Brevet FR3116639A1 — publié le 20220527

L’invention concerne une méthode de suivi du comportement d’un individu i au moyen de ses données de comptes rendus d’appels, CRA, la méthode comprenant : - la réception de données de CRA correspondant à l’individu l ; - la détermination d’une valeur D self (i,T1,T2) correspondant à une divergence entre deux loi de probabilité d’occurrence de la réalisation d’une activité par l’individu l sur le terminal utilisateur associé; - la détermination d’une valeur D inter (i, l ,Tk) correspondant à une divergence entre deux loi de probabilité d’occurrence de la réalisation respective d’une activité par l’individu i et d’un individu l sur le terminal utilisateur associé; - la détermination d’un score α relatif à un niveau de divergence du comportement de l’individu i , le score α étant dépendant d’une valeur D self (i,T1,T2) - D inter (i, l ,Tk) ; - l’identification du terminal utilisateur associé à l’individu i si le score α vérifie une condition. Méthode d’estimation de consistance des rythmes circadiens d’individus à partir de leurs comptes rendus d’appels téléphoniques La présente invention concerne le domaine de l’aide à la personne et notamment d’alerte en cas de problème. Il existe plusieurs types de systèmes d’alerte actifs pour personnes âgées. Par exemple, il existe des téléalarmes permettant à la personne âgée en détresse d’appuyer sur un bouton d’un dispositif portatif. Les plus perfectionnés de ces dispositifs comprennent un système de géolocalisation permettant de retrouver rapidement la personne âgée. Ces dispositifs permettent donc d’alerter des proches d’une détresse ponctuelle et immédiate. Toutefois, ces dispositifs nécessitent que la personne âgée soit capable de mettre en œuvre l’alerte. Par exemple, si la personne âgée ou plus généralement la personne nécessitant un suivi ne se souvient pas du fonctionnement du dispositif (exemple, maladie d’Alzheimer) alors ces dispositifs sont inutiles, voire peuvent inciter l’entourage à relâcher le suivi de la personne. De plus, il est nécessaire que la personne suivie soit consciente du problème rencontré. Lorsqu’il s’agit d’une chute, la personne peut par exemple perdre connaissance ou perdre tous ses repères. La personne peut également arrêter de se nourrir ou être dans un état dépressif, son état de santé peut alors se dégrader sans que celle-ci n’en prenne conscience. Ainsi, ces dispositifs utiles dans des situations de détresses mineures et temporellement bien identifiés d’un individu s’avèrent inutiles lorsque la détresse est plus forte ou encore lorsque celle-ci s’établit très progressivement. La présente invention vient améliorer la situation. Un premier aspect de l’invention concerne une méthode de suivi du comportement d’un individu i sur au moins deux intervalles de temps T1, T2 au moyen de ses données de comptes rendus d’appels, CRA, la méthode comprenant : - la réception de données de CRA correspondant à des terminaux utilisateurs respectivement associés à chaque individu l d’un groupe I d’individus, les données de CRA comprennent des moments temporels compris dans les intervalles de temps T1 et T2 où une activité est réalisée par au moins un individu l sur le terminal utilisateur associé; - la détermination d’une valeur D self (i,T1,T2) correspondant à une divergence entre P i T1 et P i T2 où P l Tk correspond à une loi de probabilité d’occurrence de la réalisation de l’activité par l’individu l sur le terminal utilisateur associé au cours d’un intervalle de temps Tk ; - la détermination d’une valeur D inter (i,j,Tk) correspondant à une divergence entre P i Tk et P j Tk pour j différent de i et pour au moins un intervalle de temps Tk parmi les intervalles de temps T1 et T2 ; - la détermination d’un score α relatif à un niveau de divergence du comportement de l’individu i , le score étant dépendant d’une valeur D self (i,T1,T2) - D inter (i,j,Tk) ; - l’identification du terminal utilisateur associé à l’individu i si le score vérifie une condition. Ainsi, au moyen de données de CRA obtenues par les opérateurs de télécommunication, la méthode permet de déterminer via un score si l’individu suivi a un comportement sur l’intervalle de temps T2 (respectivement T1) anormal par rapport à son comportement sur l’intervalle de temps T1 (respectivement T2). Ainsi, le terminal utilisateur de l’individu suivi est identifié permettant ensuite de lui porter assistance. Les comportements anormaux surveillés ici sont de deux types différents, soit l’on surveille un comportement différent entre deux intervalles de temps, soit un comportement très similaire ; l’invention permet de surveiller les deux type d’évolution du comportement ensemble. La condition à vérifier permet de surveiller des différences de comportement, des comportements très similaires ou les deux à la fois. Ainsi, lorsque le score est élevé les