Brevet FR3146003A1 — publié le 20240823

Titre : Système informatique prédictif L’invention concerne un système prédictif de génération d’un plan d’actions (A), le système comprenant : - une première base de données (1) de fichiers numériques d’images (P1, P2, P3, … Pn) comprenant chacun une pluralité de métadonnées (M1, M2, M3, … Mn) ; - une seconde base de données (2) de fichiers numériques de vidéos (V1, V2, V3, … Vn) comprenant chacun une pluralité de métadonnées (M1, M2, M3, … Mn) ; - une troisième base de données (3) répertoriant des critères de recherche numériques (C1, C2, C3, …Cn) ; le système comprenant également au moins une unité informatique (4) comprenant une interface de sélection (41) d’un nombre prédéfini de critères de recherche numériques, l’unité informatique (4) étant configurée pour mettre en œuvre une étape d’incorporation de métadonnées et de leurs occurrences (O) dans un fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40). Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Système informatique prédictif Le domaine de l'invention est celui de la conception d'un système informatique prédictif. L’invention concerne plus particulièrement un système conçu pour produire, à partir de fichiers numériques d'images, ou de fichiers numériques de vidéos, un fichier numérique d'événements prédictifs. Dans une structure, la connaissance et la préparation à la survenue d'événements potentiellement indésirables sont essentielles. Notamment, une impréparation à la survenue d'une cyberattaque peut être fatale à une entreprise. Une fois la connaissance d'une vulnérabilité à une cyberattaque, une préparation consiste alors en une sensibilisation des acteurs de l'entreprise, et en la constitution d'un plan de reprise d'activité. Des plans de reprise d'activité peuvent être également mis en place vis-à-vis d'autres risques majeurs pour une structure, tels qu'un incendie, une dégradation, etc. Il est ainsi important de pouvoir identifier et de prendre connaissance des faits pouvant impacter une structure. Les acteurs d'une structure sont souvent bien placés pour connaître les risques potentiels pouvant intervenir auprès de la structure. En conséquence, ces risques potentiels sont souvent déjà pris en compte dans la pratique des acteurs de la structure. Des risques potentiels non identifiés par les acteurs de la structure sont toutefois potentiellement susceptibles d'intervenir et de perturber grandement le fonctionnement de la structure. De tels risques potentiels non identifiés peuvent notamment l'être du fait que les acteurs de la structure n’ont pas le recul nécessaire pour les envisager. Il existe ainsi un besoin relatif à une capacité d’avoir un plan d’actions pour un structure contre des risques potentiels non identifiés par les acteurs de la structure. Indépendamment, il a été constaté que, dans des œuvres fictionnelles, par exemple des images ou des vidéos, des situations résultants de faits inductifs imaginés pouvaient être transposées à des situations réelles, résultant de faits réels, intervenant plusieurs années après leur pendant dans les œuvres fictionnelles. L’invention a notamment pour objectif de répondre au besoin précité. Plus précisément, l’invention a pour objectif de proposer un système prédictif permettant de générer un plan d'action. L’invention a également pour objectif de fournir un tel système qui prend en compte l’information contenue dans des images et/ou des vidéos. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints grâce à l’invention qui a pour objet un système prédictif de génération d’un plan d’actions, le système comprenant : - une première base de données de fichiers numériques d’images comprenant chacun une pluralité de métadonnées ; - une seconde base de données de fichiers numériques de vidéos comprenant chacun une pluralité de métadonnées ; - une troisième base de données répertoriant des critères de recherche numériques ; le système comprenant également au moins une unité informatique comprenant une interface de sélection d’un nombre prédéfini de critères de recherche numériques, dits critères sélectionnés, dans la troisième base de données, l’unité informatique étant configurée pour mettre en œuvre : - une étape d’identification d’au moins un fichier numérique d’images et/ou d’au moins un fichier numérique de vidéos, dit fichier numérique identifié, identifié lorsque le ou l’un des critères sélectionnés est compris dans une métadonnée, dite métadonnée primaire, des fichiers numériques d’images et des fichiers numériques de vidéos ; - une étape d’extraction de métadonnées, dites métadonnées extraites, du ou des fichiers numériques identifiés, différentes de la métadonnée primaire ; - une étape de calcul d’une occurrence de chaque métadonnée extraite ; - une étape d’incorporation des métadonnées extraites et de leurs occurrences dans un fichier numérique prédictif d’événements potentiels ; l’unité informatique comprenant une interface de restitution du fichier numérique prédictif d’événements potentiels. Grâce système selon l'invention, il est possible d'obtenir un fichier numérique prédictif d'événements potentiels répertoriant des métadonnées, les métadonnées extraites, et leurs occurrences en relation avec l'ensemble des fichiers numériques d'images de la première base de données, et l'ensemble des fichiers numériques des vidéos de la seconde base de données, en fonction des critères de recherche numériques sélectionnés par le biais de l'interface de sélection de l'unité informatique. Du fait de la constatation d'une corrélation entre des faits fictionnels et des faits réels intervenus postérieurement aux faits fictionnels, le fichier numérique prédictif d'événements potentiels fournis des données précieuses en ce qu'elle permettent de procurer une information potentiellement insoupçonnable ou non envisageable. Les fichiers numériques d'images peuvent correspondre à des captures de séquences vidéo, des copies numériques de cases de bande dessinée, ou encore de toute autre image représentative. Les fichiers numériques de vidéos peuvent quant à eux correspondre à des séquences de films, de séries, ou encore de toute autre séquence vidéo susceptible de représenter un fait fictionnel. Les métadonnées associées à ces fichiers numériques forment pour chacun des fichiers numériques d’images et de vidéos des caractéristiques formelles normalisées et structurées relatives à ces fichiers, et forment ainsi des données d’intérêt utilisées pour identifier les fichiers numériques, mais également pour fournir une autre informations relatives à ces fichiers numériques identifiés. L’extraction de ces autres informations, et le calcul de leur occurrences, permettent de déterminer des pistes d’intérêt potentiellement non décelables du fait des quantités de données et de leur diversité. Préférentiellement, l’unité informatique comprend des moyens de saisie de paramètres numériques représentatifs d’une situation à un temps T 0 , et l’unité informatique est configurée pour définir une situation à un temps T n à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels, et pour émettre des paramètres numériques illustratifs d’un plan d’actions permettant de passer de la situation du temps T 0 à la situation au temps T n . Le plan d’actions, par ses paramètres numériques, permet d’illustrer concrètement ce qui doit être mis en œuvre pour répondre aux évènements potentiels identifiés dans le fichier numérique prédictif d’événements potentiels. Avantageusement, l’unité électronique est également configurée pour mettre en œuvre une étape de production d’un fichier numérique illustratif de la situation à un temps T n , à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels, à l’aide d’un réseau neuronal alimenté avec les fichiers numériques de la première base de données et/ou de la seconde base de données, le fichier numérique illustratif étant associé au fichier numérique prédictif d’événements potentiels. De tels fichiers numériques illustratifs peuvent par exemple prendre la forme d’images ou de vidéos. Il est par exemple extrait du fichier numérique prédictif d’événements potentiels une invite de commande communiquée au réseau neuronal pour permettre d’illustrer ledit fichier numérique prédictif d’événements potentiels. Selon une caractéristique préférée, au sein de chacune de la première base de données et de la seconde base de données, chaque fichier numérique d’image et chaque fichier numérique de vidéo est associé à au moins un cluster, et en ce que lors de l’étape d’extraction, l’unité informatique est configurée pour extraire également au moins une métadonnée présentant la plus forte occurrence au sein du ou des clusters associés au fichier numérique identifié. Ces clusters fournissent une information complémentaire identifiable uniquement grâce au recoupement réalisé. Une métadonnée présentant une faible occurrence parmi les fichiers numériques identifié peut alors être mise en avant si elle présente une forte occurrence dans l’un des clusters auquel appartient le fichier numérique identifié. Le fichier numérique prédictif d’événement potentiel s’en trouve enrichi. Préférentiellement, la ou les unités informatiques comprennent des moyens de classification informatiques par proximité visuelle pour former les clusters au sein de la première base de données et/ou de la seconde base de données. Un algorithme de comparaison prend alors en compte des propriétés visuelles des images ou des vidéos pour former les clusters. Avantageusement, la première base de données et la seconde base de données sont alimentées par des moyens numériques automatisés d’extraction de contenu de sources numériques. Le système peut alors être enrichi par une quantité importante de données, et être maintenu à jour efficacement. Selon une variante avantageuse, la