Les manifestations des gilets jaunes, de par leur nature spontanée, désorganisée et décentralisée, ont fait apparaitre de nouvelles problématiques quant au suivi du mouvement des foules, que ce soit pour les manifestants, les journalistes ou les forces de l’ordre.

Nous savons déjà que les forces de l’ordre utilisent des agents infiltrés en civil dans les cortèges afin de pouvoir suivre leurs mouvements et renseigner les autres unités afin de les organiser à des points stratégiques. Les renseignements français surveillent depuis le début ce mouvement et continuent de le faire, que ce soit sur l’idéologie, sur le terrain, l’évolution, les leaders et même les cyberattaques. Mais est-ce la seule façon de suivre un rassemblement en mouvement?

De nouvelles méthodes numériques peuvent désormais permettre à tous un suivi avec un certain degré de précision. Nous allons ici explorer plusieurs de ces méthodes.

Pourquoi suivre les mouvements de foules?

Le suivi du mouvement de foules est toujours intéressant pour des observateurs externes, mais il y a aussi un intérêt certain pour les personnes sur place:

  • Le positionnement stratégique en vue du maintien de l’ordre pour les forces de l’ordre,
  • de rejoindre un cortège en cours de marche pour les manifestants,
  • éviter les cortèges et les zones de conflits avec les forces de l’ordre pour les passants,
  • connaitre les lieux où « ça se passe » pour les journalistes afin de couvrir l’événement.
  • pour le comptage (connaitre le nombre de cortège simultanément, rejoindre un cortège en amont pour le compter, etc).

Il y a donc de nombreuses raisons légitimes pour effectuer un suivi de foules mobiles. Voyons quelles méthodes sont à notre disposition.

Direct ou lives

Les manifestations des gilets jaunes ont aussi vu l’essor des directs ou lives. Autrefois l’apanage des hobbyistes, ils sont maintenant couramment utilisés par la presse, et les manifestants les plébiscite.

Ces lives présentent non seulement des avantages quand à la restitution des faits, pouvant servir de pièces juridiques (par exemple dans le cadre de scènes de violence), mais également pour le suivi des foules.

En effet, il suffit d’observer un live jusqu’à reconnaitre un point d’intérêt: une enseigne de restaurant, un monument, le nom d’une rue, un quai, un abri-bus, etc. pour ensuite simplement le géolocaliser sur une carte.

Live de Ruptly (agence de presse Russia Today) de la manifestation des gilets jaunes du 1er décembre 2018 à Paris. On peut apercevoir l’enseigne « Eric Kayser » au coin de la rue. Il suffit d’utiliser une carte en ligne pour retrouver cette enseigne à un coin de rue et avec une configuration similaire des autres bâtiments qu’on voit dans la vidéo (cela débouche sur une grande avenue ou place).

Néanmoins, cette méthode nécessite la présence sur place d’un journaliste ou hobbyiste faisant un live, et également d’un point d’intérêt suffisamment notable pour pouvoir géolocaliser. Enfin, elle ne permet de suivre qu’un seul cortège à la fois (on ne peut pas porter son attention sur plusieurs flux live en même temps!), donc pas de vue d’ensemble.

Crowdsourcing

Le crowdsourcing est une nouvelle méthode qui permet la construction collaborative d’un objet. L’application de cette approche aux manifestations est très intéressant et inédit à ma connaissance, la première plateforme proposant cela étant mediamanif.com.

Capture d’écran de lundi.am

L’objectif affiché est de non seulement permettre à n’importe quel internaute de géolocaliser d’un simple clic les zones à risques, mais également les forces de l’ordre, les points de jet de grenades lacrymogènes et même les « manifestants », avec une icône montrant une, deux ou trois gilets jaunes selon la taille du cortège.

