Brevet FR3083949A1 — publié le 20200117

I Procédé de fiabilisation d'une communication entre au moins un serveur distant et un serveur, par appariement automatique de données de référencement La présente invention concerne le domaine de la fiabilisation des communications, entre serveurs distants, de données de référencement d'entités. 5 Il est connu de gérer manuellement les différentes données de référencement d'entités, autrement appelées élément descriptif d'entités. Des éléments descriptifs différents sont couramment attribués à une même entité par différents organismes en charge de ces entités. Lorsqu'un serveur d'un de ces 10 organismes reçoit une information relative à l'une des entités, en provenance d'un serveur d'un autre organisme, l'information faisant référence à un nouvel élément descriptif, jusqu'alors inconnu, la fiabilisation de la communication entre les serveurs de ces organismes suppose que ladite information soit correctement rattachée à l'entité concernée, ladite entité concernée ayant été jusqu'à présent référencée sur le 15 serveur destinataire par d'autres éléments descriptifs, différents du nouvel élément descriptif reçu ; le serveur destinataire doit donc identifier de manière sûre l'entité correspondant au nouvel élément descriptif en mettant en correspondance le nouvel élément descriptif avec les éléments descriptifs utilisés jusqu'à présent pour référencer les entités enregistrées sur ce serveur. 20 Les méthodes manuelles, i.e. réalisées entièrement sous le contrôle d'un opérateur, pour identifier parmi les entités enregistrées celle qui correspond au nouvel élément descriptif reçu par le serveur, sont complexes, fastidieuses et sources d'erreur. 25 L'invention a donc pour but de proposer une solution à tout ou partie de ces problèmes. A cet effet, la présente invention concerne un procédé de fiabilisation 30 d'une communication entre au moins un serveur distant et un serveur, la fiabilisation de la communication consistant à déterminer à partir d'un nouvel élément descriptif, inclus dans la communication, une entité recherchée, objet de la communication, parmi une pluralité d'entités, le serveur comprenant une base d'une pluralité d'éléments descriptifs, chaque entité de la pluralité d'entités étant associée sur le 35 serveur avec au moins un élément descriptif de la pluralité d'éléments descriptifs, le procédé comprenant : 2 - une étape de réception du message et de détermination du nouvel élément descriptif contenu dans le message, - une phase de sélection d'au moins une hypothèse de mise en correspondance entre le nouvel élément descriptif et un élément descriptif parmi les éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs, ou un élément descriptif parmi les éléments descriptifs d'un sous-ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs, ladite phase de sélection déterminant au moins un couple d'éléments descriptifs comprenant le nouvel élément descriptif et un des éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs ou du sous- ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs, chaque couple d'éléments descriptifs de l'au moins un couple définissant une hypothèse de mise en correspondance de l'au moins une hypothèse de mise en correspondance; - une étape de calcul, par un classifieur, d'un score de confiance pour chaque couple de l'au moins un couple d'éléments descriptifs; - une étape d'ordonnancement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs pour déterminer un ordre des scores de confiance calculés pour chaque couple de l'au moins un couple d'éléments descriptifs ; - une étape de détermination de l'entité recherchée associée avec le nouvel élément descriptif, sur la base du classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs dans l'ordre des scores de confiance. Grâce à ces dispositions, le serveur destinataire identifie de manière sûre 25 l'entité correspondant au nouvel élément descriptif en mettant en correspondance de manière fiable le nouvel élément descriptif avec les éléments descriptifs utilisés jusqu'à présent pour référencer les entités enregistrées sur ce serveur. Selon un mode de réalisation, l'invention comprend une ou plusieurs des 30 caractéristiques suivantes, seules ou en combinaison. Selon un mode de mise en oeuvre, l'étape de détermination de l'entité recherchée détermine que l'entité recherchée est une entité de la pluralité des entités, si ladite entité de la pluralité des entités est associée sur le serveur avec un 35 élément descriptif, et si un couple d'éléments descriptifs constitué du nouvel élément descriptif et dudit élément descriptif est classé en premier dans le classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs, et si le score de confiance calculé pour ledit couple d'éléments descriptifs est supérieur à un seuil de confiance. Grâce à ces dispositions, le serveur destinataire identifie de manière sûre, 5 et complètement automatisée, l'entité correspondant au nouvel élément descriptif en mettant en correspondance de manière fiable le nouvel élément descriptif avec les éléments descriptifs utilisés jusqu'à présent pour référencer les entités enregistrées sur ce serveur. Dans ce mode dit d'automatching, un très haut niveau de précision, en général supérieure à 95%, est atteint de sorte qu'aucune validation manuelle n'est 10 nécessaire, et un seuil de confiance élevé assure un niveau de rappel suffisant. Selon un mode de mise en oeuvre, l'étape de détermination de l'entité recherchée est réalisée manuellement par un opérateur sur la base du classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs. 15 Grâce à ces dispositions, l'opérateur détermine le choix final de l'entité recherchée, sur la base de plusieurs hypothèses proposées automatiquement à l'opérateur par le procédé. 