comportements sont similaires entre les deux intervalles de temps, la condition peut ainsi être le fait d’avoir un score supérieur à un seuil élevé. Lorsque le score est faible les comportements sont distincts, la condition peut ainsi être le fait d’avoir un score inférieur à un seuil bas. Lorsque l’on souhaite surveiller les deux types d’évolution du comportement ensemble alors la condition peut être que le score soit situé au-dessus d’un seuil élevé ou en dessous d’un seuil bas. Lorsque l’on suit des individus avec un certain type de troubles, la répétition de tâches sur une période de plusieurs jours voire de plusieurs mois peut être un indicateur important pour suivre l’évolution d’une maladie. Inversement, lorsque l’on suit des individus âgés avec des risques de chute par exemple, une différence de comportement importante d’une journée à l’autre peut être un indicateur pertinent. Les CRA détenus par les opérateurs de télécommunications représentent une source de données très riche. Les CRA contiennent un ensemble d’informations enregistrées à chaque appel ou à chaque échange textuel, notamment des données temporelles (horodatage des appels, durée des échanges), des données sociales (interlocuteur appelant et interlocuteur appelé) et des données spatiales (localisation des antennes impliquées dans l’appel). Ainsi, la différence ou au contraire la similarité du comportement de l’individu entre deux intervalles de temps T1 et T2 (par exemple des intervalles de temps correspondant à des journées) peut être détectée au moyen de l’activité de l’individu suivi (c’est-à-dire l’individu i ) sur son terminal utilisateur, à savoir le terminal utilisateur associé à l’individu suivi. La méthode permet de déterminer la différence ou la similarité du comportement de l’individu suivi sur plusieurs intervalles temporels de manière fiable. En effet, l’activité de l’individu via son terminal utilisateur peut varier d’un intervalle de temps à un autre sans que cela ne constitue une différence de comportement anormale. Inversement, l’activité de l’individu via son terminal utilisateur peut rester constante d’un intervalle de temps à un autre sans que cette constance ne constitue un comportement anormal. Pour cela la méthode prend en considération les différences entre le comportement de l’individu suivi (individu i ) et celui d’un autre individu (individu j ). Cela permet d’éviter de prendre en considération des évolutions ou des constances dans l’activité de l’individu i via son terminal utilisateur qui seraient non significatives. Cela permet d’obtenir un résultat plus pertinent dans le suivi de l’individu i . Par intervalle de temps, il est entendu tout intervalle de temps suffisamment long pour permettre une analyse, par exemple un intervalle de temps d’une heure, d’une journée ou encore de six mois. Les deux intervalles de temps T1 et T2 peuvent être deux intervalles de temps de même durée et/ou couvrant des périodes similaires au cours d’une journée (par exemple, commencent et/ou finissant à la même heure). Par exemple, ces périodes pourront chacune correspondre à une journée différente. Ces intervalles de temps peuvent également se succéder, c’est-à-dire que T2 correspond à un intervalle de temps démarrant à la suite de l’intervalle de temps T1. Par exemple, les intervalles de temps T1 et T2 pourront correspondre à deux journées successives ou deux périodes de six mois successives. Les comptes rendus d’appels, CRA, sont des informations enregistrées par les opérateurs de télécommunication. Ces informations sont relatives à chaque activité réalisée via un terminal utilisateur qui engendre l’utilisation du réseau de communication de l’opérateur de télécommunication. Par terminal utilisateur, il est entendu tout terminal capable de communiquer sur le réseau d’un opérateur de télécommunication, par exemple, un téléphone portable, un smartphone, un ordinateur, un objet connecté, etc. Par terminal utilisateur associé à un individu, il est entendu le terminal utilisateur dont l’opérateur de télécommunication est en mesure de savoir que l’utilisateur du terminal utilisateur est l’individu auquel il est associé. Par groupe I d’individus, il est entendu un groupe d’individus dont les CRA sont accessibles. Le groupe I d’individus comprend l’individu i à suivre, les autres individus du groupe peuvent être des individus aléatoirement sélectionnés ou ayant des caractéristiques communes avec l’individu i , par exemple, des individus de la même classe d’âge ou dans une même zone géographique ou encore des individus également suivis, c’est-à-dire des individus dont on met en place le même suivi que pour l’individu i . Par activité ou encore activité réalisée via un terminal utilisateur, il est entendu toute activité qui requiert l’utilisation d’un réseau de communication. Il peut s’agir, par exemple, d’effectuer un appel