Brevet FR3065558A1 — publié le 20181026

SYSTÈME ET PROCÉDÉ POUR GÉRER LA DÉTECTION DE FRAUDES DANS UN SYSTÈME DE TRANSACTIONS FINANCIÈRES DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention se rapporte au domaine des transactions financières et plus précisément à la gestion des règles utilisées pour détecter une fraude au cours desdites transactions. lo ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION Dans le domaine des transactions financières, un système de détection de fraude est déclenché, par exemple, par l'utilisation d'un processus de paiement par carte de crédit. Le système de détection de fraude est en général basé sur un vaste ensemble de règles fonctionnant ensemble. 15 Chaque règle analyse indépendamment chaque nouvelle transaction et si au moins une règle détecte un risque de fraude, alors le système de détection de fraude entier produit une alerte pour cette transaction. Pour un tel système de détection, il est souvent nécessaire de faire une gouvernance de l'ensemble de règles. Par gouvernance, nous entendons 20 « gérer l'ensemble de règles pour maintenir l'ensemble aussi exact et efficace que possible en ajoutant, supprimant ou modifiant des règles dans l'ensemble ». La gouvernance, en raison de la grande quantité de règles, n'est pas une tâche facile. En général, ladite gouvernance est basée sur l'analyse de rapports générés pendant les processus de détection de 25 fraudes. Les rapports contiennent, pour chaque règle, des mesures de performance. Ces mesures sont, par exemple, la « précision », les « sauvegardes », le « nombre d'alertes », etc. Toutefois, toutes ces mesures de performance sont locales (elles sont spécifiques pour chaque règle) et ne mesurent pas la contribution des règles 30 à la performance globale du système entier. Cette situation peut conduire à 3065558 2 la suppression de règles qui montrent une faible performance locale mais contribuent à la performance globale du système entier, et par conséquent augmente le risque que certaines fraudes puissent ne pas être détectées par le système de détection. 5 DESCRIPTION GENERALE DE L'INVENTION La présente invention a pour but de pallier certains inconvénients de l'art antérieur en proposant un moyen pour gérer de façon efficace les règles d'un système de détection de fraude. Ce but est atteint par un système pour gérer des transactions financières comprenant au moins une base de données contenant les informations sur les transactions, au moins un dispositif de détection de fraude comprenant un module d'évaluation de règles, un module de sélection de règles, lesdits modules étant connectés et chaque module étant un code exécutable sur un ordinateur, au moins une première mémoire pour stocker un ensemble de règles pour détecter des fraudes lors de chaque transaction connectée au module d'évaluation de règles, ledit système étant caractérisé en ce que le module d'évaluation de règles permet de calculer une estimation de la contribution de chaque règle de l'ensemble de règles relativement à un paramètre représentant la performance globale de l'ensemble de règles stocké dans la première mémoire du dispositif de détection, cette estimation de contribution étant sauvegardée dans un fichier de rapport d'évaluation, et ledit fichier de rapport et lesdites règles évaluées étant transférés dans le module de sélection de règle, ledit module de sélection analysant le rapport pour sélectionner un sous-ensemble de règles parmi les règles évaluées de l'ensemble de règles, lesdites règles sélectionnées étant stockées dans une seconde mémoire du dispositif de détection de fraude devant être utilisé pour le contrôle des transactions. 3065558 3 Selon une autre caractéristique, le dispositif de détection de fraude comprend un module de détection de fraude en temps réel (TR) pour le contrôle des transactions avant l'autorisation pour le paiement et un module de détection de fraude en temps quasi réel (TQR) pour le contrôle desdites 5 transactions après l'autorisation, chacun desdits modules étant connecté à la seconde mémoire du dispositif de détection de fraude. Selon une autre caractéristique, le fichier de rapport d'évaluation généré par le module d'évaluation de règles contient chaque paramètre 10 représentant la contribution de chaque règle, incluse dans la première mémoire du dispositif de détection, à la performance globale de l'ensemble de règles de ladite première mémoire. Selon une autre caractéristique, le module de sélection de règles 15 comprend au moins un agencement pour analyser automatiquement le fichier de rapport d'évaluation transmis par le module d'évaluation de règles et un agencement pour sélectionner automatiquement un sous-ensemble de règles en fonction d'au moins un critère lié au nombre de règles qu'un expert en détection de fraude souhaite conserver dans la seconde mémoire, ladite 20 sélection étant basée sur la valeur de Shapley (VS) de chaque règle relativement à une mesure de performance donnée, pour le contrôle de chaque transaction financière. Selon une autre caractéristique, le système pour gérer des 25 transactions financières comprend au moins une interface homme-machine (IHM) utilisée par un expert en détection de fraude pour analyser manuellement le fichier de rapport d'évaluation et sélectionner un sous-ensemble de règles en fonction d'au moins un critère lié au nombre de règles que ledit expert en détection de fraude souhaite conserver dans la seconde 30 mémoire, ladite sélection étant basée sur la valeur de Shapley (VS) de chaque règle relativement à une mesure de performance donnée, pour le contrôle de chaque transaction financière. 3065558 4 Selon une autre caractéristique, le module de sélection de règle génère également un fichier de rapport de sélection transmis à la seconde mémoire du dispositif de détection, ledit rapport contenant une liste du sous- 5 ensemble de règles sélectionné, chaque règle dudit sous-ensemble ayant une valeur de Shapley (VS) au-dessus d'un seuil de valeur de Shapley déterminé, pour le contrôle des transactions financières et le code représentant les actions à entreprendre concernant les règles non sélectionnées encore mémorisées dans la première mémoire. 