Brevet FR3129755A1 — publié le 20230602

Procédé s d ’entraînement et d’utilisation d’un réseau de neurones artificiels pour identifier un e valeur de propriété , et système associé L’invention concerne un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie une valeur de propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes.. Le procédé comprend : - un entraînement primaire consistant à entraîner (S330) ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins une valeur cible (UNC1) ; et - un entraînement secondaire pour détecter des faiblesses du modèle entrainé lors de l’entraînement primaire et renforcer ce modèle en (S370) augmentant le taux d’apprentissage de nœuds de sortie du réseau qui sont associés à des valeurs de propriétés le plus souvent estimées à tort. Figure pour l’abrégé : Fig. 3. Procédés d’entraînement et d’utilisation d’un réseau de neurones artificiels pour identifier une valeur de propriété, et système associé La présente invention se rapporte au domaine de l’entraînement d’un réseau de neurones artificiels pour identifier une valeur de propriété, cette valeur de propriété pouvant être de nature quelconque. Il est usuel, d’entrainer un réseau de neurones sur un ensemble de données pour qu’il soit en mesure d’identifier une valeur de propriété. Mais dans de nombreux cas, le réseau de neurones ainsi entraîné n’est pas satisfaisant. Il existe donc un besoin pour une solution permettant améliorer la robustesse d’un réseau de neurones à l’issue de sa phase d’apprentissage. La présente invention concerne un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels pour que ledit réseau de neurones artificiels identifie au moins une valeur d’une propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ce réseau de neurones artificiels comportant une couche de sortie comportant, pour au moins une dite valeur de propriété, un score de prédiction pour ladite valeur de propriété ; ledit procédé comprenant un entraînement primaire consistant à entraîner ledit réseau de neurones à identifier au moins une valeur cible de propriété à partir d’un premier ensemble de données d’entraînement primaire étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés, ledit procédé comportant en outre un entraînement secondaire comportant les étapes suivantes : - obtention, pour au moins une première valeur cible d’une propriété cible, d’un ensemble de données d’entraînement secondaire ; - identification d’une valeur estimée de la propriété cible associée à au moins une dite donnée d’entraînement secondaire, en utilisant le réseau de neurones artificiels entraîné par l’entrainement primaire ; - pour chaque valeur estimée différente de la première valeur cible, obtention d’un nombre de confusions correspondant au nombre de fois où ladite valeur estimée a été estimée ; - augmentation des taux d’apprentissage associés aux nœuds de la couche de sortie du réseau de neurones associés à des valeurs d’intérêt correspondant à des valeurs estimées ayant les nombres de confusions les plus importants. Dans un mode particulier de réalisation, l’entraînement primaire comporte les étapes suivantes : - obtention du premier ensemble de données d’entraînement primaire ; - application du premier ensemble de données d’entraînement primaire à l’entrée du réseau de neurones artificiels, et - modification d’au moins un poids du réseau de neurones artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus. Corrélativement, l’invention concerne un système d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels pour que ledit réseau de neurones artificiels identifie au moins une valeur de propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, le réseau de neurones artificiels comportant une couche de sortie comportant, pour au moins une dite valeur de propriété, un nœud configuré pour délivrer un score de prédiction pour ladite valeur propriété. Ce système comprend : - un module d’obtention configuré pour obtenir un premier ensemble de données d’entraînement primaire étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés; - un module d’application configuré pour appliquer le premier ensemble de données d’entraînement primaire à l’entrée du réseau de neurones, pour entraîner, au cours d’un entraînement primaire, ledit réseau de neurones à identifier au moins une dite valeur cible de propriété, - un module de modification configuré pour modifier au moins un poids du réseau de neurones artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus ; - ledit module d’obtention étant configuré pour obtenir, pour au moins une première valeur cible d’une propriété cible, un ensemble de données d’entraînement secondaire ; - ledit module d’application étant configuré pour appliquer, au cours d’un entraînement secondaire, au moins une donnée de l’ensemble de données d’entraînement secondaire à l’entrée du réseau de neurones pour identifier une valeur estimée de ladite propriété cible associée à au moins une dite donnée d’entraînement secondaire, en utilisant le réseau de