Brevet FR2990537A1 — publié le 20131115

L'invention concerne la vérification du contenu d'une base dans laquelle sont mémorisées des données relatives à des personnes, telles que leur nom, leur âge leur date de naissance, leur sexe,leur portrait, leurs empreintes digitales ou/et autres données biométriques dans le but d'identifier des erreurs de saisie et/ou des tentatives de fraude au niveau de ces données mémorisées dans cette base. RESUME DE L'INVENTION A cet effet, l'invention a pour objet un procédé pour vérifier de manière automatisée certaines données d'une base de données relative à un ensemble de personnes, et comportant pour chaque personne plusieurs données telles que l'âge, le prénom, le genre, ce procédé intégrant : la détermination pour chaque personne de plusieurs corrélations liant les unes aux autres certaines des données de cette personne ; le calcul, pour chaque donnée vérifiée, d'un score de confiance dépendant d'au moins une première corrélation de la donnée vérifiée avec une première autre donnée de la même personne et une seconde corrélation de la donnée vérifiée avec une seconde autre donnée de la même personne ; - une étape de comparaison du score avec une valeur seuil pour déterminer si la donnée vérifiée est valable ou non. L'invention concerne également un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel les données mémorisées pour chaque personnes comportent d'une part le genre ainsi que la date de naissance, et d'autre part un portrait et une empreinte digitale, et dans lequel le procédé met en oeuvre pour chaque personne des corrélations du genre et de l'âge avec le portrait et avec l'empreinte digitale. L'invention concerne également un procédé tel que défini ci-dessus, dans lequel les données mémorisées pour chaque personne comportent le prénom, et dans lequel ce procédé met en oeuvre pour chaque personne une corrélation correspondant à une statistique issue de données nationales et représentative de la fréquence du prénom de cette personne pour l'année où elle est née. L'invention concerne également un procédé tel que défini ci-dessus, mettant en oeuvre une valeur de corrélation correspondant à une statistique issue de 10 données nationales représentative de la fréquence du prénom de la personne considérée pour l'année où elle est née et pour le genre de cette personne. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES - La figure 1 est un graphe comportant un nuage 15 de points représentant une population d'hommes représentés par des triangles et de femmes représentées par des cercles qui donne pour chaque individu son âge par années sur les abscisses et la largeur des nervures de son empreinte digitale en millimètres sur les 20 ordonnées ; - La figure 2 est le graphe de la figure 1 dans lequel on a représenté une région médiane et une région inférieure qui constituent respectivement une zone de confiance et une zone de suspicion pour le genre 25 masculin ; - La figure 3 est le graphe de la figure 1 dans lequel on a représenté une région supérieure et une région médiane qui constituent respectivement une zone de suspicion et une zone de confiance pour le genre 30 féminin ; - La figure 4 est le graphe de la figure 1 dans lequel on a représenté une région médiane constituant une zone de confiance pour l'âge ainsi qu'une zone supérieure et une zone inférieure qui constituent des zones de 35 suspicion pour l'âge ; - La figure 5 est un graphe représentatif de la fréquence par année du prénom Jacob pour les garçons nés aux Etats-Unis dans lequel les années de naissance sont représentées en abscisses dans lequel la fréquence par millier d'individus apparaît en ordonnées. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION L'idée à la base de l'invention est de déterminer pour chaque personne plusieurs corrélations liant chacune certaines des données de cette personne, et de combiner ces corrélations pour identifier individuellement et de manière directe chaque donnée paraissant inconsistante, au lieu de se borner à identifier seulement chaque personne dont les données sembleraient incohérentes. Ceci est assuré en évaluant pour chaque donnée vérifiée (prénom, date de naissance ou genre), sa cohérence avec au moins deux autres données distinctes relatives à la même personne. Le score de confiance d'une donnée est ainsi déterminé avec un calcul combinant la valeur de corrélation de cette donnée avec une première autre donnée, et la valeur de corrélation de cette donnée avec une seconde autre donnée. Le score de chaque donnée à vérifier est ensuite comparé à une valeur seuil pour déterminer si la donnée vérifiée doit être considérée comme valide, ou comme douteuse, pour établir un message d'alerte en cas de donnée douteuse. Dans l'exemple ci-après, l'invention est implémentée pour vérifier le sexe, l'âge et le prénom d'un ensemble de personnes ou individus mémorisés dans une base de données avec des données supplémentaires incluant en particulier une empreinte digitale et un portrait pour chacune de ces personnes. Concrètement, il existe une corrélation entre la largeur des nervures de l'empreinte digitale d'un individu