20 Selon un mode de mise en oeuvre, mode dit de semi-automatching, l'étape de détermination de l'entité recherchée détermine automatiquement que l'entité recherchée est une entité parmi la pluralité des entités de la base du serveur, si ladite entité parmi la pluralité des entités est la seule qui est associée sur le serveur avec un élément descriptif qui constitue avec le nouvel élément descriptif un couple d'éléments descriptifs classé en premier dans le classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs dont le score de confiance calculé est supérieur à un seuil de confiance, ou bien, est réalisée manuellement par un opérateur sur la base du classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs. Selon un mode de mise en oeuvre, le procédé comprend une étape de catégorisation avant la phase de sélection, l'étape permettant de déterminer à partir du nouvel élément descriptif le sous-ensemble d'éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs. Selon un mode de mise en oeuvre, l'étape de catégorisation comprend une sous-étape d'estimation d'une catégorie de l'entité recherchée à partir du nouvel 4 élément descriptif, le sous-ensemble d'éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs étant constitué des éléments descriptifs associés aux entités de la pluralité d'entités qui ont une catégorie identique à la catégorie estimée pour l'entité recherchée. 5 Selon un mode de mise en oeuvre, le nouvel élément descriptif comprend au moins un terme d'un dictionnaire et chaque élément descriptif de la pluralité d'éléments descriptifs comprend au moins un autre terme du dictionnaire, le dictionnaire comprenant NT termes NT étant un entier supérieur ou égal 10 à 1, et pour chaque terme tn du dictionnaire, n étant un entier compris entre 1 et NT qui désigne l'index du terme tn dans le dictionnaire, et la phase de sélection d'au moins une hypothèse comprend, pour chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs, ou pour chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs d'un sous-ensemble de la pluralité d'éléments 15 descriptifs : - une étape de vectorisation, dans laquelle le nouvel élément descriptif est associé à un premier vecteur comprenant NT coordonnées )(Lir._ de sorte qu'à chaque coordonnée Xi, du premier vecteur correspond le terme tn de même index n dans le dictionnaire 20 et que la coordonnée Xi, a une valeur fonction d'un premier poids du terme tn dans le nouvel élément descriptif, et dans laquelle, l'élément descriptif est associé à un deuxième vecteur comprenant NT coordonnées X2,i,....,X2,n' X2,NT, de sorte qu'à chaque coordonnée X2,,, du deuxième vecteur correspond le terme tn 25 de même index n dans le dictionnaire et que la coordonnée X2,,, a une valeur fonction d'un deuxième poids du terme tn dans l'élément descriptif, - une étape de mesure de la similarité du couple d'éléments descriptifs comprenant le nouvel élément descriptif et l'élément descriptif, la 30 mesure de la similarité étant une fonction du premier vecteur et du deuxième vecteur, et la phase de sélection d'au moins une hypothèse comprend : - une étape de classement des couples formés par le nouvel élément descriptif d'une part et d'autre part par chaque élément descriptif 35 parmi les éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs, ou par chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs d'un 5 sous-ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs, le classement étant réalisé sur la base de la mesure de similarité obtenues pour lesdits couples à l'étape de mesure de la similarité; - une étape de sélection de l'au moins une hypothèse de mise en 5 correspondance, définie par au moins un couple d'éléments descriptifs, en fonction du classement de l'au moins un couple. Selon un mode de mise en oeuvre, le premier (et respectivement le deuxième) poids du terme tn dans le nouvel élément descriptif (et respectivement 10 dans l'élément descriptif) sont définis par une première valeur tfn et par une deuxième valeur iefn, la première valeur et la deuxième valeur étant définies respectivement comme suit : - la première valeur tfn est égale à la somme de 1 et du logarithme décimal du nombre d'occurrences du terme tn dans le nouvel élément 15 descriptif (et respectivement dans l'élément descriptif); - la deuxième valeur iefn, est égale au logarithme décimal du rapport du nombre total des entités de la pluralité des entités sur le nombre des entités de la pluralité des entités qui sont associées à au moins un élément descriptif comprenant au moins une occurrence du terme tn; 20 Selon un mode de mise en oeuvre, la fonction du premier vecteur et du deuxième vecteur est égale au produit scalaire du premier vecteur et du deuxième vecteur. 25 Selon un mode de mise en oeuvre, l'au moins une hypothèse de mise en correspondance, définie par l'au moins un couple d'éléments descriptifs, est sélectionnée à l'étape de sélection si l'au moins un couple figure parmi les K premiers dans le classement produit à l'étape de classement de la phase de sélection d'au moins une hypothèse de mise en correspondance, K étant un entier naturel supérieur 30 à 1, de préférence égal à 10. Selon un mode de mise en oeuvre, le classifieur est un procédé de classification supervisée, de préférence bayésien, et dans lequel le calcul du score de confiance est effectué à partir d'un vecteur caractéristique de l'hypothèse de mise en 35 correspondance. 6 Selon un mode de mise en oeuvre, le vecteur caractéristique de l'hypothèse de correspondance comprend au moins l'une des caractéristiques parmi : la catégorie estimée à l'étape pour le nouvel élément descriptif considéré, 5 la similarité calculée à l'étape entre les éléments descriptif du couple d'éléments descriptifs définissant l'hypothèse de mise en correspondance, la longueur du nouvel élément descriptif considéré, ladite longueur étant définie par le nombre de termes et/ou le nombre de caractères 10 du nouvel élément descriptif, le rang de l'hypothèse de mise en correspondance dans la liste ordonnée par similarité des hypothèses sélectionnées à l'issue de la phase de sélection. 