Vous pensez avoir une petite dizaine de comptes en ligne, mais le chiffre réel se compte souvent en dizaines, voire en centaines. À partir d’un simple pseudonyme, d’une adresse e-mail ou d’un numéro de téléphone, il est possible de reconstituer une bonne partie de la présence numérique d’une personne en quelques minutes, sans compétence spécifique et avec des outils gratuits.
Dans cet article, je vous propose de découvrir trois outils OSINT complémentaires, chacun spécialisé dans un type d’identifiant : Maigret pour le pseudo, user-scanner pour l’adresse e-mail et Ignorant pour le numéro de téléphone. Pour chacun, nous verrons ce qu’il fait, comment l’installer proprement avec Docker et comment l’utiliser à travers un exemple. L’objectif n’est pas d’apprendre à traquer les autres (pas d’incitation au doxing), mais de vous donner les moyens d’auditer votre propre empreinte numérique pour mieux la maîtriser.
Si le terme d’OSINT ne vous parle pas encore, commencez par lire Qu’est-ce que l’OSINT ? avant de poursuivre.
L’énumération de comptes par identifiant
Pour retrouver les comptes associés à une identité, ces outils s’appuient sur une technique appelée énumération de comptes. Le principe est simple. À partir d’un identifiant (pseudo, e-mail ou téléphone), l’outil interroge automatiquement des centaines ou des milliers de sites pour déterminer si un compte y existe, puis restitue la liste des correspondances.
Deux grands mécanismes coexistent. Le premier consiste à tester l’existence d’une page de profil publique à une adresse prévisible, par exemple un profil dont l’URL contient le pseudo recherché. C’est l’approche de Maigret pour la recherche par pseudonyme. Le second exploite les fonctions de réinitialisation de mot de passe ou d’inscription d’un site, qui réagissent différemment selon qu’un compte est déjà associé ou non à l’e-mail ou au numéro testé. C’est l’approche de user-scanner et d’Ignorant.
Ces trois outils ne se concurrencent pas, ils se complètent, car ils couvrent trois portes d’entrée différentes. Vous n’utilisez pas forcément le même identifiant partout, ce sera bien souvent un pseudo ou une adresse e-mail, selon comment fonctionne le service en question. Parfois, c’est le numéro de téléphone avec certaines applications mobiles. En croisant les résultats de plusieurs applications, on reconstitue un état des lieux bien plus complet que chacun pris indépendamment. C’est aussi ce qui pourra vous aider à pivoter.
Prérequis
Pour suivre ce tutoriel, vous avez besoin d’une machine Linux (ici j’utilise Debian) avec Docker et Docker Compose installés. Si ce n’est pas encore le cas, référez-vous à mon guide d’installation de Docker avant de commencer.
Chaque application dispose d’un dossier qui lui est propre sous /opt/docker-compose/. Créons donc l’arborescence de travail.
sudo mkdir -p /opt/docker-compose/{user-scanner,ignorant,maigret}
Nous allons utiliser un fichier docker-compose.yml par application, libre à vous de les regrouper dans un projet unique.
Note : les services en ligne de commande sont déclarés avec un profiles: [“cli”]. Ce sont des outils qui s’exécutent une fois puis s’arrêtent, ils n’ont donc pas vocation à tourner en permanence. Le profil empêche leur démarrage automatique avec docker compose up et vous les lancez à la demande avec docker compose run.
Avertissement – Ces outils reposent sur des informations publiquement accessibles, mais les utiliser sur un tiers sans motif légitime pose des problèmes juridiques et éthiques. Ici, j’effectue les démonstrations uniquement sur ma propre identité. À vous d’en faire de même.
Rechercher un compte à partir d’un pseudo avec Maigret
Ce que fait Maigret
Maigret (clin d’oeil au commissaire Maigret) est un outil OSINT qui recherche les comptes associés à un nom d’utilisateur à travers une très large base de sites. Développé par Soxoj, il est publié en open source sous licence MIT. Sa base couvre plus de 3 000 sites, bien au-delà des seuls réseaux sociaux : forums, plateformes de jeu, sites de développement, hébergeurs d’images, sites par pays, plateformes musicales, etc… Il ratisse large.