et son sexe, et une autre corrélation entre la largeur de ces nervures et l'âge de l'individu en question. Ceci est détaillé dans l'article intitulé "Epidermal Ridge Breadth, an indicator of age and sex in paleodermatoglyphics" de Miroslav Kralik et Vladimir Novot- ny, qui est accessible à l'adresse http://www.staff.amu.edu.p1/-anthro/pdf/ve/vol011/01krali k.pdf. De manière analogue, une corrélation lie le portrait d'un individu à son sexe, et une autre corrélation lie le portrait de cet individu à son âge. Ceci est détaillé notamment dans l'article intitulé "Estimating Age, Gender and Identity using First Name Priors", de Andrew Gallagher et Tsuhan Chen, accessible depuis l'adresse suivante : http://chenlab.ece.cornell.edu/people/Andy/projectpagena mes.html. Comme illustré dans la figure 1, la largeur des nervures des empreintes digitales d'une population est d'une manière générale plus importante chez les hommes que chez les femmes, et elle augmente par ailleurs avec l'âge des individus de cette population. On peut donc définir dans ce graphe une région médiane qui correspond à une zone de confiance pour le genre masculin, et une région inférieure qui correspond à une zone de suspicion pour le genre masculin. Comme illustré à la figure 2, la zone de confiance pour le genre masculin correspond à une bande englobant la majorité des hommes (représentés par des triangles), et la zone de suspicion pour le genre masculin est une région située sous la zone de confiance du genre masculin, et ne comportant quasiment aucun individu masculin. La zone de confiance pour le genre masculin, qui est repérée dans la figure 2 par un sigle masculin entouré, peut être délimitée en définissant d'abord une courbe moyenne de valeurs pour le genre masculin, correspondant à la courbe haute de la figure 1, et en définissant de part et d'autre de cette courbe moyenne deux courbes enveloppes permettant d'englober par exemple 95 % de la population masculine. De manière analogue, la zone de suspicion pour le genre masculin, qui est repérée dans la figure 2 par le sigle masculin barré, peut être délimitée en définissant une courbe haute située sous la courbe moyenne du genre masculin, mais au dessus de seulement 2% des individus masculins. La zone de suspicion pour le genre masculin est alors constituée par toute la région située sous la courbe ainsi définie. On peut ainsi déterminer une corrélation, notée Cge, entre le genre d'une personne enregistrée dans la base de données comme étant un homme et son empreinte digitale : une possibilité consiste à déterminer si le point définit par l'âge de cette personne et par l'épaisseur des nervures de son empreinte digitale est situé dans la zone de confiance pour le genre masculin, ou bien au contraire dans la zone de suspicion. Une valeur de 1 peut alors être attribuée à à Cge si ce point tombe dans la zone de confiance pour le genre masculin, et une valeur de 0 peut être attribuée à cette corrélation si le point tombe dans la zone de suspicion. Une valeur intermédiaire, valant par exemple 0,5, est attribuée si le point est situé hors de la zone de confiance et hors de la zone de suspicion. Une autre solution peut consister à calculer la distance qui sépare le point défini par l'âge et l'épaisseur de nervure d'empreinte, de la courbe moyenne pour le genre masculin (courbe haute de la figure 1), et à attribuer à Cge une valeur comprise entre 0 et 1 d'autant plus élevée que cette distance est faible. On peut définir de manière analogue une zone de confiance et une zone de suspicion pour le genre féminin. Comme illustré schématiquement en figure 3, la zone de confiance pour le genre féminin, qui est repérée par le sigle féminin entouré, est une bande située en position médiane dans le graphe, et qui entoure la courbe moyenne pour les femmes, à savoir la courbe basse de la figure 1, en englobant une proportion élevée, telle que 95 % des individus féminins. La zone de suspicion pour le genre féminin, qui est repérée par le sigle féminin barré, est une région supérieure située au dessus de la zone de confiance, de manière à englober une très faible proportion d'individus féminins, telle que par exemple 2 %. Tout comme pour le cas du genre masculin, on peut attribuer 1 comme valeur à Cge pour tous les individus déclarés féminins qui tombent dans la zone de confiance pour le genre féminin, et la valeur 0 pour les individus enregistrés comme étant des femmes mais qui tombent dans la zone de suspicion pour le genre féminin. Une valeur intermédiaire, de 0,5 par exemple, est attribuée à Cge si le point tombe hors de la zone de confiance et de la zone de suspicion. Là aussi, une autre possibilité peut consister à déterminer, pour un individu donné enregistré comme une femme, la distance entre le point correspondant à l'âge et à la largeur des nervures de ses empreintes digitales, et la courbe moyenne pour les femmes qui est la courbe basse de la figure 1. La valeur de Cge, comprise entre 0 et 1, est alors d'autant plus élevée que la distance en question est faible. Comme indiqué plus haut, il existe également une corrélation, notée Cae, entre l'épaisseur