ou ou au moins l’une des unités informatiques comprend une interface d’attribution d’un score de probabilité au fichier numérique prédictif d’événements potentiels, le score de probabilité étant sélectionnable sur une échelle de probabilité, l’unité informatique étant configurée pour valider le fichier numérique prédictif d’événements potentiels si le score de probabilité est égal à une valeur prédéfinie ou est compris dans une gamme prédéfinie. Préférentiellement, la valeur ou la gamme sont configurées pour correspondre à une score intermédiaire. Il est ainsi évité de considérer des événements potentiels trop évidents pour lesquels une prise en considération a sûrement déjà été réalisée, et des événements potentiels tellement improbables pour lesquels une prise en considération serait déraisonnable. Selon un mode de réalisation préféré, le système est mis en œuvre dans une structure comprenant des individus, et l’interface de sélection est configurée pour être accessible à un individu extérieur à la structure, et l’interface de restitution est configurée pour être accessible à au moins un individu de la structure. La sélection des critères de recherche numériques est alors réalisée par un individu qui ne fait pas partie de la structure et qui ne présente pas un biais cognitif qui pourrait être présenté par une personne de la structure. Avantageusement, l’interface d’attribution est configurée pour être accessible uniquement par les individus de la structure. Ces individus de la structure sont mieux à même d’évaluer le niveau de plausibilité d’événements potentiels. Une évaluation qualitative et circonstanciée est alors permis par le système. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de différents modes de réalisation préférentiels de l’invention, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés parmi lesquels : la est une représentation schématique d’un système selon un premier mode de réalisation de l’invention ; la est une représentation schématique partielle du système selon un second mode de réalisation de l’invention dans lequel il est mis en œuvre dans une structure. En référence à la , un système prédictif de génération d’un plan d’actions A, est représenté. Le système comprend : - une première base de données 1 ; - une seconde base de données 2 ; - une troisième base de données 3 ; - au moins une unité informatique 4. Une unité informatique 4 correspond, par exemple, à un ordinateur, ou à un ordinateur associé à une pluralité de serveur distants. L’unité informatique 4 peut également prendre la forme d’un ordiphone. La première base de données 1 est une base de données de fichiers numériques d’images P1, P2, P3, … Pn. Chaque fichier numérique d’image P1, P2, P3, … Pn comprend une pluralité de métadonnées M1, M2, M3, … Mn. Tel que cela est représenté : - le fichier numérique d’image P1 comprend les métadonnées M1, et M2 ; - le fichier numérique d’image P2 comprend les métadonnées M1, et M2 ; - le fichier numérique d’image P3 comprend les métadonnées M1, M2, et M3. La seconde base de données 2 est distincte de la première base de données 1. Cette seconde base de données 2 est une base de données de fichiers numériques de vidéos V1, V2, V3, … Vn. Chaque fichier numérique de vidéo V1, V2, V3, … Vn comprend une pluralité de métadonnées M1, M2, M3, … Mn. Tel que cela est représenté : - le fichier numérique de vidéo V1 comprend deux métadonnées M1, et M2 ; - le fichier numérique de vidéo V2 comprend une métadonnée M3 ; - le fichier numérique de vidéo V3 comprend une métadonnée M2. La première base de données 1 et la seconde base de données 2 peuvent être hébergées sur l’unité informatique 4. Avantageusement, ces bases de données sont hébergées sur des serveurs distants. La troisième base de données 3 est distincte de la première et de la seconde base de données. Cette troisième base de données 3 répertorie des critères de recherche numériques C1, C2, C3, …Cn. Chaque fichier numérique d’image correspond concrètement à une image enregistrée sous un format électronique, et chaque fichier numérique de vidéo correspond à une séquence vidéo sous un format électronique. Les métadonnées M1, M2, M3, … Mn de chaque fichier numérique identifient des caractéristiques du fichier. Par exemple, les métadonnées peuvent concerner la date de création du fichier, un lieu représenté dans l’image ou la vidéo, la nature de ce qui est représenté dans l’image ou la vidéo, un fait marquant de ce qui est représenté dans l’image ou la vidéo … Selon un mode de réalisation non représenté, la première base de données 1 et la seconde base de données 2 sont organisées en clusters, et chaque fichier numérique d’image P1, P2, P3, … Pn et chaque fichier numérique de vidéo V1, V2, V3, … Vn est associé à au moins un cluster. Ces clusters sont notamment constitués à partir des métadonnées M1, M2, M3, … Mn Dans ce cas, l’unité informatique 4 comprend des