Maigret ne se contente pas de détecter l’existence d’un compte. Lorsqu’un profil est trouvé, il analyse la page pour en extraire des informations publiques (biographie, avatar, liens vers d’autres profils, identifiants). Il est également capable de faire des recherches récursives, ce qui en fait aussi un outil d’enquête.
Pour affiner la recherche, Maigret propose ensuite un système de tags pour cibler la recherche par catégorie (gaming, crypto, dating, forum, etc…) ou par pays. Une fois l’analyse effectuée, il génère des graphes et peut créer des rapports au format HTML ou PDF.
Les ressources officielles du projet sont les suivantes :
Installer Maigret avec Docker
Maigret est distribué sous deux images distinctes : soxoj/maigret:web pour l’interface web et soxoj/maigret:latest pour la ligne de commande. Nous allons déclarer les deux dans le même fichier, puisqu’il s’agit du même outil. Créez le fichier /opt/docker-compose/maigret/docker-compose.yml.
services:
# Interface web, accessible sur http://localhost:5000
maigret-web:
image: soxoj/maigret:web
container_name: maigret-web
ports:
– “5000:5000”
volumes:
– ./reports:/app/reports
restart: unless-stopped
# Version en ligne de commande, lancée à la demande
maigret-cli:
image: soxoj/maigret:latest
volumes:
– ./reports:/app/reports
profiles: [“cli”]
L’interface web se lance comme un service classique.
cd /opt/docker-compose/maigret
docker compose up -d
L’interface est alors disponible sur http://localhost:5000. Le volume ./reports permet d’accéder aux rapports générés directement depuis l’hôte. Vous pouvez tout à fait publier l’application Web à l’aide d’un reverse proxy comme Traefik.
C’est le seul des trois outils dont un service tourne en permanence. Le service maigret-cli, lui, est associé à un profiles: [“cli”] : ce profil l’exclut du docker compose up (il s’arrêterait aussitôt lancé) et nous l’appellerons uniquement à la demande.
Utiliser Maigret
Depuis l’interface web, il suffit de saisir un pseudo et de lancer la recherche. Vous pouvez spécifier plusieurs pseudos à la suite en séparant chaque valeur par un espace. Si vous cochez l’option “Search All Sites”, Maigret va analyser la base de plus de 3 000 sites web, sinon c’est limité au Top 500 des sites Web. Vous pouvez aussi cibler des catégories entières (gaming, social, forum) pour affiner votre recherche (ciblage).
Quelques minutes plus tard, les résultats s’affichent. D’une part, il y a un graphe qui met en relation les comptes identifiés sur les sites web avec le(s) pseudo(s). D’autre part, il y a la liste des comptes trouvés, avec à chaque fois un lien vers la page en question. Des boutons permettent de générer un rapport PDF ou HTML récapitulatif pour chaque pseudo analysé.
Dans la liste des comptes, il y aura vos comptes et peut-être ceux d’une autre personne. Ceci est d’autant plus vrai si vous recherchez sur votre nom et votre prénom, il y a des chances pour qu’une autre personne se nomme comme vous. C’est ce que j’ai pu constater en consultant certains résultats retournés par Maigret. Parfois, c’est évident, notamment quand la photo de profil montre bien une personne différente.
