Brevet FR3100643A1 — publié le 20210312

Dispositif (14) de détection automatique de fraudes dans un flux (13) de transactions destinées à un service (11) disponible sur un réseau de télécommunication, comportant des moyens pour entrainer un ensemble de modèles prédictifs (16)sur un ensemble d’apprentissage, dans lequel ledit ensemble d’apprentissage est constitué d'un ensemble de tronçons, chacun constitué d'associations entre une transaction et une étiquette représentant une classe réelle pour ladite transaction ; et, lesdits moyens étant configurés pour mettre à jour de façon incrémentale un ensemble de modèles prédictifs configuré pour la détection automatique de fraudes, en, pour chacun desdits tronçons, dupliquant un modèle prédictif existant et en l’entrainant sur ledit tronçon Fig. 1 Apprentissage en continu pour la détection automatique de fraudes sur un service accessible sur réseau de télécommunication DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention est relative à la détection automatique de fraudes dans un flux de transactions, notamment financières, destinées à un service disponible sur un réseau de télécommunication. Elle concerne plus particulièrement l'apprentissage des modèles prédictifs utilisés pour cette détection automatique. CONTEXTE DE L’INVENTION Beaucoup de systèmes de traitement automatique de l'information nécessitent la mise en place d'un mécanisme de détection de fraudes. C'est notamment le cas des services traitant des transactions, notamment financières, et disponibles sur les réseaux de télécommunication. Ces services sont ceux qui permettent des paiements et des transferts de données financières, principalement entre établissements bancaires, à la suite d'une requête d'un utilisateur par exemple lors d'un achat en ligne ou sur un terminal de paiement de type "PoS" (pour "Point of Sale") via une carte de paiement. Ces transactions sont extrêmement nombreuses. Pour cette raison au moins, il est donc nécessaire que les fraudes soient détectées de façon automatique, mais aussi parce que la détection doit intervenir au plus tôt, de façon temps-réel ou quasi temps réel, afin de déclencher des blocages ou actions correctrices permettant d'éviter ou minimiser l'impact de la fraude pour les utilisateurs et établissements bancaires. Il existe de nombreux mécanismes de détection automatique de fraudes. En général, ils se basent sur un modèle prédictif qui permet de généraliser la classification de transactions présentés dans une phase d'apprentissage pour automatiquement déterminer des classifications pour des nouvelles transactions. Dans ce type de mécanismes, il importe naturellement que les transactions présentés en apprentissage (appelées « ensemble d'apprentissage ») soient le plus représentatif possible des transactions subséquentes à traiter. Or, par nature, un flux de transactions, notamment financières, vers un service disponible sur un réseau de télécommunication, possède des caractéristiques non stationnaires. En effet, les utilisateurs du service peuvent changer de comportement en fonction de différents paramètres, pas toujours prévisibles. Les habitudes, en termes de comportements d'achat, par exemple, évoluent en fonction des saisons, des modes, des nouvelles tendances, mais aussi du fait du déploiement de nouveaux services ou de nouvelles plateformes technologiques soutenant les transactions. En sus de ces tendances sur les moyens et longs termes, il peut y avoir des changements comportementaux ponctuels qui peuvent être prévisibles (période de Noël, de vacances...) ou non. En outre, les fraudeurs, également, changent leur comportement, notamment dans un but d'augmenter l'efficacité de leurs tentatives de fraude. Dès lors, on comprend que les modèles prédictifs doivent prendre en compte des données récentes afin de réaliser de bonnes prédictions sur les nouvelles transactions analysées. Un dispositif de détection de fraudes basé sur un modèle statique serait donc rapidement obsolète : il ne serait plus à même de détecter les nouveaux comportements des fraudeurs, et ne serait pas non plus à même de considérer efficacement ce qu'est un comportement normal (c'est-à-dire non frauduleux) du fait des évolutions des comportements normaux. Une solution a priori envisageable à ce problème consisterait donc à régulièrement enrichir l'ensemble d'apprentissage avec des transactions récentes et leurs classifications réelles (fraudes ou normales) attribuées classiquement par un opérateur humain, puis de faire un apprentissage des modèles prédictifs sur la base de la totalité de l'ensemble d'apprentissage. Toutefois, cette façon de faire présente au moins deux inconvénients majeurs D'une part, le volume de données devient rapidement énorme et pose des problèmes peu solubles en termes de stockage des données et en vitesse de traitement. D'autre part, les données relatives aux transactions, notamment financières, comportent des données personnelles qui sont sensibles et font l'objet de différents dispositifs légaux limitant dans le temps leur conservation. C’est notamment le cas du règlement de l’Union Européenne n°2016/679, dit