15 Selon un mode de mise en oeuvre, le classifieur est un procédé de classification supervisé de type réseau de neurones, dans lequel le vecteur caractéristique de l'hypothèse de mise en correspondance est déterminé par une première couche de neurones et par une deuxième couche de neurones, à partir d'une suite de valeurs numériques déterminée en fonction de la suite des termes 20 constituants le nouvel élément descriptif et de la suite des termes constituants l'élément descriptif du couple définissant l'hypothèse de mise en correspondance, la première couche de neurones étant du type «à plongement lexical », ou du type équivalent « embedding », et comprenant une première pluralité de neurones, la deuxième couche de neurones étant du type « réseau bidirectionnel à mémoire court 25 et long terme », ou de type équivalent « Bi-LSTM », et comprenant une deuxième pluralité de neurones. Selon un mode de mise en oeuvre, la suite de valeurs numériques comprend les index dans le dictionnaire des termes constituants le nouvel élément 30 descriptif et des termes constituants l'élément descriptif du couple d'éléments descriptifs définissant l'hypothèse de mise en correspondance. Selon un mode de mise en oeuvre, la suite de valeurs numériques comprend les index dans un alphabet des caractères alphabétiques des termes 35 constituants le nouvel élément descriptif et des termes constituants l'élément 7 descriptif du couple d'éléments descriptifs définissant l'hypothèse de mise en correspondance. Selon un mode de mise en oeuvre, la première couche de neurone est 5 remplacée, ou assistée, par une ou plusieurs couches du type convolutif et/ou récurrent, et la suite de valeurs numériques comprend les index dans un alphabet des caractères alphabétiques des termes constituants le nouvel élément descriptif et des caractères alphabétiques des termes constituants l'élément descriptif du couple d'éléments descriptifs définissant l'hypothèse de mise en correspondance. 10 Selon un mode de mise en oeuvre, la première couche de neurones comprend un nombre de neurones égal à N et la deuxième couche de neurones comprend un nombre de neurones égal à M, N et M ayant une valeur entière comprise entre 32 et 256. 15 Selon un mode de mise en oeuvre, le calcul du score de confiance est effectué à partir du vecteur caractéristique de l'hypothèse de mise en correspondance et d'un autre vecteur caractéristique déterminé par une autre couche de neurones à partir d'une valeur numérique déterminée en fonction de la catégorie estimée pour le 20 nouvel élément descriptif de l'hypothèse de mise en correspondance, cette autre couche de neurones étant du type «à plongement lexical », ou du type équivalent « embedding » et comprenant une autre pluralité de neurones. Selon un mode de mise en oeuvre, l'autre couche de neurones comprend 25 un nombre de neurones égal à C, C ayant une valeur entière comprise entre 10 et 40. Selon un mode de mise en oeuvre, le procédé de classification comprend en outre une phase d'apprentissage, la phase d'apprentissage comprenant une étape de validation et une étape d'évaluation d'une fonction de coût. 30 Selon un mode de mise en oeuvre, le procédé comprend une étape de calibration du classifieur, de manière à trouver une corrélation entre un niveau de confiance du classifieur et un niveau de précision du procédé. Cela permet le réglage par un opérateur de la précision souhaitée du procédé. 35 8 Pour sa bonne compréhension, l'invention est décrite en référence aux dessins ci-annexés représentant, à titre d'exemple non limitatif, une forme de réalisation d'un dispositif selon l'invention. Les mêmes références sur les dessins désignent des éléments similaires ou des éléments dont les fonctions sont similaires. 5 La figure 1 est une vue schématique d'une architecture technique de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. La figure 2 est un organigramme schématique des étapes du procédé 10 selon l'invention. La figure 3 est un organigramme schématique des étapes d'apprentissage, de validation, d'évaluation et de calibration d'un classifieur mis en oeuvre dans le procédé selon l'invention. 15 Selon un mode de réalisation de l'invention, illustré sur la figure 1, chaque entité 131, d'une pluralité d'entités 131, i étant un indice entier supérieur ou égal à 1, est référencée sur un premier serveur Sv; chaque entité Pi est référencée par au moins un élément descriptif Ld,,, où d est également un indice entier supérieur ou égal 20 à 1. Selon un mode de réalisation, ledit premier serveur Sv est mis en oeuvre par un premier organisme, ledit premier organisme étant en relation avec différents organismes distants, répartis géographiquement, et équipés chacun d'un serveur 51, 25 52, ..., Sd, chaque serveur 51, 52, Sd étant configuré pour communiquer par une liaison de données distante, non représentée sur la figure, avec ledit premier serveur Sv. Selon un mode de réalisation, il n'y a aucune normalisation concernant la 30 référence utilisée par les différents organismes distants pour désigner chaque entité de la pluralité des entités Pi. Ainsi, chaque organisme distant utilise sur son serveur Sd des données de référencement, autrement dit au moins un élément descriptif, Ld,, qui lui est propre, et qui peut varier dans le temps, pour désigner une entité de la pluralité des entités Pi. 35 9 Ainsi, chaque fois qu'un organisme distant transmet, par la liaison de données, au premier serveur Sv du premier organisme une information relative à une entité P de la pluralité des entités P,, le premier serveur, lors de la réception du message transmettant l'information et pour fiabiliser la communication, doit 5 commencer par rattacher l'élément descriptif, a priori inconnu, utilisé dans le message transmis pour désigner ladite entité P, à l'un des éléments descriptifs déjà connus et rattachés à l'une des entités P, de la pluralité des entités connues et enregistrées sur le premier serveur Sv. 10 Selon un mode de réalisation, chaque communication C1, C2, ..., Cd entre un serveur distant 51, 52, ..., Sd et le premier serveur Sv comprend un élément descriptif L qui est soumis au dispositif DS mettant en oeuvre le procédé de fiabilisation de la communication, de sorte que : - selon une première alternative A1, l'élément descriptif est reconnu 15 comme désignant une entité connue de la pluralité des entités P,, auquel cas, si l'élément descriptif est nouveau il sera enregistré dans le serveur Sv comme étant associé à l'entité connue, - ou bien, selon une deuxième alternative A2, l'élément descriptif L n'est pas reconnu comme désignant une entité connue, auquel cas 20 une nouvelle entité pourra être enregistrée dans la base en étant rattachée à cet élément descriptif non reconnu, éventuellement sous le contrôle d'un opérateur. Il faut noter que, selon la première alternative, l'élément descriptif L 25 reconnu, par le procédé selon l'invention, comme désignant une entité connue, peut être un nouvel élément descriptif, donc inconnu, ou bien un élément descriptif connu, déjà enregistré dans la base pour désigner ladite entité connue. Dans ce dernier cas particulier, le procédé reconnaîtra l'élément descriptif sans difficulté. 