L’État islamique a tiré avantage de la chute du régime de Mouammar Kadhafi et des conflits ethniques naissants pour établir sa présence dans la région de Syrte. C’est précisément de cette zone que l’organisation terroriste a étendu son influence à la zone sahélienne en créant l’État islamique dans le Grand Sahara (EIGS).
Le Sahel, une vaste région abritant près de 100 millions d’habitants répartis entre le Burkina Faso, le Mali, la Mauritanie, le Niger et le Tchad, s’est alors retrouvé confronté à une série de défis complexes, notamment la montée de la menace terroriste, la propagation du crime organisé, les effets du changement climatique, la croissance démographique et les migrations. Tous ces facteurs ont contribué à fragiliser la stabilité de la région.
Depuis l’an 2000, deux organisations rivales sont actives dans cette zone : le Groupe de soutien à l’islam et aux musulmans (GSIM), affilié à Al-Qaïda et dirigé par Iyad Ag Ghali, et l’État islamique dans le Grand Sahara (EIGS).
Face à la menace jihadiste croissante, qui s’est maintenant propagée aux pays du golfe de Guinée, la lutte contre le financement du terrorisme est devenue un enjeu majeur pour les institutions bancaires. Cependant, la détection et la prévention de ces activités terroristes posent des défis considérables aux établissements financiers, en partie en raison du faible nombre de cas avérés, de la rareté des signaux faibles, et de la complexité inhérente à la nature du phénomène.
L’intelligence artificielle représente une solution prometteuse pour relever ces défis, en utilisant des outils automatisés pour collecter et analyser des données provenant de diverses sources. L’Open Source Intelligence (OSINT), qui consiste à collecter et analyser des informations à partir de sources ouvertes comme les médias, les réseaux sociaux, les forums en ligne et les blogs, joue un rôle essentiel dans cette approche. Au fil des années, les techniques d’OSINT ont évolué, permettant une analyse plus avancée et la détection plus précise des activités suspectes, en particulier grâce à l’utilisation d’opérateurs booléens pour affiner les recherches.
L’article met en lumière le défi particulier de détecter les « loups solitaires » et les « assaillants spontanés » dans le contexte de la lutte contre le financement du terrorisme. Ces individus agissent de manière indépendante, sans liens opérationnels avec des groupes terroristes, et sont souvent difficiles à surveiller. Néanmoins, l’analyse des signaux faibles, notamment ceux émanant des interactions sur les réseaux sociaux, peut révéler des indicateurs de radicalisation précoce. Les capacités de l’intelligence artificielle à traiter de grandes quantités de données et à détecter des signaux faibles que l’intelligence humaine aurait du mal à repérer sont mises en avant pour améliorer la détection de ces individus.
