Cet article montre comment utiliser l’application Graph de Kibana et la nouvelle API Elasticsearch pour des analyses criminalistiques et des grands nombres.

<html><head></head><body>Les nouvelles capacit&#xE9;s d&apos;Elastic Graph vous permettent d&apos;analyser les liens entre les donn&#xE9;es. Qu&apos;il s&apos;agisse d&apos;une enqu&#xEA;te sur des arrangements financiers offshore dans le cadre des Panama Papers ou bien d&apos;un aper&#xE7;u g&#xE9;n&#xE9;ral des clics d&apos;utilisateurs sur un site Web populaire d&apos;e-commerce, la technologie Graph vous permet de faire &#xE9;merger des liens entre toutes ces donn&#xE9;es.
Graph est int&#xE9;gr&#xE9; aux plugins X-Pack de la suite Elastic. Il inclut &#xE9;galement une application Kibana et une nouvelle API Elasticsearch. Dans cette premi&#xE8;re publication du blog Graph, nous jetterons un &#x153;il aux possibilit&#xE9;s qu&apos;offre la combinaison de l&apos;application Kibana et de l&apos;API. 
<h1>Criminalistique : les Panama Papers</h1><a href="https://panamapapers.icij.org/" target="_blank">La publication des archives financi&#xE8;res et judiciaires</a> du cabinet d&apos;avocats offshore Mossack Fonseca est l&apos;un des scoops de l&apos;ann&#xE9;e 2016. Ces dossiers d&#xE9;voilent comment nombre d&apos;hommes politiques, de membres de familles royales, de riches et leur entourage exploitent des r&#xE9;seaux de soci&#xE9;t&#xE9;s &#xE9;cran &#xE9;tablies dans des paradis fiscaux offshore. Des journalistes et des institutions financi&#xE8;res passent actuellement ces dossiers au peigne fin. Cependant, faire &#xE9;merger des liens entre toutes ces donn&#xE9;es se r&#xE9;v&#xE8;le &#xE0; la fois ardu et chronophage. L&apos;application Graph Kibana permet de simplifier ce processus :
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a58208ba076e2a623/download?uid=blt0f07da9e0ac0dc6b?uid=blt0f07da9e0ac0dc6b" data-sys-asset-uid="blt28617152f722a049" alt="panama-papers-graph-dashboard-relationships.jpg">
Ci-dessus, nous pouvons voir les entreprises et les individus en lien avec un ami proche de Vladimir Poutine, <a href="http://www.theguardian.com/news/2016/apr/03/panama-papers-money-hidden-offshore" target="_blank">Sergei Roldugin</a>. Obtenir ces informations n&apos;a n&#xE9;cessit&#xE9; que quelques &#xE9;tapes :
<h2>S&#xE9;lectionner la source de donn&#xE9;es</h2>Il faut tout d&apos;abord s&#xE9;lectionner &#xAB; Panama &#xBB; dans la liste des index, puis choisir un ou plusieurs champs&#xA0;dont nous voulons voir appara&#xEE;tre les valeurs dans le diagramme. Il est possible d&apos;attribuer une ic&#xF4;ne et une couleur &#xE0; chaque champ. Elles seront r&#xE9;percut&#xE9;es sur les sommets du diagramme.
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6ad8edd48f76938367/download?uid=blta22818e6b496f4d1?uid=blta22818e6b496f4d1" data-sys-asset-uid="blt9b34c8d10c408585" alt="panama-papers-selecting-datasource.jpg">
<h2>Effectuer une recherche</h2>Il est maintenant possible d&apos;effectuer une recherche en plein texte pour r&#xE9;cup&#xE9;rer tous les documents contenant le nom de l&apos;ami de Poutine, &#xAB; Roldugin&#xA0;&#xBB;.
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a12798d8e381ffacd/download?uid=bltf24921afe4b5ad83?uid=bltf24921afe4b5ad83" data-sys-asset-uid="blte9f79b695ee90410" alt="panama-papers-running-a-search.jpg">
Les termes d&#xE9;couverts dans les documents correspondants sont pr&#xE9;sent&#xE9;s sous la forme d&apos;un r&#xE9;seau. Chaque ligne repr&#xE9;sente un ou plusieurs documents qui font le lien entre deux termes.
