De 48 followers à 39 337 comptes actionnables

Cette enquête part d’un noyau initial de 48 comptes manifestement artificiels rattachés à un compte pivot Instagram. À ce stade, impossible d’attribuer une opération ou d’identifier un opérateur. Mais l’expansion du graphe révèle autre chose qu’une simple accumulation de comptes : 147 sources exploitables, 40 403 relations collectées, 28 559 comptes uniques dans cette couche, puis 39 337 usernames consolidés. Pris ensemble, ces profils dessinent une réserve de présence sociale potentiellement activable, compatible avec les logiques de SMM panel : gonfler une audience, amplifier un contenu, crédibiliser un compte ou simuler une traction organique.

En faisant le tri à chaque étape pour ne pivoter que sur les comptes caractéristiques de bots, nous avons trouvé 39 000+ comptes uniques, en partant d’un échantillon de 48 comptes.

La conclusion la plus solide n’est donc pas une attribution nominative. Le corpus ne permet pas de dire qui pilote l’infrastructure, ni pour quel client. En revanche, il permet une attribution fonctionnelle : nous sommes face à une capacité d’amplification sociale, fortement compatible avec une logique de SMM panel.

Le premier marqueur est la standardisation des profils.

Sur 3 440 comptes enrichis, 3 306 affichent exactement 7 publications, soit 96.1% de l’échantillon. Dans une population organique, on attendrait une dispersion beaucoup plus large. Ici, ce pic suggère une étape d’initialisation : publier un volume minimal de contenus pour donner au compte une apparence d’activité, puis l’utiliser comme ressource d’amplification.

Le deuxième marqueur est la faiblesse identitaire.

98.3% des comptes enrichis n’ont aucune biographie. Parmi les profils ayant un nom complet renseigné, 98.4% n’ont qu’un seul mot. Ce n’est pas une preuve individuelle d’automatisation, mais c’est un signal collectif fort : ces comptes ne semblent pas conçus pour incarner des personnes crédibles. Ils semblent conçus pour exister, être mobilisables, et soutenir des métriques.

MIRIAM
Vasilisa
nadeem
Roselina
Ahmed
Bailey
Akhtar
Baker
Barber
Arnold
Banks
Austin
Barnes
Bates
Berry
Bibi
Birch
Bishop
Blake
Blair
Brook
Ryan
Burton
Butler
Carter
Clark
Curtis
Connor
Dennis
Dixon

La morphologie des usernames renforce cette hypothèse, à condition de la traiter correctement.

Le simple fait qu’un username ressemble à un prénom anglais tronqué ne suffit pas. En revanche, la répétition de familles entières est plus intéressante. Dans le corpus consolidé, on observe par exemple 244 comptes autour du radical brook, 202 autour de carme, 202 autour de marlo, 196 autour de lenno, 191 autour de sydne, et 128 autour de michi. Les variantes suivent une logique récurrente : radical lisible, padding par underscores ou points, suffixes alphanumériques, fragments peu prononçables. C’est moins un choix spontané d’utilisateur qu’un schéma de génération par lots.

Un échantillon de comptes avec un nom “anglais” et un suffixe :

adlaisuttonfsag
adrianbrooksvn
alexbrownshgo
alexfinchfhrb
alexisburtonpqb
armaniaustinanty
armanibakerokw
aryarileyufy
aubreyclarkehxxj
augustbakertvc
austinlucasbrzfu
baileyfffr

D’autres échantillons de comptes ayant une caractéristique très similaire :

2p7f.__632788
35w1.__5911952425
3g5.__8865249366
7h.1.__71871422
_.0h5.__621492273
_.0w._476227134
_.1v.__6232683427
_.2.w.__29568611

_.brooks7tmm3
_.brookscr.__
_.brookso.t._
_____brook__y4g
_____brooke.13fdn
_____brooke.poole3duyo
_____brooke9.uff
_____brooke_.haz._
_____brooke_____graham__22
_____brooke_d9kkz
_____brookecole__mw8b
_____brookeyoung9f8v5
_____brooks3tg7
_____brooks__r6haz

_.akhtar__qxfr
_.atkinsppn
_.barberofsn
_.berryzvwxs
_.bishopubnw
_.burtonsmq
_.butlervjgmw
_.byrnetpbg
_.clark__ksskm
_.duffympghc
_.flynngkkp
_.gouldjfc

michii08gyo6y8
michii0lrj23aj
michii0vcu5h
michii0xeqh4dd
michii1dixw
michii3kcrci
michii3qkc
michii46t263s
michii50xbl0ec
michii5bx9bk1
michiiaerbycf
michiiak2bgw
michiiaxngk
michiiayymbnm
michiic1lumgmg

Le comportement réseau est encore plus parlant. La médiane des followers est de 50, alors que la médiane des abonnements est de 1 794. Le ratio following/followers médians atteint 35.7x. La distribution montre que ce n’est pas seulement un effet de quelques outliers:

• 37.3% des comptes sont entre 10x et 50x
• 16.2% entre 50x et 100x
• 14.3% dépassent 500x

Le percentile 90 atteint 894.5x, le percentile 95 atteint 1 482x.

Comptes avec le ratio following/followers le plus haut. On y retrouve les caractéristiques citées précédemment : ~7 publications, pas de bio, pas de nom complet ou mot unique, etc.

Ce profil correspond à des comptes qui suivent massivement, avec une réciprocité faible : un comportement typique d’injection dans des graphes sociaux ou de support à des services de croissance artificielle.

La question de la fraîcheur des comptes reste plus délicate. À cause de contraintes de récupération des données, nous n’avons pas eu de date de création directement exploitable.

Mais les IDs Instagram peuvent donner un indice indirect sur l’âge des comptes : ils sont globalement attribués dans l’ordre, donc un ID plus élevé correspond généralement à un compte plus récent.

Dans nos données, la plupart des IDs sont à 11 chiffres. Exemple : 57265729947, proche de la médiane observée. Cette concentration autour de la même plage suggère que beaucoup de comptes pourraient avoir été créés dans une période proche, ce qui renforce l’hypothèse d’une production groupée. Mais ce signal doit rester une hypothèse de travail, pas une preuve temporelle.

L’attribution doit rester graduée.

Niveau de confiance élevé : industrialisation, standardisation, comptes à faible identité, usage probable comme ressources d’amplification.

Niveau moyen à élevé : compatibilité avec un SMM panel ou une chaîne de revente de services sociaux.

Niveau faible : intention de désinformation spécifique, opérateur, client, campagne ou cible finale.

Le point important n’est pas de dire “ces comptes font de la désinformation”. Le point important est qu’ils ressemblent à une capacité activable. VIGINUM le rappelle dans son retour d’expérience sur la Roumanie : les manipulations modernes reposent sur des comptes prépositionnés, de l’amplification artificielle et la capacité à pousser un signal dans les algorithmes.

Mon corpus Instagram ne prouve pas une opération d’influence. Il montre une infrastructure qui pourrait en devenir une.

Limites

J’aurais pu continuer l’exploration récursive sur les ~39 000 comptes identifiés pour étendre encore le graphe. En pratique, le coût, le temps de collecte et les contraintes techniques rendaient l’exercice difficilement soutenable.

Je ne prétends pas non plus “prouver” que chaque compte observé est un bot. L’objectif est plutôt d’analyser des signatures récurrentes de standardisation, de faible identité et d’amplification compatibles avec une logique d’industrialisation.