moyens de classification informatiques par proximité visuelle pour former les clusters au sein de la première base de données 1 et de la seconde base de données 2. Cette classification peut être notamment réalisée par un algorithme ad hoc, par exemple un algorithme de réduction de dimensions. Toujours selon le mode de réalisation non représenté, la première base de données 1 et la seconde base de données 2 sont alimentées par des moyens numériques automatisés d’extraction de contenu de sources numériques. Ces moyens numériques automatisés d’extraction permettent d’enrichir et de maintenir à jour les bases de données. Les critères de recherche numériques C1, C2, C3, …Cn de la troisième base de données 3 sont génériques et sont définis empiriquement au fur et à mesure de l’identification de ces critères. Tel que cela est illustré sur la , ces critères de sélection peuvent être répartis dans des sous-groupes thématiques (quatre sont représentés). Par exemple, un sous-groupe thématique peut concerner des « risques informatiques » et regrouper des critères tels que « cyberattaque », « effacement de données », « perte d’accès à un réseau », « perte du matériel informatique »… Toujours en référence au mode de réalisation de la , le système comprend une unique unité informatique 4. Tel que cela est illustré par la , le système peut également comprendre une pluralité d’unités informatiques 4, tel que cela est détaillé par la suite. Tel qu’illustré par la , l’unité informatique 4 comprend : - une interface de sélection 41 ; - une interface de restitution 42 ; - des moyens de saisie 43 ; - une interface d’attribution 44 d’un score de probabilité 440. Grâce à l’interface de sélection 41, il est possible de sélectionner un nombre prédéfini de critères de recherche numériques dans la troisième base de données 3. Ces critères sont alors qualifiés de « critères sélectionnés » CS. Une sélection peut par exemple consister à sélectionner trois critères dans trois sous-groupe distincts, ou deux critères dans un seul sous-groupe. Selon l’exemple illustré, un unique critère de recherche numériques C2 est sélectionné, et le critère de recherche numérique C2 correspond alors au critère sélectionné CS. L’unité informatique 4 est configurée pour mettre en œuvre une étape d’identification d’au moins un fichier numérique d’images P1, P2, P3, … Pn et/ou d’au moins un fichier numérique de vidéos V1, V2, V3, … Vn, dit alors « fichier numérique identifié » FI. Cette identification est réalisée lorsque le ou l’un des critères sélectionnés CS est compris dans une métadonnée M1, M2, M3, … Mn des fichiers numériques d’images et des fichiers numériques de vidéos. Cette ou ces métadonnées comprise dans le ou les critères sélectionnés CS sont alors qualifiées de « métadonnées primaire » MP. des fichiers numériques d’images et des fichiers numériques de vidéos. Selon l’exemple représenté, la métadonnée M2 est la métadonnée primaire MP, et les fichiers numériques identifiés FI sont les fichiers numériques d’images P1, P2, et P3, ainsi que les fichiers numériques de vidéos V1 et V3. L’unité informatique 4 est aussi configurée pour mettre en œuvre une étape d’extraction de métadonnées du ou des fichiers numériques identifiés FI différentes de la métadonnée primaire MP. La ou les métadonnées issues de l’extraction sont qualifiée de « métadonnées extraites » ME. Selon l’exemple représenté, les métadonnées extraites ME sont les métadonnées M1 et M3. La métadonnée M2 étant la métadonnée primaire MP, elle n’est pas extraite. Selon le mode de réalisation dans lequel la première et la seconde base de données comprennent des clusters, alors lors de l’étape d’extraction, l’unité informatique 4 est configurée pour extraire également au moins une métadonnée M1, M2, M3, … Mn présentant la plus forte occurrence au sein du ou des clusters associés au fichier numérique identifié FI. De cette manière, des métadonnées pertinentes peuvent également être extraites. L’unité informatique 4 est également configurée pour mettre en œuvre une étape de calcul d’une occurrence O de chaque métadonnée extraite ME. Selon l’exemple représenté, la métadonnée M1 présente quatre occurrences O, et la métadonnée M3 présente une occurrence O. L’unité informatique 4 est encore configurée pour mettre en œuvre une étape d’incorporation des métadonnées extraites ME et de leurs occurrences O dans un fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40. Ce fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 répertorie ainsi les métadonnées extraites ME et leurs occurrences O. Grâce à l’interface de restitution 42 le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 est restitué. L’interface de restitution 42 peut mettre en œuvre un écran de l’unité informatique 4 pour afficher le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40. Tel qu’évoqué précédemment, l’unité informatique 4 comprend des moyens de saisie 