Géolocalisation d’une frappe de drone ‘FPV’ du Front de Libération de l’Azawad, à Tessalit (Mali)

Guide de géolocalisation / GEOINT, sur un cas d’école assez intéressant au Nord du Mali. Notamment car il est abordable sur l’aspect pur de la géolocalisation, y compris pour les amateurs, mais surtout car il présente un piège bien vicieux pour les utilisateurs de Google.

Le point de départ est cette vidéo publiée le 23 août 2025, montrant en action un drone ‘FPV’ (First-Person View), avec la présence d’emblèmes du Front de Libération de l’Azawad (FLA). Je précise qu’elle ne montre rien de violent, ou de choquant.

D’après les posts la relayant (et qui reprennent a priori les éléments partagés par la source de base), ce drone serait dirigé contre des soldats des forces armées maliennes (FAMa), et des représentants de l’Africa Corps, à Tessalit, au nord du Mali.

Voilà pour le contexte, dont nous ne présumerons rien. Le drone n’est peut-être pas piloté par le FLA, et il est impossible de faire une évaluation des dommages visuellement, d’autant qu’il n’y a pas le moindre soldat en vue. Peu importe, l’enjeu ici se limite à géolocaliser le lieu ciblé par le drone, ce qui pourra permettre ultérieurement de confirmer, ou d’infirmer, ce narratif initial.

Je vous propose à partir d’ici un déroulé assez similaire à celui que je suis habituellement, afin que cet article puisse être didactique. Cette géolocalisation est relativement facile, même pour des amateurs, mais elle comporte un piège assez vicieux, y compris pour des analystes plus chevronnés, d’où son intérêt.

Premièrement, le contexte.

On commence par extraire le maximum d’infos du contexte disponible. Ces vidéos, ou images, sont parfois accompagnées d’un texte qui peut s’avérer bien utile. Les comptes qui les relaient, ou leurs commentaires, peuvent également comporter des indices précieux. Alors on fait un tour d’horizon de ce qui existe (ce qui permettra également de voir si quelqu’un n’a pas déjà retrouvé le lieu que vous cherchez… !).

Dans notre cas, tous les comptes parlent bien d’une attaque dirigée contre les FAMa et l’Africa Corps, à Tessalit. On ne dispose pas d’autres détails, mais pour une géolocalisation, c’est déjà bien pratique d’avoir un nom de ville. Ca nous évite de chercher des heures dans le désert… si tant est que l’info est vraie, car ce n’est pas toujours le cas. C’est d’autant plus simple que Tessalit est un chef-lieu, et sera donc facilement localisable.

Exploitation des images.

Côté exploitation d’images, chacun ses techniques. Soit on visionne une première fois puis on se lance directement, soit on se fait des notes mentale, on liste les éléments marquants à la main, et on fait des schémas. Il est à mon sens plus pertinent d’être conscencieux et d’y mettre un peu les moyens, car cela fait gagner un temps fou par la suite. En notant un maximum d’informations, vous assimilez des patterns visuels, parfois même de façon inconsciente, ce qui est très utile pour la suite.

D’entrée de jeu, on a de la chance, on a des reliefs au sol très identifiables. Même si la qualitée de la vidéo est mauvaise, quand on explore un peu ce coin du Mali, on sait que ça correspond à d’importantes masses rocheuses. Et même si on n’est pas en mesure d’identifier que ce sont bien des roches, on suppose au moins que ce sera visible par satellite. C’est exactement ce qui nous intéresse.

Dans mon cas je prends un screenshot, j’annote, je mets de côté, et je continue le visionnage.

Le drone poursuit son avancée, passe au-dessus des masses rocheuses que l’on vient d’identifier, puis au-dessus d’arbres regroupés (ce qui est plus flagrant en vidéo que sur une image statique). Là encore un screenshot, et on met de côté. On sait désormais que la zone de recherche comporte des masses rocheuses, puis des amas de végétation, jusqu’à la cible.

On note également l’aspect du relief au loin, qui est bien souvent une donnée utile. On a face à nous une zone montagneuse, qui s’étend derrière notre zone d’intérêt. Là encore on ajoute donc des éléments : les zones rocheuses au sol, les patterns végétaux, et ce relief conséquent en arrière-plan.

Le drone approche sa cible finale, entre deux bâtiments, situés dans une même enceinte. Mais avant de noter leurs caractéristiques propres, on continue de collecter ce qu’on peut aux alentours. On observe ainsi que :

• Ces bâtiments font partie d’un ensemble bien plus large ; on est bien dans un paysage urbain.
• Ils sont en périphérie de ville. Sur les centaines de bâtiments que comporte la zone, on sait donc qu’on devrait finir par tomber sur ce qu’on cherche en se concentrant uniquement sur les bordures de la ville. Ce sera un gain de temps considérable.
• Ils sont entourés d’une longue bande de terre bien dégagée, et sans végétation (possiblement une route, mais c’est en réalité un fleuve asséché).
• Ils sont également entourés d’un mur d’enceinte. Sur leur droite, une cour en décrochement, dont le mur forme un angle qui devrait être facile à distinguer par satellite.

On commence donc à avoir beaucoup d’éléments. Tout un ensemble de patterns sur la zone générale (roches au sol, végétaux, fleuve bien dégagé, localité urbaine, relief important en fond), et la confirmation que notre cible est en première ligne, à la périphérie de la ville.

On peut désormais s’attarder sur les caractéristiques plus précises de notre cible. Cela sera utile pour rapidement écarter les hypothèses qui ne collent pas, lors de la confirmation visuelle. L’enjeu, encore une fois, n’est pas forcément d’identifier formellement ce qu’on voit (même si ça peut être utile !), mais de créer un pattern.

On observe donc :

• Ce qui semble être une réserve sur la gauche, entourée en rose, dans le coin du mur d’enceinte. Un excellent candidat pour être repéré facilement vu du ciel, de par son positionnement vis-à-vis du mur.
• Un bâtiment principal entouré en cyan, qui est assez imposant, et sur le toit duquel se trouve un élément difficile à identifier, mais qui devrait lui aussi apparaître au satellite.
• Un bâtiment rouge dans la même cour, dont la couleur pourrait même apparaître par satellite avec un peu de chance.
• Un château d’eau, lui aussi coloré.

La dernière vue réellement exploitable est intéressante, car elle nous permet de mieux comprendre la disposition des lieux. Les deux bâtiments qui nous semblaient faire face au mur sont en réalité orientés différemment. Le bâtiment principal fait bien face au mur, là où le bâtiment rouge est en biais. On peut donc commencer à entrevoir un schéma (posé avec plus ou moins de succès sur Paint !) de ce qu’on s’attend à voir au satellite.

Le drone poursuit sa route au sein de l’enceinte, avant que le flux vidéo ne se coupe. On n’y repère pas d’éléments bien utiles, ni réellement de cibles, si ce n’est un véhicule. Dur de dire s’il est militaire, ou occupé. Le drone aurait donc explosé au milieu de cette cour, sans que l’on soit certain qu’il ait atteint une cible, ou provoqué de réels dégats.

A la recherche du candidat parfait

On a désormais une belle liste de courses en tête. Ne reste plus qu’à trouver l’endroit idéal qui correspondrait à tout ça.

Il faut être cependant prudent sur plusieurs aspects, qui peuvent parfois piéger : les images de référence illustrent un instant T, là où les images satellitaires sont généralement datées de plusieurs semaines, mois, si ce n’est plus selon les régions. Le relief a peu de chance de bouger, la végétation aussi. Mais un mur, un bâtiment, un élément distinctif… tout ça peut disparaître, ou au contraire apparaitre entre temps, et fausser nos schémas. Il faut donc y aller avec un peu de flexibilité en tête.

Place désormais “à la chasse”. Premier réflexe, on lance Google ou son service d’imagerie satellitaire favori. Dans mon cas, je passe par Google Earth, qui permet également d’apprécier le relief en 3D des clichés satellitaires. C’est très utile pour comparer des lignes de crètes quand elles apparaissent en vidéo comme dans notre cas, ou juste pour modifier son orientation.

On démarre donc à Tessalit, vu que c’est l’élément qui revient constamment dans les sources qui parlent de la vidéo. En un coup d’oeil, on voit que le terrain, la végétation, et le “ressenti” général de la zone semble coller. On ne sait pas si on est forcément au bon endroit, mais on est a priori dans la bonne région.

De prime abord, on est content. La ville semble relativement petite (et donc rapide) à couvrir, et il y a une base militaire bien distincte qui se détache. Tout ça colle au contexte dont on dispose : celui d’un drone qui viendrait attaquer une position FAMa & Africa Corps. Ne reste plus qu’à comparer tout ça avec nos éléments visuels.

On revient à notre premier indice, les zones rocheuses au sol. Celles qui devraient bien ressortir par satellite.

Mais premier problème, rien ne semble vraiment correspondre. Les zones 1, et 2, de notre exemple, sont très proches de la ville, et de la zone que l’on cherche. Les quelques candidats viables (au doigt mouillé) semblent au contraire assez éloignés de tout centre urbain, ou dans des configurations qui ne correspondent pas. Ca peut arriver.

Peut-être que les tâches 1 & 2 sont en réalité des marques d’un incendie récent (ce qu’on pourrait confirmer/infirmer avec d’autres sources, mais je ne vais pas couvrir ça ici), ou juste des éléments qui n’apparaissent peut-être pas tant que ça vu de très haut. Mentalement, on met quand même un petit “warning” de côté, puis on passe à la suite.

On se rabat alors sur notre autre élément gagnant : on sait qu’il suffit de regarder la périphérie de la ville, ou de la base. Ca ne devrait pas prendre trop longtemps, et on finira bien par tomber sur notre schéma : un bâtiment principal, un château d’eau, un mur d’enceinte, un bâtiment rouge en biais… On peut y passer 10, 20, 30 minutes ou plus, selon la motivation de chacun. Mais si vous faîtes ça ici, vous allez être déçus. Vous aurez beau quadriller toute la ville, rien ne correspond.

On a donc du relief au sol qui disparaît, un pattern introuvable en périphérie, et on se met à imaginer toutes sortes de scénarios. Peut-être que les bâtiments ne sont plus en périphérie, et que d’autres ont été construits à la va-vite, ce qui fausserait tout. Alors on regarde plus en profondeur dans la ville, encore une fois sans succès. Mieux vaut être assez rationnel dans ces moments-là, et se rendre à l’évidence que si quelque chose cloche, il faut peut-être voir le problème différemment.

C’est d’ailleurs ce qui rend cet exemple de géolocalisation si intéressant. Il comporte un piège très vicieux, du moins pour ceux qui connaissent peu ou mal la région : Tessalit n’est tout simplement… pas ici. Le référencement de Google est faussé, et attribue à tort le nom de Tessalit à la localité d’Amachach.

On aurait donc pu chercher longtemps ! Il n’y a donc pas de disparition mystérieuse de relief, ni de nos bâtiments. On regarde juste depuis tout à l’heure au mauvais endroit.

Comment est-ce qu’on peut s’en rendre compte ? Soit en perdant beaucoup de temps (et ça arrive…), soit en essayant d’avoir d’autres opinions quand on sent que quelquechose cloche. C’est de toute manière une bonne pratique d’avoir, sur le côté, un autre fournisseur de données. Openstreetmap est une excellente référence pour ça, car cela vous permet de jongler avec plusieurs calques, et d’obtenir des infos intéressantes sur les lieux que vous explorez.

Dans ce cas précis, vous auriez donc constaté qu’Openstreetmap et Google ne sont pas d’accord sur le nom de cette localité. En réalité, c’est Google qui n’est pas d’accord avec le reste du monde, car c’est l’un des seuls qui se plante à ce point là. Pire encore, Google renomme la véritable ville de Tessalit (au sud-est) par… “Achemelmel”, qui n’est rien d’autre que le nom d’un puit de la région, et qui n’est pas là non plus. En somme : c’est un fiasco.

Mais revenons-en donc à notre géolocalisation. On reste sur Google Earth en grinçant un peu des dents, et on se dirige vers la véritable localisation de Tessalit que l’on a recoupée avec Openstreetmap; tout en faisant abstraction du nom incorrect qui s’affiche à l’écran.

Et là, bingo, on repère assez vite des éléments familiers.

Des masses rocheuses très visibles, de la végétation regroupée avec un pattern distinct, et le tout très proche d’un paysage urbain. On chauffe ! Et on se rappelle que notre zone cible est en “première ligne” face aux éléments qu’on a déjà répertorié.

Alors on se rapproche, on va au premier mur visible… et on a comme un sentiment de déjà-vu !

Pour confirmer tout ça, on vérifie avec une vue satellitaire bien à la verticale, qui prouve que notre zone d’intérêt colle avec tous nos éléments. A noter l’ombre du château d’eau, qui épouse parfaitement la forme repérée dans la vidéo, là où le château d’eau en lui-même n’est pas évident à distinguer.

Conclusion

Nous savons désormais que cette vidéo a bel et bien été tournée à Tessalit (ici, sur Google Maps). Elle ne cible donc pas, comme on aurait pu le croire initialement, la base militaire plus au nord (le camp militaire d’Amachach), mais bien des bâtiments en périphérie de ville. Il n’y a pas d’informations sur ces bâtiments, qui sont imposants, mais pas forcément militaires.

Pour conclure, au-delà des réflexes classiques de GEOINT à mettre en place lors de ce type de recherche, ce cas est particulièrement intéressant à cause de l’erreur (fatale !) de Google. Ce n’est pas forcément fréquent, mais c’est quelque chose à garder en tête lorsque l’on couvre des régions plus reculées. Car cela peut faire perdre énormément de temps à un analyste qui n’est pas initié à la géographie locale.

En se fiant uniquement à Google, on aurait donc pu rapporter que la frappe n’aurait pas eu lieu à Tessalit, mais à “Achemelmel“. Ce qui est erroné.

Au moindre doute, il vaut mieux donc chercher un deuxième son de cloche. Et attention, car si Google peut se planter, parfois les autres services aussi, et à l’unisson. Notamment dans des zones reculées et mal référencées. Pour définitivement lever le doute sur le nom d’une localité, en tout cas pour ce qui est de la zone sahélienne, je vous partage une technique imparable pour briller en société : rien ne vaut une bonne vieille carte soviétique de la région !

Mise à jour (25/08) – De nombreux posts mentionnaient que la frappe ciblait la préfecture de Tessalit. Bien qu’en disposant des coordonnées, il n’est pas possible de le confirmer, aucun service en ligne ne référençant cette préfecture dans ses bases de données, y compris celle d’Openstreetmap.

Il faut donc trouver des photos de référence, pour confirmer indépendamment cela. Et même s’il n’y a que très peu de photos de la préfecture en ligne, en creusant un peu, on finit par trouver ce qu’on cherche.

La photo est prise en marge d’un meeting se tenant au sein de la salle de conférence de la préfecture. Elle est prise face au bâtiment et à son entrée principale, alors que le drone vient frapper son flanc. Mais l’architecture est identique, la ferronnerie de la porte également, ainsi que le type de passages au sol. De toute évidence, on confirme donc bien que c’est la préfecture de Tessalit qui est ciblée ; et ce sans dépendre du narratif initial.