10 Selon une autre caractéristique, les actions comprennent au moins l'une des fonctionnalités suivantes : remplacer et/ou modifier et/ou supprimer les règles non sélectionnées de la première mémoire du dispositif de détection. 15 Selon une autre caractéristique, les informations financières transmises lors de chaque transaction par un dispositif de paiement, d'une entité émettrice, utilisé par un titulaire de carte lors de chaque transaction, sont transférées de la base de données au dispositif de détection, lesdites 20 informations étant contrôlées par les règles sélectionnées de la seconde mémoire dudit dispositif de détection. Selon une autre caractéristique, les règles stockées dans la seconde mémoire du dispositif de détection permettent à un système de transaction 25 financière de gestion de générer une alerte lorsqu'une fraude est détectée au cours d'une transaction. Selon une autre caractéristique, le système de gestion de transactions financières comprend au moins une première alarme et une seconde alarme 30 pour produire une alerte lorsqu'au moins une des règles sélectionnées, stockées dans la seconde mémoire du dispositif de détection de fraude, est 3065558 5 violée par les informations financières transmises par le dispositif de paiement au cours d'une transaction. Selon une autre caractéristique, le système de gestion de transactions 5 financières comprend également au moins un module d'autorisation connecté à la première alarme afin de délivrer ou non une autorisation pour le paiement selon qu'une alerte est émise ou non pendant le contrôle TR de la transaction par le module de détection de fraude TR, un écran et un module à code exécutable par ordinateur pour préparer un affichage d'au 10 moins les rapport d'évaluation et de sélection des règles de détection de fraude et/ou pour afficher un message d'alerte lorsqu'une fraude a été détectée lors d'une transaction pour permettre à un opérateur d'arrêter la transaction ou de la figer jusqu'à vérification. 15 Selon une autre caractéristique, le module de détection de fraude TR est connecté à la première alarme et au module d'autorisation du système de gestion, et le module de détection de fraude TQR est connecté à la seconde alarme et audit module d'autorisation, lesdites alarmes produisant ou non une alerte lorsqu'une fraude est détectée ou non au moins dans l'un desdits 20 modules pendant le contrôle d'une transaction et ledit module d'autorisation délivrant une autorisation pour le paiement selon qu'une alerte est émise ou non pendant le contrôle TR. Selon une autre caractéristique, le module de détection de fraude TR 25 est connecté au module de détection TQR au moyen du module d'autorisation afin de transmettre les données autorisées pour une autre vérification par ledit module de détection de fraude TQR avant de procéder au paiement, la carte de paiement du titulaire de carte étant bloquée par ledit module de détection de fraude TQR lorsqu'une alerte est émise par la 30 seconde alarme pendant le contrôle TQR. 3065558 6 Un autre but de la présente invention est de fournir un procédé pour contrôler les transactions financières. Ce but est atteint par un procédé pour gérer des transactions 5 financières dans un système financier contenant au moins une base de données pour stocker un ensemble de données lié à des transactions et/ou des informations concernant la détection de fraudes, au moins une mémoire pour stocker un ensemble de règles utilisé pour la détection de fraudes au cours d'une transaction, un moyen informatique comprenant au moins une 10 mémoire pour le stockage d'au moins un algorithme, au moins un processeur pour l'exécution dudit algorithme afin de mettre en oeuvre ledit procédé comprenant les étapes: - d'évaluation de la performance de chaque règle de l'ensemble de règles ; 15 - de sélection d'un sous-ensemble pertinent de règles parmi l'ensemble de règles évalué pour le contrôle de chaque transaction; - de remplacement et/ou modification et/ou suppression des règles non sélectionnées de la mémoire du système de 20 transaction ; ledit procédé étant caractérisé en ce que l'évaluation de la performance d'une règle est basée sur une estimation de sa contribution relativement à la performance globale de l'ensemble de règles utilisé pour contrôler une transaction donnée. 25 Selon une autre caractéristique, l'évaluation de la contribution de chaque règle à la performance globale de l'ensemble de règles comprend la construction d'une pluralité de sous-ensembles de règles comprenant ladite règle, au moyen d'un algorithme d'échantillonnage permettant un 30 échantillonnage aléatoire, de l'ensemble de règles entier stocké dans la mémoire du système financier. 3065558 7 Selon une autre caractéristique, l'estimation de la contribution de chaque règle, à la performance globale de l'ensemble de règles entier, comprend le calcul d'une valeur de Shapley de ladite règle donnée par une 5 moyenne, sur la pluralité de sous-ensembles de règles construite, d'une « contribution marginale » de ladite règle à la performance de chacun des sous-ensembles de règles relativement à une mesure de performance donnée. 10 Selon une autre caractéristique, la mesure de performance est la « précision » d'une règle ou « le rappel » d'une règle ou « le F-score » de la règle, qui est une moyenne harmonique de la « précision » et du « rappel » de la règle. 15 Selon une autre caractéristique, la sélection du sous-ensemble pertinent de règles pour contrôler chaque transaction gérée par le système de transaction consiste à choisir un sous-ensemble de règles avec la valeur de Shapley la plus élevée relativement à la mesure de performance de l'ensemble de règles entier. 