30 Selon un premier mode de réalisation, le procédé de fiabilisation objet de la présente demande de brevet est plus spécifiquement défini pour associer, avec un niveau de confiance élevé, un élément descriptif nouveau, i.e. différent de tous les éléments descriptifs déjà utilisés et enregistrés dans le serveur Sv, à une entité connue et déjà enregistrée dans la base. Ce premier mode de réalisation correspond à 35 l'alternative Aide la figure 1. 10 Selon un mode de réalisation complémentaire, le procédé de fiabilisation est en outre configuré pour détecter que le nouvel élément descriptif ne peut pas être associé avec une entité connue avec un niveau de confiance suffisant, et pour proposer dans ce cas la création d'une entité nouvelle qui sera associée au nouvel 5 élément descriptif et pourra, si la proposition est retenue, être enregistrée sur le serveur en association avec le nouvel élément descriptif. Ce mode de réalisation complémentaire correspond à l'alternative A2 de la figure 1. Les éléments descriptifs ainsi que la référence de l'entité associée, sont 10 enregistrés dans une base de données sur le serveur Sv. Un élément descriptif Ld,, , utilisé sur le serveur Sc, pour désigner une entité P,, comprend au moins un mot ou terme tn, avec n pouvant prendre une valeur entière quelconque supérieure ou égale à 1 ; les différents termes utilisés pour 15 constituer tous les éléments descriptifs forment un dictionnaire commun à tous les organismes en relation, dictionnaire qui comprend une pluralité de termes, le nombre NT de termes du dictionnaire étant donc potentiellement très important. Les termes du dictionnaire sont indexés, d'une manière arbitraire, de sorte que chaque terme tn est associé à un unique index n, qui détermine aussi son rang n dans le dictionnaire. 20 L'index n d'un terme est donc compris entre 1 et NT. Pour une entité donnée P,, l'ensemble des différents éléments descriptifs attribués à cette entité P, par les différents organismes au fil du temps, est parfois appelé un profil des entités PP,; un profil des entités PP, , comprend donc à un 25 moment donné au moins un élément descriptif Ld,,, d=1 à m, m pouvant croître avec le temps, puisque chaque nouvel élément descriptif, attribué par un des organismes, à une entité donnée, vient s'ajouter aux éléments descriptifs précédents pour compléter le profil de l'entité. 30 La suite de la description d'un mode de mise en oeuvre de l'invention sera faite en référence à la figure 2. Selon un mode de mise en oeuvre de l'invention, pour accélérer la recherche et la sélection des éléments descriptifs Ld,, correspondants au nouvel 35 élément descriptif, la recherche est restreinte à un sous-ensemble de l'ensemble des entités enregistrées, et au sous-ensemble correspondant des éléments descriptifs 11 associées à ces entités. Pour la suite de la description de l'invention, on considérera que la détermination de ce sous-ensemble a été réalisée dans une étape 100, dite de catégorisation. Ainsi, selon un mode de réalisation, les étapes suivantes du procédé selon l'invention ne porteront que sur le sous-ensemble des entités de la même 5 catégorie que la catégorie présumée de l'entité correspondant au nouvel élément descriptif soumis, la catégorie présumée de l'entité correspondant au nouvel élément descriptif pouvant être estimée à partir du nouvel élément descriptif soumis, selon un schéma de catégories préétabli permettant de déterminer la catégorie en fonction des termes constituants un élément descriptif. 10 Ainsi, après avoir, au cours de l'étape 100 de catégorisation : - estimé la catégorie de l'entité correspondant au nouvel élément descriptif L, puis, - déterminé le sous-ensemble des entités Pi de la même catégorie que celle précédemment estimée, 15 la phase suivante du procédé est engagée. Selon un mode de mise en oeuvre de l'invention, le procédé comprend ensuite une phase 101 de sélection d'au moins une hypothèse de mise en correspondance entre le nouvel élément descriptif et un élément descriptif parmi les 20 éléments descriptifs du sous-ensemble déterminé à l'issue de l'étape de catégorisation, la phase de sélection ayant pour objet de déterminer au moins un couple d'éléments descriptifs comprenant le nouvel élément descriptif et un des éléments descriptifs du sous-ensemble d'éléments descriptifs, chaque couple d'éléments descriptifs de l'au moins un couple définissant une hypothèse de mise en 25 correspondance de l'au moins une hypothèse de mise en correspondance. Selon un mode de mise en oeuvre de l'invention, la phase 101 de sélection comprend une étape 1011 de vectorisation, une étape 1012 de mesure de similarité, une étape 1013 de classement et une étape 1014 de sélection de 30 l'hypothèse de mise en correspondance, en fonction du classement de l'hypothèse de mise en correspondance. Au cours de l'étape 1011 de vectorisation, chaque élément descriptif Ld,, , attribué à une entité P,, est représenté par le vecteur Vd,,; ledit vecteur Vd,, comprend 35 autant de coordonnées qu'il y a de termes différents dans le dictionnaire utilisé ; le vecteur Vd,, comprend ainsi un nombre NT de coordonnées e,'dx n, , NT. 12 La coordonnée de rang n du vecteur V, est une valeur calculée en fonction du terme t, de même rang n au sein du dictionnaire. La valeur de la coordonnée Xdfr'd peut, par exemple, être déterminée selon une formule, dérivée de la 5 formule conventionnellement désignée par TE-IDE (de l'anglais Term-Frequency - Inverse Document Frequency), que nous désignerons ici par TF - IEF (pour Term Frequency - Inverse Entity Frequency), et qui se définie comme le produit d'un premier poids tfdfr'd par un deuxième poids let, le premier et le deuxième poids étant définis respectivement comme suit : 10 le premier poids tf est une mesure du poids du terme t, dans l'élément descriptif Ld,, considéré, le poids étant évalué selon le nombre d'occurrences de ce terme t, dans l'élément descriptif considéré. Selon un autre mode de réalisation de l'invention, le 15 premier poids tfd,' est évalué selon une normalisation logarithmique, en additionnant à 1 le logarithme décimal du nombre d'occurrences de ce terme tr, dans l'élément descriptif considéré. Ainsi selon