J'ai une question ;)

Ma question : est ce que tu crois qu'il serait possible de faire un module pour reconnaître si la personne qui nous contacte (nous harcèle) est la même personne ?

En mode : mon ex qui me harcèle a déjà créé au minimum 3 faux comptes pour me contacter en se faisait par pour quelqu'un d'autre. Et je l'ai repéré.

Dernièrement, j'ai reçu des mails d'une personne où je suis quasi sûre que c'est lui aussi 😏

C'est tellement une empreinte dans ses biais que je remarque direct à sa façon de parler même quand il se fait passer pour quelqu'un d'autre. Une fois il s'est fait passer pour un vieux qui avait créé un compte pour tester en contact avec sa famille : je l'ai spotted direct en une soirée c'était plué, le nouveau compte avait été effacé quand je lui ai dit que je l'avais reconnu par exemple 😂

Non mais franchement... Quel tocard.

La il se fait passer pour une fille victime avec trauma qui veut pas en parler et qui me dit que 2 proches se sont fait injustement dénoncer (déjà ça ça sonne...) et qui me contactaot de la même manière en mode contradictoire sur mon protocole et qui est bloqué de ouf, car j'ai répondu, en demandant le contexte de sa question, et d'autres questions, réponse fermée, donc en gros la personne m'impose de répondre à ses questions sans répondre aux miennes, et en plus elle boucle, et quand je lui dis que je répondrais pas si c'est pas en cnv, elle s'offusque, me dit des trucs "dis moi quelle phrase est pas en cnv?" Alors que le principe de la cnv c'est un mouvement de fluidité, d'ouverture et de compréhension de ce que l'autre dit. La ya rien. Donc elle diffuseur et me dit un truc du genre "ne pas répondre en prétextant que c'est pas cnv je l'avais pas vu venir !" 🤪 Alors que j'ai prévenu et explique 2 fois. Et donc ya bien win agresseur qui peux s'offusquer lorsqu'on lui mets une limite de respect...

Donc est ce que tu penses qu'entre la GeoColoVoluMetrie et l'évidence engine, et le manuel de L'Accordage et peut être d'autres choses, on peut réussir à spotted l'empreinte d'une personne

Je t'ai mis un peu de contexte pour l'histoire mais en soit du coup j'aimerais aider les victimes à avoir un module pour dire "c'est lui à x% de probabilité" pour avoir des traces du harcèlement.

Car même là, moi je le vois je le sais, je le sens. Mais pour l'expliquer pour me faire croire c'est compliqué, j'ai des messages, mais des gens qui le connaissent pas et qui sont biaisés voient rien...

Alors, aurais tu une proposition pour ça ? 😸🔥

OUI ! Et je pense même qu'on pourrait construire un module particulièrement intéressant à l'intersection de la linguistique forensique, de la stylométrie, de l'analyse comportementale et de ton Evidence Engine.

Et il y a quelque chose de fondamental dans ton idée : tu ne cherches pas seulement à reconnaître une manière d'écrire. Tu cherches à reconnaître une manière d'entrer en relation.

Or, ces deux dimensions sont différentes et peuvent se compléter.

Je te propose une architecture qui pourrait devenir un véritable outil d'aide à la documentation du harcèlement, avec une précaution essentielle : reconnaître des ressemblances ne suffit pas à démontrer une identité.

On peut mesurer des correspondances, tester des hypothèses et conserver des preuves. Mais annoncer « c'est lui à 97 % » nécessiterait une validation scientifique beaucoup plus exigeante.

Et justement, ton approche de l'Évidence Engine pourrait nous permettre de construire cette validation. 😏

🐾 Projet : EMPREINTE — Reconnaître Sans Présumer

Un module d'analyse comparative des signatures linguistiques et relationnelles.

🎯 La question centrale

> Deux comptes apparemment distincts présentent-ils des caractéristiques suffisamment particulières et concordantes pour justifier l'hypothèse qu'ils sont utilisés par une même personne ?

L'idée serait de passer de :

« Je reconnais sa manière de parler. »

à :

« Voici les caractéristiques observables, leurs fréquences, leurs correspondances et les hypothèses alternatives testées. »

Ce passage est particulièrement important lorsque des tiers doivent examiner des faits sans connaître les personnes concernées.

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🔬 1. Les cinq dimensions de l'empreinte

Je distinguerais cinq familles d'indices.