de nervures d'empreintes digitales et l'âge des individus considérés. Cette corrélation permet de délimiter dans le graphe de la figure 1 une zone de confiance et deux zones de suspicion en ce qui concerne l'âge. La zone de confiance pour l'âge, qui est repérée par la lettre A entourée dans la figure 4, est une bande médiane qui englobe la majorité des individus (hommes et femmes) de la population considérée. Cette bande médiane peut être définie en calculant dans un premier temps la courbe moyenne pour tous les individus, ce qui correspond à la moyenne entre les courbes haute et basse de la figure 1, puis en déterminant deux courbes enveloppe situées au dessus et au dessous de cette courbe moyenne pour englober par exemple 95 % des individus. Les deux zones de suspicion en ce qui concerne l'âge, qui sont repérées par la lettre A barrée dans la figure 4, correspondent à deux régions situées respectivement au dessus et au dessous de la zone médiane de confiance pour l'âge, ces deux zones de suspicion couvrant une proportion très faible des individus de la population, correspondant par exemple à 2 % de la population. La détermination de la valeur de la corrélation Cae de l'âge avec l'empreinte digitale pour un individu donné peut là aussi être assurée en déterminant si le point correspondant à l'individu en question tombe dans la zone de confiance ou dans une zone de suspicion pour l'âge, afin d'attribuer la valeur 1 ou bien 0 à Cae. Une autre solution consiste aussi à déterminer la distance séparant le point représentant l'individu considéré de la courbe moyenne de tous les individus, pour donner une valeur de corrélation Cae, comprise entre 0 et 1, qui est d'autant plus élevée que cette distance est faible. Comme on l'a compris, le graphe des figures là 4, dont les données résultent par exemple de statistiques réalisées sur un échantillon de population donné, permet de déterminer, pour chaque personne enregistrée dans la base de données, une corrélation Cge de son genre avec son empreinte digitale, et une corrélation Cae de son âge avec son empreinte digitale. Le portrait de chaque personne enregistrée dans la base permet d'établir deux autres corrélations concernant son âge et son genre. Une corrélation de l'âge avec le portrait, notée Cap, peut être établie en fournissant dans un premier temps à un système, une série de portraits avec pour chacun d'eux l'âge réel. Lorsqu'on fournit ensuite au système un portrait inconnu, il le compare à la série de portraits dont il dispose et qui constitue son espace de référence pour déterminer les portraits les plus ressemblants, en calculant éventuellement un degré de ressemblance. L'âge est ensuite déterminé en calculant une moyenne, pondérée par les degrés de ressemblance, des âges des portraits ressemblants. Une corrélation, notée Cgp, du genre avec le portait est établie de manière analogue. Complémentairement, des statistiques externes 20 peuvent être utilisées pour établir une ou des corrélations supplémentaires pour chaque personne mémorisée dans la base de données. En particulier, il existe généralement des statistiques nationales qui permettent de connaître la 25 proportion de naissances que représente un prénom donné, année par année, pour un genre donné. De telles statistiques permettent de constituer un graphe tel que celui de la figure 5 qui donne la proportion de naissances que représente le prénom Jacob 30 pour les garçons nés aux Etats-Unis depuis 1830, année par année. Ce graphe permet d'établir une corrélation, notée Cpa, liant le prénom et l'âge d'un individu donné. La valeur de corrélation en question peut être déterminée en 35 considérant qu'elle est faible, et vaut par exemple 0, si la proportion de naissance pour le prénom considéré et à l'année de naissance considérée est inférieure à une valeur seuil, cette valeur seuil étant par exemple de 1 ou bien 2 pour 1000 naissance. Dans ce cas, la corrélation Cpa du prénom avec l'âge est faible pour une personne prénommée Jacob qui serait née en 1956 aux Etats-Unis, ce qui laisse entendre qu'il existerait une erreur de saisie par exemple sur son année de naissance dans la mesure où le même prénom, à savoir Jacob, pour les garçons nés en 1976 aux Etats-Unis représente plus de 1 ou 2 pour millièmes des naissances de garçons. Une autre manière de déterminer la valeur de corrélation Cpa peut consister à déterminer par calcul une valeur numérique d'autant plus faible que le prénom considéré était peu fréquent pour l'année considérée. D'une manière analogue, et comme on le comprend, ces statistiques sur les prénoms permettent également de déterminer une valeur de corrélation entre le prénom et le genre, notée Cpg, du fait que ces statistiques sont généralement disponibles pour les garçons et pour les filles par années de naissances. Finalement, pour chaque personne apparaissant dans la base de dinnées, on établit les six corrélations suivantes : Cap = âge-portrait ; Cae = âge-empreinte ; Cgp = genre-portrait ; Cge = genre-empreinte ; Cpa = prénom-genre, qui sont toutes prénom-âge ; Cpg = comprises entre 0 et 1. Ces corrélations sont ensuite combinées pour