téléphonique, de recevoir un appel téléphonique, de répondre aux appels téléphoniques ou encore d’envoyer ou recevoir des messages (vocaux, texte…). Une activité peut également être un ensemble de ces tâches, par l’envoi d’un message texte et effectuer un appel téléphonique. L’activité est réalisée par l’individu sur le terminal utilisateur associé à cet individu. Les moments temporels où une activité est réalisée via le terminal utilisateur correspond à un ensemble de moments, chacun de ces moments représentant un moment où l’individu associé au terminal utilisateur réalise l’activité. Les moments temporels sont compris dans les CRA. Les moments temporels peuvent être des horodatages également appelés « timestamp » en anglais. Ces moments temporels sont compris dans des intervalles de temps par exemple les intervalles de temps T1 et T2. Par loi de probabilité d’occurrence de la réalisation d’une activité par l’individu l sur le terminal utilisateur associé au cours d’un intervalle de temps Tk, il est entendu la loi de probabilité correspondant à la loi de probabilité sur l’intervalle de temps Tk de réalisation de l’activité par l’individu l sur son terminal utilisateur au cours d’un intervalle de temps Tk. Par divergence il est entendu la fonction qui mesure la dissimilarité de deux lois de probabilités ou de deux distributions (ou fonctions de répartition) respectivement correspondantes aux deux lois de probabilité. La divergence peut être déterminée sur la base de la divergence de Kullback-Leibler ou encore de la divergence de Jensen–Shannon. Le score relatif à un niveau de divergence du comportement de l’utilisateur peut être croissant en fonction d’un niveau de divergence du comportement ou décroissant en fonction du niveau de divergence. La condition à vérifier peut être de tout type par exemple que le score doive être inférieur ou supérieur à un seuil ou encore compris dans un intervalle. Le niveau de divergence du comportement de l’individu i est une évaluation de la cohérence (ou encore similitude) de la régularité de la réalisation de l’activité par l’individu i entre au moins deux intervalles de temps. Ainsi, lorsque le score vérifie la condition, le niveau de divergence du comportement peut être considéré comme important ou alors très faible. L’activité de l’individu i au cours d’un intervalle est alors considérée comme suspecte ou considérée comme anormale car significativement différente ou anormalement similaire par rapport à cette même activité réalisée au cours d’autres intervalles de temps. Dans ce cas le terminal utilisateur et donc l’individu i est identifié. Il est alors possible de surveiller avec une grande fiabilité des personnes vulnérables (personne âgée, personne avec des troubles de l’anxiété, personne dépressive, personne malade et/ou recevant des soins) pour déterminer si la personne pourrait être en danger (fatiguée importante, détresse phycologique, physiquement immobilisée, isolement social, activité nocturne…). Il est également possible d’aider les médecins à cibler plus précocement les individus susceptibles de développer certaines maladies ou d’avoir des comportements à risque (par exemple, des troubles d’alcoolisme) et/ou symptomatiques (troubles du sommeil, désynchronisation des rythmes d’activités circadiens de nature sociale). Selon un mode de réalisation, la méthode comprend en outre la détermination de valeurs D inter (i, l ,Tk) correspondant respectivement à des divergences entre P i Tk et P l Tk pour les individus l du groupe I d’individus différent de i et pour les intervalles de temps T1 et T2, dans laquelle le score est dépendant des valeurs D self (i,T1,T2) - D inter (i, l ,Tk) avec l ∈I et k ∈ {1,2}. Le score est déterminé en prenant en compte tous les individus du groupe I. Ainsi, l’évaluation de la différence (ou divergence) de comportement de l’individu i suivi est plus fiable (et le score plus significatif) car les différences de comportement non significatives ne sont pas prises en compte. Le score α peut être obtenu par dénombrement du nombre de couples ( l , k) ∈ I\{i}×{1,2} pour lequel D self (i,T1,T2) - D inter (i, l ,Tk) est supérieur à un seuil. Le seuil peut être, par exemple, égal à 0. Le seuil peut être choisi supérieur à 0 dans ce cas le score sera plus faible et les erreurs d’évaluation réduites. Le seuil peut être choisi inférieur à 0 dans ce cas le score sera plus important et l’identification du terminal utilisateur plus fréquent. Ainsi, il est possible de faire varier le seuil à partir duquel l’identification est effectuée et éventuellement l’alerte donnée. Obtenir le score de cette manière requiert peu de puissance de calcul. Selon un mode de réalisation, les lois de probabilité P l Tk sont définies par des fonctions , où t k,m est un sous intervalle de temps de l’intervalle de temps Tk et U m t k,m est égale à Tk et n l (t k,m ) représente le nombre d’occurrences de l’activité au cours du sous-intervalle de temps t k,m pour l’individu l . Les fonctions f l ,Tk (t k,m ) sont respectivement les fonctions de répartition des loi de probabilité P l Tk . Les sous intervalles de temps t k,m recouvrent (ou sont égalent à) l’intervalle Tk, c’est-à-dire que l’union des t k,m (U m t k,m ) recouvre (ou est égale à) Tk. Les sous intervalles de temps t k,m peuvent être deux à deux disjoints, c’est-à-dire que l’intersection de t k,m1 avec U m\m1 t k,m est vide pour tout m1. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend en outre : - la réception de données de CRA correspondant aux terminaux utilisateurs des individus l du groupe I d’individus, les données de CRA comprennent des moments temporels compris dans des intervalles de temps Tk avec k ∈ {3,…N} où une activité est réalisée par au moins un individu l sur le terminal utilisateur associé ; - la détermination des valeurs D self (i,Tk,Tk+1) correspondant respectivement à des divergences entre P i Tk et P i Tk+1 pour k ∈ {2,…N-1}; - la détermination des valeurs D inter (i, l ,Tk) correspondant respectivement à des divergences entre P i Tk et P l Tk pour l différent de i et pour au moins les intervalles de temps Tk pour k ∈ {1,…N-1}; dans laquelle la détermination du score α est dépendant des valeurs D self (i,Tk,Tk+1) - D inter (i, l ,Tk) et/ou D self (i,Tk,Tk+1) - D inter (i, l ,Tk+1). Le score est déterminé en suivant les individus du groupe I sur N intervalles de temps, c’est-à-dire sur plus de deux intervalles de temps. Ainsi, l’évaluation de la différence (ou divergence) de comportement de l’individu i suivi est plus fiable (et le score plus significatif) car les différences de comportement significatives sont plus représentées. La méthode est ainsi moins sensible à des variations isolées dans les données reçues. Les intervalles de temps Tk pour k ∈ {1,…N} peuvent être des intervalles de temps de même durée et/ou couvrant des périodes similaires au cours d’une journée (par exemple, commencent et/ou finissant à la même heure). Par exemple, ces périodes pourront chacune correspondre à des journées différentes. Ces intervalles de temps peuvent également se succéder, c’est-à-dire que Tk (également noté T k ) correspond à un intervalle de temps démarrant à la suite de l’intervalle de temps Tk-1 (également noté T k-1 ). Par exemple, les intervalles de temps Tk pour k ∈ {1,…N} pourront correspondre respectivement correspondre à des journées successives. Selon un mode de réalisation, si une valeur β est supérieure à un seuil β lim prédéterminé, où la valeur β correspondant à P B (X=α) et P B est la loi binomiale, l’identification du terminal utilisateur associé à l’individu i n’est pas réalisée. Cela permet de s’assurer que le score α est significatif. Ainsi, le terminal utilisateur n’est identifié que si le score α est significatif. En effet, cela permet d’éviter principalement des situations dans lesquelles, par exemple, un score α serait considéré à tort comme significatif dès lors qu’il serait non-nul. Cela permet également de trancher la valeur de significativité d’un score α non-nul calculé en s’assurant de sa conformité au sens de la valeur β déterminée. L’identification ne se fait donc que lorsque la valeur β est inférieure au seuil β lim prédéterminé. Le seuil peut être par exemple de 0.05, 0.10, 0.025 ou encore 0.01. Ce seuil est prédéterminé, c’est-à-dire déterminé dans une étape de configuration du système précédent les étapes de l’invention. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend en outre la transmission d’une instruction d’urgence et/ou d’un message d’alerte à un terminal utilisateur de suivi lorsque le terminal utilisateur associé à l’individu i a été identifié. Cela permet d’alerter les personnes qui suivent l’individu que son comportement soit diffère de manière significative soit diffère très peu entre une ou plusieurs intervalles de temps. Ainsi, les personnes qui suivent l’individu pourront déclencher les mesures adéquates d’action. Le suivi est ainsi plus efficace. L’instruction d’urgence transmise au terminal utilisateur de suivi, instruit le terminal utilisateur d’implémenter une mesure d’urgence, par exemple déclencher une alerte sonore. Pour éviter des alertes inutiles il est également prévu de transmettre au terminal utilisateur associé à l’individu i un message requérant un retour de l’individu i lorsque le terminal utilisateur associé à l’individu i a été identifié, la transmission du message d’alerte étant conditionné à l’absence de réception d’un retour de l’individu i. Un deuxième aspect de l’invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre des étapes du procédé décrit ci-avant, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l’invention concerne un serveur de suivi du comportement d’un individu i sur au moins deux intervalles de