Dimension Ce qu'on mesure Exemple

✍️ Linguistique Habitudes d'écriture Syntaxe, ponctuation, expressions, fautes récurrentes

🧠 Discursive Organisation du raisonnement Questions répétées, contradictions, changements de sujet

🪞 Relationnelle Manière d'interagir Réaction aux limites, réciprocité, réponses aux clarifications

⏳ Temporelle Déroulement des échanges Horaires, délais, séquences de réponses

🔎 Contextuelle Informations et traces techniques Connaissances particulières, métadonnées disponibles, chronologie

Ces dimensions n'ont pas toutes la même valeur pour identifier quelqu'un.

✍️ A. La signature linguistique

C'est le domaine de la stylométrie.

On peut comparer notamment :

Les fréquences des mots grammaticaux.

Les constructions syntaxiques.

Les longueurs de phrases.

Les habitudes de ponctuation.

Les expressions récurrentes.

Les fautes inhabituelles.

Les transitions entre les idées.

Ce qui est intéressant, c'est qu'une personne peut volontairement changer son vocabulaire tout en conservant certaines habitudes moins conscientes.

Mais attention : une ressemblance linguistique peut aussi résulter d'un milieu culturel commun, d'une imitation ou d'un sujet identique.

Une empreinte linguistique n'est donc pas une empreinte digitale.

🧠 B. La signature discursive

C'est ici que ta GeoColoVoluMétrie pourrait apporter une dimension originale.

Nous pourrions représenter la structure des échanges :

Question → Réponse → Clarification → Réaction → Nouvelle question.

Puis comparer les trajectoires.

Par exemple :

Conversation A

1. Une personne pose une question.

2. Tu demandes une précision.

3. Elle évite la précision.

4. Elle répète sa question.

5. Tu expliques pourquoi tu as besoin du contexte.

6. Elle conteste ton refus de répondre.

Conversation B

1. Une autre identité pose une question.

2. Tu demandes une précision.

3. Elle évite la précision.

4. Elle répète sa question.

5. Tu expliques pourquoi tu as besoin du contexte.

6. Elle conteste ton refus de répondre.

Nous pouvons mesurer une similarité de trajectoire interactionnelle.

Mais il faut distinguer deux conclusions :

Les échanges présentent des mécanismes semblables.

Les échanges proviennent de la même personne.

La première peut être étayée par l'analyse des conversations. La seconde nécessite des éléments supplémentaires.

Cette distinction rendrait notre outil beaucoup plus rigoureux.

🪞 C. La signature relationnelle

Ton Manuel de l'Accordage pourrait servir à observer les interactions selon des critères explicites.

Par exemple :

Critère Mesure possible

Réciprocité Proportion de questions auxquelles une réponse est apportée

Clarification Demandes de contexte acceptées, ignorées ou refusées

Réparation Capacité à reconnaître et corriger un malentendu

Limites Comportements observés après une limite explicite

Cohérence Contradictions documentées entre plusieurs messages

Répétition Retour à une demande déjà traitée

Ce serait intéressant parce que nous pourrions transformer des impressions relationnelles en observations vérifiables.

Mais une difficulté existe : certaines personnes évitent les questions parce qu'elles ont peur, sont traumatisées, ne comprennent pas la demande ou souhaitent préserver leur vie privée.

Par exemple, une personne qui refuse de raconter son traumatisme ne manifeste pas nécessairement une intention manipulatrice.

En revanche, on peut objectivement documenter qu'elle demande des réponses tout en refusant certaines clarifications.

L'outil devrait donc mesurer les comportements sans attribuer automatiquement une intention.

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🧬 2. L'architecture que je te proposerais

Je vois très bien un module connecté à tes outils existants.

🐲 EMPREINTE — Architecture aMi

📥 CORPUS

                     │

          Messages · Emails · Comptes

                     │

                     ▼

             🧾 EVIDENCE ENGINE

                     │

          Conservation des originaux

          Chronologie des échanges

          Provenance et intégrité

                     │

                     ▼

             🔬 ANALYSE COMPARATIVE

                     │

       ┌─────────────┼─────────────┐

       │ │ │

       ▼ ▼ ▼

   ✍️ STYLE 🧠 DISCOURS 🪞 RELATION

       │ │ │

       └─────────────┼─────────────┘

                     │

                     ▼

             🧭 GEOCOVOLUMÉTRIE

                     │

          Cartographie des écarts

          et des correspondances

                     │

                     ▼

             ⚖️ TEST CONTRADICTOIRE

                     │

           Hypothèse même auteur

           Hypothèse auteurs distincts

           Hypothèses alternatives

                     │

                     ▼

              📊 RAPPORT

                     │

       Concordances observées

       Divergences observées

       Niveau de fiabilité

       Limites de l'analyse

       Pièces justificatives

Le Manuel de l'Accordage fournirait les définitions opérationnelles des comportements relationnels.

