judiciaire ou dans le cadre d’une due diligence.

3. Exemples d’applications pratiques

1. Enquête pénale sur apologie de crime : un individu diffuse des messages incitant à la violence. IBSCyberSec identifie le compte principal, collecte les publications supprimées via archives, extrait les IP de connexion et cartographie le réseau de soutien.

2. Due Diligence M&A : avant l’acquisition d’une start‑up, analyse de la réputation en ligne, des avis clients, de la conformité des communications et détection de tout passif réglementaire ou réputationnel.

3. Gestion de crise réputationnelle : suite à une campagne virale négative, identification des instigateurs, mesure de l’impact (sentiment négatif), recommandations de riposte et de communication proactive.

4. Protection des mineurs : dans le cadre d’une enquête d’exploitation, collecte sécurisée de contenus illicites partagés sur des plateformes fermées, transmission aux autorités compétentes avec preuve forensique.

4. Valeur ajoutée IBSCyberSec

1. Expertise OSINT de pointe : maîtrise des dernières API et techniques de collecte publique, assurant rapidité et fiabilité.

2. Alliance juridique et technique : équipe mixte d’avocats spécialisés en cyberdroit et d’analystes OSINT pour garantir conformité et solidité des preuves.

3. Conformité ISO/IEC 27037 : processus standardisés pour l’identification, la préservation et l’acquisition légale des preuves numériques.

4. Plateformes de monitoring 24/7 : alertes en temps réel sur les mentions critiques ou crises naissantes, même durant les week‑ends et jours fériés.

5. Hébergement sécurisé local : data centers à Douala avec chiffrement AES‑256 et authentification multi‑facteur.