ce mode de réalisation : tf = 1+ logio (nombre d'occurrences du terme t, dans l'élément 20 descriptif Ld,i). le deuxième poids let, appelé aussi fréquence inverse d'entité, est, selon un mode de réalisation, le logarithme décimal de l'inverse de la proportion des entités désignées par au moins un élément descriptif 25 enregistré Ld,, comprenant au moins une occurrence du terme tn. Ce deuxième poids est ainsi une mesure du poids du terme t, dans la description de l'entité concernée, ou une mesure du poids du terme t, dans le ou les éléments descriptifs de l'entité, relativement à l'ensemble des différentes entités. Ainsi, plus le terme t, est utilisé 30 pour désigner une proportion proche de 100% des entités P, enregistrés dans la base de données, plus le deuxième poids iefn sera proche de 0. A l'inverse, plus le terme t, est utilisé pour décrire une faible proportion des entités P, enregistrées, plus le terme tr, sera considéré comme spécifique du ou des entités dans l'élément 35 descriptif desquels il sera présent, et plus, de ce fait, le deuxième poids let attribué à ce terme td aura une valeur importante. 13 Ainsi si un terme tn du dictionnaire apparaît 2 fois au total dans un élément descriptif Leu d'une entité R, alors tfd,'n sera égal à 2 selon un mode de réalisation, ou selon un autre mode de réalisation, à 1+ logio (2) avec une 5 normalisation logarithmique. Si, en outre, le même terme tn apparaît au moins une fois dans au moins un élément descriptif pour 5 entités différentes, alors qu'il y a au total 100 entités différentes enregistrées dans la base de données, alors iefn sera égal à logio(100/5) = 10 1,3. Si le terme tn n'apparaît que dans un seul élément descriptif d'entité, iefn = 10 et s'il apparaît au moins une fois dans au moins un élément descriptif de chaque entité P,, alors iefn = 0; ainsi, plus iefn est proche d'une valeur maximum égale au logarithme du nombre total des entités, plus le terme tn pourra être considéré comme un indicateur caractéristique de la ou des entités correspondantes aux éléments 15 descriptifs comprenant tn. A l'issue de l'étape 1011 de vectorisation des éléments descriptifs, tous les éléments descriptifs de toutes les entités enregistrées sont vectorisés comme cela vient d'être décrit, de sorte qu'à chaque élément descriptif Ld, il correspond un 20 vecteur \Lu. Lorsqu'un nouvel élément descriptif L est soumis au procédé de fiabilisation des communications, pour identifier l'entité P, a priori inconnue, à laquelle ce nouvel élément descriptif correspond, il est alors vectorisé de la même 25 manière que les autres éléments descriptifs des entités déjà enregistrées, en fonction des termes qui composent le nouvel élément descriptif. Le nouvel élément descriptif donne naissance à un vecteur V qui comprend un nombre NT de coordonnées Xi, ., Xn, XNT- 30 Selon un mode de réalisation de l'invention, la phase 101 de sélection comprend une étape 1013 de classement d'hypothèses de mise en correspondance pour le nouvel élément descriptif L, chaque hypothèse de mise en correspondance étant définie par un couple d'éléments descriptifs comprenant le nouvel élément descriptif et un élément descriptif Ld,, utilisé pour désigner une entité candidate. Cette 35 étape 1013 de classement est précédée d'une étape 1012 de mesure de la similarité 14 entre le vecteur Vd,, associé à l'élément descriptif Ld,, et le vecteur V associé au nouvel élément descriptif L. Selon un mode de réalisation, la mesure de similarité est, par exemple une mesure, appelée similarité cosinus, égale au produit scalaire des deux vecteurs 5 Vd,, et V, noté Vd,, *V= Xi' *X1 + + X1 *X, + + XNTdi *XNT. Pour chaque élément descriptif Ld,, associé à chaque entité Pi du sous-ensemble déterminé à l'issue de l'étape 100 de catégorisation, une valeur de la mesure de similarité avec l'élément descriptif L est ainsi calculée au cours de l'étape de 1012 de mesure, par exemple selon la formule ci-dessus. 10 Ainsi au début de l'étape 1013 de classement, chaque couple d'éléments descriptifs L, Ld,, comprenant le nouvel élément descriptif L et un des éléments descriptifs Ld,, associé à l'une des entités P, du sous-ensemble prédéterminé constitue une hypothèse de mise en correspondance L, Ld,,. Au cours de l'étape 1013 de classement, les hypothèses de mise en correspondance sont classées selon l'ordre des 15 valeurs de similarité associées à chaque hypothèse de mise en correspondance, par exemple dans l'ordre des valeurs décroissantes. Dans une étape suivante 1014 de sélection, les K meilleures hypothèses de mise en correspondance selon cet ordonnancement sont sélectionnées. Selon un mode de réalisation de l'invention K a une valeur comprise 20 entre 5 et 15, de préférence égale à 10. Selon un mode de réalisation de l'invention, le procédé comprend une étape 103 d'ordonnancement des hypothèses sélectionnées à l'étape de sélection. 25 Selon un mode de réalisation, l'ordonnancement des hypothèses sélectionnées est réalisé sur la base d'un score de confiance calculé par un classifieur pour chaque hypothèse, au cours d'une étape 102. Selon un mode de réalisation, les scores de confiance de l'étape 102 sont 30 calculés par un classifieur bayésien classique, sur la base de méta-caractéristiques utilisées pour caractériser chaque hypothèse de mise en correspondance sous la forme d'un vecteur caractéristique de l'hypothèse. Ces méta-caractéristiques comprennent par exemple : la catégorie estimée durant l'étape 100 pour le nouvel élément 35 descriptif considéré ; ladite catégorie est alors représentée dans le vecteur caractéristique par un vecteur comprenant une suite de 15 coordonnées binaires ayant toutes la valeur 0, sauf une coordonnée correspondant à la catégorie considérée qui a une valeur égale à 1. la similarité calculée durant l'étape 1012 entre les éléments descriptifs L, Ld,, du couple définissant l'hypothèse considérée, 5 la longueur de l'élément descriptif Ld,, de cette hypothèse, ladite longueur étant définie par le nombre de termes et/ou le nombre de caractères, le rang de l'hypothèse de mise en correspondance dans la liste ordonnée par similarité des hypothèses sélectionnées issues de la 10 phase de sélection 101, ...etc. Selon un autre mode de réalisation, les scores de confiance de l'étape 102 sont calculés par un classifieur de type