43. Ces moyens de saisie 43 permettent de saisir des paramètres numériques représentatifs 431 d’une situation à un temps T 0 . Il s’agit d’une situation d’origine susceptible d’évoluer dans le temps. L’unité informatique 4 est également configurée pour définir une situation à un temps T n à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40, et pour émettre des paramètres numériques illustratifs 432 d’un plan d’actions A permettant de passer de la situation du temps T 0 à la situation au temps T n . La définition de la situation à un temps T n peut être réalisée à l’aide d’un réseau neuronal entraîné à cet effet. Selon un exemple de mise en œuvre, le réseau neuronal peut être entraîné avec des textes d’ouvrage de fiction. Le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 peut par exemple être directement fourni au réseau neuronal sous forme d’invite de commande. Le plan d’actions A correspond à ce qui doit être mis en œuvre pour arriver aux, ou éviter, les événements potentiels. Les paramètres numériques illustratifs 432 définissent ainsi des jalons à atteindre pour tendre à arriver à la situation au temps T n . L’unité électronique 4 est également configurée pour mettre en œuvre une étape de production d’un fichier numérique illustratif 400 de la situation à un temps T n , à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40. Cette étape de production est réalisée à l’aide d’un réseau neuronal alimenté avec les fichiers numériques de la première base de données 1 et/ou de la seconde base de données 2. Le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 peut également être directement fourni au réseau neuronal sous forme d’invite de commande. Le ou les fichiers numériques illustratifs 400 produits sont ensuite associés au fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40. Un fichier numérique illustratif 400 correspond à une image ou à une vidéo de la situation à un temps t n . Tel qu’évoqué précédemment, au moins l’une des unités informatiques 4 présente une interface d’attribution 44 d’un score de probabilité 440. Ce score de probabilité 440 est attribué au fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40, et est sélectionnable sur une échelle de probabilité. Le fichier numérique illustratif 400 permet de fournir une informations complémentaire à une personne sélectionnant un score de probabilité 440. Suite à une attribution de scores de probabilité, l’unité informatique 4 est configurée pour valider le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 si le score de probabilité 440 est égal à une valeur prédéfinie ou est compris dans une gamme prédéfinie. Une gamme prédéfinie ou une valeur prédéfinie préférentielles correspondent notamment à une ou des valeurs moyennes. En effet, une valeur trop probable ou pas assez probable sont écartées pour éviter de considérer des événements potentiels déjà envisagés, ou trop abstraits du fait de leur improbabilité forte. Selon le mode de réalisation illustré par la , le système est mis en œuvre dans une structure 5. Cette structure 5 correspond par exemple à une entreprise. La structure 5 comprend des individus 51 qui sont internes à la structure. Ces individus disposent tous de leur propre unité informatique 4. Le système comprend également un individu extérieur 52 à la structure 5. Cet individu extérieur 52 dispose de sa propre unité informatique 4. Selon ce mode de réalisation, l’interface de sélection 41 est configurée pour être accessible à l’individu extérieur 52. Les moyens de saisie 43 sont également configurés pour être accessible à l’individu extérieur 52. Préférentiellement, l’interface de sélection 41 et les moyens de saisie 43 ne sont pas accessible aux individus 51 de la structure. De même, l’interface de restitution 42 est configurée pour être accessible aux individus 51 de la structure 5, le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 concernant la structure 5. L’interface de restitution 42 peut également être configurée pour être accessible à l’individu extérieur 52. Enfin, l’interface d’attribution 44 est configurée pour être accessible uniquement par les individus 51 de la structure 5. Le système selon l’invention permet de générer un fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40, et un plan d’actions A, comportant des informations d’intérêt pour la structure pour lequel il est mis en œuvre. Il a la particularité de se baser sur des fichiers numériques d’images et de vidéos pour fournir des informations potentiellement inenvisageables par les individus d’une structure, et ce même s’ils arrivaient à prendre un recul vis-à-vis de l’activité de la structure et de leur implication dedans. L’implication d’un individu extérieur 52 permet de mettre en œuvre le système en évitant un biais initial qui pourrait être issu de l’implication d’un individu 51 de la structure, notamment pour sélectionner les critères de recherche