20 3065558 8 DESCRIPTION DES FIGURES ILLUSTRATIVES D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : 5 - la figure 1 est une représentation schématique du dispositif de détection de fraude du système de gestion de transactions financières, selon un mode de réalisation. - les figures 2a, 2b et 2c représentent les courbes de performance de classifieurs de top-k règles agrégées, obtenues avec les critères du F-score Io individuel (ligne avec des carrés) et de la valeur de Shapley (VS) relativement au F-score de l'ensemble de règles (ligne avec des points noirs), respectivement pour la précision, le rappel et le F-score, selon un mode de réalisation. - les figures 3a, 3b et 3c représentent les courbes de performance de 15 classifieurs de top-k règles agrégées, obtenues avec les critères de précision individuelle (ligne avec des carrés) et de la valeur de Shapley (VS) relativement à la précision de l'ensemble de règles (ligne avec des points noirs), respectivement pour la précision, le rappel et le F-score, selon un mode de réalisation. 20 - les figures 4a, 4b et 4c représentent les courbes de performance de classifieurs de top-k règles agrégées, obtenues avec les critères de rappel individuel (ligne avec des carrés) et de la valeur de Shapley (VS) relativement au rappel de l'ensemble de règles (ligne avec des points noirs), respectivement pour la précision, le rappel et le F-score, selon un mode de 25 réalisation. DESCRIPTION DES MODES DE REALISATION PREFERES DE L'INVENTION La présente invention concerne un système pour gérer des 30 transactions financières. 3065558 9 Dans certains modes de réalisation, le système pour gérer des transactions financières comprend au moins une base de données (2) contenant les informations sur les transactions, au moins un dispositif de détection de fraude (1, Figure 1) comprenant un module d'évaluation de 5 règles (1 b), un module de sélection de règles (1c), lesdits modules étant connectés et chaque module étant un code exécutable sur un ordinateur, au moins une première mémoire (1a) pour stocker un ensemble de règles pour détecter des fraudes lors de chaque transaction connectée au module d'évaluation de règles (1 b), ledit système étant caractérisé en ce que le 10 module d'évaluation de règles (1 b) permet de calculer une estimation de la contribution de chaque règle de l'ensemble de règles relativement à un paramètre représentant la performance globale de l'ensemble de règles stocké dans la première mémoire (1a) du dispositif de détection (1), cette estimation de contribution étant sauvegardée dans un fichier de rapport 15 d'évaluation, et ledit fichier de rapport et lesdites règles évaluées étant transférés dans le module de sélection de règles (1c), ledit module de sélection (1c) analysant le rapport pour sélectionner un sous-ensemble de règles parmi les règles évaluées de l'ensemble de règles, lesdites règles sélectionnées étant stockées dans une seconde mémoire (1d) du dispositif 20 de détection de fraude (1) devant être utilisé pour le contrôle des transactions. Le dispositif de détection de fraude (1) est déclenché, par exemple, par un processus de paiement par carte de crédit. En correspondance avec une tentative de paiement par carte, le processus de détection de fraude par 25 carte de crédit peut être activé dans deux situations : avant que l'autorisation pour le paiement ne soit donnée et après l'autorisation. Dans le premier cas, on parle de contexte de détection de fraude en temps réel (TR), dans le second cas de contexte en temps quasi réel (TQR). 30 Dans certains modes de réalisation, le dispositif de détection de fraude comprend un module de détection de fraude en temps réel (TR) (le, Figure 1) pour le contrôle des transactions avant l'autorisation pour le 3065 5 58 10 paiement et un module de détection de fraude en temps quasi réel (TQR) (1f, Figure 1) pour le contrôle desdites transactions après l'autorisation, chacun desdits modules étant connecté à la seconde mémoire (1d) du dispositif de détection de fraude. 5 En effectuant la détection de fraude avant l'autorisation, on a la possibilité de bloquer un paiement frauduleux avant qu'il soit accepté. Pour permettre une utilisation efficace de détection de fraude TR, le système doit être : 1) rapide (la détection de fraude TR doit généralement être effectuée en environ 200 ms) et 2) précis (un faux positif implique que l'on refuse une 10 transaction légitime, provoquant ainsi une gêne pour le client). Les règles utilisées par le module de détection de fraude TR (1e) sont généralement des règles « si-alors (-sinon) » conçues par les investigateurs humains pour bloquer des demandes de paiement qui sont clairement des tentatives de fraude. En raison de la contrainte de vitesse, 15 ces règles utilisent principalement des informations qui sont disponibles au moment de la demande de transaction et font peu usage de profils de titulaire de carte stockés dans la base de données (2) du système de transactions financières de gestion. Dans la pratique, plusieurs règles TR sont exécutées simultanément, et une transaction déclenchant l'une 20 quelconque de ces règles est refusée, c.-à-d. les règles sont agrégées avec un « opérateur OU ». Par exemple, une condition pour contrôler s'il y a une fraude peut être « si la règle 1 ou la règle 2 ou... n'est pas vérifiée alors arrêter l'autorisation pour le paiement ». La carte associée à une transaction prétendument frauduleuse est également bloquée automatiquement pour 25 éviter de futures fraudes. Toutes les transactions passant le module de détection de fraude TR (1e) sans alerte sont autorisées. Toutefois, l'activité de détection de fraude se poursuit au-delà de ce point : toutes les transactions autorisées sont en outre analysées par le module de détection de fraude TQR (1f). Dans le contexte TQR, certaines 30 des contraintes plus fortes peuvent être assouplies. Comme la transaction est déjà acceptée, le dispositif de détection de la fraude (1) se voit accorder plus de temps pour prendre une décision (généralement environ 1 minute). 