temps T1, T2 au moyen de ses données de comptes rendus d’appels, CRA, le serveur comprenant : une interface réseau; un processeur ; et une mémoire stockant des instructions, de sorte que lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur, elles configurent le serveur pour: - recevoir via l’interface réseau des données de CRA correspondant à des terminaux utilisateurs respectivement associés à chaque individu l d’un groupe I d’individus, les données de CRA comprennent des moments temporels compris dans les intervalles de temps T1 et T2 où une activité est réalisée par au moins un individu l sur le terminal utilisateur associé; - déterminer une valeur D self (i,T1,T2) correspondant à une divergence entre P i T1 et P i T2 où P l Tk correspond à une loi de probabilité d’occurrence de la réalisation de l’activité par l’individu l sur le terminal utilisateur associé au cours d’un intervalle de temps Tk ; - déterminer une valeur D inter (i, l ,Tk) correspondant à une divergence entre P i Tk et P l Tk pour l différent de i et pour au moins un intervalle de temps Tk parmi les intervalles de temps T1 et T2 ; - déterminer un score α relatif à un niveau de divergence du comportement de l’individu i, le score α étant dépendant d’une valeur D self (i,T1,T2) - D inter (i, l ,Tk) ; - identification du terminal utilisateur associé à l’individu i si le score α vérifie une condition. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - la illustre un serveur et des terminaux utilisateurs selon l’invention; - la illustre un ordinogramme représentant le procédé selon l’invention. L’exemple de la décrit un groupe I d’individus 12, 22, 32 et 42 et des terminaux utilisateur 11, 21, 31 et 41 respectivement associés aux individus 12, 22, 32 et 42. Le terminal utilisateur 11 envoie et reçoit 5.1 des messages textes (par exemple des SMS) avec le terminal utilisateur 41 et envoie et reçoit 5.2 des messages textes (par exemple des SMS) avec le terminal utilisateur 31. Le terminal utilisateur 41 envoie et reçoit 5.3 des messages textes (par exemple des SMS) avec le terminal utilisateur 31. Ces échanges 5.1, 5.2 et 5.3 se font via un réseau de communication 1 d’un ou plusieurs opérateurs téléphoniques. Les terminaux utilisateurs 31 et 11, qui sont dans l’exemple de la des téléphones mobiles, accèdent au réseau de communication 1 via un accès radio par les stations de base respective 2.1 et 2.2. Le terminal utilisateur 41, qui est un ordinateur, accède au réseau via une connexion filaire ou optique, c’est-à-dire via un modem téléphonique et un routeur 2.3. Le terminal utilisateur 21 n’échange pas de message texte avec les terminaux utilisateurs 11, 31 et 41 associés aux individus 12, 32 et 42 du groupe I d’individus, ni avec d’autres terminaux utilisateurs. L’activité pertinente pour le suivi d’un individu ou d’un ensemble d’individus dépend du type de vulnérabilité ou de problème qu’est susceptible de rencontrer cet ensemble d’individus. Dans l’exemple de la les individus 12, 22, 32 et 42 du groupe I d’individus requièrent un suivi important, par exemple ces individus ont tous une maladie neurodégénérative. Ces individus 12, 22, 32 et 42 échangent des messages textes 5.1, 5.2, 5.3 avec d’autres individus (par exemple des membres de leurs familles). Ainsi pour suivre de manière adéquate le comportement de ces individus 12, 22, 32 et 42, l’activité considérée est celle des échanges (réception/émission) de messages textes. Comme précédemment indiquée, l’activité pertinente pourrait être différente, par exemple, réaliser un appel téléphonique. Les individus 12, 22, 32, 42 peuvent également être des individus sains ayant des caractéristiques (âge, sexe, activité professionnelle, etc.) similaires. Les stations de base 2.1, 2.2 et le routeur 2.3 qui permettent aux terminaux utilisateur 11, 31, 41 l’accès au réseau 1, participent à la transmission des messages 5.1, 5.2, 5.3. Ces entités 2.1, 2.2, 2.3 du réseau de communication 1 enregistrent dans des bases de données 3.1, 3.2, 3.3 des données de contrôle et des métadonnées des flux transitant par eux. Ces données forment les CRA (comptes rendus d’appels). Les CRA comprennent pour chaque transmission de message texte notamment: un type d’interaction (texte, appel téléphonique) ; un horodatage de la transmission du message texte ; l’expéditeur du message texte (identifiant, numéro de téléphone, etc.) ; le destinataire du message texte (identifiant, numéro de téléphone, etc.); le nombre de caractères du message texte ; la localisation de l’expéditeur et/ou du destinataire à travers l’identité de l’antenne téléphonique mise en jeu et/ou son code INSEE associé ; etc. Les CRA relatifs aux individus suivis 12, 22, 32, 42, c’est-à-dire aux individus du groupe I d’individus, et à l’activité pertinente dans le cadre de ce suivi sont transmis via les connexions 4.1, 4.2 et 4.3 au serveur de