Maigret

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Maigret constitue un dossier sur une personne uniquement à partir de son nom d'utilisateur, en recherchant des comptes sur un très grand nombre de sites et en rassemblant toutes les informations disponibles à partir des pages web. Aucune clé API requise. Profilage IA (démo).

En une minute

Assurez-vous de disposer de Python 3.10 ou d'une version ultérieure.

pip install maigret
maigret YOUR_USERNAME

Pas d'installation ? Essayez le bot Telegram communautaire ou une Cloud Shell.

Vous voulez une interface web ? Consultez comment la lancer.

Voir aussi : Démarrage rapide.

Principales fonctionnalités

Prend en charge plus de 3 000 sites (voir la liste complète). Une exécution par défaut vérifie les 500 sites les mieux classés en fonction du trafic ; passez -a pour tout analyser, ou --tags pour affiner par catégorie/pays.
Intégrable dans des projets Python — importez maigret et lancez des recherches par programmation (voir utilisation en bibliothèque).
Extrait toutes les informations disponibles sur le propriétaire du compte à partir des pages de profil et des API des sites, y compris les liens vers d'autres comptes.
Effectue une recherche récursive à l'aide des noms d'utilisateur et autres identifiants découverts.
Permet de filtrer par étiquettes (catégories de sites, pays).
Détecte et contourne partiellement les blocages, la censure et les CAPTCHA.
Récupère une base de données de sites mise à jour automatiquement depuis GitHub à chaque exécution (une fois toutes les 24 heures), et revient à la base de données intégrée en cas de connexion hors ligne.
Fonctionne avec les sites Tor et I2P ; capable de vérifier des domaines.
Livré avec une interface web pour parcourir les résultats sous forme de graphe et télécharger les rapports dans tous les formats depuis une seule page.
Mode d'analyse IA optionnel (--ai) qui transforme les résultats bruts en un court résumé d'investigation à l'aide d'une API compatible OpenAI.

Pour la liste complète des fonctionnalités, consultez la documentation des fonctionnalités.

Utilisé par

Outils professionnels d'analyse OSINT et de réseaux sociaux basés sur Maigret :

Démo

Vidéo

Rapports

Rapport PDF, Rapport HTML

HTML report screenshot

XMind 8 report screenshot

Sortie console complète

Installation

Vous avez déjà suivi les étapes de la section En une minute ? Vous êtes prêt. Voici d'autres méthodes.

Vous ne voulez rien installer ? Utilisez le bot Telegram communautaire.

Windows

Téléchargez maigret_standalone.exe depuis Releases. Vous pouvez le lancer de deux façons :

Double-cliquez dessus — Maigret demandera un nom d'utilisateur, lancera une recherche par défaut et attendra à la fin pour que les liens des rapports restent visibles.
Lancez-le depuis un terminal — ouvrez l'Invite de commandes (appuyez sur Win+R, tapez cmd, appuyez sur Entrée) ou PowerShell pour passer des options supplémentaires :

cd %USERPROFILE%\Downloads
maigret_standalone.exe USERNAME
maigret_standalone.exe USERNAME --html       :: also save an HTML report
maigret_standalone.exe --help                :: list all options

Guide vidéo : https://youtu.be/qIgwTZOmMmM.

Cloud Shells

Exécutez Maigret dans le navigateur via des cloud shells ou des notebooks Jupyter :

Installation locale (pip)

# install from pypi
pip3 install maigret

# usage
maigret username

Depuis les sources

# or clone and install manually
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# build and install
pip3 install .

# usage
maigret username

Docker

Deux variantes d'image sont publiées :

soxoj/maigret:latest — mode CLI (par défaut)
soxoj/maigret:web — lance automatiquement l'interface web

# official image (CLI)
docker pull soxoj/maigret

# CLI usage
docker run -v /mydir:/app/reports soxoj/maigret:latest username --html

# Web UI (open http://localhost:5000)
docker run -p 5000:5000 soxoj/maigret:web

# Web UI on a custom port
docker run -e PORT=8080 -p 8080:8080 soxoj/maigret:web

# manual build
docker build -t maigret .                  # CLI image (default target)
docker build --target web -t maigret-web . # Web UI image

Dépannage

Erreurs de construction ? Consultez le guide de dépannage.

Les rapports PDF (--pdf) sont une option supplémentaire — installez avec pip install 'maigret[pdf]'. Ils nécessitent des bibliothèques graphiques au niveau système sur Linux/macOS ; consultez la section sur les rapports PDF pour les étapes d'installation selon l'OS.

Utilisation

Exemples

# make HTML, PDF, and XMind reports
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind # legacy XML with a manifest for XMind 2022+ readers

# machine-readable exports
maigret user --json ndjson   # newline-delimited JSON (also: --json simple)
maigret user --csv
maigret user --txt
maigret user --graph         # interactive D3 graph (HTML)
maigret user --neo4j         # Neo4j Cypher script (graph database)

# search on sites marked with tags photo & dating
maigret user --tags photo,dating

# search on sites marked with tag us
maigret user --tags us

# highlight sites whose page also mentions specific keywords
maigret user --keywords python rust
# keyword-matched sites are shown with "[++]" in bright green

# search for three usernames on all available sites
maigret user1 user2 user3 -a

# AI-assisted investigation summary (needs OPENAI_API_KEY)
maigret user --ai

--neo4j écrit un script *_neo4j.cypher du graphe de résultats ; importez-le avec cypher-shell -u neo4j -p <password> < report_user_neo4j.cypher ou collez-le dans le Neo4j Browser. Les réimportations sont idempotentes. Consultez la documentation sur l'export Neo4j.

Exécutez maigret --help pour toutes les options. Documentation : options CLI, plus d'exemples. Vous rencontrez des 403 ou des délais d'attente ? Consultez TROUBLESHOOTING.md.

Interface web

Maigret dispose d'une interface web intégrée avec un graphe des résultats et des rapports téléchargeables.

Vous ne voulez pas l'exécuter vous-même ? Déployez l'image Docker publiée soxoj/maigret:web en tant qu'application hébergée en un clic :

Fonctionne sur le niveau gratuit de Render (se met en veille après 15 min d'inactivité, se réactive à la prochaine requête). Aucune connexion n'est configurée sur l'instance, donc toute personne disposant de l'URL peut l'utiliser.

Captures d'écran de l'interface web

Web interface: how to start

Web interface: results

maigret --web 5000

Ouvrez http://127.0.0.1:5000, saisissez un nom d'utilisateur et consultez les résultats.

Bibliothèque Python

Maigret peut être intégré dans vos propres projets Python. La CLI est une fine surcouche d'une fonction asynchrone que vous pouvez appeler directement — créez des pipelines personnalisés, alimentez vos propres outils avec les résultats ou exécutez-le dans un flux de travail OSINT plus vaste.

Consultez le guide complet d'utilisation en bibliothèque pour un exemple fonctionnel, les modèles asynchrones et la façon de filtrer les sites par étiquette.

Options CLI utiles

--parse URL — analyse une page de profil, extrait les identifiants/noms d'utilisateur et les utilise pour lancer une recherche récursive.
--permute — génère des variantes probables de nom d'utilisateur à partir de deux entrées ou plus (par ex. john doe → johndoe, j.doe, …) et les recherche toutes.
--self-check [--auto-disable] — vérifie les paires usernameClaimed / usernameUnclaimed sur des sites en direct pour les mainteneurs qui auditent la base de données.
--ai / --ai-model — exécute l'analyse IA sur les résultats de recherche et diffuse un court résumé d'investigation dans le terminal.

Analyse IA

--ai collecte les résultats de recherche, construit un rapport Markdown interne et l'envoie à un point de terminaison de complétion de chat compatible OpenAI pour produire un court résumé d'investigation neutre (nom réel probable, localisation, profession, centres d'intérêt, langues, niveau de confiance, pistes de suivi). La progression par site est masquée et la sortie du modèle est diffusée sur stdout.

export OPENAI_API_KEY=sk-...
maigret user --ai

# pick a different model
maigret user --ai --ai-model gpt-4o-mini

La clé peut également être définie comme openai_api_key dans settings.json. Le point de terminaison est par défaut https://api.openai.com/v1, mais openai_api_base_url dans settings.json peut pointer vers n'importe quelle API compatible OpenAI (Azure OpenAI, OpenRouter, un serveur local, …). Consultez la documentation des paramètres pour la liste complète des options.

Tor / I2P / proxys

Maigret peut acheminer les vérifications via un proxy, Tor ou I2P — utile pour les sites .onion / .i2p et pour contourner les WAF qui bloquent les IP de datacenter.

# any HTTP/SOCKS proxy
maigret user --proxy socks5://127.0.0.1:1080

# Tor (default gateway socks5://127.0.0.1:9050)
maigret user --tor-proxy socks5://127.0.0.1:9050

# I2P (default gateway http://127.0.0.1:4444)
maigret user --i2p-proxy http://127.0.0.1:4444

Démarrez votre démon Tor / I2P avant d'exécuter la commande — Maigret ne gère pas ces passerelles.

Contournement Cloudflare

Expérimental. La passerelle web Cloudflare est en cours de développement actif ; le schéma de configuration, le comportement de la CLI et l'ensemble des sites acheminés peuvent changer sans garantie de compatibilité ascendante.

Un sous-ensemble de sites de la base de données nécessite un véritable navigateur pour résoudre un défi JavaScript. Maigret peut déléguer ces vérifications à une instance locale FlareSolverr :

docker run -d -p 8191:8191 --name flaresolverr ghcr.io/flaresolverr/flaresolverr:latest
maigret --cloudflare-bypass <username>

Le contournement est facultatif (--cloudflare-bypass ou cloudflare_bypass.enabled dans settings.json) et ne s'active que pour les sites dont le champ protection correspond. Consultez la documentation des fonctionnalités pour les options de backend et la configuration.

Contribuer

Ajoutez ou corrigez de nouveaux sites de manière chirurgicale dans data.json (pas de json.load/json.dump), puis exécutez ./utils/update_site_data.py pour régénérer sites.md et les métadonnées de la base de données, puis ouvrez une pull request. Pour plus de détails, consultez le guide CONTRIBUTING et la documentation de développement. Historique des versions : CHANGELOG.md.

Utilisation commerciale

Le Maigret open source est sous licence MIT et gratuit pour une utilisation commerciale sans restriction — mais les vérifications de sites se dégradent avec le temps et nécessitent une maintenance active.

Pour une utilisation commerciale sérieuse — avec une base de données de sites mise à jour quotidiennement ou une API de vérification de noms d'utilisateur — contactez-nous : 📧 [email protected]

Base de données de sites privée — plus de 5 000 sites, mise à jour quotidiennement (distincte de la base de données publique open source)
API de vérification de noms d'utilisateur — intégrez Maigret dans votre produit

À propos

Avertissement

À des fins éducatives et légales uniquement. Vous êtes responsable du respect de toutes les lois applicables (RGPD, CCPA, etc.) dans votre juridiction. Les auteurs déclinent toute responsabilité en cas d'utilisation abusive.

Retours

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Classification SOWEL

Techniques OSINT utilisées :

Licence

MIT © Maigret

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