3065558 11 Le dispositif (1) peut enrichir les données de transaction avec d'autres caractéristiques et mettre en correspondance la transaction en cours avec les achats précédents et le profil du titulaire de carte. Celles-ci peuvent inclure, des caractéristiques simples, comme les dépenses moyennes ou le 5 nombre moyen de transactions dans la même journée. Toutes ces caractéristiques agrégées ont le potentiel d'être informatives dans l'objectif de déterminer si une transaction est frauduleuse ou non. Les règles basées sur les caractéristiques dans le contexte TQR peuvent encore être des règles simples « si-alors (-sinon) » conçues par 10 des investigateurs humains. Toutefois, elles peuvent également être basées sur des techniques d'apprentissage automatique (machine learning) avancées. Les règles TQR sont exécutées simultanément, et toute transaction déclenchant au moins une de ces règles TQR produit une alerte (elles sont agrégées dans l'« opérateur OU »), certaines règles peuvent 15 également bloquer la carte de paiement du titulaire de carte. Tout retour d'informations des investigateurs est utilisé par le système 1) pour reformer automatiquement les modèles d'apprentissage automatique (machine learning), si nécessaire, et 2) pour générer des rapports orientés gouvernance : ces rapports peuvent être utilisés par les 20 investigateurs pour gérer l'ensemble de règles. Comme mentionné ci-dessus, il existe deux principaux types de règles, des règles guidées par des experts qui sont des règles simples « si-alors (-sinon) » et des règles guidées par des données, obtenues par des techniques d'apprentissage automatique appliquées sur des ensembles de 25 données historiques. Les deux types de règles peuvent être exécutés en temps quasi réel (TQR). L'ensemble de règles de détection de fraude peut contenir des centaines de règles, ainsi la gouvernance est une composante importante du processus de détection de fraude. Sur la base des rapports d'évaluation, les investigateurs peuvent décider de modifier/supprimer une 30 règle existante ou d'ajouter une nouvelle règle dans la production afin de couvrir un nouveau scénario de fraude. 3065558 12 Dans certains modes de réalisation, le fichier de rapport d'évaluation généré par le module d'évaluation de règles (1b) contient chaque paramètre représentant la contribution de chaque règle, incluse dans la première mémoire (1a) du dispositif de détection (1), à la performance globale de 5 l'ensemble de règles de ladite première mémoire (1a). Le module de sélection de règles (1c) comprend au moins un agencement pour analyser automatiquement le fichier de rapport d'évaluation transmis par le module d'évaluation de règles (1 b). Le fichier de rapport d'évaluation peut également être analysé manuellement par un 10 expert en détection de fraude au moyen d'une interface interactive ou d'une IHM (interface homme-machine). Le module de sélection (1c) comprend également un agencement pour sélectionner automatiquement un sous-ensemble de règles en fonction d'au moins un critère lié au nombre de règles qu'un investigateur ou expert en détection de fraude souhaite conserver 15 dans la seconde mémoire (1d), ladite sélection étant basée sur la valeur de Shapley (VS) de chaque règle relativement à une mesure ou métrique de performance donnée, pour le contrôle de chaque transaction financière. La sélection de règles peut également être réalisée par l'investigateur ou l'expert en détection de fraude au moyen de l'interface interactive ou de 20 l'IHM (interface homme-machine). Dans le rapport d'évaluation, chaque ligne correspond à une règle et chaque colonne correspond à des informations sur les règles. Ce rapport est utilisé par les experts ou investigateurs en détection de fraude pour faire la gouvernance (modifier, ajouter ou supprimer des règles) de l'ensemble de 25 règles. En général, ce rapport donne uniquement une mesure de précision individuelle (locale) des règles. Dans la présente invention, une nouvelle colonne contenant les valeurs de Shapley (VS) est ajoutée. Par exemple, cette nouvelle colonne pourrait être utilisée, par l'équipe de détection de fraude, pour les tâches suivantes (qui sont difficiles à réaliser sans 30 l'évaluation desdites valeurs de Shapley) : 3065558 13 - Identifier rapidement les règles avec beaucoup de chevauchement. Ce sont les règles avec une bonne performance locale mais des valeurs de Shapley faibles. - Sélectionner rapidement un petit sous-ensemble de règles 5 efficaces pour un nouveau client. La valeur de Shapley (VS) peut être vue comme une nouvelle mesure de performance mais, contrairement aux autres mesures (par exemple la précision, ou la vitesse de détection), ladite valeur de Shapley n'est pas locale et dit combien la règle contribue à la performance globale de 10 l'ensemble de règles entier. Dans certains modes de réalisation, le module de sélection de règles (1c) génère également un fichier de rapport de sélection transmis à la seconde mémoire (1d) du dispositif de détection (1), ledit rapport contenant 15 une liste du sous-ensemble de règles sélectionné, chaque règle dudit sous- ensemble ayant une valeur de Shapley (VS) au-dessus d'un seuil de valeur de Shapley déterminé, pour le contrôle des transactions financières et le code représentant les actions à entreprendre concernant les règles non sélectionnées encore mémorisées dans la première mémoire (1a). 20 Dans certains modes de réalisation, les actions à entreprendre comprennent au moins l'une des fonctionnalités suivantes : remplacer et/ou modifier et/ou supprimer les règles non sélectionnées de la première mémoire (1a) du dispositif de détection (1). 25 Dans certains modes de réalisation, les informations financières transmises lors de chaque transaction par un dispositif de paiement d'une entité émettrice (par exemple et sans limitation l'entité émettrice peut être une banque) utilisé par un titulaire de carte, sont transférées de la base de 30 données (2) au dispositif de détection (1), lesdites informations étant contrôlées par les règles sélectionnées de la seconde mémoire (1d) dudit dispositif de détection (1c). 3065558 14 Les informations financières peuvent concerner directement la transaction, c.