L’avantage est que cela permet une vue d’ensemble et une grande précision non seulement la géolocalisation des évènements mais aussi leur typologie (zone à risque, manifestant, etc). Il met également à disposition un bouton de géolocalisation dans le coin en haut à gauche de l’écran, de sorte que les utilisateurs accédant au site via leur smartphone puissent d’un seul clic observer les points d’intérêts dans leurs environs proches. De plus, ces systèmes peuvent être alimentés non seulement par les manifestants, mais aussi par des observateurs externes (et en particulier cette plateforme-ci ne requiert aucun enregistrement), ce qui augment drastiquement sa portée.

Le défaut évident de ce type de plateforme est qu’elles se fondent sur la bonne volonté des usagers pour l’alimenter, et qu’il est extrêmement difficile de réguler. Pour pallier à ce défaut, il est possible de voter pour les points d’intérêts, une sorte de confirmation par plusieurs observateurs permettant ainsi de valider l’existence d’un point et de le rendre opaque.

Heatmaps de réseaux sociaux

Les réseaux sociaux peuvent aussi être de précieux outils de localisation et de suivi d’évènements. En effet, leur contenu est constamment alimenté par les usagers, et ces plateformes peuvent fournir une carte de chaleur (heatmap en anglais) qui aggrège tout ce contenu de façon lisible et en temps presque réel (en général dans les dernières 24h). On citera par exemple Snapchat heatmap et Twitter « OneMillionTweetMap ».

Snapchat heatmap: une carte de chaleur résumant les endroits où un grand nombre de vidéos ont été déposées sur Snapchat dans les dernières 24h. En cliquant n’importe où, la carte recherchera toute vidéo qui a été prise dans un certain rayon autour du clic, par exemple ici au milieu de l’avenue des Champs-Élysées.

La carte OneMillionTweetMap récupère tous les tweets de Tweeter des dernières 24h, et affiche les endroits d’où ont été envoyé le plus grand nombre. À noter que cela n’affiche pas tous les tweets mais comptabilise seulement les tweets avec géolocalisation activée (voir options de compte dans Twitter). Il est possible d’afficher une carte de chaleur et de limiter dans le temps, par exemple au dernières 30 minutes.

Ces cartes générées à partir d’activités de réseaux sociaux ont l’avantage de mesurer le nombre d’intéractions dans une zone géographique, et donc pas spécifiquement venant des manifestants mais également des passants dégainant leur smartphone pour filmer ou photographier (ou juste discuter) d’un événement dont ils sont témoins ou de tout autre circonstance qui poussent les usagers de ce système à intéragir en grand nombre dans un lieu précis. C’est probablement la méthode la plus fiable de suivi, étant donnée qu’elle se base sur la quantité et sur tout type d’usager (et pas seulement les manifestants comme les applications de crowdsourcing comme MediaManif).

Néanmoins, elle a deux limitations: premièrement, elle ne représente que les usagers de ce réseau social, et non pas toute donnée relative au rassemblement suivi ; deuxièmement, elle n’est applicable que pour les gros rassemblements/événements, puisque c’est la quantité de données produites par les observateurs ou participants de ce rassemblement qui définira une « chaleur » sur la carte. Si un autre évènement de plus grande ampleur a lieu dans les environs, ce rassemblement sera noyé. Enfin, il n’y a aucune typologie, seulement une quantité: on sait qu’il y a quelque chose d’important qui se passe dans cette zone géographique, sans savoir quoi exactement. Pour pallier à ce défaut, il peut être intéressant de recouper l’information avec celle d’autres plateformes telles que les photographies d’Instagram géolocalisées dans cette zone géographique.

Conclusion

Nous avons présenté plusieurs méthodes de suivi des foules, certaines nécessitant la coopération de certains membres de cette foule (crowdsourcing), quand d’autres sont indépendants et ne requièrent que des journalistes (live) ou des observateurs usagers de réseaux sociaux (heatmaps). Chaque technique a ses avantages et inconvénients, aucune n’est parfaite. Aussi il peut être judicieux de combiner ces méthodes afin de permettre soit un suivi plus rapide soit plus précis des foules selon les besoins.

Le texte de cet article est sous license Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Les images sont les propriétés de leurs auteurs tels qu’indiqués en description ici ou sur la page liée.