suivi 50. L’ordinateur 50 comprend un module (INT) 51 d’interface avec le réseau de communication 1, un processeur (PROC) 52 et une mémoire (MEMO) 53. La mémoire 53 comprend une mémoire non volatile sur laquelle est stocké le programme informatique et une mémoire volatile sur laquelle sont stockés les paramètres pour la mise en œuvre de l’invention, par exemple, les activités à considérer, le groupe I d’individus à suivre, le numéro du terminal utilisateur de suivi, la fonction de divergence à implémenter, les intervalles de temps à implémenter T1,…,TN, le pas d’échantillonnage de ces intervalles de temps, à savoir les sous-intervalles de temps t k,m ou encore les seuils δ lim , δ max , α lim , α max ou encore β lim . La mémoire volatile stocke également les données de CRA et les occurrences par individus de l’activité au cours de chaque sous-intervalle de temps. Le module d’interface avec le réseau de communication (INT) 51 permet à l’ordinateur 50 de recevoir les CRA et de transmettre à un terminal utilisateur de suivi des instructions d’urgence et/ou un message d’alerte. Le module d’interface peut être un modem internet et/ou une carte réseau pour ordinateur ou encore un module de communication sans fil permettant de recevoir et de décoder un signal radio provenant d’une antenne du réseau de communication 1. Le processeur 52 est notamment configuré pour contrôler le module d’interface (INT) 51 afin de pouvoir recevoir via le réseau 1 les CRA et éventuellement d’envoyer via le réseau de communication 1 de transmettre les instructions d’urgence et/ou le message d’alerte et/ou le terminal utilisateur identifié. Le processeur 52 est également configuré pour déterminer le score α (ou plus généralement les scores α q,i ), identifier le terminal utilisateur, déterminer et comparer la valeur β. La représente un organigramme d’un procédé selon un mode de réalisation particulier. A l’étape S1, le serveur de suivi 50 et les bases de données 3.1, 3.2, 3.3 sont paramétrés. Ainsi, les paramètres relatifs au serveur de suivi 50 sont définis et stockés dans la mémoire 53. Les bases de données 3.1, 3.2, 3.3 sont également paramétrées pour permettre l’enregistrement des données de CRA et la transmission de ces données de CRA au serveur 51 via le réseau de communication 1. A l’étape S2, les bases de données 3.1, 3.2, 3.3 transmettent au serveur de suivi 51 les CRA constitués suite aux échanges de messages texte dans lesquels sont impliqués les différents terminaux utilisateur associés aux individus du groupe I d’individus. A l’étape S3, le serveur de suivi 50 détermine sur la base des CRA reçu les nombres n l (t k,m ) d’occurrences de l’activité au cours du sous-intervalle de temps t k, m pour chaque individu l . Le serveur de suivi 50 calcule ensuite pour chaque individu l et pour chaque intervalle de temps Tk. Le serveur de suivi 51 en déduit ensuite les lois de probabilité P l Tk (pour l ∈I et k ∈ {1,…N-1}) dont les fonctions f l ,Tk sont respectivement les fonctions de répartition. A l’étape S4, le serveur de suivi 50 détermine les valeurs D self ( i ,T1,T2) obtenues à partir d’une divergence D entre P i Tk et P i Tk+1 pour i ∈I et k ∈ {1,…N-1}. La divergence D est la fonction qui mesure la dissimilarité de deux lois de probabilités. Ainsi, la divergence employée peut être la divergence de Kullback-Leibler ou encore de la divergence de Jensen–Shannon. Ainsi, les valeurs D self ( i ,T1,T2) peuvent être égales à D(P i Tk , P i Tk+1 ) ou encore la racine carrée de D(P i Tk , P i Tk+1 ). A l’étape S5, le serveur de suivi 50 détermine les valeurs D inter (i, l ,Tk) obtenues à partir d’une divergence D entre P i Tk et P l Tk pour (i , l )∈I 2 avec l ≠ i et k ∈ {1,…N}. La divergence D est la même fonction que celle employée à l’étape S4. Ainsi, les valeurs D inter (i, l ,Tk) peuvent être égales à D(P i Tk , P l Tk ) ou encore la racine carrée de D(P i Tk , P l T k ). Dans la mesure où la racine carrée est employée à l’étape S4, celle-ci est également employée à l’étape S5. A l’étape S6, le serveur de suivi 50 détermine les scores α q , i pour q ∈ {1,…N-1} et i∈I. Chaque score α q , i dépend des valeurs D self (i,Tq,Tq+1) - D inter (i, l ,Tq) pour l ∈I\{ l } avec i≠ l . Par exemple, chaque α q,i peut être obtenu par dénombrement des couples ( l , r) ∈ I\{i}×{0 ;1} tel que D self (i,Tq,Tq+1) - D inter (i, l ,Tq+r) soit supérieur à un seuil s. Ce seuil peut par exemple être 0. A l’étape S7.1, le serveur de suivi 50 détermine si les α q, i sont significatifs. Pour cela, le serveur détermine les valeurs β q, i égales à P B (X= α q, i ) où P B est la loi binomiale, c’est-à-dire que où u est un paramètre de la loi binomiale prédéterminé (par exemple, u peut être choisi à ½ ou encore à une valeur supérieure pour rendre le test plus exigent). Lorsque la valeur β q, i est supérieure à un seuil β lim prédéterminé (par exemple, de 