déterminer pour chaque personne un score se rapportant à âge, et un score son genre, un score se rapportant à son se rapportant à son prénom. Les corrélations peuvent être manière directe pour définir chaque score, quoi l'on définit alors pour chaque score combinées de à partir de un seuil de confiance et un seuil de suspicion. La donnée est alors considérée valable si son score est supérieur au seuil de confiance, et douteuse si son score est inférieur au seuil de suspicion, ce qui conduit alors à établir une alerte. On peut décider que les données ayant un score compris entre ces deux seuils sont soit douteuses, soit valables. Le score associé à une donnée peut être tout simplement la somme des corrélations faisant intervenir cette donnée, éventuellement divisée par le nombre de corrélations additionnées pour ramener le résultat à une valeur nécessairement comprise entre 0 et 1. Le seuil de suspicion et le seuil de confiance peuvent être déterminés de manière empirique. Une autre possibilité peut consister à calculer les scores de chaque données après avoir converti chaque valeur de corrélation en une valeur dite de suspicion pouvant valoir soit 0 soit 1, soit 2, selon que la corrélation en question a un score respectivement supérieur à un seuil de confiance, compris entre le seuil de confiance et un seuil de suspicion, ou bien inférieur au seuil de suspicion. Cette solution permet de définir les seuils non pas par rapport aux scores qui résultent eux-mêmes de la combinaison de plusieurs corrélations, mais directement par rapport aux corrélations dont le niveau de performance et/ou de fiabilité est généralement connu, ce qui facilite nécessairement la détermination de ces seuils. Dans ce cas, le score de la donnée âge vaut alors 1 - (Sap + Saf + Sna)/3, le score de la donnée genre vaut alors 1 - (SSgp + SSgf + SSng)/3, et le score de la donnée prénom vaut 1 - (SSng + SSna)/2. On peut décider d'établir une alerte pour chaque donnée ayant un score négatif, et considérer qu'une don- née est valable si son score vaut 1. Et l'on peut considérer que les données ayant un score compris entre 0 et 1 sont soit douteuses, soit valables, ou encore qu'elles donnent lieu à une alerte de faible importance. Comme on l'aura compris, l'invention est implé- mentée au niveau d'un système informatique comprenant des moyens de type processeur, mémoire et autre, pour exploiter un programme informatique afin de traiter le contenu d'une base de données. Le programme analyse alors le contenu d'une base de données qui lui est soumise pour retourner, après avoir traité cette base de données, une liste des données qui paraissent douteuses. Une fois les statistiques de correlation établies sur un enchantillon representatif, l'invention permet aussi d'évaluer à la volée la confiance dans la saisie manuelle de données d'identitée. Par ailleurs, en ce qui concerne la question de l'âge des individus d'une base de données, il est généralement déterminé à partir de la date de naissance mémori- sée pour chaque individu. Avantageusement, la base de données comporte la date d'acquisition du portrait et/ou de l'empreinte digitale de chaque personne, et l'âge qui est pris en compte est alors l'âge de la personne à la date d'acquisition de son portrait et/ou de son empreinte digitale. REVENDICATIONS1. Procédé pour vérifier de manière automatisée certaines données d'une base de données relative à un en- semble de personnes, et comportant pour chaque personne plusieurs données telles que l'âge, le prénom, le genre, leur portrait, leurs empreintes digitales ou autres données biométriques ce procédé intégrant : - la détermination pour chaque personne de plu- sieurs corrélations liant les unes aux autres certaines des données de cette personne ; - le calcul, pour chaque donnée vérifiée, d'un score de confiance dépendant d'au moins une première corrélation de la donnée vérifiée avec une première autre donnée de la même personne et une seconde corrélation de la donnée vérifiée avec une seconde autre donnée de la même personne ; - une étape de comparaison du score avec une valeur seuil pour déterminer si la donnée vérifiée est va- lable ou non. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données mémorisées pour chaque personnes comportent d'une part le genre ainsi que la date de naissance, et d'autre part un portrait et une empreinte digitale, et dans lequel le procédé met en oeuvre pour chaque personne des corrélations du genre et de l'âge avec le portrait et avec l'empreinte digitale. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les données mémorisées pour chaque personne comportent le prénom, et dans lequel ce procédé met en oeuvre pour cha- que personne une corrélation correspondant à une statistique issue de données nationales et représentative de la fréquence du prénom de cette personne pour l'année où elle est née. 4. Procédé selon la revendication 3, mettant enoeuvre une valeur de corrélation correspondant à une statistique issue de données nationales représentative de la fréquence du prénom de la personne considérée pour l'année où elle est née et pour le genre de cette personne.5