neurones artificiels entraîné par ledit entrainement primaire ; - ledit module de modification étant configuré pour obtenir, pour chaque valeur estimée différente de ladite première valeur cible, un nombre de confusions correspondant au nombre de fois où ladite valeur estimée a été estimée et pour augmenter des taux d’apprentissage associés aux nœuds de la couche de sortie du réseau de neurones associés à des valeurs d’intérêt correspondant à des valeurs estimées ayant les nombres de confusions les plus importants. Une fois l’entraînement primaire terminé, un entraînement secondaire (ou post-entraînement) est mis en œuvre afin de détecter des faiblesses du modèle entrainé lors de l’entraînement primaire et de renforcer ce modèle en utilisant des données ciblées et un taux d’apprentissage adapté. Ce renforcement est effectué en augmentant le taux d’apprentissage des nœuds de sortie du réseau qui sont associés à des valeurs de propriétés le plus souvent estimées à tort. Dans un mode de réalisation, lors de l’entraînement primaire, les taux d’apprentissage associés aux nœuds de la couche de sortie du réseau de neurones ont tous la même valeur. Dans un mode de réalisation particulier, l’entraînement primaire et l’entrâinement secondaire utilisent une méthode de rétropropagation du gradient et l’augmentation d’un taux d’apprentissage consiste à multiplier ce taux d’apprentissage par une constante. Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones artificiels est configuré pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique étant décrit par un comportement numérique associé à au moins une dite propriété et par un environnement numérique associé à au moins une dite propriété. Ce mode particulier de réalisation de l’’invention permet l’identification d’usages numériques au niveau de dispositifs dits intelligents. Dans ce mode de réalisation, l’entraînement primaire consiste à entraîner le réseau de neurones à identifier au moins un usage numérique cible parmi l’ensemble d’usages numériques, - les données dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire étant extraites d’une première pluralité de paquets réseau capturés lors d’au moins une exécution d’une application associée audit premier usage numérique cible, lesdites données d’entraînement primaire étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant au moins un comportement numérique et un environnement numérique du premier usage numérique cible, - les données dudit ensemble de données d’entraînement secondaire obtenu pour ladite au moins une première valeur cible étant extraites d’une deuxième pluralité de paquets réseau capturés lors d’au moins une exécution d’une application associée à un usage numérique dont ladite propriété cible est décrite par la première valeur cible. Les paquets réseau peuvent comprendre de nombreuses informations décrivant des comportements et des exigences de l’utilisateur du dispositif intelligent, et l’analyse de ces traces réseau est ainsi utile pour, par exemple, fournir des services adaptés aux utilisateurs. Il existe à ce jour des techniques d’analyses de contenus de paquets permettant d’inférer un comportement numérique au moyen de règles prédéfinies. Cependant, de telles techniques utilisent des données à caractère personnel (par exemple des adresses IP et MAC, ou encore des contenus de paquets non chiffrés), ainsi que des données à caractère non immuable (par exemple l’adresse IP d’un serveur d’une application utilisée peut varier en fonction de la géolocalisation de l’utilisateur et en fonction de mises à jour). Ces techniques ne protègent ainsi pas la vie privée des utilisateurs et manquent de fiabilité. Il existe également des techniques d’apprentissage automatique permettant d’identifier une unique propriété numérique, telle qu’une application utilisée, ce qui ne permet pas de définir complétement un usage numérique. Mais il n’existe pas de solution permettant d’identifier un usage numérique de manière fiable Ainsi, et de façon très avantageuse, dans ce mode de réalisation, l’entraînement primaire permet d’entraîner un même réseau de neurones à identifier plusieurs propriétés décrivant l’usage numérique, dont au moins une propriété décrivant un comportement numérique et un environnement numérique de cet usage numérique, ce qui améliore la fiabilité et la précision de l’identification de l’usage numérique. Cet entraînement primaire permet en outre la réduction du réseau de neurones entraîné, qui consomme ainsi moins de ressources de calcul. Dans un mode de réalisation particulier, les propriétés définissant l’usage numérique comprennent au moins une propriété parmi les propriétés suivantes : - une catégorie d’application utilisée, - une application utilisée, - une opération mise en œuvre au niveau de l’application, - un état d’interaction de l’utilisateur, - un dispositif utilisé, - un système d’exploitation utilisé, - un navigateur utilisé, et - au moins une caractéristique liée d’un réseau de communication, par exemple un