L’identification des rôles dans un trafic de stupéfiants par la géolocalisation des données téléphoniques recueillies au cours de l’enquête
Notice bibliographique
Résumé
La surveillance téléphonique est un des principaux moyens utilisés dans les enquêtes sur le trafic de stupéfiants afin de reconstituer l’activité délictueuse, identifier les acteurs impliqués, déterminer leurs rôles respectifs et les localiser. À ce jour, les recherches sur l’exploitation de la téléphonie afin d’étudier des groupes criminels portent principalement sur les transcriptions des communications intégrées dans les décisions de justice. Cette recherche exploratoire bénéficie quant à elle d’un accès privilégié aux données de téléphonie provenant de mesures de surveillance en temps réel et rétroactive durant l’enquête. Cette recherche se focalise sur le lien entre le rôle d’un individu impliqué dans le trafic de stupéfiants et les patterns spatiaux détectés dans les traces téléphoniques. La question de recherche posée est : le rôle d’un acteur, à savoir la fonction qu’il remplit et la place qu’il occupe au sein du groupe, peut-il être inféré à partir de ses activités téléphoniques ? Cet article aborde cette question à travers l’analyse spatio-temporelle des contrôles téléphoniques rétroactifs et en temps réel de 20 individus distincts impliqués dans le trafic de stupéfiants. Les individus sélectionnés sont répartis selon trois rôles : livreurs, grossistes ou semi-grossistes et transporteurs. Pour mesurer leur mobilité, la localisation médiane, l’aire de l’enveloppe convexe, et la moyenne des distances parcourues par jour sont notamment calculées pour chaque individu et par type de rôle. Les résultats soutiennent l’hypothèse selon laquelle le rôle de l’utilisateur influence les patterns observés dans ses données téléphoniques. Les transporteurs semblent ainsi pouvoir être différenciés des livreurs et grossistes selon des patterns géographiques identifiables. Les livreurs semblent également pouvoir être différenciés des grossistes. Ces résultats tendent à confirmer l’approche proposée et révèlent un potentiel d’exploration des données de téléphonie pour inférer le rôle des acteurs dans un trafic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».