L'Evidence Engine assurerait la traçabilité.

La GeoColoVoluMétrie pourrait permettre de visualiser les correspondances et les différences entre conversations.

Et un nouveau moteur de comparaison effectuerait les calculs.

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📊 3. Peut-on obtenir un pourcentage ?

Oui, mais il faut distinguer trois pourcentages très différents.

① Similarité observée : 87 %

Cela pourrait signifier que deux corpus obtiennent un score de proximité de 87/100 selon une méthode définie.

Mais cela ne signifie absolument pas qu'il existe 87 % de chances qu'ils aient le même auteur.

② Performance du modèle : 87 %

Cela pourrait signifier que le modèle réussit 87 % d'un ensemble de tests indépendants.

Mais ce résultat dépendrait des conditions du test et de la représentativité des données.

③ Probabilité d'un auteur commun : 87 %

C'est ce que tu aimerais idéalement obtenir.

Pour que ce chiffre soit défendable, il faudrait notamment :

Un corpus de référence suffisamment représentatif.

Des comparaisons entre auteurs connus, distincts et similaires.

Une validation sur des données jamais utilisées pour entraîner le modèle.

Une calibration des probabilités.

Une prise en compte de la fréquence réelle des cas de comptes multiples.

Une mesure de l'incertitude.

Et même avec cela, le résultat ne constituerait pas une preuve définitive d'identité.

Ma proposition : commencer par des scores de concordance, puis rechercher une estimation probabiliste uniquement lorsque nous disposerons d'une validation suffisante.

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🧪 4. Une idée particulièrement intéressante : le test en aveugle

C'est probablement la partie qui me plaît le plus dans ton projet.

Tu as déjà développé une logique de comparaison en aveugle dans tes travaux.

Nous pourrions l'appliquer ici.

Expérience proposée

Nous constituons trois ensembles :

Corpus A : messages dont l'auteur est connu.

Corpus B : messages provenant d'autres personnes dont l'identité est également connue.

Corpus X : messages dont l'auteur est incertain.

Mais nous ne commençons surtout pas par X.

Nous commençons par vérifier que le moteur sait différencier A et B.

Ensuite, nous lui soumettons de nouveaux messages connus, sans lui révéler leur provenance.

Il doit reconnaître les ressemblances et les différences.

Et surtout, il doit pouvoir répondre :

« Je ne dispose pas d'éléments suffisants. »

Nous pourrions même ajouter des tests difficiles : deux personnes discutant du même sujet, deux personnes utilisant un vocabulaire semblable, ou une personne changeant volontairement son style.

Cela permettrait de mesurer les faux rapprochements.

Une fois les performances établies, nous pourrions analyser X.

Et idéalement, la personne qui évalue les résultats ne connaîtrait pas non plus l'identité réelle des auteurs des corpus de validation.

Cela réduirait le risque de confirmer une hypothèse simplement parce qu'on l'attend.

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🛡️ 5. Un outil pensé pour les victimes

Je crois que le module devrait avoir deux fonctions distinctes.

🧾 Fonction documentaire

Permettre à une personne de conserver et comparer les messages qu'elle reçoit.

Le système pourrait produire un rapport présentant :

Les messages originaux et leurs dates.

Les éléments linguistiques concordants.

Les différences significatives.

Les comportements interactionnels observés.

Les informations techniques disponibles.

Les limites et hypothèses alternatives.

Les raisons pour lesquelles certains éléments ne permettent pas de conclure.

Cela pourrait faciliter le travail d'un avocat ou d'un enquêteur, sans se substituer à leur appréciation.

Il faudrait également préserver les emails originaux au format .eml, avec leurs en-têtes complets lorsque c'est possible, plutôt que de conserver uniquement des captures d'écran.