Pour la ligne de commande, on passe le pseudo et les options directement au service maigret-cli, depuis le dossier du projet. Voici quelques exemples d’utilisation en ligne de commande :
cd /opt/docker-compose/maigret
# Recherche standard (top 500 des sites)
docker compose run –rm maigret-cli
# Recherche exhaustive sur l’ensemble de la base (plus de 3000 sites)
docker compose run –rm maigret-cli -a
# Cibler uniquement les sites français grâce aux tags
docker compose run –rm maigret-cli –tags fr
# Générer un rapport HTML dans ./reports
docker compose run –rm maigret-cli –html
# Afficher la base complète et ses tags
docker compose run –rm maigret-cli –list
Pour aller plus loin, Maigret propose une option d’analyse par IA (–ai) qui envoie la liste des sites trouvés à l’API d’OpenAI pour en tirer un profil. Cette fonction nécessite une clé API OpenAI (variable d’environnement OPENAI_API_KEY) et, surtout, elle transmet vos résultats à un tiers. Si cela vous intéresse, voici un exemple :
docker compose run –rm -e OPENAI_API_KEY=sk-api-key maigret-cli –ai
Rechercher un compte à partir d’une adresse e-mail avec user-scanner
Ce que fait user-scanner
Pour la recherche par adresse e-mail, il y a l’outil Holehe. Il est relativement connu, mais il ne m’a pas donné de bons résultats. Je ne sais pas s’il est encore maintenu. C’est pourquoi j’ai préféré utiliser user-scanner.
L’outil user-scanner reprend la même méthode que Holehe (l’énumération via les flux de mots de passe oubliés), mais avec des modules activement maintenus. Voici ses caractéristiques :
Une couverture d’environ 140 modules e-mail et 210 modules pseudo, ce qui en fait un outil deux-en-un capable de traiter les deux types d’identifiants (il va donc compléter Maigret d’une certaine façon).
Un support de proxy avec rotation et validation, précieux pour limiter les blocages liés à l’adresse IP lors des scans.
Une sortie claire (Registered / Not Registered) et des exports aux formats JSON et CSV.
La ressource officielle est le dépôt GitHub : github.com/kaifcodec/user-scanner.
Installer user-scanner avec Docker
L’outil est disponible sur PyPI et n’embarque pas d’image Docker officielle. Nous construisons donc une image légère à partir d’un Dockerfile minimal. Créez le fichier /opt/docker-compose/user-scanner/Dockerfile.
Insérez ce contenu dans le fichier :
FROM python:3.12-slim
RUN pip install –no-cache-dir user-scanner
ENTRYPOINT [“user-scanner”]
Puis, dans le même dossier, le fichier docker-compose.yml.
services:
user-scanner:
build:
context: .
image: user-scanner:local
volumes:
– ./results:/data
working_dir: /data
Il ne reste plus qu’à construire l’image.
cd /opt/docker-compose/user-scanner
docker compose build
Le volume ./results récupère sur l’hôte les exports JSON ou CSV générés par l’outil.
Utiliser user-scanner
L’usage de base tient en une commande, avec l’option -e pour une adresse e-mail et -u pour un pseudo. Allez, on va faire un essai.
cd /opt/docker-compose/user-scanner
# Recherche des comptes liés à une adresse e-mail
docker compose run –rm user-scanner -e
# Recherche par pseudo
docker compose run –rm user-scanner -u
À l’exécution, user-scanner classe les résultats par catégorie et affiche pour chaque site l’un des statuts suivants : compte trouvé, compte absent, erreur, ou test ignoré. Ce dernier statut mérite une explication, car il illustre une notion importante de l’OSINT.
Par défaut, l’outil met de côté certains modules qu’il qualifie de bruyants. Sur la plupart des sites, tester l’existence d’un compte se fait de façon silencieuse côté serveur. Mais sur certains, déclencher la fonction de mot de passe oublié envoie réellement un e-mail de réinitialisation à la personne si un compte existe. Autrement dit, tester ces sites alerterait la cible. Alors dans notre cas, ce n’est pas trop dérangeant car on effectue l’analyse sur nous-mêmes, mais dans un autre contexte, c’est problématique. L’outil user-scanner les exclut par défaut pour rester discret, et vous pouvez les inclure explicitement avec l’option –allow-loud.
# Inclure les modules bruyants (à réserver à votre propre identité)
docker compose run –rm user-scanner -e [email protected] –allow-loud
Ce comportement offre d’ailleurs une leçon défensive à retenir : recevoir un e-mail de réinitialisation de mot de passe que vous n’avez pas demandé peut être le signe que quelqu’un s’intéresse à vos comptes.