0.05, 0.10 ou encore 0.025) la valeur α q, i est considérée comme non significative. Il n’est alors pas tenu compte de cette valeur. Lorsque la valeur β q, i est inférieure au seuil β lim prédéterminé la valeur α q, i est considérée comme significative. Les étapes suivantes peuvent être implémentées avec les valeurs significatives. Les étapes S7.1 et S7.2 sont optionnelles. A l’étape S7.2, le serveur de suivi 50 détermine les scores δ i obtenu par dénombrement des q ∈ {1,…N-1} tels que la valeur α q, i est supérieure à un seuil α lim et est considérée comme significative à l’étape S7.1 (si l’étape S7.1 est réalisée). Le test réalisé à l’étape S7.1 peut également être réalisé pour déterminer si les scores δ i sont significatifs. Pour cela, le serveur détermine si P B (X= δ i ), c’est-à-dire , est inférieure à un seuil, par exemple β lim . N’’ correspond au nombre de α q, i considérés comme significatifs à l’étape S7.2. Si l’étape S7.2 n’est pas mise en œuvre alors N’’ est pris égal à N-1. A l’étape S8, le serveur de suivi 50 identifie les terminaux utilisateur associés aux individus du groupe I. Le terminal utilisateur associé à l’individu i peut être identifié lorsque : - au moins un score α q, i pour q ∈ {1,…N-1} est inférieure au seuil α lim si les étapes S7.1 et S7.2 ne sont pas implémentées ; ou - au moins un score α q, i pour q ∈ {1,…N-1} est inférieure au seuil α lim et β q, i est inférieur au seuil β lim si l’étape S7.1 est implémentée ; ou - le score δ i est inférieur à un seuil δ lim et δ i est considéré comme significatif. Il s’agit ici de déterminer une différence de comportement de l’individu i au cours des intervalles de temps Tk pour k ∈ {1,…N} . Alternativement, le terminal utilisateur associé à l’individu i peut être identifié lorsque : - un pourcentage important (par exemple 90%) des scores α q, i pour q ∈ {1,…N-1} sont supérieures à un seuil élevé α max si les étapes S7.1 et S7.2 ne sont pas implémentées ; ou - un pourcentage important (par exemple 90%) des scores α q, i pour q ∈ {1,…N-1} sont supérieures à un seuil élevé α max et ont un β q, i inférieur au seuil β lim si l’étape S7.1 est implémentée ; ou - le score δ i est supérieur à un seuil δ max et δ i est considéré comme significatif. Il s’agit ici de déterminer une régularité anormale du comportement de l’individu i au cours des intervalles de temps T k pour k ∈{1,…N} . Ce qui pourrait également refléter un risque de pathologie particulière (par exemple, une dépression, des troubles obsessionnels, etc.). A l’étape S9 le serveur de suivi 50 envoie un message à l’individu i dont le terminal utilisateur associé a été identifié. Ce message requiert un retour de la part de l’individu i . Par exemple, un message du type « est-ce que vous allez bien ? ». Il peut également s’agir d’une instruction pour le terminal utilisateur afin que celui-ci demande à l’individu i de réaliser une action, par exemple, appuyer sur une touche du terminal utilisateur, ou encore faire glisser un élément affiché à l’écran. Cette étape peut être optionnelle. A l’étape S10 le serveur de suivi 50 envoie une instruction d’urgence et/ou une donnée d’identification du terminal utilisateur et/ou un message d’alerte à un terminal utilisateur de suivi. Cet envoi peut être conditionné à l’absence de réponse ou de réaction de l’individu i suite à l’étape S9 si celle-ci est implémentée. Le message d’alerte peut indiquer le type de comportement qui a été observé (différence de comportement ou grande similarité du comportement). Ce message peut également indiquer des informations (numéro de téléphone, nom, adresse, personne à contacter, etc.) sur l’individu i qui peut être le patient de l’utilisateur du terminal utilisateur de suivi. Il est particulièrement avantageux lorsque ce sont des différences de comportement qui sont recherchées d’implémenter des mesures d’urgence. Ainsi, les instructions d’urgence peuvent déclencher une alarme sur le terminal de suivi du praticien ou encore avertir les services d’urgence. Méthode de suivi du comportement d’un individu i sur au moins deux intervalles de temps T1, T2 au moyen de ses données de comptes rendus d’appels, CRA, la méthode comprenant : - la réception de données de CRA correspondant à des terminaux utilisateurs respectivement associés à chaque individu l d’un groupe I d’individus, les données de CRA comprenant des moments temporels compris dans les intervalles de temps T1 et T2 où une activité est réalisée par au moins un individu l sur le terminal utilisateur associé; - la détermination d’une valeur D self (i,T1,T2) correspondant à une divergence entre P i T1 et P i T2 où P l Tk correspond à une loi de probabilité d’occurrence de la réalisation de l’activité par l’individu l sur le terminal utilisateur associé au cours d’un intervalle de temps Tk ; - la détermination d’une valeur D inter (i,j,Tk) correspondant à une