débit de connexion Internet ou une latence. Dans un mode de réalisation, le procédé permet d’entraîner un même réseau de neurones à identifier des propriétés décrivant le comportement numérique et des propriétés décrivant l’environnement numérique, ce qui améliore la fiabilité ainsi que la précision de l’identification de l’usage numérique. Dans un mode de réalisation particulier, le premier ensemble de données d’entraînement primaire et le premier ensemble de données d’entraînement secondaire comprennent, pour chaque paquet de la première et de la deuxième pluralité de paquets réseau, au moins une donnée d’entraînement parmi les données d’entraînement suivantes : - la taille du paquet, - une durée entre la réception ou l’envoi du paquet et la réception ou l’envoi d’un paquet précédent d’une même session ou d’un même protocole que ledit paquet, - un port source du paquet, - un port destination du paquet, - une direction du paquet, et - un protocole d’une couche de plus haut niveau dans le paquet au sens du modèle OSI (de l'anglais « Open Systems Interconnection »). Le procédé permet d’entraîner un même réseau de neurones à identifier un usage numérique à partir de données d’entraînement ne dépendant pas de la localisation ou du moment de l’usage, ce qui améliore la fiabilité de l’identification de l’usage numérique. En outre, le procédé n’utilise pas de données à caractère personnel, ce qui permet de protéger la vie privée des utilisateurs. En effet, les données d’entraînement listées de l’ensemble de données d’entraînement n’ont pas de caractère personnel, contrairement à d’autres données des paquets réseau, telles que l’adresse IP. Dans un mode de réalisation particulier, l’entraînement primaire est réitéré pour au moins un deuxième ensemble de données d’entraînement associé à un deuxième ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un deuxième usage numérique. Dans un mode de réalisation, l’entraînement secondaire est réitéré pour un au moins une deuxième valeur cible d’une propriété cible. Dans un mode de réalisation particulier, l’entraînement primaire utilise un apprentissage multitâche. Dans un mode de réalisation particulier, l’obtention dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire et l’obtention dudit premier ensemble de données d’entraînement secondaire comprennent chacun les étapes suivantes : - obtention d’un sous ensemble de paquets réseau et, pour chaque paquet réseau dudit sous ensemble : - obtention d’un ensemble de données du paquet réseau, et - traitement dudit ensemble de données du paquet réseau, de sorte à obtenir le premier ensemble de données d’entraînement, l’étape de traitement comprenant : - pour chaque donnée dudit ensemble de données du paquet réseau prenant la forme d’une variable catégorielle, conversion de la valeur en un vecteur de valeurs binaires, et - pour chaque donnée dudit ensemble de données du paquet réseau ayant une valeur numérique définie dans un intervalle différent de l’intervalle compris entre 0 et 1, normalisation de la valeur de sorte qu’elle soit définie dans l’intervalle compris entre 0 et 1. Dans un mode de réalisation particulier, le sous ensemble de paquets réseau comprend un maximum de cent paquets réseau. Dans un mode de réalisation particulier, le procédé comprend en outre une étape de filtrage d’au moins un paquet réseau qui n’est pas associé à une opération mise en œuvre par un utilisateur au niveau d’une application. L’invention concerne en outre un réseau de neurones artificiels entraîné par le procédé d’entraînement tel que décrit ci-dessus. Dans un mode particulier de réalisation, le dispositif est une passerelle réseau. De plus, l’invention concerne un dispositif comprenant un réseau de neurones artificiels tel que décrit ci-dessus. En outre, l’invention concerne un procédé d’utilisation du réseau de neurones artificiels tel que décrit ci-dessus, pour identifier au moins une valeur d’une propriété parmi un ensemble de valeurs de propriétés, ledit procédé d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - obtention d’un ensemble de données, - application de l’ensemble de données d’utilisation à l’entrée du réseau de neurones artificiels, de sorte à identifier la valeur de propriété associée à l’ensemble de données d’utilisation, ladite valeur de propriété identifiée étant celle ayant le score de prédiction associé le plus grand parmi les scores de prédiction des autres valeurs de la même propriété. Dans un mode de réalisation, le procédé d’utilisation est utilisé pour identifier un usage numérique, lesdites données d’utilisation étant obtenues à partir d’une pluralité de paquets réseau. Dans ce mode de réalisation, l’usage numérique étant identifié an associant à chaque valeur de chaque propriété associé audit usage numérique un score de prédiction, la valeur de chaque propriété de l’usage numérique étant identifiée en déterminant la valeur de la propriété ayant le score de prédiction associé le plus grand parmi les scores de prédiction des autres valeurs