Rechercher un compte à partir d’un numéro de téléphone avec Ignorant
Ce que fait Ignorant
Ignorant applique la même logique que les outils précédents, mais à partir d’un numéro de téléphone. Développé par megadose (également auteur de Holehe) et publié sous licence GPLv3, il utilise la technique du mot de passe oublié pour déterminer si un numéro est associé à un compte, sans alerter la personne concernée.
Il faut être honnête sur un point : la couverture d’Ignorant est volontairement mince, car peu de sites exposent le numéro de téléphone de façon interrogeable. En pratique, il teste une poignée de plateformes, dont Amazon, Instagram et Snapchat. À ma connaissance, il n’existe pas d’équivalent de Maigret pour le numéro de téléphone. Il faut dire aussi que les plateformes protègent mieux cet identifiant et qu’il est moins répandu.
La ressource officielle est le dépôt GitHub : github.com/megadose/ignorant.
Installer Ignorant avec Docker
Comme user-scanner, Ignorant est sur PyPI mais sans image officielle. Créez le fichier /opt/docker-compose/ignorant/Dockerfile.
FROM python:3.12-slim
RUN pip install –no-cache-dir ignorant
ENTRYPOINT [“ignorant”]
Puis, dans le même dossier, le fichier docker-compose.yml, avec ce contenu :
services:
ignorant:
build:
context: .
image: ignorant:local
Puis construisez l’image.
cd /opt/docker-compose/ignorant
docker compose build
Ignorant n’écrit aucun fichier de rapport, ses résultats s’affichent uniquement dans le terminal.
Utiliser Ignorant
La syntaxe demande d’abord l’indicatif du pays, puis le numéro, tous deux sans le signe plus. Pour un numéro français comme le 06 12 34 56 78, l’indicatif est 33 et le numéro s’écrit sans le zéro initial. Ce qui donnerait :
cd /opt/docker-compose/ignorant
# Recherche des comptes liés à un numéro de téléphone
docker compose run –rm ignorant 33 612345678
# N’afficher que les sites où le numéro est utilisé
docker compose run –rm ignorant 33 612345678 –only-used
Ici, on peut voir qu’il n’y a que trois sites testés : Amazon, Instagram et Snapchat.
Recommandations
Rester dans un cadre légal et éthique
Ces outils exploitent des informations publiques, mais cela ne signifie pas que tout est permis. En France et dans l’Union européenne, collecter et traiter des données à caractère personnel est encadré par le RGPD, y compris lorsque ces données sont accessibles publiquement. Utiliser ces outils pour surveiller ou pister une personne sans motif légitime vous expose à des poursuites.
Quelques principes simples permettent de rester du bon côté. Travaillez sur votre propre identité ou sur des comptes de test que vous maîtrisez. N’employez jamais les options bruyantes (comme –allow-loud) sur un tiers, puisqu’elles génèrent des notifications chez la personne visée. Et si vous menez une investigation dans un cadre professionnel (audit, recherche de menaces, enquête), assurez-vous de disposer d’une base légale et d’un périmètre clairement défini. Et surtout, d’une autorisation.
Adopter les bons réflexes d’utilisation
Espacez vos recherches, car ces outils envoient de nombreuses requêtes vers de vrais services d’authentification, et une adresse IP unique se fait vite limiter. Le support de proxy de user-scanner aide à contourner ce problème. Gardez aussi à l’esprit que le statut d’erreur ou de limitation ne signifie pas absence de compte, mais site non testé correctement. À cela s’ajoutent parfois des faux positifs. L’outil fait le gros du travail, mais vous devez analyser les résultats.
Réduire sa propre empreinte numérique
L’intérêt défensif de cette démarche est de transformer une surface d’attaque en plan d’action. Une fois que vous avez vu ce qu’un tiers peut reconstituer sur vous, vous pouvez passer à l’action. Voici quelques pistes intéressantes qui vont dans ce sens :
Ne réutilisez pas le même pseudonyme partout, car c’est le fil conducteur qui relie tous vos comptes entre eux.