-à-d. des informations telles que, par exemple, le montant, la date, l'heure et/ou le pays où se déroule la transaction. Les informations financières peuvent également contenir des informations additionnelles telles 5 que le sexe du titulaire de carte, l'âge, etc. Les règles stockées dans la seconde mémoire (1d) du dispositif de détection (1) permettent à un système de transaction financière de gestion de générer une alerte lorsqu'une fraude est détectée au cours d'une transaction. Le système de transactions financières de gestion comprend au 10 moins une première alarme (3a) et une seconde alarme (3b) pour produire une alerte lorsqu'au moins une des règles sélectionnées, stockées dans la seconde mémoire (1d) du dispositif de détection de fraude (1), est violée par les informations financières transmises par le dispositif de paiement au cours d'une transaction. En général, il existe deux types de règles utilisés pour 15 contrôler les transactions : des règles pilotées par des données et des règles pilotées par des experts. Le premier type de règles est basé, par exemple et sans limitation, sur des techniques d'apprentissage automatique. Dans ce cas, un modèle d'apprentissage automatique (par exemple un modèle de forêt aléatoire, un réseau neuronal, etc.) retourne un score et un seuil est 20 utilisé pour décider si une alerte doit être générée lorsqu'au moins une des règles est violée. Le second type de règles, les règles pilotées par des experts, essaie de détecter un scénario de fraude spécifique. Les scénarios sont identifiés par l'expert en détection de fraude. Par exemple et sans limitation, si une transaction est effectuée dans un pays donné et, dans les 25 deux semaines suivantes, une autre transaction est effectuée pour plus d'un montant donné dans un autre pays donné, alors il y a un risque élevé de fraude. Ce type de scénario est identifié dans une règle pilotée par des experts. Dans ce cas, il n'y a pas d'utilisation de valeur de seuil. Le scénario est détecté ou non. Le système de gestion de transactions financières 30 comprend également au moins un module d'autorisation (4), connecté à la première alarme (3a), afin de délivrer ou non une autorisation pour le paiement selon qu'une alerte est émise ou non pendant le contrôle TR de la 3065558 15 transaction par le module de détection de fraude TR (1e), un écran et un module à code exécutable par ordinateur pour préparer un affichage d'au moins les rapports d'évaluation et de sélection des règles de détection de fraude et/ou pour afficher un message d'alerte lorsqu'une fraude a été 5 détectée lors d'une transaction pour permettre à un opérateur d'arrêter la transaction ou de la figer jusqu'à vérification. En effet, toutes les alertes générées par le dispositif de détection de fraude (1) sont soumises à l'attention d'investigateurs humains, experts en détection de fraude. Ils estiment avec un degré de confiance élevé si une alerte est un vrai positif ou 10 un faux positif. Par vrai positif (VP), nous voulons dire une alerte qui est émise lorsqu'une transaction frauduleuse existe réellement et par faux positif (FP), une alerte émise, lorsqu'une transaction frauduleuse n'existe pas réellement. Si une alerte était un faux positif et bloquait la carte, l'investigateur peut la débloquer. 15 Dans certains modes de réalisation, le module de détection de fraude TR (1e) est connecté à la première alarme (3a) et au module d'autorisation (4) du système de gestion, et le module de détection de fraude TQR (1f) est connecté à la seconde alarme (3b) et audit module d'autorisation (4), lesdites 20 alarmes (3a, 3b) produisant ou non une alerte lorsqu'une fraude est détectée ou non au moins dans l'un desdits modules (1 e, 1f) pendant le contrôle d'une transaction et ledit module d'autorisation (4) délivrant une autorisation pour le paiement selon qu'une alerte est émise ou non pendant le contrôle TR. Le module de détection de fraude TR (1e) peut être connecté au 25 module de détection TQR (1f) au moyen du module d'autorisation (4) afin de transmettre les données autorisées pour une autre vérification par ledit module de détection de fraude TQR (1f) avant de procéder au paiement. Si la seconde alarme (3b) émet une alerte pendant le contrôle TQR, la carte de paiement du titulaire de carte est bloquée par ledit module de détection de 30 fraude TQR (1f). 3065558 16 La présente invention concerne également un procédé pour gérer des transactions financières. Dans certains modes de réalisation, le procédé pour gérer des 5 transactions financières dans un système financier contient au moins une base de données (2) pour stocker un ensemble de données lié à des transactions et/ou des informations concernant la détection de fraudes, au moins une mémoire (1a, 1d) pour stocker un ensemble de règles utilisé pour la détection de fraudes au cours d'une transaction, un moyen informatique 10 comprenant au moins une mémoire pour le stockage d'au moins un algorithme, au moins un processeur pour l'exécution dudit algorithme afin de mettre en oeuvre ledit procédé comprenant les étapes: - d'évaluation de la performance de chaque règle de l'ensemble de règles ; 15 - de sélection d'un sous-ensemble pertinent de règles parmi l'ensemble de règles évalué pour le contrôle de chaque transaction ; - de remplacement et/ou modification et/ou suppression des règles non sélectionnées de la mémoire du système de 20 transaction ; ledit procédé étant caractérisé en ce que l'évaluation de la performance d'une règle est basée sur une estimation de sa contribution relativement à la performance globale de l'ensemble des règles utilisé pour contrôler une transaction donnée. 25 Dans l'approche standard d'évaluation de la performance de l'ensemble de règles, les règles sont appréciées individuellement, c.