de la même propriété, ledit usage numérique étant décrit par chaque valeur identifiée de propriété. Dans un mode particulier de réalisation, le procédé d’utilisation est mis en œuvre par une passerelle domestique, ladite pluralité de paquets réseau transitant sur un réseau de communications auquel est connectée ladite passerelle domestique. Dans un mode particulier de réalisation, le procédé d’entraînement est également mis en œuvre par la passerelle domestique. En variante, le réseau de neurones est entraîné par un autre dispositif et installé sur la passerelle domestique après son entraînement. Dans un mode particulier de réalisation, le procédé d’utilisation comprend une étape d’utilisation de l’usage numérique identifié, comprenant au moins une utilisation parmi les utilisations suivantes : - recommandation d’un service personnalisé à l’utilisateur d’un terminal en fonction de l’usage numérique identifié, - contrôle d’un usage indésirable au niveau du terminal, - optimisation de la répartition de charges dans le réseau de communications, - reconnaissance d’un utilisateur du réseau de communications, - allocation des ressources internes du dispositif mettant en œuvre ledit procédé d’utilisation. Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé d’entraînement selon l’invention sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. De plus, dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé d’utilisation selon l’invention sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. En conséquence, l’invention vise aussi un premier programme d’ordinateur, sur un premier support d’informations, ce premier programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d’un procédé d’entraînement selon l'invention. L’invention vise en outre un deuxième programme d’ordinateur, sur un deuxième support d’informations, ce deuxième programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d’un procédé d’utilisation selon l'invention. Chacun de ces premier et deuxième programmes peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise aussi un premier support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions du premier programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. L’invention vise de plus un deuxième support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions du deuxième programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Les premier et deuxième supports d'informations peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, chacun de ces supports peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, chacun de ces supports d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Chacun des programmes selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, chaque support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : La représente, de manière schématique, un système d’entraînement selon un exemple de mode de réalisation de l’invention ; La représente, de manière schématique, un exemple d’architecture du système d’entraînement de la ; La représente, sous forme d’organigramme, les principales étapes d’un procédé d’entraînement selon un exemple de mode de réalisation de l’invention ; La représente, de manière schématique, un exemple de trace réseau pouvant être obtenue lors de la mise en œuvre du procédé de la ; La représente, de manière schématique, une autre vue de la trace réseau de la ; La représente, de manière schématique, un exemple de structure de réseau de neurones pouvant être définie lors de la mise en œuvre du procédé de la ; La représente, sous forme d’organigramme, les principales étapes d’un procédé d’utilisation selon un exemple de mode de réalisation de l’invention ; La représente, de manière schématique, un exemple de premier usage numérique cible pouvant être utilisé lors de la mise en œuvre du procédé de la ; et La représente un extrait d’une matrice de confusion pouvant être utilisée dans un mode de réalisation de l’invention. Procédé d’entraînement mis en œuvre par un ordinateur pour entraîner un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie au moins une valeur d’une propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit réseau de neurones (RN) artificiels comportant une couche de sortie (CS) comportant, pour au moins une dite valeur de propriété, un nœud (NS) configuré pour délivrer un score de prédiction pour ladite valeur de propriété ; ledit procédé comprenant un entraînement primaire consistant à entraîner ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins une valeur cible de propriété à partir d’un premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés, ledit procédé comportant en outre un entraînement secondaire comportant les étapes suivantes : - obtention (S311), pour au moins une première valeur cible (VC) d’une propriété cible (PC), d’un ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) ; - identification (S350) d’une valeur estimée (VE) de la propriété cible (PC) associée à au moins une dite donnée d’entraînement secondaire (EDES1), en