divergence entre P i Tk et P j Tk pour j différent de i et pour au moins un intervalle de temps Tk parmi les intervalles de temps T1 et T2 ; - la détermination d’un score α relatif à un niveau de divergence du comportement de l’individu i , le score α étant dépendant d’une valeur D self (i,T1,T2) - D inter (i,j,Tk) ; - l’identification du terminal utilisateur associé à l’individu i si le score α vérifie une condition. Méthode selon la revendication 1 comprenant en outre la détermination de valeurs D inter (i, l ,Tk) correspondant respectivement à des divergences entre P i Tk et P l Tk pour les individus l du groupe I d’individus différent de l’individu i et pour les intervalles de temps T1 et T2, et dans laquelle le score α est dépendant des valeurs D self (i,T1,T2) - D inter (i,l,Tk) avec l ∈I et k ∈ {1,2}. Méthode selon la revendication 2 dans laquelle le score α est obtenu par dénombrement du nombre de couple ( l , k) ∈ I\{i}×{1,2} pour lequel D self (i,T1,T2) - D inter (i,l,Tk) est supérieur à un seuil. Méthode selon l’une des revendications précédentes selon laquelle les lois de probabilité P l Tk sont définie par des fonctions , où t k,m est un sous intervalle de temps de l’intervalle de temps Tk et U m t k,m est égale à Tk et n l (t k,m ) représente le nombre d’occurrences de l’activité au cours du sous intervalle de temps t k,m pour l’individu l . Méthode selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre : - la réception de données de CRA correspondant aux terminaux utilisateurs des individus du groupe I d’individus, les données de CRA comprennent des moments temporels compris dans des intervalles de temps Tk avec k ∈ {3,…N} où une activité est réalisée par au moins un individu l sur le terminal utilisateur associé, les intervalles de temps Tk et Tk+1 pour k ∈ {3,…N-1} ; - la détermination des valeurs D self (i,Tk,Tk+1) correspondant respectivement à des divergences entre P i Tk et P i Tk+1 pour k ∈ {2,…N-1}; - la détermination des valeurs D inter (i, l ,Tk) correspondant respectivement à des divergences entre P i Tk et P l Tk pour l différent de i et pour au moins les intervalles de temps Tk pour k ∈ {1,…N-1}; dans laquelle la détermination du score α est dépendant des valeurs D self (i,Tk,Tk+1) - D inter (i, l ,Tk) et/ou D self (i,Tk,Tk+1) - D inter (i, l ,Tk+1). Méthode selon l’une des revendications précédentes dans laquelle si une valeur β est supérieure à un seuil β lim prédéterminé, où la valeur β correspondant à P B (X=α) et P B est la loi binomiale, l’identification du terminal utilisateur associé à l’individu i n’est pas réalisée. Méthode selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre la transmission d’une instruction d’urgence et/ou d’une donnée d’identification du terminal utilisateur et/ou d’un message d’alerte à un terminal utilisateur de suivi lorsque le terminal utilisateur associé à l’individu i a été identifié. Méthode selon la revendication 7 comprenant en outre la transmission au terminal utilisateur associé à l’individu i d’un message requérant un retour de l’individu i lorsque le terminal utilisateur associé à l’individu i a été identifié, et dans laquelle la transmission du message d’alerte, du l’instruction d’urgence, de donnée d’identification du terminal utilisateur est effectuée en l’absence de réception d’un retour de l’individu i. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Serveur de suivi du comportement d’un individu i sur au moins deux intervalles de temps T1, T2 au moyen de ses données de comptes rendus d’appels, CRA, le serveur comprenant : un module d’interface réseau; un processeur ; et une mémoire stockant des instructions, de sorte que lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur, elles configurent le serveur pour: - recevoir via le module d’interface réseau des données de CRA correspondant à des terminaux utilisateurs respectivement associés à chaque individu l d’un groupe I d’individus, les données de CRA comprennent des moments temporels compris dans les intervalles de temps T1 et T2 où une activité est réalisée par au moins un individu l sur le terminal utilisateur associé; - déterminer une valeur D self (i,T1,T2) correspondant à une divergence entre P i T1 et P i T2 où P l Tk correspond à une loi de probabilité d’occurrence de la réalisation de l’activité par l’individu l sur le terminal utilisateur associé au cours d’un intervalle de temps Tk ; - déterminer une valeur D inter (i, l ,Tk) correspondant à une divergence entre P i Tk et P l Tk pour l différent de i et pour au moins un intervalle de temps Tk parmi les intervalles de temps T1 et T2 ; - déterminer un score α relatif à un niveau de divergence du comportement de l’individu i , le score α étant dépendant d’une valeur D self (i,T1,T2) - D inter (i, l ,Tk) ; - identification du terminal utilisateur associé à l’individu i si le score α vérifie une condition.