Les journalistes de l&apos;ICIJ qui examinent les donn&#xE9;es ont tent&#xE9; d&apos;attribuer un identifiant unique aux entit&#xE9;s r&#xE9;elles (personne physique/entreprise/adresse). Cet identifiant est rattach&#xE9; &#xE0; chaque document qui fait mention de cette entit&#xE9;.
Malheureusement, il n&apos;est pas facile d&apos;associer des noms et des adresses. Les journalistes ont identifi&#xE9; correctement trois documents reli&#xE9;s &#xE0; la personne 12180773. Cependant, il existe deux autres personnes portant un nom similaire, mais qui poss&#xE8;dent des identifiants diff&#xE9;rents. De la m&#xEA;me fa&#xE7;on, il y a deux adresses qui se ressemblent, mais elles ont &#xE9;galement re&#xE7;u deux identifiants diff&#xE9;rents. Dans un prochain article &#xA0;u, nous parlerons de l&apos;utilisation de l&apos;API Graph &#xE0; des fins de r&#xE9;solution automatique des entit&#xE9;s. Pour l&apos;instant, tentons de r&#xE9;soudre ceci manuellement &#xE0; l&apos;aide de l&apos;outil de regroupement.
<h2>Regrouper des sommets</h2>Au moyen des outils du mode avanc&#xE9;, il est possible de cliquer le bouton &#xAB; regrouper &#xBB; pour fusionner des sommets. Le diagramme devient ainsi plus clair.
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a0342dfd7382657e9/download?uid=blt2e6f3a71812dab8f?uid=blt2e6f3a71812dab8f" data-sys-asset-uid="bltcbbd37d09d5def64" alt="panama-papers-grouping-vertices.jpg">
Si nous le voulions, nous pourrions fusionner des &#xE9;l&#xE9;ments d&#xE9;j&#xE0; regroup&#xE9;s, par exemple : regrouper des personnes avec diff&#xE9;rents identifiants en des sommets uniques puis les fusionner avec les sommets des entreprises. 
<h2>Ramifications</h2>Imaginons que nous voulons identifier d&apos;autres connexions avec ces entit&#xE9;s. Nous pouvons continuer &#xE0; explorer les liens entre les donn&#xE9;es au moyen du bouton &#xAB; + &#xBB; situ&#xE9; dans la barre d&apos;outils. Ce bouton permet d&apos;ajouter d&apos;autres entit&#xE9;s apparent&#xE9;es.
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a43e9adc538716001/download?uid=blta23d518f9fd9a049?uid=blta23d518f9fd9a049" data-sys-asset-uid="bltfda1e6934dbaeeff" alt="panama-papers-spidering-out.jpg">
Il est &#xE9;galement possible de d&#xE9;velopper le diagramme en cliquant plusieurs fois sur &#xAB; + &#xBB;, et d&apos;utiliser les s&#xE9;lections pour ne d&#xE9;velopper que certaines sections du graphe. Les boutons &#xAB; annuler &#xBB; et &#xAB; r&#xE9;tablir &#xBB; servent &#xE0; retirer les r&#xE9;sultats inint&#xE9;ressants. De plus, les boutons &#xAB; supprimer &#xBB; et &#xAB; blacklister &#xBB; permettent de contr&#xF4;ler l&apos;affichage des sommets. Enfin, il est possible d&apos;afficher des extraits de documents derri&#xE8;re des sommets choisis.
