Brevet FR3097346A1 — publié le 20201218

Description Titre de l'invention : ProcéDé et système de fusion d'informations Domaine technique [0001] Le domaine technique de la présente invention concerne les procédés et systèmes de fusion d'informations. Le domaine technique de la présente invention est aussi celui des procédés et systèmes de tenue de situation qui sont utilisés pour détecter des comportements anormaux d'individus (véhicule, personne...) et qui s'appuient sur de tels procédés et systèmes de fusion d'informations. Technique antérieure [0002] De nombreux domaines et activités s'intéressent à la fusion d'informations : médical, environnement, surveillance de trafic aérien et maritime, sécurité militaire... Leur point commun réside dans le fait de devoir gérer des systèmes dynamiques en temps réel avec une multitude de données qui doivent être synthétisées en un seul tableau opérationnel afin de permettre une meilleure compréhension des situations, cc que l'on appelle « situation awareness » en anglais. [0003] Les informations à traiter pour établir un tel tableau opérationnel peuvent provenir de sources variées. Deux catégories d'informations fournies peuvent être distinguées : les informations dites « dures » (« liard» en anglais) et les informations dites « souples » (« soft » en anglais). Les informations dures fournissent une évaluation quantitative d'éléments et proviennent de capteurs physiques (caméra, microphone, radar...). Les informations souples proviennent d'une extraction de contenu linguistique (rapport d'observateur, texte, appel téléphonique...) permettant une évaluation qualitative d'éléments et des éventuelles relations entre eux. Autrement dit, une information dure est une information précise pouvant être le plus souvent réduite en une valeur numérique, et une information souple est une information souvent difficile à réduire en une valeur numérique, nécessitant la connaissance du contexte dans laquelle l'information a été acquise pour la comprendre et qui est difficilement exploitable lorsqu'isolée de l'environnement dans laquelle ladite information a été collectée. [0004] La fusion d'informations comporte plusieurs étapes, dont les deux principales sont (1) un calcul de distance de similarité entre les différentes informations à disposition, bien que ces informations soient de nature variée, et (2) l'association de ces informations, ou pas, en fonction du résultat du calcul de similarité. L'objectif est ici de déceler si diverses informations reçues concernent un même individu ou pas. On entend le terme « individu » au sens large dans le domaine de la fusion d'informations, à savoir une unité à part entière (entité) dans un domaine d'interprétation (personne, véhicule, objet, groupe...). 2 100051 Les solutions de fusion d'informations dans la littérature effectuent une comparaison stricte entre propriétés d'individus décelés dans les informations reçues à un moment donné, indépendamment de l'écart de temps entre les instants où les informations en question ont. été générées. Par exemple, lorsqu'un système de surveillance maritime tente de comparer une information portant sur un navire observé il y a trois jours à une information portant. sur un navire observé plus récemment afin de déterminer s'il s'agit du même individu ou pas, l'identité du capitaine est à ce moment-là une information plus fiable que les positions respectives de ces navires. L'approche utilisée est par conséquent un frein à une automatisation des processus de fusion d'informations, qui ont alors besoin, d'un point de vue opérationnel, d'interventions humaines pour assurer qu'une similitude détectée entre informations relève effectivement d'une corrélation et non d'une simple coïncidence sans réalité de terrain. [0006] TI est alors souhaitable de pallier ces inconvénients de l'état de la technique. Il est notamment souhaitable de fournir une solution qui, dans le cadre d'une fusion d'informations, réduit le nombre de faux positifs et augmente le nombre de vrais négatifs. TI est plus généralement souhaitable de fournir une solution de fusion d'informations qui soit plus efficace. TI est notamment souhaitable de fournir une solution qui, dans le cadre d'une tenue de situation s'appuyant sur la fusion d'informations, limite l'intervention d'un opérateur humain pour décider si les informations qui lui sont présentées sont des doublons ou si lesdites informations concernent effectivement des individus distincts. Exposé de l'invention [0007] Un objet de la présente invention est de proposer un procédé de traitement d'informations qui proviennent de sources variées et à partir desquelles sont générées des instances d'individus par alignement d'ontologie, le procédé de traitement d'informations comportant une fusion d'informations visant à fusionner les instances d'individus qui correspondent à un même individu, le procédé étant implémenté par un système de traitement dc données, caractérisé en que le procédé comporte les étapes suivantes : générer les instances d'individus en utilisant une ontologie qui définit, pour chaque propriété de chaque instance d'individu, un modèle d'évolution à appliquer à ladite propriété, le modèle d'évolution représente l'évolution de la fiabilité de ladite propriété au fil du temps en lien avec la variabilité au fil du temps de ladite propriété ; effectuer la fusion d'informations par comparaison deux à deux des instances d'individus générées avec des instances d'individus stockées en base de connaissance, en effectuant pour chaque propriété en commun un calcul de distance de similarité en application au moins du modèle d'évolution défini pour ladite propriété, de sorte à définir un coefficient de confiance de chaque propriété pour décider de fusionner ou 3 pas lesdites instances d'individus ; et mettre à jour la base de connaissance avec les instances d'individus résultant de la fusion d'informations. Ainsi, la fusion d'informations est efficace, car elle limite la prise en compte de propriétés en fonction de leur variabilité au fil du temps qui sépare deux observations (instants auxquels les informations concernées ont été capturées). [0008] Selon un mode de réalisation particulier, chaque modèle d'évolution est d'un type parmi les trois types possibles suivants : constant, pour les propriétés qui ne changent pas au cours du temps ; prédictif, pour les propriétés qui peuvent être estimées sur une certaine période temporelle limitée ou avec une certaine incertitude qui évolue au cours du temps ; et circonstanciel, pour les propriétés dont l'évolution au fil du temps dépend de la survenue d'un événement. Ainsi, les propriétés sont associées à des modèles d'évolution adapté à différents types de variabilité de propriété. [0009] Selon un mode de réalisation particulier, le modèle d'évolution circonstanciel est à décroissance exponentielle. Ainsi, même avec un facteur temporel d'accentuation de la décroissance exponentielle grossièrement défini, les propriétés sujettes à événements sporadiques influant sur la variabilité desdites propriétés sont aisément prises en compte. [0010] Selon un mode de réalisation particulier, chaque instance d'individu qui résulte dc la fusion de deux autres instances d'individu ne conserve qu'une valeur pour chaque propriété parmi celles disponibles dans lesdites autres instances d'individu et la valeur conservée dépend du modèle d'évolution auquel est associée ladite propriété. Ainsi, la fusion d'informations est affinée. [0011] Selon un mode de réalisation particulier : dans le cas des modèles d'évolution constants, la valeur conservée est celle possédant la meilleure précision ; dans le cas des modèles d'évolution prédictifs, la valeur conservée est la plus récente ; et dans le cas des modèles d'évolution circonstanciels la valeur conservée est celle montrant le coefficient de confiance le plus élevé d'après le système d'équations suivant : [0012] y À [0013] y1=À2 100141 où l'index « 1 » représente l'information la plus ancienne et l'index « 2 » représente l'information la plus récente, où / est le coefficient représentatif d'une fiabilité de la source ayant effectué la capture de l'information considérée, T est un facteur temporel d'accentuation de décroissance exponentielle, et t représente l'instant de capture de l'information considérée. [0015] Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comporte en outre l'étape suivante : exploiter les résultats obtenus par la fusion d'informations dans un système de tenue de situation, et détecter des comportements anormaux d'individus grâce à un ensemble