-à-d. isolément, indépendamment de la performance des autres règles dans l'ensemble de règles. Nous qualifions cette approche d'« approche orientée règle individuelle ». Dans cette approche on classe généralement les règles selon 30 leur performance, mesurée isolément et on prend des décisions de suppression/mise à jour/insertion en conséquence. Par exemple, des règles 3065558 17 de rang faible sont susceptibles d'être supprimées, des règles de rang élevé, sont préservées si elles sont déjà dans l'ensemble de règles, sinon elles sont insérées sur l'ensemble de règles. Cette approche suppose implicitement que le meilleur ensemble de 5 règles est obtenu par une optimisation de règle individuelle. Toutefois, ce n'est souvent pas le cas. Une performance de niveau individuel et une performance de niveau d'ensemble sont effectivement corrélées, mais des performances de règle individuelle n'équivalent pas à une performance de niveau d'ensemble, parce qu'une règle peut être redondante par rapport à 10 une autre règle ou un ensemble d'autres règles. Par performance de niveau d'ensemble, nous voulons dire la performance de l'ensemble de règles entier. Le fait que les règles qui sont individuellement les meilleures n'équivalent pas au meilleur ensemble de règles est intrinsèquement lié à 15 une propriété fondamentale du système : la non-additivité des contributions aux différentes mesures ou métriques de performance, plus précisément, dans ce cas, la sous-additivité. De plus, à la fois « des mesures de performance locale » et « des mesures de la contribution à la performance globale » peuvent donner une 20 conclusion opposée. Par exemple et sans limitation, une règle peut avoir une bonne « mesure de performance locale » mais, en même temps, contribue très peu à la performance globale. Cela arrive, par exemple, lorsqu'une règle effectue beaucoup de « détections vraies » mais toutes ces détections vraies sont également détectées par d'autres règles. A l'inverse, une règle peut 25 avoir une mauvaise « mesure de performance locale » mais, en même temps, contribue beaucoup à la performance globale. Cela arrive, par exemple, lorsque la règle effectue peu de détections, mais c'est la seule règle qui détecte ces cas. 30 Dans certains modes de réalisation, l'évaluation de la contribution de chaque règle à la performance globale de l'ensemble de règles comprend la construction d'une pluralité de sous-ensembles de règles, au moyen d'un 3065558 18 algorithme d'échantillonnage permettant un échantillonnage aléatoire, de l'ensemble de règles entier stocké dans la mémoire du système financier. L'estimation de la contribution de chaque règle, à la performance globale de l'ensemble de règles entier, comprend le calcul d'une valeur de Shapley de 5 ladite règle donnée par une moyenne, sur la pluralité de sous-ensembles de règles construite, d'une « contribution marginale » de ladite règle à la performance de chacun des sous-ensembles de règles relativement à une mesure de performance donnée. L'algorithme pour estimer la valeur de Shapley d'une règle donnée peut se résumer comme suit : par exemple et 10 sans limitation, si une mémoire du système de gestion comprend un ensemble, désigné R, de NR règles pour contrôler les transactions financières, ledit ensemble peut être écrit comme R = {i}/-1,NR = {1,...,i,...,NR} avec i l'indice d'une règle incluse dans l'ensemble R de règles. Le nombre d'ordonnancements ou de permutations, zi, qui peut être 15 effectué sur l'ensemble R de règles, est donné par NR!, avec] = 1,NR!. Par exemple, si l'ensemble de règles R contient NR =3 règles alors R= {1,2,3}. Le nombre d'ordonnancements ou de permutations est 3! qui est égal à 6: (1,2,3), (1,3,2), (2,1,3), (2,3,1), (3,2,1), (3,1,2). La permutation 7-c1 correspondant, par exemple, à l'ordonnancement (1,3,2) est la fonction qui 20 transforme l'ensemble R = {1,2,3} en un ensemble R,1={1,3,2}. La construction de l'ensemble de la pluralité de sous-ensembles de règles consiste d'abord, par exemple et de préférence, à choisir aléatoirement un nombre No d'ordonnancements ou de permutations, avec No « NR!, parmi le nombre total NR! d'ordonnancements. Dans notre exemple, les 25 permutations choisies peuvent être, par exemple, {(1,3,2),(3,1,2)}, ainsi No =2. Pour chaque ordonnancement ou permutation, ff, de l'ensemble de No ordonnancement et pour chaque règle i de l'ensemble de règles R stocké dans une mémoire du système de transactions financières de gestion, on 30 construit une pluralité de sous-ensembles de règles contenant les règles précédant la règle i. Dans notre exemple, pour la permutation 7-c1 3065558 19 correspondant à l'ordonnancement (1,3,2) par exemple, un sous-ensemble de règles précédant la règle "2" est {1,3}. Si nous désignons par C,7" un sous-ensemble de règles, également appelé « coalition », précédant la règle i, alors étant donné une mesure kt de 5 la performance d'une règle donnée, kt étant par exemple la « précision » ou « le nombre de fraudes détectées en une minute » de ladite règle, la valeur de Shapley v, relativement à ladite mesure, de la règle i incluse dans l'ensemble de règles R stocké dans le système de gestion, est estimée par la relation 1 = N [Kg'. u {i}) - ° Tc 10 La relation "C,7" U {i}" correspond à l'ensemble de règles formé par l'association du sous-ensemble ou coalition C,7" et de la règle i, l'opérateur "u" étant l'opérateur d'union. La différence dans la somme, appelée « contribution marginale », correspond à la valeur ajoutée de la contribution de la règle i au sous-ensemble ou coalition C. 15 La valeur de Shapley de règle i, qui est une moyenne pondérée de toute la « contribution marginale » à la règle i sur tous les sous-ensembles ou coalitions, est ainsi une mesure de la performance de ladite règle par rapport à la mesure de performance de toutes les règles étant donné qu'elle prend en compte la contribution des autres règles incluses dans l'ensemble 20 de règles R stocké dans la mémoire du système de gestion. Dans le processus de calcul de la performance d'une règle donnée de l'ensemble de règles, il est important de classifier les informations transmises par un utilisateur au cours d'une transaction en les associant à une étiquette ou un attribut. Pour la classification des informations, on peut d'abord définir 25 les expressions suivantes : une instance, une classe « vrai », une classe « faux », une classe « positif » et une classe « négatif ». Par « instance », nous entendons les informations contrôlées, au cours d'une transaction, par le système de gestion. La classe « positif » correspond au cas où le système de gestion a fait le choix de produire