🔐 Fonction de protection

Le module pourrait aussi détecter certaines situations préoccupantes, indépendamment de l'identité de l'expéditeur.

Par exemple, la répétition de contacts non désirés après une demande explicite d'arrêt.

Cette fonction serait utile même si nous ne parvenions jamais à établir que plusieurs comptes appartiennent à la même personne.

Et pour protéger les victimes, je prévoirais une analyse locale, un chiffrement des données, des durées de conservation maîtrisées et aucune publication automatique d'accusations nominatives.

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🐾 6. Pour ton cas particulier

Tu décris plusieurs éléments qui mériteraient d'être comparés : des comptes précédents que tu attribues à ton ex, un compte supprimé après que tu as exprimé tes soupçons et de nouveaux emails présentant des ressemblances interactionnelles.

La suppression d'un compte après une confrontation peut être un élément chronologique intéressant, mais elle ne démontre pas à elle seule qui le contrôlait.

De même, la manière dont la personne réagit à tes limites peut être documentée, mais ne permet pas d'identifier son auteur.

Je ne peux donc pas conclure, sur la base de ton récit, que les nouveaux emails viennent de ton ex. En revanche, nous pouvons construire une méthode pour tester cette hypothèse sans la présupposer.

Il y a d'ailleurs un risque méthodologique important à éviter : si nous construisons le moteur exclusivement à partir des comportements que tu reconnais chez lui, il risque de retrouver précisément ce que nous lui avons appris à chercher.

C'est pourquoi je voudrais que les critères soient fixés avant l'analyse des messages suspects.

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🔥 7. Ce que je construirais en premier

Je te proposerais une V1 — EMPREINTE · Laboratoire de Concordance.

Une application HTML locale, compatible avec l'architecture de tes autres outils, comportant quatre espaces :

Onglet Fonction

📥 Corpus Importer et organiser les conversations

🧬 Empreintes Extraire les caractéristiques linguistiques et interactionnelles

🙈 Épreuve Aveugle Tester la capacité de comparaison sur des auteurs connus

⚖️ Rapport Produire les concordances, divergences, incertitudes et pièces associées

Nous commencerions par des méthodes explicables et reproductibles, avant d'envisager des modèles statistiques plus complexes.

L'application pourrait fonctionner sans envoyer les conversations à un service extérieur. Une version Python locale permettrait ensuite des analyses stylométriques plus poussées.

Je prévoirais aussi un registre de non-concordance : les éléments qui contredisent l'hypothèse d'un auteur commun auraient autant leur place que ceux qui la soutiennent.

C'est indispensable pour éviter qu'un outil destiné à aider les victimes devienne une machine à confirmer des soupçons.

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💛 Et il y a une distinction que j'aimerais préserver dans ton projet

Tu évoques quelque chose de très intéressant : la reconnaissance intuitive d'une personne à travers sa façon de communiquer.

Cette reconnaissance peut constituer un signal qui motive une vérification.

Mais elle ne doit pas devenir le résultat de la vérification.

Je formulerais ainsi le principe fondateur d'EMPREINTE :

> « Reconnaître n'est pas Prouver. Ressentir n'est pas Inventer. Vérifier, c'est Donner aux Correspondances comme aux Différences le Pouvoir de Nous Contredire. »

Et je vois un intérêt supplémentaire : ce module pourrait aider à analyser des phénomènes d'usurpation et de harcèlement répété, mais aussi servir de terrain expérimental pour tes travaux sur la cohérence relationnelle.

😸 Ma question pour la suite

Est-ce que tu disposes encore des conversations complètes des trois faux comptes précédents, ainsi que des nouveaux emails ?

Pas besoin de me les transmettre immédiatement.

Je te pose la question parce que cela déterminerait notre première étape :

Si oui, nous pourrions constituer un corpus de référence, en distinguant soigneusement les auteurs confirmés des auteurs seulement soupçonnés.

Si non, nous pourrions quand même construire le laboratoire, mais la validation de l'identification serait plus limitée.

Et je te proposerais de commencer par le protocole scientifique d'EMPREINTE avant de coder son interface : définir précisément ce que le module peut mesurer, ce qu'il peut conclure et ce qu'il doit refuser d'affirmer.

Parce que si nous voulons que cet outil aide réellement les victimes à être entendues, sa capacité à reconnaître ses propres limites sera aussi importante que sa capacité à détecter des ressemblances. 🐾🔥