de règles prédéfinics, ou à un modèle d'ontologie de situation, et aux instances d'individus résultant de la fusion d'informations. Ainsi, l'intervention d'un opérateur humain pour décider si les informations qui lui sont présentées sont des doublons ou si lesdites informations concernent effectivement des individus distincts est limitée. [0016] Selon un mode de réalisation particulier, le calcul de distance de similarité en ap- plication au moins du modèle d'évolution est agrégé avec au moins un autre calcul de similarité. Ainsi, la fusion d'information est affinée. [0017] Selon un mode de réalisation particulier, les calculs de similarité sont pondérés. Ainsi, la fusion d'informations peut être aisément personnalisée pour un cas d'usage spécifique (surveillance maritime...). [0018] Selon un mode de réalisation particulier, un dit autre calcul de distance de similarité est un calcul de distance de similarité taxonomique et un dit autre calcul de distance de similarité de domaine est un calcul de distance de similarité de domaine de plage. [0019] Selon un mode de réalisation particulier, le calcul de distance de similarité en ap- plication au moins du modèle d'évolution applique un coefficient de fiabilité des sources ayant capturé les informations considérées. Ainsi, plus de crédit peut être aisément donné à des informations de sources fiables. [0020] Selon un mode de réalisation particulier, les informations à traiter sont des in- formations souples et/ou des informations dures. Ainsi, la fusion d'informations est efficace quelle que soit la nature, dure ou souple, des informations collectées. [0021] L'invention concerne également un programme d'ordinateur, qui peut être stocké sur un support et/ou téléchargé d'un réseau de communication, afin d'être lu par un processeur. Ce programme d'ordinateur comprend des instructions pour implémenter le procédé mentionné ci-dessus dans l'un quelconque de leurs modes de réalisation, lorsque ledit programme est exécuté par le processeur. L'invention concerne également un support de stockage d'informations stockant un tel programme d'ordinateur. [0022] L'invention concerne également un système de traitement d'informations qui pro- viennent de sources variées et à partir desquelles sont générées des instances d'individus par alignement d'ontologie, le système de traitement d'informations comportant de la circuiterie électronique implémentant une fusion d'informations visant à fusionner les instances d'individus qui correspondent à un même individu, caractérisé en que la circuiterie électronique met en oeuvre : des moyens pour générer les instances d'individus en utilisant une ontologie qui définit, pour chaque propriété de chaque instance d'individu, un modèle d'évolution à appliquer à ladite propriété, le modèle d'évolution représente l'évolution de la fiabilité de ladite propriété au fil du temps en lien avec la variabilité au fil du temps de ladite propriété ; des moyens pour effectuer la fusion d'informations par comparaison deux à deux des instances d'individus générées avec des instances d'individus stockées en base de connaissance, en effectuant pour chaque propriété en commun un calcul de distance de similarité en application au moins du modèle d'évolution défini pour ladite propriété, de sorte à définir un coefficient de confiance de chaque propriété pour décider de fusionner ou pas lesdites instances d'individus ; et des moyens pour mettre à jour la base de connaissance avec les instances d'individus résultant de la fusion d'informations. Brève description des dessins [0023] Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, appa- raîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'au moins un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : [0024] [fig.1] illustre schématiquement un procédé de traitement d'informations im- plémentant la présente invention ; [0025] [fig.2] illustre schématiquement un exemple d'agencement matériel d'un système de traitement d'informations dans lequel la présente invention peut être implémentée ; [0026] [fig.3] illustre schématiquement un exemple d'agencement matériel d'une unité de contrôle utilisée dans le système de traitement d'informations ; [0027] [fig.4A] illustre schématiquement un premier exemple de modèle d'évolution au fil du temps d'un coefficient de confiance d'une propriété d'une instance d'individu ; [0028] [fig.413] illustre schématiquement un second exemple de modèle d'évolution au fil du temps d'un coefficient de confiance d'une propriété d'une instance d'individu ; et [0029] [fig.51 illustre schématiquement un mécanisme de calcul de distance de similarité entre deux instances d'individus, dans un mode de réalisation particulier. [0030] EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION [0031] La Fig. -1 illustre schématiquement un procédé de traitement d'informations im- plémentant la présente invention. Le procédé est implémenté par un système de traitement d'informations, dont un exemple d'agencement matériel est détaillé ci-après en relation avec la Fig. 2. [0032] Dans une étape S101, le système de traitement d'informations effectue une collecte d'informations. La collecte est multi-sources et les informations collectées sont issues de sources de natures et capacités variées. Chaque information collectée est soit de type information dure, soit de type information souple. La collecte multi-sources consiste à collecter des informations auprès de sources pertinentes pour le cas d'usage ciblé de la fusion d'informations. On peut, à ce titre, notamment se référer au document « Characterization of hard and soft sources of information: A practical illustration » de Anne-Laure Jousselme et al., 17th International Conference on Information Fusion, 2014. 6 [0033] Les informations dures sont obtenues à partir de sources telles que des capteurs physiques. Ces informations sont alors structurées, de par la nature des capteurs qui produisent ces informations, dans un format de données brutes. Les informations souples sont liées à une activité humaine (médias sociaux, sites Internet, rapports officiels d'une communauté ou d'une organisation, etc.), sont généralement très volumineuses et non structurées. L'extraction d'informations souples repose alors sur une analyse linguistique et sémantique de contenu. Les informations souples sont donc considérées comme subjectives, alors que les informations dures sont considérées comme objectives. [0034] Dans le cas d'informations dures, la collecte s'effectue directement auprès de capteurs physiques, ou auprès de bases de données collectant des informations issues de ces capteurs physiques, parfois en y appliquant un traitement. Dans le domaine de la surveillance maritime, on peut se référer notamment aux hases de données accessibles sur le site internet GISIS (« Global Integrated Shipping Information System » en anglais, https://gisisimo.org) de l'Organisation Maritime Mondiale, ou sur le site internct de l'organisme Paris MoU (« Paris Memorandum of Understanding on port state control », https://www.parismou.org/) en charge du contrôle des activités maritimes et portuaires en Europe de l'Ouest ou encore aux bases de données d'InterPol. [0035] Dans le cas de sources souples, la collecte s'effectue généralement auprès de sites Internet ou médias sociaux, tels que Facebook (marque déposée) ou Twitter (marque déposée). Des plateformes de renseignements d'origine source ouverte peuvent aussi fournir des informations issues d'un ou plusieurs traitements (traduction, transcription, extraction...) appliqués à des informations pré-collectées, ce qui permet d'en dériver des informations dites d'individus d'intérêt (e.g., personne, lieu, organisation, événement, équipement). [0036] Les informations collectées peuvent ainsi provenir de renseignements d'origine humaine (désignés sous le terme HUMINT, pour « Human Intelligence » en anglais), de renseignements d'origine source ouverte (désignés sous le terme OSINT, pour « Open Source Intelligence » en anglais) d'un site web maritime, de syndication de flux de type RSS (« Really Simple Syndication » en anglais), d'un système d'identification automatique AIS (« Automatic Identification System » en anglais) de navires, de bases de données maritimes, de renseignements radar (désignés sous le terme RADINT, pour « Radar Intelligence » en anglais) avec potentiellement différents types de radar, de renseignements d'origine électromagnétique (désignés sous le terme SIGINT, pour « Signal Intelligence » en anglais) tels que des détections d'activités radar de navires ou des analyses