Brevet FR3129800A1 — publié le 20230602

Procédé s d’entraînement et d’utilisation d’un réseau de neurones artificiels pour identifier un usage numérique, et système associé L’invention concerne un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones pour qu’il identifie un usage numérique comprenant un comportement et un environnement numérique, , ledit procédé comprenant: - obtention de paquets échangés lors d’une exécution d’une application associée à un usage numérique cible (UNC1), - obtention (S310) de données d’entraînement (EDE1) à partir de paquets d’un même flux, - étiquetage des données par un ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement et un environnement numérique de l’usage cible ; - ledit réseau (RN) étant entraîné avec lesdites données pour qu’il apprenne à identifier l’usage cible (UNC1) ; - application (S330) des données d’entraînement (EDE1) au réseau (RN), et - modification (S340) de poids du réseau (RN) en fonction des valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions. Figure pour l’abrégé : Fig. 3. Procédés d’entraînement et d’utilisation d’un réseau de neurones artificiels pour identifier un usage numérique, et système associé La présente invention se rapporte au domaine général de l’identification automatique d’un usage numérique, l’usage numérique (autrement appelé « contexte numérique ») comprenant un comportement numérique et un environnement numérique. L’invention concerne plus précisément un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels pour identifier un usage numérique. L’invention s’applique notamment à l’identification d’usages numériques au niveau de dispositifs dits intelligents. Un dispositif intelligent génère et reçoit une grande quantité de traces réseau, chaque trace réseau comprenant une pluralité de paquets réseau. Les traces réseau comprennent 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 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 en outre 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. Il existe donc un besoin pour une solution permettant d’identifier un usage numérique de manière fiable. La présente invention concerne un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels pour que ledit réseau de neurones artificiels identifie un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique comprenant un comportement numérique et un environnement numérique, et étant associé à une pluralité de valeurs de propriétés décrivant l’usage numérique, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, le réseau de neurones artificiels délivrant à chaque nœud d’une couche de sortie du réseau de neurones, un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une pluralité de paquets réseau échangés lors d’une exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible - obtention d’un premier ensemble de données d’entraînement à partir d’un sous-ensemble de paquets de cette pluralité de paquets, les paquets dudit sous-ensemble appartenant à un même flux réseau, - les données dudit premier ensemble de données d’entraînement étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement numérique et un environnement numérique du premier usage numérique cible, - ledit réseau de neurones étant entraîné, de façon supervisée, avec lesdites données étiquetées pour apprendre audit réseau de neurones à identifier ledit premier usage numérique cible ; - application du premier ensemble de données d’entraînement 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. Le procédé permet d’entraîner un même réseau de neurones à identifier une ou plusieurs propriétés décrivant l’usage numérique, ce qui améliore la fiabilité et la précision de l’identification de l’usage numérique. Dans un mode particulier de réalisation dans lequel le réseau est entraîner à identifier une seule propriété décrivant l’usage numérique, le réseau de sortie ne comporte qu’un seul nœud. De façon connue de l’homme du métier, le réseau de neurones peut être qualifié de réseau spécialisé. D’une façon générale, le réseau de sortie comporte un nœud pour chacune des propriétés à identifier. Le procédé permet en outre la réduction du réseau de neurones entraîné, qui consomme ainsi moins de ressources de calcul. De façon très avantageuse, pour chaque usage numérique, le réseau est entraîné avec les données de paquets associés à des valeurs cibles des propriétés de cet usage numérique, ces paquets appartenant en outre à un même flux. Le fait d’entraîner le réseau numérique à partir de chaque flux individuellement plutôt qu’à partir de traces offre une meilleure granularité et permet d’améliorer considérablement la précision de la classification. Dans un mode particulier de réalisation, l’obtention de la pluralité de paquets réseau échangés lors de l’exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible comporte une étape de capture de ces paquets. Dans un mode particulier de réalisation, les flux d’un usage numérique sont identifiés au sein d’une trace capturée lors de la mise en œuvre de cet usage numérique, autrement dit pour un couple comportement numérique / usage numérique. Par exemple une trace peut être lancée pour capturer tous les paquets échangés lors de l’exécution par un navigateur d’un smartphone de type IOS, d’une application Youtube. Dans cet exemple, un nœud de la couche de sortie du réseau de neurones sera associé à la valeur « Youtube » d »une propriété « Application » et un autre nœud sera associé à la valeur « IOS » d’une propriété « système d’exploitation utilisé ». D’autres exemples de valeurs de propriétés seront décrits ci-après.Conformément à l’invention, les différents flux au sein de cette trace sont identifiés. Ces différents flux peuvent s’expliquer par le fait que le navigateur du smartphone communique au cours de cet usage numérique avec différents serveurs de contenus. Les flux obtenus, par exemple extraits d’une trace résultat d’une capture, sont étiquetés (labellisés) comme la trace. Le réseau de neurones est entraîné avec des paquets appartenant à un même flux. Par exemple, le réseau est entraîné avec des paquets d’un premier flux identifié dans la trace, puis avec des paquets d’un deuxième flux identifié dans la trace, …, et enfin avec des paquets d’un dernier flux identifié dans la trace. Dans un mode de réalisation, un flux peut être unidirectionnel ou bidirectionnel. Par exemple, un flux unidirectionnel est constitué d’un ensemble de paquets ayant tous un même protocole de plus haut niveau, les paires {adresse IP source, numéro de port source} et {adresse IP destination, numéro de port destination} de deux quelconques desdits paquets étant identiques. Par exemple, un flux bidirectionnel est constitué d’un ensemble de paquets ayant tous un même protocole de plus haut niveau, les paires {adresse IP source, numéro de port source} et {adresse IP destination, numéro de port destination} de deux quelconques desdits paquets étant identiques ou alternées. 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 à un réseau de communication, par exemple un débit de connexion Internet ou une latence. 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, l’ensemble de données d’entraînement comprend, pour chaque paquet de la 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, les étapes d’obtention d’un ensemble de données d’entraînement, d’application de l’ensemble de données d’entraînement et de modification d’au moins un poids sont réitérées 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 particulier, l’entraînement utilise un apprentissage multitâche. Dans un mode de réalisation particulier, l’entraînement utilise une méthode de rétropropagation du gradient. Dans un mode de réalisation particulier, l’obtention dudit premier ensemble de données d’entraînement comprend 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, typiquement les cent premiers paquets réseau reçus et/ou envoyés. 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 de plus un système d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels pour que ledit réseau de neurones artificiels identifie un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique comprenant un comportement numérique et un environnement numérique, et étant associé à une pluralité de valeurs de propriétés décrivant l’usage numérique, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit système comprenant : - un module d’obtention configuré pour obtenir un premier ensemble de données d’entraînement à partir d’un sous-ensemble de paquets compris dans une pluralité de paquets obtenus lorsqu’ils étaient échangés lors d’une exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible, les paquets dudit sous-ensemble appartenant à un même flux, les données dudit premier ensemble de données d’entraînement étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible, ledit réseau de neurones étant entraîné de façon supervisé avec lesdites données étiquetées pour apprendre audit réseau de neurones à identifier ledit premier usage numérique cible, - un module d’application configuré pour appliquer le premier ensemble de données d’entraînement à l’entrée du réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels délivrant à chaque nœud d’une couche de sortie un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique, et - 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. 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 un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, ledit procédé d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - obtention d’un ensemble de données d’utilisation à partir d’une pluralité de paquets d’un même flux réseau, - application de l’ensemble de données d’utilisation à l’entrée du réseau de neurones artificiels, de sorte à identifier l’usage numérique associé à l’ensemble de données d’utilisation. 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 exemple de mise en œuvre de l’invention, la passerelle domestique (ou tout autre dispositif mettant en œuvre l’invention) peut capturer une trace représentative du trafic traversant cette passerelle pendant une période de temps et identifier chacun des flux qui constituent cette trace. Si la trace a été divisée en N flux, les données de chacun des N flux, pris indépendamment, sont envoyés au réseau de neurones, et le réseau de neurones produit donc une prédiction pour chacun des flux. Plusieurs usages numériques différents peuvent ainsi être identifiés, ce qui permet de déterminer les usages numériques mis en œuvre simultanément par un ou plusieurs utilisateurs de la passerelle domestique ou du réseau local. 