perceptron multicouche (Multi-Layer 15 Perceptron MLP). Selon ce mode de réalisation, le vecteur caractéristique de chaque hypothèse est constitué à partir d'une transformation préalable du couple d'éléments descriptifs de l'hypothèse (L, Ld,,) avant le calcul du score de confiance par le classifieur. Selon un mode de mise en oeuvre, cette transformation peut se faire 20 grâce à l'application de deux couches de neurones. Chaque neurone est une unité de calcul élémentaire configurée pour calculer une fonction du produit scalaire d'un vecteur de valeurs numériques d'entrée par un vecteur de poids, et pour produire en sortie une valeur de sortie du neurone, la valeur de sortie étant une fonction du produit scalaire ; le vecteur de poids est déterminé au cours d'une étape 25 d'apprentissage décrite ci-après, au cours de laquelle les poids du vecteur de poids sont ajustés de manière à minimiser une fonction de coût. Les neurones sont organisés en couche, de sorte que les valeurs de sortie de chaque neurone d'une couche de neurones deviennent les valeurs numériques d'entrée des neurones de la couche suivante. Ainsi, seront mises en oeuvre par exemple, une première couche, 30 dite d' « embedding », ou de « plongement lexical » de taille N, et une deuxième couche, dite « Bi-LSTM » (de l'anglais « Bidirectionnal Long Short Term Memory », soit en français « réseau bidirectionnel à mémoire court et long terme ») de taille M. A cet effet, la suite des termes tn constitutifs de chaque élément descriptif du couple (L, Ld,,) d'éléments descriptifs définissant une hypothèse de mise en correspondance, est 35 convertie en une suite de valeurs numériques correspondant chacune à l'index ou au rang n dans le dictionnaire d'un terme de la suite de termes. Cette suite d'index est 16 soumise en entrée de la première couche de neurones, qui transforme cette suite d'index en une deuxième suite de valeurs numériques, tandis que la deuxième couche est configurée pour produire, à partir de la deuxième suite de valeurs numériques, un vecteur caractéristique pour chacun des éléments descriptifs (L, Ld,,); la concaténation 5 de ces deux vecteurs constitue le vecteur caractéristique de l'hypothèse de mise en correspondance, qui est traité par le classifieur de type perceptron multicouche. Selon un mode de réalisation de l'invention, N et M ont une valeur comprise entre 32 et 256. Selon un autre mode de mise en oeuvre, la première couche d'embedding 10 peut être remplacée par une ou plusieurs couches de neurones de type convolutif et/ou récurrent pour obtenir le vecteur caractéristique, à partir d'une représentation initiale plus fine, basée sur les caractères alphabétiques constitutifs de chaque terme des éléments descriptifs L et Ld,,. Une approche hybride intégrant une couche supplémentaire d'embedding pourra prendre en considération à la fois les termes et 15 les caractères des termes des éléments descriptifs L et Ld,,. Selon un mode de réalisation, le vecteur caractéristique des éléments descriptifs issue des couches de neurones précédentes peut être utilisé dans l'étape 1011 de vectorisation des éléments descriptifs, une fois que le classifieur a été 20 entraîné comme cela est décrit ci-après. Selon un mode de mise en oeuvre, la catégorie calculée durant l'étape 100 peut être représentée dans le vecteur de l'hypothèse afin de rajouter le contexte de la catégorie de l'hypothèse. La catégorie est alors représentée par une valeur 25 entière, égale à l'index du terme désignant la catégorie considérée, telle qu'indexée dans un dictionnaire des catégories. Une couche d'embedding de taille C peut ainsi produire un vecteur qui complétera la représentation de l'hypothèse. D'autres méta caractéristiques de l'élément descriptif peuvent être incluses de la même manière dans la représentation de l'hypothèse. 30 Selon un mode de réalisation de l'invention C a une valeur comprise entre 10 et 40. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé selon l'invention, l'étape 103 d'ordonnancement est suivie d'une étape 104 de détermination de l'entité 35 recherchée pour être associée avec le nouvel élément descriptif, sur la base de l'ordonnancement réalisé à l'étape précédente. 17 Selon un mode de mise en oeuvre illustré sur la figure 3, le classifieur doit avoir été préalablement entraîné pour pouvoir attribuer un score de confiance pertinent à une hypothèse sélectionnée à l'étape précédente. L'entraînement du 5 classifieur est réalisé au cours d'une phase d'apprentissage. Selon un mode de mise en oeuvre, la phase d'apprentissage comprend une étape d'apprentissage avec un premier sous-ensemble de couples d'éléments descriptifs (Ln,,i, Ldr,,t), chaque couple du premier sous-ensemble de couples étant 10 associé à une valeur binaire, 1 ou 0, selon que les deux éléments descriptifs du couple considéré correspondent à une même entité, ou que les deux éléments descriptifs du couple considéré correspondent à deux entités distinctes. Le premier sous-ensemble de couples d'éléments descriptifs ainsi associés avec la valeur binaire qui lui correspond, est appelé le corpus d'apprentissage CA. Le corpus d'apprentissage est 15 présenté au classifieur. Le classifieur est configuré pour construire, à partir du corpus d'apprentissage, au cours d'une étape 110, un modèle de calcul MC destiné au calcul d'un score de confiance associé à une hypothèse de mise en correspondance de deux éléments descriptifs. Le modèle de calcul MC produit avec le corpus d'apprentissage doit être 20 validé avant de pouvoir calculer des scores de confiance pertinents. Selon un mode de mise en oeuvre, la phase d'apprentissage comprend une étape 111 de validation, pour valider le modèle de calcul avec un deuxième sous-ensemble de couples d'éléments descriptifs Ld2,12, Ld2,,12, chaque couple du deuxième sous-ensemble de couples étant associé à une valeur binaire, 1 ou 0, selon que les 25 deux éléments descriptifs du couple considéré correspondent à une même entité, ou que les deux éléments descriptifs du couple considéré correspondent à deux entités distinctes. Le deuxième sous-ensemble de couples d'éléments descriptifs ainsi associés avec la valeur binaire qui lui correspond, est appelé le corpus de validation CV. Le corpus de validation est présenté au classifieur, à l'issue de l'étape 30 d'apprentissage ; dans cette étape 111 de validation du modèle de calcul MC, le classifieur est configuré pour appliquer le modèle de calcul à chaque couple d'éléments descriptifs Ld2,12, Ld2,,12, du corpus de validation pour calculer un score de confiance, et pour déterminer, en fonction de la valeur du score de confiance calculé pour un couple, si les deux éléments descriptifs du couple correspondent à la même 35 entité, ou si au contraire les deux éléments descriptifs correspondent à deux entités différentes. Le classifieur est en outre configuré pour, à l'issue de l'application du 18 modèle de calcul MC au corpus de validation CV, déterminer le nombre NR de couples d'éléments descriptifs Ld2,12, Ld2,,,2, du corpus de validation associé à la valeur binaire 1, i.e. dont les deux éléments descriptifs correspondent à une même entité, et qui ont été déterminé comme tels par la valeur du score de confiance calculé. Ce nombre est 5 comparé au nombre total Ni de couples d'éléments descriptifs du corpus de validation associés à la valeur binaire 1, pour déterminer si le modèle de calcul calcule des scores de confiance pertinents. La pertinence du modèle de calcul est évaluée au cours d'une étape 112 d'évaluation, sur la base d'une fonction de coût qui, par exemple décroit au fur et à 10 mesure que la pertinence du modèle de calcul croît. L'étape d'apprentissage est répétée jusqu'à ce que la fonction de coût ne diminue plus, i.e. jusqu'à ce que la fonction de coût soit minimale. Tant que la pertinence des scores de confiance s'améliore, la phase d'apprentissage se poursuit avec une nouvelle étape 110 d'apprentissage, suivie d'une 15 nouvelle étape de validation 111 et d'évaluation 112, de sorte que le modèle de calcul converge progressivement de manière à améliorer le niveau de pertinence des scores de confiance attribués par le modèle de calcul aux couples du corpus de validation ; ainsi le nombre NR de couples d'éléments descriptifs du corpus de validation correctement mis en correspondance, selon le score de confiance calculé pour ces 20 couples, se rapproche du nombre Ni de couples d'éléments descriptifs qui correspondent effectivement à une même entité. La fin de la phase d'apprentissage est marquée par une divergence du modèle de calcul et une détérioration du niveau de pertinence des scores de confiance ou bien une convergence du modèle avec une stabilisation des scores. Le modèle de calcul ayant attribué les scores les plus 25 pertinents est choisi pour les étapes suivantes. A l'issue de la phase 114 d'apprentissage décrite ci-dessus, le classifieur est désormais entraîné et validé ; le modèle de calcul est alors configuré pour attribuer, au cours d'une phase de test, un score de confiance à un ensemble présélectionné d'hypothèses de couples d'éléments descriptifs L, Ld,, et pour 30 ordonnancer l'ensemble des couples dans un ordre croissant ou décroissant des scores de confiance attribués à chaque couple. Le modèle de calcul est en outre configuré pour déterminer dans l'ensemble des hypothèses de couples d'éléments descriptifs L, Ld,, , le sous-ensemble des hypothèses de couples d'éléments descriptifs auxquelles a été attribué un score de confiance supérieur à un seuil de confiance 35 prédéterminé, et pour retenir l'hypothèse de mise en correspondance de l'élément descriptif L avec l'élément descriptif Ld,, , donc avec l'entité P,, chaque fois que le score 19 de confiance calculé par le modèle de calcul pour ce couple L, Ld,, sera supérieur ou égal à ce seuil de confiance ; inversement l'hypothèse sera rejetée si le score de confiance calculé par le modèle de calcul est inférieur au seuil de confiance. Selon un mode de mise en oeuvre, l'ensemble présélectionné, au cours de 5 l'étape de sélection, d'hypothèses de mise en correspondance, comprenant les couples d'éléments descriptifs L, Ld,, ayant obtenu au cours de l'étape de classement les l REVENDICATIONS1. Procédé (10) de fiabilisation d'une communication entre au moins un serveur distant (Sd) et un serveur (Sv), la fiabilisation de la communication consistant à déterminer à partir d'un nouvel élément descriptif, inclus dans la communication, une entité recherchée, objet de la communication, parmi une pluralité d'entités, le serveur (Sv) comprenant une base d'une pluralité d'éléments descriptifs, chaque entité de la pluralité d'entités étant associée sur le serveur (Sv) avec au moins un élément descriptif de la pluralité d'éléments descriptifs, le procédé comprenant : - une étape (99) de réception du message et de détermination du nouvel élément descriptif contenu dans le message, - une phase (101) de sélection d'au moins une hypothèse de mise en correspondance entre le nouvel élément descriptif et un élément descriptif parmi les éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs, ou un élément descriptif parmi les éléments descriptifs d'un sous-ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs, ladite phase de sélection déterminant au moins un couple d'éléments descriptifs comprenant le nouvel élément descriptif et un des éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs ou du sous-ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs, chaque couple d'éléments descriptifs de l'au moins un couple définissant une hypothèse de mise en correspondance de l'au moins une hypothèse de mise en correspondance; - une étape (102) de calcul, par un classifieur, d'un score de confiance pour chaque couple de l'au moins un couple d'éléments descriptifs; - une étape (103) d'ordonnancement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs pour déterminer un ordre des scores de confiance calculés pour chaque couple de l'au moins un couple d'éléments descriptifs, - une étape (104) de détermination de l'entité recherchée associée avec le nouvel élément descriptif, sur la base du classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs dans l'ordre des scores de confiance. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape (104) de 35 détermination de l'entité recherchée détermine que l'entité recherchée est une entité de la pluralité des entités, si ladite entité de la pluralité des entités est associée sur le 22 serveur (Sv) avec un élément descriptif, et si un couple d'éléments descriptifs constitué du nouvel élément descriptif et dudit élément descriptif est classé en premier dans le classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs, et si le score de confiance calculé pour ledit couple d'éléments descriptifs est supérieur à un 5 seuil de confiance. 3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape (104) de détermination de l'entité recherchée est réalisée manuellement par un opérateur sur la base du classement de l'au moins un couple d'éléments descriptifs. 10 4. Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape (100) de catégorisation avant la phase (101) de sélection, l'étape (100) permettant de déterminer à partir du nouvel élément descriptif le sous-ensemble d'éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs. 15 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'étape (100) de catégorisation comprend une sous-étape d'estimation d'une catégorie de l'entité recherchée à partir du nouvel élément descriptif, le sous-ensemble d'éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs étant constitué des éléments 20 descriptifs associés aux entités de la pluralité d'entités qui ont une catégorie identique à la catégorie estimée pour l'entité recherchée. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le nouvel élément descriptif comprend au moins un terme d'un dictionnaire et chaque 25 élément descriptif de la pluralité d'éléments descriptifs comprend au moins un autre terme du dictionnaire, le dictionnaire comprenant NT termes NT étant un entier supérieur ou égal à 1, et pour chaque terme tn du dictionnaire, n étant un entier compris entre 1 et NT qui désigne l'index du terme tn dans le dictionnaire, et dans lequel la phase (101) de sélection d'au moins une hypothèse 30 comprend, pour chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs, ou pour chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs d'un sous-ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs : une étape (1011) de vectorisation, dans laquelle le nouvel élément descriptif est associé à un premier vecteur comprenant NT coordonnées X1,1,....,Xi,n' Xl,NT, de sorte qu'à chaque coordonnée Xi, du premier vecteur correspond le terme tn de même index n dans le 23 dictionnaire et que la coordonnée Xi, a une valeur fonction d'un premier poids du terme tn dans le nouvel élément descriptif, et dans laquelle, l'élément descriptif est associé à un deuxième vecteur comprenant NT coordonnées X2,2,....,X2,n, ,X2,nur, de sorte qu'à 5 chaque coordonnée X22, du deuxième vecteur correspond le terme tn de même index n dans le dictionnaire et que la coordonnée X2,,, a une valeur fonction d'un deuxième poids du terme tn dans l'élément descriptif, - une étape (1012) de mesure de la similarité du couple d'éléments 10 descriptifs comprenant le nouvel élément descriptif et l'élément descriptif, la mesure de la similarité étant une fonction du premier vecteur et du deuxième vecteur, et dans lequel la phase (101) de sélection d'au moins une hypothèse comprend : 15 - une étape (1013) de classement des couples formés par le nouvel élément descriptif d'une part et d'autre part par chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs de la pluralité d'éléments descriptifs, ou par chaque élément descriptif parmi les éléments descriptifs d'un sous-ensemble de la pluralité d'éléments descriptifs, 20 le classement étant réalisé sur la base de la mesure de similarité obtenues pour lesdits couples à l'étape (1012) de mesure de la similarité; - une étape (1014) de sélection de l'au moins une hypothèse de mise en correspondance, définie par au moins un couple d'éléments 25 descriptifs, en fonction du classement de l'au moins un couple. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le classifieur est un procédé de classification supervisée, de préférence bayésien, et dans lequel le calcul du score de confiance est effectué à partir d'un vecteur caractéristique 30 de l'hypothèse de mise en correspondance. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le vecteur caractéristique de l'hypothèse de correspondance comprend au moins l'une des caractéristiques parmi : 35 - la catégorie estimée à l'étape (100) pour le nouvel élément descriptif considéré, 24 la similarité calculée à l'étape (1012) entre les éléments descriptif du couple d'éléments descriptifs définissant l'hypothèse de mise en correspondance, la longueur du nouvel élément descriptif considéré, ladite longueur 5 étant définie par le nombre de termes et/ou le nombre de caractères du nouvel élément descriptif, le rang de l'hypothèse de mise en correspondance dans la liste ordonnée par similarité des hypothèses sélectionnées à l'issue de la phase (101) de sélection. 10 9. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le classifieur est un procédé de classification supervisé de type réseau de neurones, dans lequel le vecteur caractéristique de l'hypothèse de mise en correspondance est déterminé par une première couche de neurones et par une deuxième couche de neurones, à partir 15 d'une suite de valeurs numériques déterminée en fonction de la suite des termes constituants le nouvel élément descriptif et de la suite des termes constituants l'élément descriptif du couple définissant l'hypothèse de mise en correspondance, la première couche de neurones étant du type «à plongement lexical », ou du type équivalent « embedding », et comprenant une première pluralité de neurones, la 20 deuxième couche de neurones étant du type « réseau bidirectionnel à mémoire court et long terme », ou de type équivalent « Bi-LSTM », et comprenant une deuxième pluralité de neurones. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la première couche de 25 neurone est remplacée, ou assistée, par une ou plusieurs couches du type convolutif et/ou récurrent. 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la suite de valeurs numériques comprend les index dans un alphabet des caractères alphabétiques des 30 termes constituants le nouvel élément descriptif et des caractères alphabétiques des termes constituants l'élément descriptif du couple d'éléments descriptifs définissant l'hypothèse de mise en correspondance. 12. Procédé selon l'une des revendications 7 à 9, dans lequel le procédé 35 de classification comprend en outre une phase d'apprentissage (114), la phase 25 d'apprentissage comprenant une étape de validation (111) et une étape d'évaluation (112) d'une fonction de coût.