Différentes sources et types de données sont disponibles, que ce soit à travers les réseaux sociaux, l'Internet des objets ou de bases publiques. Toutes ces données offrent de nouvelles possibilités, mais requièrent des méthodes d'acquisition différentes devant considérer des aspects tels que la véracité, la spatio-temporalité. Les nouvelles approches basées sur des plateformes participatives ou de source libre sont très prometteuses.

En matière de conduite opérationnelle, il est impératif de disposer de la bonne information, dans la bonne qualité et au bon moment. Des compétences sont développées afin d’être en mesure d’évaluer des systèmes d’information et des infrastructures modernes en tenant compte de la quantité croissante de données (problématique Big Data), de leur vitesse et de leur hétérogénéité.

Des algorithmes reposant sur l’apprentissage automatique sont à l’étude afin d’identifier des schémas (patterns) et des récurrences au sein de multiples ensembles de données. Ces activités possèdent un vaste éventail d’applications potentielles comme la détection d’anomalies, la classification de signaux, de textes, de langues ou d’images ainsi que l’analyse de graphes.

Les données sont de nos jours à la base de décisions opérationnelles. Il est dès lors nécessaire d'assurer que celles-ci ne soient pas manipulées par des adversaires, et que les modèles décisionnels soient robustes face aux attaques. De plus, la protection des données personnelles issues de personnes et d'institutions doit être garantie contre leur utilisation frauduleuse.

L’évaluation des informations tirées des réseaux sociaux pose de nouveaux défis techniques et analytiques. À l’aide d’un démonstrateur, S+T examine de nouveaux processus et technologies destinés à la recherche d’informations, l’analyse et la visualisation de données issues des réseaux sociaux et les présente de manière simple.

Les outils de traductions sont aujourd'hui très répandus. Ils comportent cependant de nombreux risques car ils dépendent tous d'une connexion Internet et ne permettent pas de traduire des informations classifiées. S+T a entrainé ses propres modèles de traduction indépendants pouvant être optimisés pour des syntaxes et vocabulaires particuliers (réseaux sociaux ou crime organisé).

L'anticipation de conflits peut donner un avantage tactique majeur dans l'application d'une stratégie de paix et de négociation politique. Grâce à diverses sources de données publiques (réseaux sociaux et médias), S+T a développé des algorithmes étant capables d'identifier qu'un pays se trouve à un point tournant en terme de stabilité politique, et qu'une révolution ou un conflit armé sont proches.

L'Internet des objets est un paradigme permettant de collecter de manière distribuée des données provenant de capteurs. Le déploiement et l'entretien de ces capteurs pose cependant de grands défis logistiques. S+T examine la possibilité d'utiliser des données provenant de plateformes participatives (crowdsensing), et tenant compte des défis liés à la sécurité et véracité de l'information.