règlement général sur la protection des données (RGPD). Une telle approche n'est donc pas envisageable en déploiement réel. Les solutions plus concrètement mises en œuvre se basent sur des ensembles d'apprentissage de durée plus limitée, généralement moins de deux mois, et récents afin de prendre en compte les tendances contemporaines du comportement des utilisateurs et des fraudeurs. Ce type de solutions présente donc une efficacité moyenne du fait de ces limites. D'autres solutions consistent à réaliser un apprentissage continu, c'est-à-dire à continument mettre à jour le modèle prédictif avec des nouvelles transactions introduites dans l'ensemble d'apprentissage (qui est du coup davantage un « flux d'apprentissage »). dès qu'une étiquette leur a été attribuée par, typiquement, un opérateur humain. Mais ce type de mécanismes présente également de nombreux inconvénients. Un inconvénient commun à ces deux types de solutions résulte d'une sensibilité trop forte aux données les plus récentes. Même en apprentissage continu, l'influence des données les plus anciennes tend à diminuer au fil du temps au profit des données les plus récentes. Dès lors, le modèle prédictif peut être capable de bien analyser les transactions conformes aux tendances récentes mais ne pourra plus interpréter des transactions conformes à un comportement plus ancien, voir totalement typique (par exemple lié à des événements annuels, tel que Noël) et donc prévisible BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La figure 1 illustre une vue schématique d’une architecture dans laquelle l’invention peut s’inscrire selon un de ses modes de réalisation. La figure 2 schématise un organigramme d’un exemple de modes de réalisation de l’invention. Procédé d'apprentissage pour dispositif (14) de détection automatique de fraudes dans un flux de transactions (13) destinées à un service (11) disponible sur un réseau de télécommunication (12), sur un ensemble d’apprentissage, dans lequel ledit ensemble d’apprentissage est constitué d'un ensemble de tronçons, chacun constitué d'associations entre une transaction et une étiquette représentant une classe réelle pour ladite transaction ; et, ledit procédé comporte une étape de mise à jour incrémentale d'un ensemble de modèles prédictifs (16, 20) configuré pour la détection automatique de fraudes, ladite étape comportant, pour chacun desdits tronçons, la duplication d’un modèle prédictif existant et son entrainement sur ledit tronçon. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on créé en outre un nouveau modèle prédictif pour chacun desdits tronçons en l’entrainant sur celui-ci. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel lesdits modèles prédictifs (16) sont des réseaux de neurones multicouches (20). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel lesdits réseaux de neurones sont entrainés par un algorithme d’optimisation RMSprop. Procédé selon l’une des revendications 3 ou 4, dans lequel lesdits réseaux de neurones (20) comportent un réseau de prétraitement (21) et un réseau de prédiction (22) comportant une couche cachée (221) et une couche de sortie (222). Procédé selon l’une des revendications précédentes, comportant en outre une étape de suppression d’au moins un modèle prédictif au sein dudit ensemble de modèles prédictifs. Procédé de détection automatique de fraudes dans un flux de transactions (13) destinées à un service (11) disponible sur un réseau de télécommunication, par classification au moyen d’un ensemble de modèles prédictifs (16), entrainé sur un ensemble d’apprentissage constitué d'un ensemble de tronçons, chacun constitué d'associations entre une transaction et une étiquette représentant une classe réelle pour ladite transaction, ledit ensemble ayant été mis à jour de façon incrémentale en, pour chacun desdits tronçons, dupliquant un modèle prédictif existant et en l’entrainant sur ledit tronçon, dans lequel un poids est associé à chacun desdits modèles prédictifs afin d’obtenir ladite classification (P) par somme pondérée des contributions de chacun desdits modèles prédictifs. Support de stockage de données lisible par un processeur de données sur lequel est enregistré un programme comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédente. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque ledit programme est exécuté par un processeur de données. Dispositif (14) de détection automatique de fraudes dans un flux (13) de transactions destinées à un service (11) disponible sur un réseau de télécommunication, comportant des moyens pour entrainer un ensemble de modèles prédictifs (16)sur un ensemble d’apprentissage, dans lequel ledit ensemble d’apprentissage est constitué d'un ensemble de tronçons, chacun constitué d'associations entre une transaction et une étiquette représentant une classe réelle pour ladite transaction ; et, lesdits moyens étant configurés pour mettre à jour de façon incrémentale un ensemble de modèles prédictifs configuré pour la détection automatique de fraudes, en, pour chacun desdits tronçons, dupliquant un modèle prédictif existant et en l’entrainant sur ledit tronçon.