Ce mémoire propose que l’origine d’un cyberdélinquant soit un facteur explicatif du phénomène de la cybercriminalité. Il comporte deux objectifs : premièrement, décrire les profils des cybercriminels recensés dans les médias internationaux; deuxièmement, vérifier si ces profils varient selon le lieu d’origine du cyberdélinquant. Une base de données, comportant 90 cas de cybercriminels répertoriés à travers le monde, fut créée. Quinze (15) cybercriminels par territoire ont été sélectionnés, les régions ciblées allant comme suit : Amérique du Nord, Amérique latine, Australasie, Europe de l’Ouest, Eurasie et Afrique/péninsule Arabique. En premier lieu, des analyses descriptives ont été exécutées afin de dresser un portrait de ce phénomène. En second lieu, des analyses de tableaux de contingence ont été effectuées entre les variables à l’étude afin de voir si des relations existaient. Enfin, d’autres analyses de tableaux de contingence ont été réalisées afin d’établir les différences des paramètres en fonction de l’origine. Les résultats de ces divers tests démontrent que ce sont généralement de jeunes hommes âgés en moyenne de 25 ans qui seront susceptibles de commettre des délits informatiques. Quelques profils types se sont dégagés des analyses et peuvent s’expliquer par l’accès au matériel informatique, les inégalités économiques entre classes sociales, tout comme la vitesse d’Internet, et ce, en fonction de l’origine du cyberdélinquant.This memory suggests that the origin of a cybercriminal is an explanatory factor of the phenomenon of cybercrime. It has two specific objectives: first, to describe the profile of cybercriminals identified in the international media. It also aims to check whether these profiles vary according to the origin of the cybercriminal. A database was created, with 90 cases of cybercriminals, worldwide. Fifteen (15) cybercriminals were selected per geographical territories, areas ranging as follows: North America, Latin America, Australasia, Western Europe, Eurasia, and Africa/Arabian Peninsula. First of all, descriptive analyzes were performed in order to paint a picture of this phenomenon. Secondly, analyzes of contingency tables were performed between the variables being studied to see if relationships existed. Finally, other analyzes of contingency tables were performed to establish the differences of the parameters depending on the origin. The results of these tests reveal that it is in general young men with an average age of 25 who will commit computer crimes. Some typical profiles emerged from the analysis and can be explained by access to computers, Internet speed, and inequalities in economic distribution, depending on the origin of the cybercriminal.