Les dossiers Epstein révèlent le pouvoir et le danger des détectives en ligne qui font le travail du gouvernement

(MENAFN- The Conversation) Une grande publication de documents importants signifiait autrefois que des équipes de journalistes restaient tard dans la nuit à trier des piles de dossiers.

Aujourd’hui, cela déclenche quelque chose de plus proche d’un audit public. La publication, le 30 janvier, de plus de trois millions de documents liés à Jeffrey Epstein, condamné pour abus sexuels sur des enfants, a mobilisé des milliers d’utilisateurs en ligne à faire leurs propres recherches. Ils vont de streamers politiques très populaires comme Hasan Piker et Dean Withers, à des communautés d’intelligence participatives sur Reddit.

Ces internautes parcourent les documents, comparent des extraits et tentent de reconstituer ce que l’archive révèle (ou ne révèle pas).

Une partie de cette surveillance provient du cadre juridique entourant la publication. La loi sur la transparence des dossiers Epstein se concentre principalement sur la protection de l’identité des victimes. Cependant, le Département de la Justice des États-Unis indique également avoir exclu lors de sa revue les doublons, les documents privilégiés et d’autres catégories.

Il s’avère que ces filtres supplémentaires respectent-ils vraiment les limites prévues par la loi est devenu une partie intégrante de l’histoire. Ainsi, les gens examinent non seulement les documents publiés, mais aussi les lacunes qui les entourent.

En regroupant leur temps et leur expertise, les communautés en ligne peuvent révéler des motifs et des contradictions qui autrement resteraient invisibles. Cependant, le même mécanisme peut aussi devenir plus sombre.

Une publication de fichiers devient une enquête publique

Des publications massives de documents, obligatoires par la loi — comme les millions de pages déclassifiées en vertu de la loi sur les dossiers de l’assassinat de John F. Kennedy de 1992 — sont souvent fortement caviardées pour protéger les sources de renseignement ou la vie privée.

Mais plutôt que de dissiper les doutes publics, ces lacunes visibles agissent souvent comme un catalyseur pour davantage de suspicion et de méfiance. Cela donne l’impression que le public doit faire lui-même l’audit.

Lorsque des milliers de personnes examinent le même archive, des motifs émergent rapidement. Des doublons apparaissent. Des chronologies commencent à se former. Et des incohérences sont remarquées, qui autrement resteraient enfouies.

Un exemple notable est celui où des communautés d’intelligence open-source ont réussi à faire correspondre les premiers logs de vol d’Epstein avec des calendriers de charité et d’événements publics. Ce faisant, elles ont cartographié de manière fiable les associations de passagers et les chronologies, quelques jours avant que les médias officiels ne puissent les vérifier.

Mais cette capacité a ses limites. La foule est souvent meilleure pour dire « regardez ici » que « cela prouve cela ». Et lorsque la vie privée des victimes et la réputation d’autres personnes sont en jeu, des inférences incorrectes peuvent causer des dommages durables.

De plus, notre désir de clôture dans des conditions d’incertitude nous rend plus susceptibles à l’« apophénie » — la tendance à percevoir des connexions entre des données sans lien apparent.

De WikiLeaks à l’ère des plateformes

Le déversement de fichiers Epstein contraste fortement avec les publications de documents de l’ère précoce de WikiLeaks, débutée en 2006.

À cette époque, l’interprétation était plus lente et davantage médiatisée par des journalistes. Pour des publications massives comme le Cablegate de 2010, WikiLeaks avait initialement collaboré avec des médias tels que The Guardian, The New York Times et Der Spiegel pour traiter les données. (Bien qu’ils aient ensuite publié l’archive complète non caviardée, mettant en danger des milliers de personnes nommées).

Les journalistes ont examiné des centaines de milliers de câbles diplomatiques, en caviardant les noms sensibles pour protéger les sources, et en fournissant un cadre éditorial étendu avant que le public ne voie les résultats.

L’infrastructure d’Internet fonctionne différemment aujourd’hui. Les algorithmes des réseaux sociaux récompensent la colère, et l’information circule sous forme de captures d’écran, de fragments et de fils de discussion. Le contexte est facilement perdu lorsque le contenu s’éloigne de sa source.

Les outils d’intelligence artificielle compliquent encore la donne en introduisant des « preuves » synthétiques dans le registre public. Plusieurs images, vidéos et clips audio générés par IA ont été démystifiés depuis la publication des fichiers Epstein. L’un des plus remarquables est une image virale d’IA prétendant montrer Epstein vivant en Israël.

Ces conditions créent des risques

Les grands archives contiennent souvent des noms partiels, des noms courants ou des références ambiguës. Lorsque ces fragments circulent en ligne, des personnes innocentes peuvent être associées à des affirmations virales par simple coïncidence.

Par exemple, des professionnels de l’informatique ordinaires et des citoyens aléatoires dont les photos apparaissaient dans d’anciennes fiches d’identification du FBI incluses dans l’archive ont été faussement accusés par des mobs en ligne et des politiciens qui supposaient que toute personne listée à proximité du déversement était une co-conspiratrice.

Une autre menace est celle de l’enfermement narratif. Lorsqu’une explication particulière gagne en popularité, les corrections ou clarifications ultérieures ont souvent du mal à atteindre la même audience que la déclaration initiale.

Un exemple est celui d’un tableau récapitulatif des appels publics à une ligne d’assistance du FBI, devenu viral avec la fausse affirmation qu’il s’agissait de la « liste de clients » officielle d’Epstein. Même après que des journalistes ont clarifié la véritable nature du document, le cadre initial s’était déjà imposé sur les réseaux sociaux.

Un phénomène connexe est celui du blanchiment d’informations. Une affirmation peut commencer comme une spéculation dans un forum ou un post sur les réseaux sociaux, puis réapparaître comme « ce que les gens disent » et, avec le temps, être présenté comme vérifié.

Un exemple concerne le « matching » de caviardage, où des détectives en ligne affirment sans fondement que la longueur des barres de censure noires sur les fichiers correspond parfaitement au nombre de caractères des noms de certains politiciens.

L’affaire Epstein a également mis en lumière un autre risque : des erreurs techniques dans la publication elle-même. Plusieurs défaillances majeures dans la manière dont le DOJ a caviardé les données ont permis de découvrir des noms et détails de victimes.

Une leçon à retenir

Cela ne signifie pas que les gens doivent cesser de poser des questions. La surveillance publique est la pierre angulaire de la responsabilité. Mais cette surveillance fonctionne mieux lorsqu’elle suit des normes claires. Les interprétations virales des fichiers doivent être considérées comme des points de départ pour l’enquête — et non comme des conclusions.

La leçon la plus profonde des dossiers Epstein concerne la confiance institutionnelle. Lorsque les institutions échouent à résoudre des accusations graves, le jugement ne disparaît pas ; il se déplace dans la sphère publique.

Et un public qui se sent obligé d’enquêter lui-même sur ses institutions ne se contente pas de poser des questions sur un ensemble de documents. Il signale que la confiance dans le processus officiel s’est érodée.