une alerte 3065558 20 pendant le contrôle des informations et la classe « négatif » correspond au cas où ledit système de gestion a fait le choix de ne pas produire d'alerte. La classe « vrai » correspond au cas où le choix fait par le système de gestion était bon et la classe « faux » correspond au cas où ledit choix n'était pas 5 bon. Par classifieur, nous voulons dire une règle ou un ensemble de règles utilisé pour contrôler la transaction. Par conséquent, étant donné un ensemble d'instances, stocké dans la base de données du système financier de gestion, qui appartient à la classe 10 vrai ou à la classe faux et un classifieur qui assigne aux instances soit la classe positif soit la classe négatif, on peut introduire les termes suivants : - un vrai positif (VP) est une instance classifiée comme positive qui appartient à la classe vrai ; - un vrai négatif (VN) est une instance classifiée comme négative 15 qui appartient à la classe faux ; - un faux positif (FP) est une instance classifiée comme positive qui appartient à la classe faux ; - un faux négatif (FN) est une instance classifiée comme négative qui appartient à la classe vrai. 20 Ainsi, étant donné un ensemble d'instances avec leurs labels de classe et avec l'étiquette ou l'attribut de classifieur, on peut compter la cardinalité ou le nombre total d'événements (par exemple, lorsqu'une fraude est détectée ou non) dans chacune des quatre catégories définies ci-dessus (VP, VN, FP et FN). 25 Le cardinal ou nombre de vrais positifs est désigné Nvp, le nombre de vrais négatifs par NvN, le nombre de faux positifs par NFp et le nombre de faux négatifs par NFN. Le nombre total d'instances étiquetées positivement (ou informations), désignées par Np, est donné par Np = Nvp + NFp et le nombre total 30 d'instances de la classe vrai, désignées par Nv, est donné par Nv = Nvp NFN - 3065558 21 A partir des définitions données ci-dessus, on peut évaluer la performance d'un classifieur (une règle ou un ensemble de règles). Une mesure kt ou métrique utilisée pour évaluer la performance d'un classifieur sur un ensemble de données, est de préférence, la précision p ou le rappel r 5 ou le F-score f dudit classifieur : - la précision p d'une règle ou d'un ensemble de règles (ou un classifieur) sur un ensemble de données est définie par p = NvpINp; - le rappel r de ladite règle ou dudit ensemble de règles sur 10 l'ensemble de données est défini par r = NvpINv; - le F-score f de ladite règle ou dudit ensemble de règles sur l'ensemble de données est défini par la moyenne harmonique de la précision et du rappel 1/f =1/p+1/r, c.-à-d. f =2prl(p + r). 15 Par construction, on peut observer que la précision, le rappel et le F- score prennent des valeurs dans l'intervalle [0, 1]. Dans certains modes de réalisation, la mesure de performance est la « précision » d'une règle ou « le rappel » d'une règle ou « le F-score » de la 20 règle, qui est une moyenne harmonique de la « précision » et du « rappel » de la règle. Dans certains modes de réalisation, la sélection du sous-ensemble pertinent de règles pour contrôler chaque transaction gérée par le système 25 de transaction consiste à choisir un sous-ensemble de règles avec la valeur de Shapley la plus élevée relativement à la mesure de performance de l'ensemble de règles entier. Un des avantages du procédé d'évaluation des performances décrit dans la présente invention est qu'il permet de sélectionner le meilleur 30 ensemble de règles pour le contrôle des transactions par le système de gestion, comme le montrera l'exemple suivant. 3065558 22 Par exemple, il a été considéré un ensemble de données composé de N= 355 613 observations correspondant à un ensemble de cas dans une détection de fraude par carte de crédit générée dans une ligne d'affaires spécifique où 286 règles sont en production. Chaque observation correspond 5 à une transaction et ladite transaction est représentée par un vecteur (X; Y) de 287 valeurs binaires où X E {0,1}286 et Y E {0, 1}. Chaque variable Xi dans le vecteur X avec j E [1, ...,286] correspond à une règle et "1" (respectivement "0") signifie que la règle correspondante a (respectivement « n'a pas ») généré une alerte pour cette transaction. La variable binaire Y 10 égale 1 si c'était une transaction frauduleuse (Y = 1). Dans notre ensemble de données, nous avons un total de 136 223 transactions frauduleuses. Les 286 règles sont agrégées par l'« opérateur OU ». Soit 8 = maxi(Xi) la sortie du système de détection de fraude tel que si 8 = 1 alors, nous savons qu'une alerte a été produite sur cette transaction par le système de détection 15 de fraude et 8 = 0 signifie qu'aucune alerte n'a été générée. Selon ces paramètres, il est possible de définir respectivement le nombre de vrai positif, de faux positif et de faux négatif comme suit : = 42210 Nvp =1(17i = 1 A 8i = 1) = 219390 Npp =1(Yi = 0 n 8i = 1) = 94013 NFN = = 1 A 8i = 0) où la fonction / est la fonction indicatrice d'un événement qui prend la valeur 1 lorsque l'événement se produit et la valeur 0 lorsque l'événement ne se 20 produit pas. L'opérateur "A" correspond à l'opérateur logique "et". A partir desdites définitions, les mesures de performance suivantes du dispositif de détection de fraude entier avec les 286 règles ont été calculées : précision p = 0,16, rappel r = 0,31, F-score f = 0,21. 