de signaux de téléphonie mobile, et des renseignements d'origine image (désignés sous le terme IMINT, pour « Image Intelligence » 7 en anglais) tels que des images capturées par des satellites ou des droncs. [0037] La collecte permet donc d'obtenir un ensemble d'informations dures et/ou souples qui concernent des individus. Les informations concernant ces individus sont extraites des données à disposition auprès des diverses sources. L'extraction peut être faite au niveau de la source elle-même, de sorte que le système de traitement d'informations obtient à l'étape S101 une information déjà « digérée » (e.g., reconnaissance d'une forme de navire dans une séquence d'images vidéo). L'extraction peut, en variante, être faite au niveau du système de traitement d'informations, qui reçoit alors de la source en question des données brutes à digérer. [0038] Dans une étape S102, le système de traitement d'informations effectue un alignement d'ontologie (« onthology matching » en anglais). [0039] L'ontologie est une représentation des informations d'un système qui définit les types d'individus de ce système avec leurs catégories, propriétés et relations entre ces individus pour un cas d'usage opérationnel spécifique (surveillance maritime, par exemple). L'ontologie permet ainsi de disposer d'une même représentation d'informations qui est compatible autant avec les sources dures qu'avec les sources souples. [0040] Tout individu identifié et extrait à l'issue de la collecte d'informations est instancié, pour permettre d'alimenter ensuite en informations pertinentes un système de tenue de situation. De la même manière, toute propriété liée à cet individu et extraite de l'information collectée correspondante est instanciée. A noter qu'une propriété est soit un littéral (aussi appelé « attribut »), comme par exemple la longueur d'un navire, soit une relation d'un individu avec un autre individu, comme par exemple la relation entre un navire et son capitaine. Cependant, lorsque la propriété n'est pas présente dans l'information collectée en question, la propriété en question n'est pas instanciée. Ainsi, un individu extrait à partir d'une information collectée peut être totalement ou partiellement instancié. [0041] Par exemple, dans le cas de la surveillance maritime, une ontologie peut définir un individu de type « navire », avec plusieurs propriétés (e.g., nom du navire, armateur, date (l'observation, taille, position, vitesse, numéro IMO (« International Maritime Organization number » en anglais)...). A partir d'une information provenant d'une première source (e.g., système d'identification automatique AIS), une instance (on parle aussi d'objet) d'individu représentant ce navire peut être créée avec une instance de littéral pour le numéro IMO, la date d'observation, la position et la vitesse, mais pas pour le nom du navire, l'armateur et la taille, qui ne font pas partie des informations contenues dans les messages des systèmes d'identification automatique AIS. A partir d'une autre source d'informations, telle qu'une liste de surveillance de navires pour les zones sensibles du monde, une instance d'individu représentant ce navire avec une 8 instance de littéral pour le numéro TMO, le nom du navire et l'armateur peut être créée à partir d'une information issue cette autre source d'informations, mais sans instance de littéral pour la vitesse, la position et la date d'observation. A noter par ailleurs que, dans le domaine de la fusion d'informations, le fait pour une instance d'individu de ne pas comporter d'instance d'un ou plusieurs littéraux en particulier peut d'ores et déjà être une information en soi. Le fait de ne pas instancier une propriété dans une instance d'individu, plutôt que d'utiliser une valeur par défaut pour cette propriété, évite de déceler par erreur une corrélation entre deux instances d'individus à cause de cette propriété qui aurait été définie par défaut pour l'une et/ou l'autre de ces instances d'individus. [0042] L'alignement d'ontologie consiste donc en une instanciation totale ou partielle de tous les individus, avec leurs propriétés et relations, détectées dans les informations collectées, en héritant des définitions fournies par l'ontologie considérée. [0043] Les informations collectées peuvent être déjà affectées, au moment de la collecte, à une ontologie ou non. Le système de traitement d'informations peut aussi utiliser une ontologie existante avec l'information collectée, ou utiliser une ontologie propre adaptée au cas d'usage (e.g., surveillance maritime). Lorsque la source d'informations fournit déjà une ontologie, une transcription de l'ontologie fournie par ladite source d'informations en une ontologie adaptée au cas d'usage (e.g., surveillance maritime) peut être effectuée. Lorsqu'aucune ontologie n'est fournie par la source d'informations, Finstanciation des individus détectés s'appuie directement sur l'ontologie adaptée au cas d'usage. Aux fins de l'invention, l'ontologie adaptée au cas d'usage comporte des paramètres nécessaires à la mise en place de modèles d'évolution en association avec les propriétés instanciées. [0044] Pour appliquer le modèle d'évolution adéquat à chaque propriété instanciée, il faut utiliser une ontologie adaptée. Cela provient d'une expertise permettant de déterminer quel modèle décrit l'évolution dans le temps de chaque propriété définie et de sa variabilité, et en particulier de paramétrer correctement le modèle d'évolution en conséquence (e.g., facteur temporel r tel que présenté ci-après). Plus une propriété est sujette à variations au fil du temps, et moins cette propriété est considérée comme fiable dans la fusion d'informations. Chaque propriété est alors associée à : une valeur ;à un modèle d'évolution accompagné d'un ou plusieurs paramètres de configuration dudit modèle d'évolution ; préférentiellement, une information de fiabilité de la source d'informations ayant permis l'instanciation de la propriété en question ; et une information représentative d'un instant d'observation (i.e., moment où la valeur de la propriété a été obtenue par la source d'informations). Une ontologie classique ne décrit une propriété que par sa valeur et son instant d'observation, ainsi qu'éventuellement par la fiabilité de la source d'informations. Mais ici, chaque 9 propriété est complétée par un modèle d'évolution qui représente l'évolution de la fiabilité de ladite propriété au fil du temps en lien avec la variabilité au fil du temps de ladite propriété. On entend par « fiabilité » le degré de confiance que le système de traitement d'informations peut avoir dans une valeur de propriété pour décider de fusionner ou pas des instances d'individus, au vu de sa variabilité sur la période qui sépare les instants de capture des informations dont sont extraites lesdites instances d'individus. [0045] Dans une étape S103, le système de traitement d'informations effectue une mise à jour d'une base de connaissance KB (« knowledge base » en anglais) 205. A noter que les bases de connaissance se distinguent des simples bases de données. Une explication en est donnée dans le document « Knowledge Base Support for Decision IWaking Using Fusion Techniques in a C2 Environnzent », Amanda Vizedom et al, Proceedings of the 4th International Conference on Information Fusion, International Society of Information Fusion, 2001, où il est indiqué que la distinction entre bases de connaissance et bases de données repose sur la distinction entre connaissances générales et données spécifiques. Une base de connaissances est optimisée pour le stockage de connaissances générales, potentiellement complexes, du type pouvant être instancié. Une base de données, en revanche, n'a généralement pas les moyens de représenter des principes généraux, mais est optimisée pour stocker des données très spécifiques, telles que des listes d'éléments et d'attributs. La valeur ajoutée des bases de connaissance réside dans le fait qu'elles constituent le fondement d'un raisonnement dans lequel de nouvelles informations sont déduites de ce qui est déjà connu. Cela va au-delà de la recherche de données. Raisonner avec une base de connaissance implique d'appliquer et de combiner des connaissances générales pour tirer des conclusions implicites, mais non explicitement contenues dans les informations d'origine. Ce raisonnement basé sur la connaissance permet le diagnostic, la surveillance et la réponse générale à des requêtes à une profondeur impossible avec une simple base de données. [0046] Les instances d'individus lors de l'alignement d'ontologie à l'étape S102 sont