Utilisez plusieurs adresses e-mail ou des alias par service, pour cloisonner vos inscriptions et casser les recoupements (une fonctionnalité proposée par de nombreux services, dont Proton Mail).
Supprimez les comptes que vous n’utilisez plus, en priorité ceux que ces outils ont fait remonter et que vous aviez oubliés.
Vérifiez les options de récupération de vos comptes importants.
Restez attentif aux e-mails de réinitialisation non sollicités, qui peuvent signaler qu’une énumération est en cours sur vos comptes.
Conclusion
Maigret, user-scanner et Ignorant forment un trio cohérent pour cartographier la présence en ligne d’une identité à partir de trois portes d’entrée : le pseudo, l’e-mail et le numéro de téléphone. Déployés avec Docker, ils constituent un bon point de départ pour faire une recherche, en particulier avec le pseudo et l’e-mail où la collecte est souvent fructueuse.
Je vous remets les liens vers les dépôts officiels des trois outils : Maigret, user-scanner et Ignorant. J’en profite aussi pour citer Social-Analyzer qui est une alternative – moins complète – à Maigret (mais pour croiser les informations, ça peut être bien).
Et vous, aviez-vous une idée juste du nombre de comptes rattachés à votre pseudo ou à votre adresse e-mail ? Qu’en pensez-vous ?
FAQ
Qu’est-ce que l’énumération de comptes en OSINT ?
L’énumération de comptes consiste à tester automatiquement un identifiant (pseudo, e-mail ou téléphone) sur de nombreux sites pour déterminer où un compte existe. Les outils s’appuient soit sur la détection de pages de profil publiques, soit sur le comportement des fonctions de réinitialisation de mot de passe, qui réagissent différemment selon qu’un compte est associé ou non à l’identifiant testé.
À quoi sert Maigret ?
Maigret recherche les comptes associés à un nom d’utilisateur sur plus de 3000 sites. Il détecte l’existence des profils, extrait les informations publiques des pages trouvées (biographie, avatar, liens) et relance une recherche récursive sur les nouveaux identifiants découverts. Il propose une interface web et une version en ligne de commande.
user-scanner est-il un bon remplaçant de Holehe ?
Oui. user-scanner reprend la même technique que Holehe (l’énumération par flux de mot de passe oublié), mais avec des modules activement maintenus. Holehe reste très connu, mais beaucoup de ses modules sont aujourd’hui cassés, ce qui m’a poussé à vous présenter user-scanner.
Utiliser ces outils OSINT est-il légal ?
Ces outils exploitent des informations publiques, mais le RGPD encadre la collecte et le traitement de données personnelles, même publiques. Les utiliser sur votre propre identité ne pose pas de problème. Les employer sur un tiers sans motif légitime peut en revanche vous exposer à des poursuites. Dans un cadre professionnel, une base légale et un périmètre défini sont nécessaires.
Quelle est la différence entre Maigret et Sherlock ?
Maigret est un dérivé de Sherlock qui va plus loin. Là où Sherlock se contente de lister les comptes trouvés sur environ 400 sites, Maigret couvre plus de 3000 sites, extrait les informations des profils et relance une recherche récursive sur les identifiants découverts. Maigret propose aussi une interface web, absente de Sherlock. Mais rien ne vous empêche de croiser les informations.
Comment réduire mon empreinte numérique après ce type d’analyse ?
Évitez de réutiliser le même pseudonyme partout, utilisez des alias e-mail par service pour cloisonner vos inscriptions, supprimez les comptes que vous n’utilisez plus, et vérifiez les options de récupération de vos comptes importants.
Cofondateur d’IT-Connect et Microsoft MVP “Cloud and Datacenter Management”. Mon obsession depuis près de 15 ans ? Rendre l’administration système et la cybersécurité accessibles, que vous soyez junior ou confirmé. Plus qu’un métier, l’IT est pour moi une véritable passion. J’accompagne au quotidien les sysadmins et les professionnels de l’IT dans leur montée en compétences et leur veille technique.