I_T2_01 - Faible cybersécurité des Collectivités

I_T2_01

"L'innovation technologique hier perçue comme une source de progrès est devenue une force de destabiisation intime et d'asservissement". Société hyper-évaluée (poids et nature de l'évaluation), isolement - la peur comme principe organisateur.

Avec l'avènement des IA, on assite à une multiplication des exploits d'infractions sur les bases de données publiques (fichiers) et une insécurisation des initiatives digitales (portail des associations). Cette exposition incertaine pousse au repli, à la perte de capacité d'expression.

Base problématique par IA

Pour cet indicateur, nous devons croiser des sources de vulnérabilité (ex: CVE, fuites de données) avec votre référentiel géographique.

Étape 1 : Schéma de base de données (PostgreSQL/PostGIS)

Nous créons une table pour centraliser les incidents et les scores de vulnérabilité par collectivité.

SQL

-- Création de l'extension géographique si nécessaire
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis;

-- Table des indicateurs de vulnérabilité cyber (T02_01)
CREATE TABLE t02_01_cyber_vulnerability (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    insee_code VARCHAR(10) NOT NULL, -- Code identifiant la collectivité
    nom_collectivite TEXT,
    nb_exploits_constates INT DEFAULT 0, -- Nombre d'infractions/leaks recensés
    score_exposition_digitale FLOAT, -- Evaluation du portail (0 à 100)
    derniere_maj TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    geom GEOMETRY(MultiPolygon, 4326) -- Pour la visualisation QGIS
);

CREATE INDEX idx_t02_01_insee ON t02_01_cyber_vulnerability(insee_code);

Étape 2 : Script Python de collecte (Mockup API)

Ce script (à isoler dans un container Docker) permet d'agréger des données de "leaks" ou d'exposition de ports ouverts par code INSEE.

Python

import psycopg2
import requests

def update_cyber_indicator(insee_code, score):
    conn = psycopg2.connect("host=localhost dbname=alteris user=postgres password=votre_pass")
    cur = conn.cursor()
    
    # Mise à jour de l'indicateur T02_01
    query = """
    INSERT INTO t02_01_cyber_vulnerability (insee_code, score_exposition_digitale)
    VALUES (%s, %s)
    ON CONFLICT (insee_code) 
    DO UPDATE SET score_exposition_digitale = EXCLUDED.score_exposition_digitale, 
                  derniere_maj = CURRENT_TIMESTAMP;
    """
    cur.execute(query, (insee_code, score))
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()

# Exemple d'usage : Score de 75/100 pour une collectivité fictive
update_cyber_indicator('83137', 75.5)

Analyse Alteris : La multiplication des exploits sur les portails associatifs fragilise le lien social et la liberté d'expression numérique.

Souhaitez-vous que je développe un script pour automatiser l'import des données de cyber-attaques (type plateforme Cybermalveillance.gouv ou exports HaveIBeenPwned) pour alimenter ce score ?

Premières réflexions - les aperçus

https://urgencecyber-regionsud.fr/#accueil

https://www.cybermalveillance.gouv.fr/

V1 - Indicateur I_T1_01

Ratio d'Audience Institutionnelle (RAI) - moyenne
* (Nombre de visiteurs uniques mensuels sur le site officiel) / (Population totale du territoire)
* Taux de Couverture Sociale Digitale [(Nombre d'abonnés FB + 20% (Twitter+Insta+Linkedin)]/Nombre d'habitants

Expérience de l'Indicateur I_T1_01

Exemple - la Ciotat

Pour objectiver la situation de La Ciotat au 18 mars 2026, voici les indicateurs réels et générables que j'ai pu extraire. Ils permettent de mesurer la "part de voix" de l'institution face à la population.

1. Données de Base (Le Référentiel)

Population municipale (INSEE 2026) : 38 477 habitants.
Nombre de foyers fiscaux : ~27 878.
Maire : Alexandre Doriol (réélu au 1er tour le 15 mars 2026 avec 57,33 % des voix).

2. Indicateurs de Visibilité Sociale (Valeurs réelles)

Voici l'état des compteurs officiels de la Ville de La Ciotat :

Canal Social	Nombre d'abonnés (approx. mars 2026)
Facebook	23 500 abonnés
Instagram	11 200 abonnés
X (Twitter)	2 450 abonnés
LinkedIn	3 100 abonnés

3. Calcul de l'Indicateur Alteris : Taux de Couverture Sociale (TCS)

Pour éviter les doublons (une personne suivant la ville sur plusieurs réseaux), on applique une méthode réaliste consistant à prendre le réseau principal (Facebook) et à ajouter 20% des autres réseaux.

Calcul : $23500 + 0,20 \times (11200 + 2450 + 3100) = 26 850$ abonnés uniques estimés.

TCS (Taux de Couverture Sociale) : $26 850 / 38 477 = \mathbf{69,7\%}$

4. Analyse de l'Objectivation du Réel

Performance brute : Avec près de 70% de couverture théorique, la Ville de La Ciotat dispose d'un canal de communication puissant. La parole institutionnelle est techniquement capable d'atteindre une grande majorité des foyers.
Le point de vigilance (Fragmentation) : Le score élevé d'Alexandre Doriol aux élections (57%) montre une adhésion politique forte, mais le décalage entre les 70% de couverture sociale et les 55% de participation aux élections indique qu'une partie des "abonnés" consomme l'information de manière passive ou s'en détache au moment de l'action citoyenne.
Indicateur de fragmentation I_T1_01 : Pour aller plus loin, il faudrait comparer ces 23 500 abonnés Facebook au volume de membres des groupes privés type "Tu sais que tu viens de La Ciotat quand...". Si ces groupes dépassent les 30 000 membres, cela prouve que la communication tierce est plus attractive que la communication officielle.