donc stockées dans la base de connaissance KB 205 structurée selon l'ontologie utilisée pour décrire les individus instanciés à partir des différentes informations collectées à l'étape S101 (avec les paramètres nécessaires à la mise en place de modèles d'évolution). [0047] Dans une étape S104, le système de traitement d'informations effectue une opération de fusion d'informations. La fusion d'informations repose sur des calculs de distance de similarité entre instances d'individus, et plus précisément de distances de similarité entre propriétés de ces instances d'individus. La distance de similarité entre deux instances d'individus est une métrique définissant dans quelle mesure les individus instanciés sont similaires ou différents, voire même définissant dans quelle mesure il est possible de décider si ces individus sont similaires ou différents. [0048] L'opération de fusion d'informations réalisée ici tient compte de modèles d'évolution, associés à chaque propriété possible des individus d'après l'ontologie appliquée à l'étape S102. Ces modèles d'évolution permettent de tenir compte de la dimension temporelle des propriétés des individus et de leurs variabilités respectives dans l'opération de fusion d'informations. [0049] Ainsi, l'étape S104 comporte principalement deux sous-étapes : une sous-étape S1041 où des calculs de distances de similarité sont effectués en application des modèles d'évolution, pour chaque propriété dc chaque instance d'individu à considérer ; et une sous-étape d'association de données (« data association » en anglais) S1042, où les instances d'individus correspondant à de mêmes individus sont associées, ou selon la terminologie applicable dans le domaine, fusionnées. [0050] Une certaine incertitude quant à la fiabilité des informations collectées existe, à cause de la période de temps séparant la collecte des informations en lien avec la variabilité des propriétés observées et potentiellement à cause de la fiabilité de la source d'informations elle-même (e.g., précision d'un capteur utilisé pour récupérer ces informations). Etant donné que dans des instances d'individus dans la base de connaissance KB 205 les propriétés des instances d'individus peuvent avoir été obtenues à partir de sources d'informations différentes (à cause de la fusion d'informations), il est nécessaire de considérer la dimension temporelle de cette incertitude au niveau des propriétés des instances d'individus et non au niveau des individus eux-mêmes. De plus, chaque propriété évolue dans le temps de manière différente. Il est alors proposé, dans les calculs de distances de similarité, d'associer une pondération par propriété d'instance d'individu. Cette pondération correspond à l'incertitude inhérente à ladite propriété par rapport à sa modalité de collecte et à un modèle d'évolution correspondant à l'évolution estimée dans le temps de la variabilité de ladite propriété. La pondération résultante doit exprimer le fait que plus une propriété est incertaine, moins elle devrait avoir d'impact sur les calculs de distances de similarité, car la fusion d'informations ne peut d'autant pas compter sur cette propriété pour décider si deux instances d'individus considérées correspondent ou pas à un même individu. Par exemple, dans le domaine de la surveillance maritime, si on compare la position d'un navire observé il y a dix minutes à une autre position d'un navire observé il y a 4 jours, il n'est pas possible de savoir si ces deux navires sont un seul et même navire ou non, car en 4 jours, les possibilités d'évolution de la position d'un navire sont trop vastes pour que ce soit un critère fiable de comparaison. A contrario, la longueur d'un navire ne changeant pas, comparer une observation de longueur de navire d'il y a un an avec une observation d'il y a un jour est fiable pour tenter de déterminer s'il s'agit du même navire ou pas. [0051] 11 est donc tenu compte ici que chaque propriété d'un individu n'évolue pas 11 forcément de la même manière qu'une autre propriété de cet individu. Par exemple, la longueur d'un navire n'est pas susceptible de changer, contrairement à sa position. Des modèles d'évolution distincts représentent donc ces différences d'évolution des propriétés avec le temps et donc de la confiance à accorder à ces propriétés pour la fusion d'informations en fonction des instants d'observations de la propriété en question. [0052] Considérons une instance d'individu 0 comportant un ensemble de propriétés P. Pour chaque propriété p e P, y représente un coefficient de confiance défini comme suit : 100531 P p [0054] où À est un coefficient optionnel représentatif de la fiabilité de la source d'informations ayant permis d'obtenir l'instance de la propriété p considérée et p est le modèle d'évolution applicable à la propriété p considérée. [0055] Dans le cas de sources d'informations dures, À est préférentiellement égal à - E ,s.' où E ,ç est le taux d'erreur de la source d'informations. Dans le cas de sources d'informations souples, À est préférentiellement égal à la F-mesure (« F-mcasure » en anglais), aussi appelée F-score. Le domaine de y est D = 10,11 e ER, comme pour À et 14 p . Un poids (ou score) égal à « 1 » est considéré comme une propriété très fiable pour effectuer un calcul de distance de similarité et, inversement, un coefficient de confiance (ou poids ou score) nul signifie la propriété cst trop incertaine pour être prise en compte dans le calcul de distance de similarité. A noter qu'une transposition dans le domaine D = [-1,1] est possible, où un coefficient de confiance (ou poids ou score) égal à « 1 » désigne une propriété très fiable pour effectuer un calcul de distance de similarité, un coefficient de confiance (ou poids ou score) égal à « -1 » cst considéré comme une propriété trop incertaine pour être prise cn compte dans le calcul de distance de similarité, et un coefficient de confiance (ou poids ou score) égal à « 0» révèle une incapacité de décision quant à la fiabilité de la propriété en question. [0056] Les modèles d'évolution sont préférentiellement de trois types possibles : constant ; prédictif ; et circonstanciel. [0057] Le modèle d'évolution constant est associé aux propriétés p qui ne changent pas au cours du temps, comme par exemple la longueur d'un navire. Une représentation d'un mode de réalisation particulier est fournie sur la Fig. 4A, où il apparaît que le coefficient de confiance Y. est égal au coefficient A (tgP étant ici égal à « 1 »). [0058] Contrairement au modèle d'évolution constant, le modèle d'évolution prédictif évolue dans le temps et est donc associé aux propriétés p qui évoluent dans le temps. 12 Dans le cas de la surveillance maritime, des propriétés p qui correspondent au modèle d'évolution prédictif sont, par exemple, la vitesse d'un navire, sa position et sa direction de navigation. Les valeurs de ces propriétés p peuvent être estimées (i.e., prédites) sur une certaine période temporelle (sur une période de temps limitée, au-delà de laquelle la variabilité de la propriété p considérée est telle que sa fiabilité est nulle) ou avec une certaine incertitude qui évolue au cours du temps. Par exemple, connaissant la position d'un navire et la direction de son mouvement, il est facile de prédire la zone dans laquelle le navire se trouvera dans un avenir proche (e.g., quelques minutes plus tard). Dans le cas des modèles d'évolution prédictif, l'évolution est prévisible, notamment grâce à des outils mathématiques. De tels outils sont couramment utilisés, notamment pour estimer un changement de position ou de vitesse d'un objet physique. Les filtres de Kalman ou les filtres particulaircs (aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles) en sont des exemples préférentiels. De par leur nature, les modèles d'évolution prédictifs intègrent une notion de coefficient de confiance, souvent sous forme de matrice de covariance. Ainsi, dans ces cas-là, c'est la comparaison des propriétés selon le modèle d'évolution prédictif qui intègre, directement, non seulement une valeur prédite mais aussi l'erreur possible sur la prédiction. C'est le cas par exemple de la distance de Mahalanobis. [0059] Le modèle d'évolution circonstanciel est associé aux propriétés p dont l'évolution au fil du temps dépend de la survenue d'un événement. Dans la littérature, un tel concept est défini comme un événement rare stochastique dans la mesure où ce type d'événements a une probabilité plus ou moins faible de se produire. Les propriétés p associées au modèle d'évolution circonstanciel sont donc sujettes à modification suite à un événement spécifique imprévisible. Par exemple, dans le cas de la surveillance maritime, des propriétés à caractère circonstanciel sont l'identité du capitaine ou le pavillon d'un navire, qui peuvent changer lorsque le navire en question change d'armateur. Un autre exemple est la localisation (« location » en anglais) du navire, qui peut changer beaucoup au fil du temps. La localisation est ici à distinguer de la position. La position est un ensemble de coordonnées géographiques, alors que la localisation d'un navire est le nom de l'endroit (e.g., mer Méditerranée) où se trouve le navire. [0060] La difficulté dans les modèles d'évolution circonstanciels est de définir la probabilité qu'un tel événement se produise et de trouver un moyen adéquat de le représenter. Alors que d'autres modèles pourraient être utilisés, les modèles à décroissance exponentielle apparaissent être une approche adaptée. Une représentation d'un mode de réalisation est fournie sur la Fig. 4B, où il apparaît que le coefficient de confiance y est défini comme suit : 13 [0061] P P [0062] où T est un facteur temporel permettant d'accentuer ou non la courbe de la fonction de décroissance exponentielle. A mesure que le temps passe, le coefficient de confiance y diminue progressivement. A noter que la valeur maximale du coefficient P de confiance y , est ici égale au coefficient À r, lorsque t = 0. Le facteur temporel T peut être déterminé de manière empirique et/ou statistique, par connaissance métier. Typiquement, à 3r, il est considéré que la propriété a changé, et le coefficient de confiance doit alors être pratiquement nul. Si l'on sait, par expérience, que le capitaine d'un navire militaire est remplacé tous les 4 ans, alors : T = (4 ans)/3 = 16 mois. Ce type d'approche, même en définissant grossièrement le facteur temporel T, améliorent significativement les processus de fusion d'informations. [0063] La distance de similarité D S (1 j, 1 k) entre deux instances d'individus ki et I k est alors une somme moyennée des distances pondérées de similarité de chaque propriété p commune aux deux instances d'individus Il et I ic et peut alors être calculée dans la sous-étape S1041 de la façon suivante : 100641 :1-' (ais fp I , p ik) V p e (In 'k, D S (I». 1 k ) = k 1 l Il (Y P) [0065] où dist p , p représente la distance de similarité, préférentiellement ( I k Ji normalisée, d'une propriété p commune aux deux instances d'individus If et I k . [0066] Il existe une grande diversité de calculs de distances de similarité possibles en fonction du type de la propriété à comparer. Par exemple, un calcul de distance de similarité d'une propriété textuelle peut être obtenu grâce à la distance de Levenshtein (aussi appelée « distance d'édition »), qui est une métrique de mesure de différence entre deux séquences de texte. En l'occurrence, la distance de Levenshtein représente le nombre minimum d'opérations de changements de caractères à réaliser afin de transformer un premier mot, ou une première séquence de mots, pour correspondre à un deuxième mot, ou respectivement une deuxième séquence de mots. Selon un autre exemple de calcul de distance de similarité textuelle, la distance de Hamming (qui est un majorant de la distance de Levenshtein) est. utilisée. La distance de Hammine permet de quantifier les différences entre deux séquences de symboles ou caractères de même longueur. [0067] D'autres calculs numériques de distances de similarité peuvent être utilisés pour comparer par exemple deux vitesses ou deux valeurs de n'importe qu'elle autre 14 propriété physique. [0068] La normalisation vise à ce que les résultats de calcul de distance de similarité puissent ensuite être utilisés et comparer ensemble malgré leur hétérogénéité et bien qu'ils reposent sur des calculs de distance différents. Le but de la normalisation est de permettre de borner le résultat d'une distance, en général entre 0 et 1. Typiquement, les résultats des calculs de distance sont proches de 0 quand il n'y a pas de différence. Par exemple, pour normaliser la distance de Levenshtein ou de Hamming, il suffit de diviser le résultat du calcul de distance de similarité par la somme de la longueur de caractères de la première séquence et de la longueur de la deuxième séquence [0069] Pour un résultat global plus précis, la normalisation peut être transposée entre -1 et 1. La normalisation est alors faite entre 0 et 1, puis le résultat de cette normalisation est soustrait à 1. Ainsi, 1 représente la similarité et -1 représente la dissimilarité. [0070] Ce calcul de distance de similarité par propriété commune p aux instances d'individus considérées peut être agrégé avec d'autres calculs de distance de similarité, comme détaillé ci-après en relation avec la Fig. 5, afin d'obtenir une distance de similarité agrégée qui est alors utilisée pour décider de fusionner, ou pas, les instances d'individus ki et k. 100711 Dans la sous-étape S1042, le système de traitement d'informations effectue une opération d'association de données à partir des distances de similarités calculées dans la sous-étape S1041. L'association de données est une heuristique permettant de décider si deux instances d'individus doivent être fusionnées ou non, au vu de la valeur (score) de distance de similarité entre ces deux instances d'individus. Les instances d'individus suite à la collecte des informations et au moins un sous-ensemble de celles déjà présentes dans la base de connaissance KB 205 sont analysées deux à deux pour déterminer si elles correspondent à un même individu et si elles doivent en conséquence être fusionnées. On peut à ce titre se référer au document : « Systemic Test and Evaluation of a Harcl+Soft Information Fusion Framework - Challenges and Current Approaches », Gcoff Gross et al, 17th International Conference on Information Fusion, 2014. [0072] L'opération de fusion d'informations de l'étape S104 consiste donc à, autant que possible, fusionner des instances d'individus qui représentent un même individu. Préférentiellement, l'instance d'individu qui résulte de la fusion de deux instances d'individu d'origine ne conserve qu'une valeur pour chaque propriété parmi celles disponibles dans lesdites instances d'individu d'origine. La valeur conservée dépend du modèle d'évolution auquel est associée la propriété considérée. [0073] Dans le cas des modèles d'évolution constants, la valeur conservée est celle décrite par la source (e.g., capteur) de l'information dont est extraite l'instance d'individu considérée qui dispose de la meilleure précision (cc qui est connu du fait que l'ontologie possède l'information sur la précision de la source qui a observé la propriété). [0074] Dans le cas des modèles d'évolution prédictifs, la valeur conservée est la plus récente. [0075] Dans le cas des modèles d'évolution circonstanciels, la valeur conservée est celle montrant le coefficient de confiance le plus élevé d'après le système d'équations suivant : [0076] '1 =À 1. e 2) [0077] y À 2 [0078] où « 1 » représente l'information la plus ancienne et l'index «2 » représente l'information la plus récente, où À est le coefficient optionnel représentatif de la fiabilité de la source ayant effectué la capture (ou observation) de l'information considérée, r est le facteur temporel du modèle d'évolution prédictif tel que précédemment défini, et t représente l'instant de capture (ou observation) de l'information considérée. 100791 Dans une étape 5105, le système de traitement d'informations effectue une nouvelle mise à jour de la base de connaissance KB 205. Après que la fusion d'information a été effectuée, chaque nouvelle instance d'individu résultant de la fusion d'informations est stockée dans la base de connaissance KB 205. Étant donné que la distance de similarité a été suffisamment faible pour permettre l'association de données entre au moins une paire d'instances d'individus, les instances d'individus (et donc leurs propriétés) peuvent être fusionnées pour générer une instance "augmentée" concernant cet individu. Cette nouvelle instance peut alors à son tour être associée à une ou plusieurs autres instances lors d'une nouvelle itération de l'opération de fusion d'informations. Les instances d'individus qui ont peinas la fusion d'informations et l'instance d'individu générée par la fusion d'informations sont donc toutes conservées dans la base de connaissance KB 205 et y sont liées entre elles. En variante, les instances d'individus qui ont été utilisées pour créer une instance d'individu fusionnée ne sont pas conservées dans la base de connaissance KB 205. 100801 Dans une étape S106, un système de tenue de situation (« situational awareness » en anglais) exploite les résultats obtenus lors des opérations de fusion d'informations réalisées dans l'étape S105 et représente ces résultats sous la forme de vues synthétiques, afin de faciliter la détection de comportements anormaux. De tels systèmes de tenue dc situation sont bien connus dans le domaine de la surveillance maritime et/ ou de la sécurité civile, et sont généralement opérés par des organismes régionaux, nationaux ou internationaux chargés dc la surveillance d'une zone géographique 16 donnée. Le système de tenue de situation est intégré, ou connecté, au système de traitement d'informations. [0081] De tels systèmes de tenue de situation mettent en oeuvre des ensembles de règles pré- définies exploitant les résultats obtenus dans l'étape S105 pour détecter des individus (navire...) aux comportements anormaux par rapport à un comportement défini comme standard au vu du type de l'individu considéré, et pour générer le cas échéant une alerte, qui est par exemple affichée à l'opérateur. De tels mécanismes à base de règles sont bien connus dans la littérature au travers des systèmes experts. Dans un autre exemple de moyens mis en oeuvre par un système de tenue de situation pour détecter des comportements anormaux et évaluer des menaces, des modèles d'ontologie de situation sont utilisés pour caractériser des types de comportements. Un tel exemple d'utilisation d'ontologie de situation est décrit dans le document « Improving Maritime Situational Awareness by Fusing Sensor Information and Intelligence », van den Brook et al., International Conference on Information Fusion, 2011.. [0082] De tels systèmes de tenue de situation comprennent généralement une ou plusieurs vues opérationnelles communes (ou « Common Operational Picture, COP » en anglais) composées de vues synthétiques graphiques ou/et tabulaires présentant les résultats de la fusion d'information avec ceux obtenus par d'autres biais. Par exemple, le système de tenue de situation comprend dans une interface graphique une vue géographique de la zone surveillée avec un fond cartographique ou une image aérienne ou les deux en superposition. Les navires sur la zone surveillée sont représentés en superposition dans la vue géographique par une icône et une étiquette donnant les informations d'identification du navire. Un vecteur de déplacement, ou une trajectoire, peut aussi être présenté pour chaque navire sur la vue géographique. Dans cette même interface graphique, le système de tenue de situation peut également comporter une vue tabulaire ou graphique présentant les alertes générées suite à l'exploitation des résultats de la fusion d'informations. Ces alertes peuvent être présentées à un opérateur humain selon un code couleur en fonction de la sévérité et/ou de l'urgence de la situation, accompagnées potentiellement d'un signal d'alerte visuel et/ou sonore. [0083] 11 est notamment admis dans la littérature qu'un être humain est capable de corréler jusqu'à 7 niveaux d'informations distincts de manière à obtenir une information opérationnellement exploitable. Par ailleurs, les approches de fusion d'informations de l'état de l'art tendent à augmenter les espaces de corrélation, mais restent limitées à des propriétés d'individus dont la dimension temporelle n'entre pas en compte dans le calcul de distance de similarité. En appliquant les techniques de fusion d'informations de l'état de l'art sur plusieurs centaines d'instances d'individus provenant de sources d'informations dures et/ou souples variées et représentatives de seulement 5 individus réels, il est possible que le système de traitement d'informations ne puisse réduire qu'à 17 une vingtaine le nombre d'instances d'individus après fusion d'informations, notamment en raison de l'absence de prise en compte de la dimension temporelle des propriétés. Il reste donc une vingtaine d'instances d'individus remontés dans la tenue de situation et pour lesquels l'opérateur humain doit lui-même distinguer s'il s'agit de doublons ou d'individus distincts. Or, plus le nombre de propriétés d'un individu est important, plus il est difficile pour un opérateur humain de ramener la tenue de situation à l'observation des 5 individus réels et de prendre une décision sûre et rapide le cas échéant. [0084] L'un des avantages obtenus par l'utilisation des résultats de la fusion d'informations issus du procédé de l'invention dans un système de tenue de situation est donc d'offrir un espace de corrélation entre informations bien plus large que celui qu'un opérateur humain est capable d'appréhender manuellement, c'est-à-dire par ses seules capacités cognitives avec ou sans l'aide des méthodes de fusion d'informations de l'état de l'art, ceci afin de supprimer les doublons avant affichage et d'offrir une tenue de situation améliorée et plus automatisée. Cela permet à l'opérateur humain de se concentrer sur l'interprétation de la situation et sur la prise de décision de situation, plutôt que sur des opérations de corrélation résiduelle et manuelle. [0085] Dans un mode de réalisation particulier, l'interface graphique présente également des moyens de représenter l'historique des fusions d'informations réalisées automatiquement au cours de la mise en oeuvre du procédé et sauvegardées au fur et à mesure dans la base de connaissance KB 205. [0086] 11 est à noter que l'exploitation des résultats de la fusion d'informations telle que décrite dans l'étape 5106 n'est toutefois pas limitée aux exemples de tenue de situation et aux exemples de modes de représentation précédemment cités. [0087] La Fig. 2 illustre schématiquement un exemple d'agencement matériel d'un système de traitement d'informations dans lequel la présente invention peut être implémentée. Le système de traitement d'informations est par exemple un système de surveillance maritime MSS (« Maritime Surveillance System » en anglais) 250. Dans le cas d'usage de la surveillance maritime, les informations collectées concernent tout navire présent en mer dans une zone géographique prédéfinie (e.g., toutes les mers et océans du monde entier). Des sources ont récupéré des informations partielles ou redondantes sur des navires. Ces informations doivent être corrélées pour pouvoir être complétées et fusionnées afin de mieux comprendre le comportement de tous ces navires. Le résultat de la fusion d'informations est une liste descriptive de navires contenant des informations plus complètes et non redondantes, ce qui permet de travailler efficacement sur les informations récupérées, ce qui est impossible sans corrélation précise des informations collectées. Les modèles d'évolution apportent cette précision en prenant en compte l'évolution temporelle des propriétés des instances d'individus suite à la 18 collecte des informations et plus particulièrement la variabilité de ces propriétés au fil du temps. Les unités (ou modules) présentés dans l'exemple d'agencement de la Fig. 2 permettent d'atteindre ce résultat. [0088] Le système de traitement d'informations comporte une unité de collecte DC (« Data Collector » en anglais) 201, en charge de récupérer des informations auprès d'un ensemble 200 de diverses sources d'informations SI, S2, S3, 54, indépendamment que les sources en question fournissent des informations dures ou souples. L'unité de collecte DC 201 a le comportement déjà décrit en relation avec l'étape S101. [0089] L'unité de collecte DC 201 peut également comprendre un accès direct à des bases de données existantes contenant des informations dures et/ou souples qui proviennent de sources diverses et qui ont été précédemment collectées par un autre biais. Ainsi, le système de traitement d'informations est capable de s'interconnecter avec un système de base de données distribuées provenant d'acteurs et autorités distincts. [0090] Le système de traitement d'informations comporte en outre une unité d'alignement d'ontologie OM (« Ontology Matching » en anglais) 202, qui a le comportement déjà décrit en relation avec l'étape S102. [0091] Le système de traitement d'informations comporte en outre une unité d'entrée-sortie KIO (« Knowledge Input/Output » en anglais) en charge d'assurer les accès, en entrée et en sortie, de la base de connaissance KB 205. En d'autres termes, l'unité d'entrée-sortie KI0 203 permet d'accéder à la base de connaissance KB 205. [0092] Le système de traitement d'informations comporte en outre une unité de fusion d'informations IF (« Information Fusion » en anglais) 204, qui a le comportement déjà décrit en relation avec l'étape S104. [0093] Comme déjà évoqué en relation avec l'étape S106, le système de traitement d'informations comporte préférentiellement en outre un système de tenue de situation. Le système de tenue de situation comporte alors une unité de déclenchement TRIGG (« Trigger » en anglais) 207 et une interface graphique GUI (« Graphical User Interface » en anglais) 208. L'unité de déclenchement TRIGG 207 est en charge de lever des alertes sur des comportements anormaux détectés suite à la fusion de données. L'interface graphique GUI 208 est configurée pour représenter graphiquement des alertes sur des comportements anormaux détectés suite à la fusion d'informations, ainsi que des individus en relation avec ces alertes. [0094] Le système de traitement d'informations comporte en outre une unité de contrôle CTRL 206 en charge de coordonner, par exemple grâce à un bus de données 310, les différentes unités du système de traitement d'informations, de sorte à implémenter le comportement déjà décrit en relation avec la Fig. 1. [0095] Comme décrit ci-après en relation avec la Fig. 3, chacune des unités de collecte DC 201, d'alignement d'ontologie OM 202, d'entrée sortie KIO 203 et de fusion 19 d'informations IF 204, peut être réalisée sous forme matérielle, par exemple grâce à un composant électronique (« chip » en anglais) ou un ensemble de composants électroniques (« chipsct » en anglais) ; ou bien être réalisée sous forme logicielle et implémentée par un processeur exécutant les instructions de programme d'ordinateur correspondantes. Il en va de même pour l'unité de déclenchement TRIGG 207 et l'interface graphique GUI 208. [0096] La Fig. 3 illustre schématiquement un exemple d'agencement matériel de l'unité dc contrôle CTRL 206 du système de traitement d'informations. [0097] L'exemple d'architecture matérielle présenté comporte, reliés par un bus de commu- nication 310: un processeur CPU 301 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 302; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 303 ou une mémoire Flash ; une unité de stockage ou un lecteur de support de stockage, tel qu'un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) ou un disque dur HDD (« Hard Disk Drive » en anglais) 304 ; et au moins une interface d'entrée-sortie 305. [0098] Le processeur CPU 301 est capable d'exécuter des instructions chargées dans la mémoire RAM 302 à partir de la mémoire ROM 303, d'une mémoire externe (telle qu'une carte SD), d'un support de stockage (tel que le disque dur HDD), ou d'un réseau de communication. Lors de la mise sous tension, le processeur CPU 301 est capable de lire de la mémoire RAM 302 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d'ordinateur causant la mise en oeuvre, par le processeur CPU 301, de tout ou partie des algorithmes et étapes décrits ici. [0099] Ainsi, tout ou partie des algorithmes et étapes décrits ici peut être implémenté sous forme logicielle par exécution d'un ensemble d'instructions par une machine programmable, telle qu'un DSP k Digital Signal Processor » en anglais) ou un micro-contrôleur ou un processeur. Tout ou partie des algorithmes et étapes décrits ici peut aussi être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, tel qu'un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). Ainsi, le système de traitement d'informations comporte de la circuiterie électronique adaptée et configurée pour implémenter les algorithmes et étapes décrits ici. [0100] La Fig. 5 illustre schématiquement un mécanisme de calcul de distance de similarité entre deux instances d'individus, dans un mode de réalisation particulier dans lequel un calcul de distance de similarité basé sur les modèles d'évolution est agrégé avec au moins un autre calcul de distance de similarité. Dans les calculs de distance de similarité, les instances d'individus sont comparées deux à deux, e.g., des instances d'individus 01 et 02 sont injectées en entrée (I) du calcul de distance de similarité. [0101] Une première distance de similarité est calculée grâce à un module de calcul de distance de similarité taxonomique TS (« Taxonomy Similarity » en anglais) 501. Les instances d'individus 01 et 02 sont des instances de classe dans l'ontologie considérée. Le calcul de distance de similarité taxonomique compare les positions des classes des instances d'individus 01 et 02. Dans l'ontologie considérée, les classes et propriétés sont hiérarchisées et cette hiérarchie peut être représentée par un graphe. Par exemple, une classe (noeud) « Sous-marin » et une classe (noeud) « Bateau » héritent toutes deux d'une classe (noeud) « Embarcation » qui elle-même hérite d'une classe (noeud) « Véhicule », et de la classe (noeud) « Véhicule » héritent aussi des classes (noeuds) « Aéronef » et « Véhicules Terrestres », etc. Une distance entre deux noeuds de graphe peut être calculée en comptant le nombre d'arêtes du chemin le plus court entre les noeuds considérés dans le graphe. La mesure de similarité taxonomique prend en outre en compte un autre critère pour représenter la profondeur dans la hiérarchie ontologique. Ce critère de profondeur est souvent représenté par le sous-dénominateur commun le plus petit (le plus spécifique) des deux instances d'individus 01 et 02. Pour cc faire, la méthode de calcul de distance de similarité de Wu et Palmer peut être utilisé pour répondre à ces critères. La distance de similarité taxonomique T S ( 0 1; 02 ) est ici définie à partir de la distance qui sépare les deux classes Cl et C2 des instances d'individus 01 et 02 par rapport à la racine R de la hiérarchie et d'après la distance qui sépare leur sous-dénominateur commun le plus petit CO par rapport à la racine R de la hiérarchie, selon la formule suivante : [0102] 2 . ci (R ; C 0) T S ( 0 1; 0 2 ) - ( R ; C 0; C 1) + ri(R; C 0; C 2) 101031 où ii (R; CO) est la distance qui sépare la classe CO de la racine R de la hiérarchie, cl( R ; C O; C 1) est la distance qui sépare la classe Cl de la racine R en passant par la classe CO et d ( R; GO; C 2) est la distance qui sépare la classe C2 de la racine R en passant par la classe CO. On pourra se référer au document « Verb Semantics and Lexical Selection », Z. Wu et M. Palmer, Proceedings of the 32nd Annual Meetings of the Associations for Computational Linguistics, 1994. [0104] Le même principe s'applique pour déterminer la distance entre propriétés dans la hiérarchie définie par l'ontologie considérée. [0105] Une seconde distance de similarité est calculée grâce à un module de calcul de distance de similarité de domaine et de plage DRS (« Domain and Range Similarity » en anglais) 502. Le calcul de distance de similarité de domaine et de plage DRS compare le nombre de champs (propriétés) partagés par les deux classes Cl et C2 auxquelles appartiennent respectivement les deux instances d'individus 01 et 02, normalisés par leur nombre total de champs. L'ontologie ne se limite en effet préférentiellement pas à la structure hiérarchique de concepts sous forme de classes, niais inclut également des définitions de domaine et de plage au sein des propriétés, comme 21 montré par le système d'équations suivant. Ainsi, le calcul de distance de similarité entre classes implique la comparaison de propriétés qui apparaissent en commun dans les instances considérées de ces classes. [0106] 2. OPD(C1)n OPD(C2)I OPDS (01; 02) OPD(C1)I ± OPD(C2) [0107] 2. OPR(CIL) n OPR(C2)I OPRS (01; 02) I OP R (C 1) + oyie(cz) [0108] 2. DPD(C1) n DPD(C2)I DPDS (01; 02) = DPD(C1)I ± DPD(C2) [0109] où 0 P D(C) (C = Cl ou C2) représente l'ensemble des propriétés de type relation qui ont la classe C dans la définition de domaine d'un premier sujet, et. OPD(C) représente la cardinalité de cet ensemble ; OPR(C) représente l'ensemble des propriétés de type relation qui ont la classe C dans la définition de plage d'un second sujet, et I OP R(C)I représente la cardinalité de cet ensemble ; DP D(C) représente l'ensemble des propriétés de type littéral qui ont la classe C dans leur définition de plage, et DP D(C) la cardinalité de cet ensemble. [0110] Le calcul de distance de similarité de domaine et de plage DRS est alors obtenu de la manière suivante : [0111] DRS(01; 02) - MORDS (01;02) - OPRS (01;02)) / DPDS (01; 02)) /2 [0112] Le calcul de distance de similarité taxonomique TS et le calcul de distance de si- milarité de domaine et de plage DRS sont notamment adressés dans le document « Semontic Decision Support .fOr InfOrmation Fusion Applications », A Bellenger, PhD Thesis, Institut National des Sciences Appliquées de Rouen, 2013, plus particulièrement dans la section 7.2.1.1 « Seman tic Similarity regarding the Terminology of the ()moine », 10113] Une troisième distance de similarité est calculée grâce à un module de calcul de distance de similarité basée sur les modèles d'évolution MoES (« Model of Evolutionbased Similarity » en anglais) 503. Comme déjà indiqué, la distance de similarité basée sur les modèles d'évolution MoES entre les instances d'individus 01 et 02 est une somme moyennée des distances pondérées de similarité de chaque propriété p commune aux deux instances d'individus 01 et 02, comme suit : 10114](aiSt(p \ 01' 1202) ' yp ) MoES (01, 02) - E ( y } P 10115] Les première, seconde et troisième distances de similarité sont ensuite combinées par un module agrégateur AGG 504, afin de produire en sortie (0) du calcul de distance de similarité une distance de similarité SD (« Similarity Distance » en anglais) entre instances d'individus 01 et 02. Préférentiellement, le module agrégateur AGG 504 applique des poids respectifs aux première, seconde et troisième distances de si- milarité, afin de donner plus ou moins d'importance à chacune d'elles et normaliser le résultat. Les poids respectivement attribués aux première, seconde et troisième distances de similarité sont définis en fonction du cadre applicatif considéré. L'ontologie peut ainsi par exemple donner un poids plus important à la distance de similarité taxonomique TS par rapport à la distance de similarité basée sur les modèles d'évolution MoES et à la distance dc similarité dc domaine et de plage DRS. [0116] Le mécanisme de calcul de distance de similarité entre deux instances d'individus a été présenté sur la Fig. 5 sous forme modulaire. Les modules en question peuvent être des modules matériels ou des modules logiciels. En outre, le mécanisme de calcul de distance dc similarité présenté sur la Fig. 5 est aussi représentatif d'un procédé incluant des étapes de calcul des première, seconde et troisième distances de similarité, et de l'agrégation correspondante, comme décrit ci-dessus. 23 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] REVENDICATIONSProcédé de traitement d'informations qui proviennent de sources variées et à partir desquelles sont générées des instances d'individus par alignement d'ontologie, le procédé de traitement d'informations comportant une fusion d'informations visant à fusionner les instances d'individus qui correspondent à un même individu, le procédé étant implémenté par un système de traitement de données, caractérisé en que le procédé comporte les étapes suivantes : - générer les instances d'individus en utilisant une ontologie qui définit, pour chaque propriété de chaque instance d'individu, un modèle d'évolution à appliquer à ladite propriété, le modèle d'évolution représente l'évolution de la fiabilité de ladite propriété au fil du temps en lien avec la variabilité au fil du temps de ladite propriété ; - effectuer la fusion d'informations par comparaison deux à deux des instances d'individus générées avec des instances d'individus stockées en base de connaissance, en effectuant pour chaque propriété en coi-mutin un calcul de distance de similarité en application au moins du modèle d'évolution défini pour ladite propriété, de sorte à définir un coefficient de confiance de chaque propriété pour décider de fusionner ou pas lesdites instances d'individus ; et - mettre à jour la base de connaissance avec les instances d'individus résultant de la fusion d'informations. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque modèle d'évolution est d'un type parmi les trois types possibles suivants : - constant, pour les propriétés qui ne changent pas au cours du temps ; - prédictif, pour les propriétés qui peuvent être estimées sur une certaine période temporelle limitée ou avec une certaine incertitude qui évolue au cours du temps ; et - circonstanciel, pour les propriétés dont l'évolution au fil du temps dépend de la survenue d'un événement. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le modèle d'évolution circonstanciel est à décroissance exponentielle. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel chaque instance d'individu qui résulte de la fusion de deux autres instances d'individu ne conserve qu'une valeur pour chaque propriété parmi celles disponibles dans lesdites autres instances d'individu et la valeur conservée dépend du modèle d'évolution auquel est associée 24 [Revendication 5] [Revendication 61 [Revendication 71 [Revendication 81 [Revendication 91 [Revendication 10] ladite propriété. Procédé selon la revendication 4, dans lequel : - dans le cas des modèles d'évolution constants, la valeur conservée est celle possédant la meilleure précision ; - dans le cas des modèles d'évolution prédictifs, la valeur conservée est la plus récente ; et - dans le cas des modèles d'évolution circonstanciels la valeur conservée est celle montrant le coefficient de confiance le plus élevé d'après le système d'équations suivant : - t2) Y 1 = À 1.e Y 2 = A 2 où l'index « 1 » représente l'information la plus ancienne et l'index « 2 » représente l'information la plus récente, où À est le coefficient représentatif d'une fiabilité de la source ayant effectué la capture de l'information considérée, r est un facteur temporel d'accentuation de décroissance exponentielle, et t représente l'instant de capture de l'information considérée. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comportant en outre l'étape suivante : - exploiter les résultats obtenus par la fusion d'informations dans un système de tenue de situation, et détecter des comportements anormaux d'individus grâce à un ensemble de règles prédéfinies, ou à un modèle d'ontologie de situation, et aux instances d'individus résultant de la fusion d'informations. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le calcul de distance de similarité en application au moins du modèle d'évolution est agrégé avec au moins un autre calcul de similarité. Procédé selon la revendication 7, dans lequel les calculs de similarité sont pondérés. Procédé selon la revendication 7 ou 8, dans lequel un dit autre calcul de distance de similarité est un calcul de distance de similarité taxonomique et un dit autre calcul de distance de similarité de domaine est un calcul de distance de similarité de domaine de plage. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le calcul de distance de similarité en application au moins du modèle d'évolution applique un coefficient de fiabilité des sources ayant capturé les informations considérées. 25 [Revendication 11] [Revendication 12] [Revendication 13] [Revendication 14] Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel les informations à traiter sont des informations souples et/ou des informations dures. Produit programme d'ordinateur comportant des instructions pour implémenter, par un processeur, le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 àll, lorsque ledit programme est exécuté par ledit processeur. Support de stockage d'informations stockant un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour implémenter, par un processeur, le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, lorsque ledit programme est lu et exécuté par ledit processeur. Système de traitement d'informations qui proviennent de sources variées et à partir desquelles sont générées des instances d'individus par alignement d'ontologie, le système de traitement d'informations comportant de la circuiterie électronique implémentant une fusion d'informations visant à fusionner les instances d'individus qui correspondent à un même individu, caractérisé en que la circuiterie électronique met en oeuvre : - des moyens pour générer les instances d'individus en utilisant une ontologie qui définit, pour chaque propriété de chaque instance d'individu, un modèle d'évolution à appliquer à ladite propriété, le modèle d'évolution représente l'évolution de la fiabilité de ladite propriété au fil du temps en lien avec la variabilité au fil du temps de ladite propriété ; - des moyens pour effectuer la fusion d'informations par comparaison deux à deux des instances d'individus générées avec des instances d'individus stockées en base de connaissance, en effectuant pour chaque propriété en commun un calcul de distance de similarité en application au moins du modèle d'évolution défini pour ladite propriété, de sorte à définir un coefficient de confiance de chaque propriété pour décider de fusionner ou pas lesdites instances d'individus ; et - des moyens pour mettre à jour la base de connaissance avec les instances d'individus résultant de la fusion d'informations.