Si vous souhaitez explorer vous-m&#xEA;me les donn&#xE9;es des Panama Papers, procurez-vous <a href="https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch" target="_blank">Elasticsearch</a>, <a href="https://www.elastic.co/downloads/kibana" target="_blank">Kibana</a> et le <a href="https://www.elastic.co/downloads/graph" target="_blank">Graph plugin</a>, puis suivez les instructions relatives &#xE0; l&apos;index sur <a href="http://bit.ly/espanama" target="_blank">bit.ly/espanama</a>.<h1>La sagesse se trouve dans les grands nombres</h1>Les Panama Papers sont un exemple d&apos;investigation criminelle d&#xE9;taill&#xE9;e, o&#xF9; chaque document peut r&#xE9;v&#xE9;ler un lien capital.
Toutefois, la technologie Elastic Graph r&#xE9;v&#xE8;le son v&#xE9;ritable potentiel dans sa capacit&#xE9; &#xE0; synth&#xE9;tiser le comportement de grands groupes d&apos;utilisateurs, comme les logs de clics. Ce type d&apos;analyse est r&#xE9;guli&#xE8;rement d&#xE9;crit comme de &#xAB; l&apos;intelligence collective &#xBB; ou &#xAB; la sagesse des grands nombres &#xBB;. Dans ces cas de figure, un document isol&#xE9; n&apos;est pas vraiment pertinent. Ce sont les sch&#xE9;mas qui &#xE9;mergent des comportements des utilisateurs qui peuvent permettre d&apos;am&#xE9;liorer les recommandations comme &#xAB; le client qui a achet&#xE9; le produit X a tendance &#xE0; acqu&#xE9;rir aussi le produit Y &#xBB;. Dans ces cas-ci, il faut &#xE9;viter les documents isol&#xE9;s qui font &#xE9;merger de fausses connexions, mais aussi les associations &#xE9;videntes telles que &#xAB; les clients qui ont achet&#xE9; le produit X ont aussi achet&#xE9; du lait &#xBB; (la plupart des gens ach&#xE8;tent du lait). C&apos;est pourquoi les param&#xE8;tres par d&#xE9;faut de l&apos;exploration des graphes sont configur&#xE9;s pour identifier les associations les plus pertinentes.
Prenons l&apos;exemple d&apos;un cas d&apos;utilisation de recommandation qui utilise <a href="http://mtg.upf.edu/node/1671" target="_blank">les donn&#xE9;es LastFM</a>. Si nous &#xE9;laborons un index ax&#xE9; sur l&apos;utilisateur, nous n&apos;avons qu&apos;un document par auditeur, au sein duquel apparaissent les musiciens appr&#xE9;ci&#xE9;s. Recherchons dans l&apos;index les utilisateurs qui aiment &#xAB; Chopin &#xBB; pour d&#xE9;couvrir quels autres artistes ils &#xE9;coutent. 
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a58208ba076e2a62c/download?uid=blt3edb78a25587143f?uid=blt3edb78a25587143f" data-sys-asset-uid="bltea221de1470c02c8" alt="lastFM-wisdom-of-crowds.jpg">
Les artistes classiques qui apparaissent dans la recherche sont &#xE9;videmment interconnect&#xE9;s. En cliquant sur la ligne entre deux sommets, vous pouvez voir combien d&apos;auditeurs partagent ces int&#xE9;r&#xEA;ts. Pr&#xE8;s de la moiti&#xE9; de ceux qui &#xE9;coutent Mendelssohn aiment aussi Chopin.
L&apos;API Graph n&apos;a identifi&#xE9; que les associations pertinentes. C&apos;est ce qui le rend unique par rapport &#xE0; d&apos;autres technologies d&apos;explorations de graphes.
<h1>Populaire &#x2260; Pertinent</h1>Voyons maintenant ce qui se passe lorsque nous ouvrons l&apos;onglet des param&#xE8;tres et que nous d&#xE9;sactivons la fonctionnalit&#xE9; de recherche des liens pertinents.
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a58208ba076e2a634/download?uid=bltba33a0df4f361b86?uid=bltba33a0df4f361b86" data-sys-asset-uid="blt39297222a56835bd" alt="graph-popular-equals-significant.jpg">
Une fois cette fonction d&#xE9;sactiv&#xE9;e, interrogeons &#xE0; nouveau l&apos;index &#xE0; propos des utilisateurs aimant &#xAB; Chopin &#xBB;. Vous voyez que les r&#xE9;sultats sont tr&#xE8;s diff&#xE9;rents.
<img src="https://api.contentstack.io/v2/assets/575e4d6a9e7a83165490e58e/download?uid=blt2c3bba7188423781?uid=blt2c3bba7188423781" data-sys-asset-uid="blt25af101d10c4ef5f" alt="lastFM-wisdom-of-crowds-new.jpg">
Les artistes &#xE0; renomm&#xE9;e internationale, tels que Radiohead et Coldplay apparaissent maintenant dans les r&#xE9;sultats. Parmi les 5 721 fans de Chopin, 1 843 aiment les Beatles. Il ne fait aucun doute que c&apos;est un choix populaire, mais c&apos;est ce que nous qualifions de &#xAB; lien commun &#xBB;, tout comme le fait d&apos;acheter du lait. Lorsque la fonctionnalit&#xE9; &#xAB; liens pertinents &#xBB; est activ&#xE9;e, les interf&#xE9;rences sont supprim&#xE9;es. C&apos;est ce qui permet de faire &#xE9;merger ce que nous appelons des <a href="http://www.infoq.com/presentations/elasticsearch-revealing-uncommonly-common" target="_blank">&quot;liens rares&quot;</a>. Pour ceux qui ont une formation en th&#xE9;orie de l&apos;information, l&apos;algorithme TF-IDF &#xE0; l&apos;origine des moteurs de recherche se base sur les m&#xEA;mes principes.
En r&#xE9;utilisant ces techniques de classement par pertinence, la recherche de liens entre les donn&#xE9;es reste focalis&#xE9;e. C&apos;est une distinction importante vis-&#xE0;-vis des bases de graphes qui n&apos;utilisent pas le concept de pertinence et doivent simplement se r&#xE9;soudre &#xE0; supprimer les r&#xE9;sultats populaires (cf. probl&#xE8;me des &#xAB; supernodes &#xBB;).
Remarque : lors de l&apos;analyse d&#xE9;taill&#xE9;e dans le cadre d&apos;une affaire criminelle telle que les Panama Papers, il peut &#xEA;tre utile d&apos;activer la fonction &#xAB; liens pertinents &#xBB; afin d&apos;&#xE9;viter les entreprises tr&#xE8;s connues. Cependant, le param&#xE8;tre &#xAB; certitude &#xBB; (certainty) doit &#xEA;tre rabaiss&#xE9; de trois &#xE0; un. Pour les cas de figure relevant de la &#xAB; sagesse des grands nombres &#xBB;, il faut qu&apos;au moins trois documents prouvent un lien avant de le valider, alors qu&apos;en criminalistique, chaque document peut se r&#xE9;v&#xE9;ler int&#xE9;ressant.
<h1>R&#xE9;capitulatif</h1>Nous esp&#xE9;rons que cette publication vous a donn&#xE9; un avant-go&#xFB;t des deux modes principaux d&apos;utilisation de Graph :
<ol>
	<li>Criminalistique : chaque document peut se r&#xE9;v&#xE9;ler pertinent. La recherche se concentre sur des documents et des acteurs individuels, aucun d&#xE9;tail n&apos;est n&#xE9;glig&#xE9;.</li>
	<li>Sagesse des grands nombres : aper&#xE7;u g&#xE9;n&#xE9;ral des comportements de masse. Il y a trop de liens inutiles, il faut ainsi se focaliser sur le r&#xE9;capitulatif des liens les plus pertinents.</li>
</ol>Dans de prochains articles nous examinerons en d&#xE9;tail des cas d&apos;utilisation sp&#xE9;cifiques, afin de bien comprendre l&apos;API Elasticsearch qui est sous-jacente &#xE0; l&apos;application Kibana.
Restez &#xE0; l&apos;&#xE9;coute !
</body></html>

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Using Elastic Graph + Kibana to Analyze Panama Papers

Utilisation d'Elastic Graph et Kibana pour analyser les données Panama Papers

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