numériques. Système prédictif de génération d’un plan d’actions (A), le système comprenant : - une première base de données (1) de fichiers numériques d’images (P1, P2, P3, … Pn) comprenant chacun une pluralité de métadonnées (M1, M2, M3, … Mn) ; - une seconde base de données (2) de fichiers numériques de vidéos (V1, V2, V3, … Vn) comprenant chacun une pluralité de métadonnées (M1, M2, M3, … Mn) ; - une troisième base de données (3) répertoriant des critères de recherche numériques (C1, C2, C3, …Cn) ; le système comprenant également au moins une unité informatique (4) comprenant une interface de sélection (41) d’un nombre prédéfini de critères de recherche numériques, dits critères sélectionnés (CS), dans la troisième base de données (3), l’unité informatique (4) étant configurée pour mettre en œuvre : - une étape d’identification d’au moins un fichier numérique d’images (P1, P2, P3, … Pn) et/ou d’au moins un fichier numérique de vidéos (V1, V2, V3, … Vn), dit fichier numérique identifié (FI), identifié lorsque le ou l’un des critères sélectionnés (CS) est compris dans une métadonnée (M1, M2, M3, … Mn), dite métadonnée primaire (MP), des fichiers numériques d’images et des fichiers numériques de vidéos ; - une étape d’extraction de métadonnées, dites métadonnées extraites (ME), du ou des fichiers numériques identifiés (FI), différentes de la métadonnée primaire (MP) ; - une étape de calcul d’une occurrence (O) de chaque métadonnée extraite (ME) ; - une étape d’incorporation des métadonnées extraites (ME) et de leurs occurrences (O) dans un fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40) ; l’unité informatique (4) comprenant une interface de restitution (42) du fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40). Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’unité informatique (4) comprend des moyens de saisie (43) de paramètres numériques représentatifs (431) d’une situation à un temps T 0 , et en ce que l’unité informatique (4) est configurée pour définir une situation à un temps T n à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40), et pour émettre des paramètres numériques illustratifs (432) d’un plan d’actions (A) permettant de passer de la situation du temps T 0 à la situation au temps T n . Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’unité électronique (4) est également configurée pour mettre en œuvre une étape de production d’un fichier numérique illustratif (400) de la situation à un temps T n , à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40), à l’aide d’un réseau neuronal alimenté avec les fichiers numériques de la première base de données (1) et/ou de la seconde base de données (2), le fichier numérique illustratif (400) étant associé au fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40). Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au sein de chacune de la première base de données (1) et de la seconde base de données (2), chaque fichier numérique d’image (P1, P2, P3, … Pn) et chaque fichier numérique de vidéo (V1, V2, V3, … Vn) est associé à au moins un cluster, et en ce que lors de l’étape d’extraction, l’unité informatique (4) est configurée pour extraire également au moins une métadonnée (M1, M2, M3, … Mn) présentant la plus forte occurrence au sein du ou des clusters associés au fichier numérique identifié (FI). Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la ou les unités informatiques (4) comprennent des moyens de classification informatiques par proximité visuelle pour former les clusters au sein de la première base de données (1) et/ou de la seconde base de données (2). Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la première base de données (1) et la seconde base de données (2) sont alimentées par des moyens numériques automatisés d’extraction de contenu de sources numériques. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la ou au moins l’une des unités informatiques (4) comprend une interface d’attribution (44) d’un score de probabilité (440) au fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40), le score de probabilité (440) étant sélectionnable sur une échelle de probabilité, l’unité informatique (4) étant configurée pour valider le fichier numérique prédictif d’événements potentiels (40) si le score de probabilité (440) est égal à une valeur prédéfinie ou est compris dans une gamme prédéfinie. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il est mis en œuvre dans une structure (5) comprenant des individus (51), et en ce que l’interface de sélection (41) est configurée pour être accessible à un individu extérieur (52) à la structure (5), et l’interface de restitution (42) est configurée pour être accessible à au moins un individu (51) de la structure (5). Système selon les revendications 7 et 8, caractérisé en ce que l’interface d’attribution (44) est configurée pour être accessible uniquement par les individus de la structure.