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 . Procédé d’entraînement d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones (RN) artificiels identifie un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique comprenant un comportement numérique et un environnement numérique, et étant associé à une pluralité de valeurs de propriétés décrivant l’usage numérique, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit réseau de neurones (RN) artificiels délivrant à chaque nœud (NS) d’une couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones (RN), un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique dudit ensemble d’usages numériques ; ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’une pluralité de paquets réseau échangés lors d’une exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible (UNC1), - obtention (S310) d’un premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) à partir d’un sous-ensemble de paquets de ladite pluralité de paquets, les paquets du sous-ensemble de paquets appartenant à un même flux réseau, - les données dudit premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible -ledit réseau de neurones (RN) étant entraîné, de façon supervisée avec lesdites données étiquetées pour apprendre audit réseau de neurones (RN) à identifier ledit premier usage numérique cible (UNC1) ; - application (S330) du premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) 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 la revendication 1, dans lequel ladite obtention de la pluralité de paquets réseau comporte une étape de capture de ces paquets. Procédé d’entraînement selon la revendication 1 ou 2, 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 - une caractéristique liée à un réseau de communication. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) comprend, pour chaque paquet de la 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 4, dans lequel les étapes d’obtention (S310) d’un ensemble de données d’entraînement, d’application (S330) de l’ensemble de données d’entraînement et de modification (S340) d’au moins un poids sont réitérées pour un au moins un deuxième ensemble de données d’entraînement 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 5, dans lequel l’entraînement utilise un apprentissage multitâche. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’obtention (S310) dudit premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) comprend 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 7, dans lequel le sous ensemble de paquets réseau comprend un maximum de cent paquets réseau. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, 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. Procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel ledit flux (Fi) est constitué d’un ensemble de paquets ayant tous un même protocole de plus haut niveau, - les paires {adresse IP source, numéro de port source} et {adresse IP destination, numéro de port destination} de deux quelconques desdits paquets étant identiques ou alternées. Système d’entraînement (100) d’un réseau de neurones (RN) artificiels pour que ledit réseau de neurones artificiels (RN) identifie un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, chaque usage numérique comprenant un comportement numérique et un environnement numérique, et étant associé à une pluralité de valeurs de propriétés décrivant l’usage numérique, chaque propriété pouvant prendre au moins deux valeurs différentes, ledit système comprenant : - un module d’obtention (110) configuré pour obtenir un premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) à partir d’un sous-ensemble de paquets compris dans une pluralité de paquets obtenus lorsqu’ils étaient échangés lors d’une exécution d’une application associée à un premier usage numérique cible (UNC1), les paquets dudit sous-ensemble appartenant à un même flux, lesdits données dudit premier ensemble de données d’entraînement (EDE1) étant étiquetées en associant ces données à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un comportement numérique et un environnement numérique dudit premier usage numérique cible (UNC1), ledit réseau de neurones (RN) étant entraîné de façon supervisée avec lesdites données étiquetées pour apprendre audit réseau de neurones (RN) à identifier ledit premier usage numérique cible (UNC1) - un module d’application (120) configuré pour appliquer le premier ensemble de données d’entraînement à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels, le réseau de neurones (RN) artificiels délivrant à chaque nœud (NS) d’une couche de sortie (CS) un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique, et - 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. Programme d’ordinateur (P1) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 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 10. Dispositif comportant un réseau de neurones (RN) artificiels entraîné par le procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 1 à 10. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en ce que ce dispositif est une passerelle réseau.. Procédé d’utilisation du réseau de neurones (RN) artificiels selon la revendication 14, pour identifier un usage numérique parmi un ensemble d’usages numériques, ledit procédé d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - obtention (S612) d’un ensemble de données d’utilisation (EDU) à partir d’une pluralité de paquets d’un même flux réseau, - application (S620) de l’ensemble de données d’utilisation (EDU) à l’entrée du réseau de neurones (RN) artificiels ledit 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.