utilisant le réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par ledit entrainement primaire ; - pour chaque valeur estimée (VE) différente de ladite première valeur cible (VC), obtention (S360) d’un nombre de confusions (NC VE ) correspondant au nombre de fois où ladite valeur estimée (VE) a été estimée ; - augmentation (S370) des taux d’apprentissage (LR) associés auxdits nœuds (NS) de la couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones (NS) associés à des valeurs d’intérêt (VI) correspondant à des valeurs estimées (VE) ayant les nombres de confusions (NC VE ) les plus importants. Procédé d’entraînement selon la revendication 1, dans lequel ledit réseau de neurones (RN) artificiels est configuré pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique étant décrit par un comportement numérique associé à au moins une dite propriété et par un environnement numérique associé à au moins une dite propriété ; - ledit entraînement primaire consistant à entraîner ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins un usage numérique cible (UNC1) parmi ledit ensemble d’usages numériques, les données dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) étant extraites d’une première pluralité de paquets réseau capturés lors d’au moins une exécution d’une application associée audit premier usage numérique cible (UNC1), lesdites données d’entraînement primaire (EDEP1) étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant au moins un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible (UNC1), - les données dudit ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) obtenu pour ladite au moins une première valeur cible (VC) étant extraites d’une deuxième pluralité de paquets réseau capturés lors d’au moins une exécution d’une application associée à un usage numérique dont ladite propriété cible (PC) est décrite par ladite première valeur cible (VC). Procédé d’entraînement selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, lors dudit entraînement primaire, lesdits taux d’apprentissage (LR) associés auxdits nœuds (NS) de la couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones ont la même valeur. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel ladite augmentation d’un dit taux d’apprentissage (LR) consiste à multiplier ce taux d’apprentissage (LR) par une constante. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendication 1 à 4, dans lequel ledit entraînement primaire comporte les étapes suivantes : - obtention (S311) dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) ; - application (S330) dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, et - modification (S340) d’au moins un poids du réseau de neurones (RN) artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel les propriétés définissant l’usage numérique comprennent au moins une propriété parmi les propriétés suivantes : - une catégorie d’application utilisée, - une application utilisée, - une opération mise en œuvre au niveau de l’application, - un état d’interaction de l’utilisateur, - un dispositif utilisé, - un système d’exploitation utilisé, - un navigateur utilisé, et - au moins une caractéristique liée d’un réseau de communication. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, dans lequel lesdits premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) et secondaire (EDES1) comprennent, pour chaque paquet de la première et de la deuxième pluralité de paquets réseau, au moins une donnée d’entraînement parmi les données d’entraînement suivantes : - la taille du paquet, - une durée entre la réception ou l’envoi du paquet et la réception ou l’envoi d’un paquet précédent d’une même session ou d’un même protocole que ledit paquet, - un port source du paquet, - un port destination du paquet, - une direction du paquet, et - un protocole d’une couche de plus haut niveau dans le paquet. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel ledit entraînement primaire est réitéré pour un au moins un deuxième ensemble de données d’entraînement primaire associé à un deuxième ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un deuxième usage numérique. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel ledit entraînement secondaire est réitéré pour un au moins une deuxième valeur cible d’une propriété cible. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l’entraînement primaire utilise un apprentissage multitâche. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 10, dans lequel l’obtention (S310) dudit premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) et l’obtention dudit premier ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) comprennent chacun les étapes suivantes : - obtention d’un sous ensemble de paquets réseau et, pour chaque paquet réseau dudit sous ensemble : - obtention (S316) d’un ensemble de données du paquet réseau (DPR), et - traitement (S318) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR), de sorte à obtenir le premier ensemble de données d’entraînement (EDE1), l’étape (S318) de traitement comprenant : - pour chaque donnée (DPR) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR) prenant la forme d’une variable catégorielle, conversion de la valeur en un vecteur de valeurs binaires, et - pour chaque donnée (DPR) dudit ensemble de données du paquet réseau (DPR) ayant une valeur numérique définie dans un intervalle différent de l’intervalle compris entre 0 et 1, normalisation de la valeur de sorte qu’elle soit définie dans l’intervalle compris entre 0 et 1. Procédé d’entraînement selon la revendication 11, dans lequel le sous ensemble de paquets réseau comprend un maximum de cent paquets réseau. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 2 à 12, comprenant en outre une étape (S314) de filtrage d’au moins un paquet réseau qui n’est pas associé à une opération mise en œuvre par un utilisateur au niveau d’une application. Système d’entraînement d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie au moins une valeur de propriété parmi une pluralité de valeurs de propriétés, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, le réseau de neurones (RN) artificiels comportant une couche de sortie (CS) comportant, pour au moins une dite valeur de propriété, un nœud (NS) configuré pour délivrer un score de prédiction pour ladite valeur propriété ledit système comprenant : - un module (110) d’obtention configuré pour obtenir un premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés; - un module d’application (120) configuré pour appliquer le premier ensemble de données d’entraînement primaire (EDEP1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, pour entraîner , au cours d’un entraînement primaire, ledit réseau de neurones (RN) à identifier au moins une dite valeur cible de propriété, - un module de modification (130) configuré pour modifier au moins un poids du réseau de neurones (RN) artificiels en fonction du premier ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus ledit système étant caractérisé en ce que : - ledit module d’obtention (110) est configuré pour obtenir, pour au moins une première valeur cible (VC) d’une propriété cible (PC), un ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) ; - ledit module d’application (120) est configuré pour appliquer, au cours d’un entraînement secondaire, au moins une donnée de l’ensemble de données d’entraînement secondaire (EDES1) à l’entrée du réseau de neurones (RN) pour identifier une valeur estimée (VE) de ladite propriété cible (PC) associée à au moins une dite donnée d’entraînement secondaire (EDES1), en utilisant le réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par ledit entrainement primaire ; - ledit module de modification (130) étant configuré pour obtenir, pour chaque valeur estimée (VE) différente de ladite première valeur cible (VC), un nombre de confusions (NC VE ) correspondant au nombre de fois où ladite valeur estimée (VE) a été estimée et pour augmenter des taux d’apprentissage (LR) associés auxdits nœuds (NS) de la couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones (NS) associés à des valeurs d’intérêt (VI) correspondant à des valeurs estimées (VE) ayant les nombres de confusions (NC VE ) les plus importants. Système d’entraînement (100) selon la revendication 14 dans lequel lesdites propriétés sont des propriétés utilisées pour décrire des usages numériques, ledit réseau de neurones artificiels (RN) étant configuré pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique chaque usage numérique étant décrit par un comportement numérique associé à au moins une dite propriété et par un environnement numérique associé à au moins une dite propriété, - ledit système étant caractérisé en ce qu’il est configuré pour mettre en œuvre le procédé d’entraînement selon la revendication 2. Programme d’ordinateur (P1) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 13 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur (P1) comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Dispositif comprenant un réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par le procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Dispositif selon la revendication 18, caractérisé en ce que ce dispositif est une passerelle réseau.. Procédé d’utilisation du réseau de neurones (RN) artificiels selon la revendication 18, pour identifier au moins une valeur d’une propriété parmi un ensemble de valeurs de propriétés, ledit procédé d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - obtention (S612) d’un ensemble de données d’utilisation (EDU), - application (S620) de l’ensemble de données d’utilisation (EDU) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels ladite valeur de propriété identifiée étant celle ayant le score de prédiction associé le plus grand parmi les scores de prédiction des autres valeurs de la même propriété. Procédé d’utilisation selon la revendication 20, pour identifier un usage numérique, lesdites données d’utilisation étant obtenues à partir d’une pluralité de paquets réseau.