3065558 23 Comme des règles simples « si-alors (-sinon) » sont spécifiques pour un scenario de fraude donné, la plupart des règles sont conçues pour avoir individuellement une bonne précision mais ont tendance à avoir un rappel faible. En effet, un calcul de la précision moyenne et du rappel moyen 5 respectivement des 286 précisions individuelles et rappels individuels est, respectivement 15 = o: 29 et = 0: 0016. L'objectif est donc de garder une bonne précision et d'obtenir un bon rappel lorsque les 286 règles sont combinées avec l'« opérateur OU ». Pour clarifier les choses, l'on doit clairement faire la distinction entre 10 des mesures ou métriques utilisées pour classer les règles (trouver les règles les plus importantes) et des mesures ou métriques pour évaluer un ensemble de règles. Bien que dans l'approche traditionnelle, la même mesure - disons F-score - serait utilisée à la fois pour apprécier des règles individuelles et pour évaluer des ensembles de règles, ci-après nous les 15 considérons comme des composants indépendants. Par conséquent, nous distinguons - l'utilisation (en amont) d'une mesure ou métrique comme un critère de classement, qui nous permet d'extraire de l'ensemble de règles, stocké dans une mémoire du système de gestion, k 20 règles classées en tête (une mesure utilisée comme un outil de création de classifieur) ; - de l'utilisation (en aval) d'une mesure ou métrique comme une métrique d'évaluation pour le classifieur agrégé (une mesure utilisée comme un outil d'évaluation de classifieur) ; 25 Utilisons l'expression classifieur top-k (ou top-k, en abrégé) pour faire référence au classifieur obtenu en agrégeant dans « OU » l'ensemble de règles dans les k rangs les plus élevés selon un critère de classement donné. Fixons une mesure d'évaluation, disons le F-score du classifieur top-k. L'objectif est de trouver comment l'évaluation de règle traditionnelle, 30 disons en utilisant le F-score individuel, se compare à l'évaluation correspondante, dans ce cas la Valeur de Shapley par rapport au F-score de l'ensemble de règles ou F-score global. 3065558 24 Pour la sélection du classifieur top-k, les paires de critères suivantes sont utilisées : - F-score individuel (par exemple) versus Valeur de Shapley relativement au F-score de l'ensemble de règles (par exemple) 5 ou F-score global ; - précision individuelle (par exemple) versus Valeur de Shapley relativement à la précision de l'ensemble de règles (par exemple) ou précision globale; - rappel individuel (par exemple) versus Valeur de Shapley 10 relativement au rappel de l'ensemble de règles (par exemple) ou rappel global. A partir de chaque paire de critères, nous obtenons la paire correspondante de classifieurs top-k et nous comparons ensuite les performances des deux éléments de la paire de classifieurs en utilisant 15 comme une mesure d'évaluation : - le F-score des deux classifieurs top-k; - la précision des deux classifieurs top-k; - le rappel des deux classifieurs top-k Sur les Figures 2a, 2b et 2c, qui montrent la performance calculée du 20 classifieur de top-k règles agrégées obtenu en utilisant comme mesure de classement de règle, le F-score individuel et la Valeur de Shapley par rapport au F-score de l'ensemble de règles, on peut observer que la performance du critère de classement basé sur la Valeur de Shapley (ligne avec des points noirs) est toujours remarquablement supérieure à celui 25 traditionnel (ligne avec carré) dans le cas des mesures d'évaluation « précision des top-k règles » (Figure 2a) et « F-score des top-k règles » (Figure 2c), bien qu'elle soit inférieure, mais comparable dans le cas de la mesure d'évaluation «rappel des top-k règles »(Figure 2b). Cela est dû au fait que le classifieur top-k sélectionné par le critère basé sur la Valeur de 30 Shapley par rapport au F-score de l'ensemble de règles est différent et plus efficace que celui sélectionné par le critère de F-score individuel. A noter 3065558 25 que la majeure partie de la mesure de performance est obtenue en utilisant des valeurs de k inférieures à environ 50. Cela indique une réduction substantielle possible des règles opérationnelles, dans le cas où une réduction est nécessaire pour des raisons de gestion. 5 Si l'on choisit la deuxième paire de critères de classement, c.-à-d. précision individuelle versus Valeur de Shapley par rapport à la précision de l'ensemble de règles, on peut observer, comme le montrent les Figures 3a, 3b et 3c, que la performance du critère de classement basé sur la Valeur de Shapley est presque toujours remarquablement supérieur à celui traditionnel 10 dans le cas de la mesure d'évaluation « F-score des top-k règles » (Figure 3c), et pour la première centaine de valeurs de k également pour le « rappel des top-k règles » (Figure 3b). Dans le cas de la mesure d'évaluation « précision des top-k règles » (Figure 3a), c'est l'approche traditionnelle qui l'emporte sur celle basée sur la valeur de Shapley. 15 Toutefois, l'inspection des données montre que les points de précision élevée correspondent à un rappel non pertinent ou négligeable. Ainsi, le F-score du classifieur top-k est le plus important critère d'évaluation ici, car il prend en compte la nécessité d'une bonne précision et d'un bon rappel pour le classifieur top-k. 20 Sur les Figures 4a, 4b et 4c montrant la comparaison entre la nouvelle approche d'évaluation décrite dans la présente invention et l'approche traditionnelle basée sur la troisième paire de critères de classement, on peut observer que la performance du critère de classement basé sur la Valeur de Shapley par rapport au rappel de l'ensemble de règles est toujours 25 comparable à celle traditionnelle. En fait, par une inspection plus approfondie des classements de règle (non montrée explicitement ici), on peut observer que les deux mesures produisent des classements presque co-monotones pour les règles. 30 3065558 26 La présente demande décrit diverses caractéristiques techniques et avantages en référence aux figures et/ou à divers modes de réalisation. L'homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d'un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des 5 caractéristiques d'un autre mode de réalisation à moins que l'inverse ne soit explicitement mentionné ou qu'il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles ou que la combinaison ne fournisse pas une solution à au moins un des problèmes techniques mentionnés dans la présente demande. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de 10 réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l'inverse ne soit explicitement mentionné. Il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de 15 l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais peuvent être modifiés dans le domaine défini par la protection demandée, et l'invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus.