Brevet FR3161499A1 — publié le 20251024

Détecteur (4) d'images frauduleuses comportant : un premier segmenteur (6) configuré pour calculer des premières données de probabilité à partir d'une image montrant des informations identifiables personnelles d'un individu, les premières données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité ; un deuxième segmenteur (8) configuré pour calculer des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image, les deuxièmes données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie d'une région d'avant-plan montrant les informations identifiables personnelles ou fasse partie d'une région de fond ne montrant aucune information identifiable personnelle ; un classificateur (12) configuré pour calculer des données de score à partir des premières données de probabilité et des deuxièmes données de probabilité, les données de score indiquant une probabilité que la région de fond dans son ensemble montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan dans son ensemble ne montre aucun motif de sécurité ; et un module (14) de sortie configuré pour délivrer un résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que la probabilité indiquée par les données de score est supérieure à un seuil. détecteur d'images frauduleuses et procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d'une image frauduleuse La présente invention concerne un détecteur d'images frauduleuses et un procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d'une image frauduleuse. CONTEXTE Une des plus importantes fraudes dans les documents d'identité est liée à la permutation de photo de portrait qui remplace une information personnelle identifiable (PII) faciale authentique par une photo frauduleuse de visage. Les permutations de photos peuvent consister en une substitution soit numérique soit physique de la photo de portrait authentique. Une telle substitution laisse des traces qui peuvent être très subtiles et invisibles pour les vérificateurs/opérateurs humains. Les solutions connues pour détecter de telles fraudes font intervenir une analyse de statistiques de chromaticité au niveau des pixels et suivent une variation de la teinte sur des trames vidéo. De telles solutions présentent des inconvénients, notamment l'exigence de trames multiples. RÉSUMÉ Un objectif de la présente invention est de proposer une solution pour détecter une fraude dans une seule image. Il est donc proposé un détecteur d'images frauduleuses comportant : un premier segmenteur configuré pour calculer des premières données de probabilité à partir d'une image montrant des informations identifiables personnelles d'un individu, les premières données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité ; un deuxième segmenteur configuré pour calculer des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image, les deuxièmes données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie d'une région d'avant-plan montrant les informations identifiables personnelles ou fasse partie d'une région de fond ne montrant aucune information identifiable personnelle ; un classificateur configuré pour calculer des données de score à partir des premières données de probabilité et des deuxièmes données de probabilité, les données de score indiquant une probabilité que la région de fond dans son ensemble montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan dans son ensemble ne montre aucun motif de sécurité ; et un module de sortie configuré pour délivrer un résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que la probabilité indiquée par les données de score est supérieure à un seuil. Le détecteur d'images frauduleuses peut comporter en outre des caractéristiques optionnelles, qui sont énumérées ci-dessous et qui peuvent être prises isolément ou en combinaison chaque fois que cela a un sens. Optionnellement, les premières données de probabilité comportent, pour chaque pixel de l'image : une probabilité que le pixel montre un hologramme, et une probabilité que le pixel montre une surimpression, la surimpression étant de préférence constituée de points, de lignes ou d'une combinaison de ceux-ci. Optionnellement, les données de score comportent : des données de score d'hologramme indiquant une probabilité que la région de fond montre un hologramme et que la région d'avant-plan ne montre aucun hologramme, des données de score de surimpression indiquant une probabilité que la région de fond montre une surimpression et que la région d'avant-plan ne montre aucune surimpression, et le résultat indique que l'image est frauduleuse chaque fois que les probabilités indiquées par les données de score d'hologramme ou par les données de score de surimpression sont supérieures à des seuils respectifs. Optionnellement, l'image provient d'un document d'identité émis par une autorité, et le module de sortie étant en outre configuré pour : calculer un masque à partir des premières données de probabilité, le masque estimant l'emplacement d'un motif de sécurité dans l'image, comparer le masque et des données d'autorité indiquant l'emplacement d'un motif de sécurité de référence dans des documents d'identité émis par la autorité, et délivrer le résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que l'emplacement estimé et l'emplacement de référence sont en désaccord. Optionnellement, le calcul du masque comporte un seuillage des données de probabilité, de telle façon que le masque indique, pour chaque pixel de l'image, si le pixel montre un motif de sécurité ou non. Optionnellement, au moins un élément parmi le premier segmenteur, le deuxième segmenteur et le classificateur est un réseau neuronal convolutif. Optionnellement, les informations identifiables personnelles comportent une caractéristique biométrique, telle que le visage de l'individu ou une empreinte digitale de l'individu. Un deuxième objet de la présente invention est un procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d'une image frauduleuse, le procédé comportant les étapes consistant à : calculer des données de probabilité à partir d'une image montrant des informations identifiables personnelles d'un individu, les données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité ; calculer des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image, les deuxièmes données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie d'une région d'avant-plan montrant les informations identifiables personnelles ou fasse partie d'une région de fond ne montrant aucune information identifiable personnelle ; calculer des données de score à partir des données de probabilité et des données de segmentation, les données de score indiquant une probabilité que la région de fond dans son ensemble montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan dans son ensemble ne montre aucun motif de sécurité ; et délivrer un résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que la probabilité indiquée par les données de score est supérieure à un seuil. Un troisième objet de la présente invention est un produit de programme informatique comportant des instructions de code de programme pour réaliser le procédé constituant le deuxième objet, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur. Un quatrième objet de la présente invention est un support non transitoire lisible par ordinateur comportant des instructions de programme destinées à amener un ordinateur à réaliser le procédé constituant le deuxième objet. DESCRIPTION DES DESSINS D'autres caractéristiques et avantages de modes de réalisation vont être détaillés dans la description qui suit, qui est purement illustrative et non exhaustive, et qui doit être lue en conjonction avec les dessins joints en annexe, comprenant les figures suivantes. La FIG. 1 est une image d'un document d'identité selon un mode de réalisation. La FIG. 2 montre schématiquement un système selon un mode de réalisation. La FIG. 3 montre des étapes d'un procédé selon un mode de réalisation. La FIG. 4 comporte une image montrant des informations personnelles vérifiables, et un masque calculé à partir de ladite image par le système de la FIG. 2 . DESCRIPTION DETAILLEE D'AU MOINS UN MODE DE RÉALISATION Document d'identité Un document d'identité D visant à prouver l'identité d'un individu est représenté sur la FIG. 1 . Le document d'identité D comporte des informations identifiables personnelles. Le document d'identité D a été émis à l'origine par une autorité pour un individu. toutes les informations identifiables personnelles du document d'identité D se rapportent normalement à cet individu, qui est le détenteur légitime du document 1 d'identité. Le document d'identité D comporte une photographie P, dite photographie primaire de portrait, montrant le visage d'un individu. Le document d'identité D comporte en outre du texte (nom, date de naissance, nationalité etc.). Le visage et le texte font partie des informations identifiables personnelles. La FIG. 1 est une image brute du document d'identité D. Cette image brute comporte plusieurs régions : une région d'avant-plan F montrant le visage de l'individu (cette région montre donc une partie de la photographie). une région de fond B montrant une autre partie de la photographie qui ne porte aucune information identifiable personnelle ; dans l'exemple représenté sur la FIG. 1 , cette région de fond entoure la région d'avant-plan. une région d'arrière-plan T qui se trouve en dehors de la photographie P. Du texte peut apparaître dans la région d'arrière-plan T. une région de bordure E montrant une bordure entre la photographie P et la région d'arrière-plan T. La région de bordure E est généralement rectangulaire. La région de bordure E peut comporter une région de bordure intérieure montrant une bordure intérieure entourant la photographie P et une région de bordure extérieure montrant une bordure extérieure entourant la bordure intérieure. Le document d'identité D comporte au moins un motif de sécurité. Le ou chaque motif de sécurité dépend de l'autorité qui a émis le document d'identité D. Autrement dit, tous les documents d'identité du même type émis par la même autorité comportent des motifs de sécurité qui sont similaires ou même identiques. Le ou chaque motif de sécurité est superposé par-dessus les informations identifiables personnelles sur le document d'identité. Par conséquent, certains pixels de la région d'avant-plan F montrent des informations identifiables personnelles (par exemple le visage), et certains autres pixels de la région d'avant-plan F montrent un motif de sécurité recouvrant les informations identifiables personnelles (par exemple le visage) et en pareil cas, le pixel est considéré comme comprenant les deux à la fois sous forme de somme pondérée. Dans d'autres régions, telles que la région de fond B, certains pixels peuvent montrer un motif de sécurité et pas certains autres pixels. Dans ce qui suit, deux types différents de motifs de sécurité vont être évoqués : les hologrammes et les surimpressions. Comme les personnes qualifiées le savent, un hologramme est un motif dépendant de la vue. Une surimpression peut être constituée de lignes, de points, ou d'une combinaison de lignes et points. Le document d'identité peut comporter un hologramme ou une surimpression, ou une combinaison des deux motifs de sécurité. Système En se reportant à la FIG. 2 , un système 1 comporte une caméra 2, un module 3 de prétraitement et un détecteur 4 d'images frauduleuses. La caméra 2 est configurée pour acquérir une image montrant des informations identifiables personnelles d'un individu. Les informations identifiables personnelles peuvent être ou comprendre le visage de l'individu. Plus précisément, la caméra 2 peut être utilisée pour acquérir une image d'un document d'identité, tel que le document d'identité D représenté sur la FIG. 1 . Le document d'identité D est un permis de conduire, mais la caméra 2 peut être utilisée pour acquérir une image d'un document d'identité d'un autre type, tel qu'une carte d'identité, un passeport ou un permis de conduire. Le module 3 de prétraitement est configuré pour prétraiter une image brute acquise par la caméra 2, produisant ainsi une image d'intérêt à évaluer par le détecteur 4 d'images frauduleuses. Comme il est détaillé plus bas, l'image produite par le module de prétraitement peut être une partie d'intérêt de l'image brute. En tout cas, cette image montre des informations identifiables personnelles d'un individu. Une fonction remplie par le détecteur d'images frauduleuses consiste à détecter si une image montrant des informations personnelles vérifiables est frauduleuse ou non. Le détecteur d'images frauduleuses peut soit travailler sur une image d'intérêt délivrée par le module 3 de prétraitement, soit travailler sur une image brute acquise par la caméra 2. Autrement dit, le module 3 de prétraitement est optionnel. Le détecteur 4 d'images frauduleuses comporte un premier segmenteur 6, un deuxième segmenteur 8 et un module 10 d'évaluation de fraude. Le premier segmenteur 6 est configuré pour calculer des premières données de probabilité à partir de l'image, les premières données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité. Les données de probabilité seront détaillées plus bas. Le premier segmenteur 6 est un premier réseau neuronal convolutif. Le premier réseau neuronal convolutif peut être entraîné par apprentissage supervisé à l'aide de premières données d'apprentissage. Les premières données d'apprentissage comportent un ensemble de premières images d'apprentissage montrant des informations identifiables personnelles, et qui peuvent montrer au moins un motif de sécurité ou non. Chaque première image d'apprentissage est annotée avec des étiquettes utilisées comme vérité de terrain. Les étiquettes indiquent, pour chaque pixel de l'image, si le pixel montre un motif de sécurité ou non. Une étiquette associée à un pixel peut prendre par exemple trois valeurs possibles : une première valeur indiquant que le pixel montre un hologramme, une deuxième valeur indiquant que le pixel montre une surimpression, une troisième valeur indiquant que le pixel ne montre aucun motif de sécurité. La première valeur et la deuxième valeur peuvent être égales (dans ce cas, l'étiquette indiquera qu'un pixel montre un hologramme ou une surimpression, sans distinguer les deux cas). Le deuxième segmenteur 8 est configuré pour calculer des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image, les données de segmentation identifiant, pour chaque pixel de l'image : une région d'avant-plan montrant les informations identifiables personnelles, et une région de fond ne montrant aucune information identifiable personnelle. Le deuxième segmenteur 8 est un deuxième réseau neuronal convolutif distinct et indépendant du premier réseau neuronal convolutif. Le deuxième réseau neuronal convolutif peut être entraîné par apprentissage supervisé à l'aide de deuxièmes données d'apprentissage. Les deuxièmes données d'apprentissage comportent un ensemble de deuxièmes images d'apprentissage montrant des informations identifiables personnelles, et qui peuvent montrer au moins un motif de sécurité ou non. Chaque deuxième image d'apprentissage est annotée avec des étiquettes utilisées comme vérité de terrain. Les étiquettes indiquent, pour chaque pixel de la deuxième image d'apprentissage, si le pixel montre des informations identifiables personnelles ou non. Plus précisément, une étiquette peut indiquer une région à laquelle appartient le pixel. Une étiquette associée à un pixel peut prendre par exemple cinq valeurs possibles : une première valeur indiquant que le pixel fait partie de la région d'arrière-plan T, une deuxième valeur indiquant que le pixel fait partie de la région de bordure extérieure, une troisième valeur indiquant que le pixel fait partie de la région d'avant-plan F, une quatrième valeur indiquant que le pixel fait partie de la région de fond B, une cinquième valeur indiquant que le pixel fait partie de la région de bordure intérieure. Les premières données d'apprentissage et les deuxièmes données d'apprentissage peuvent avoir des images en commun. En variante, les premières données d'apprentissage et les deuxièmes données d'apprentissage sont entièrement différentes. Par exemple, des surimpressions ou hologrammes synthétiques peuvent être ajoutés sélectivement dans des images faisant partie des premières données d'apprentissage, et pas dans des images des deuxièmes données d'apprentissage. Le premier réseau neuronal convolutif et le deuxième réseau neuronal convolutif peuvent fonctionner en parallèle ou successivement. Le module 10 d'évaluation de fraude comporte un classificateur 12 et un module 14 de sortie. Le classificateur 12 est configuré pour calculer des données de score à partir des premières données de probabilité (produites par le premier segmenteur 6) et des deuxièmes données de probabilité (produites par le deuxième segmenteur 8). Les données de score indiquent une probabilité que la région de fond B dans son ensemble montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan F dans son ensemble ne montre aucun motif de sécurité. Contrairement aux premières données de probabilité et aux deuxièmes données de probabilité, qui fournissent des informations au niveau des pixels, les données de score fournissent une information à un niveau plus global : soit au niveau de la région d'intérêt, soit au niveau du document représenté sur l'image. Le classificateur 12 est un troisième réseau neuronal convolutif distinct du premier réseau neuronal convolutif et du deuxième réseau neuronal convolutif. Le troisième réseau neuronal convolutif peut être entraîné par apprentissage supervisé à l'aide de troisièmes données d'apprentissage. Les troisièmes données d'apprentissage comportent des premières et deuxièmes données de probabilité délivrées par le premier segmenteur et par le deuxième segmenteur en association avec des étiquettes utilisées comme vérité de terrain. Les étiquettes indiquent si les premières et deuxièmes données de probabilité proviennent d'une image satisfaisant aux exigences suivantes ou non : une région de fond de l'image montrant un motif de sécurité et/ou aucune information identifiable personnelle, et une région d'avant-plan de l'image montrant des informations identifiables personnelles et aucun motif de sécurité. Les étiquettes peuvent également indiquer si les premières et deuxièmes données de probabilité proviennent d'une image satisfaisant aux exigences suivantes ou non : une région d'avant-plan de l'image montrant un motif de sécurité et/ou aucune information identifiable personnelle, et une région de fond de l'image montrant des informations identifiables personnelles et aucun motif de sécurité. Le module 14 de sortie est configuré pour délivrer un résultat indiquant que l'image introduite dans le détecteur 4 d'images frauduleuses est frauduleuse chaque fois que la probabilité indiquée par les données de score est supérieure à un seuil. Le module 3 de prétraitement, le premier segmenteur 6, le deuxième segmenteur 8, le classificateur 12 et le module de sortie peuvent être des composants matériels distincts, chaque composant matériel comportant une mémoire conservant un programme informatique et un processeur servant à exécuter des instructions de code du programme informatique. En variante, les modules 3, 6, 8, 12 sont des parties d'un programme informatique exécuté par un processeur du système 1 et conservé dans une mémoire du système 1. Procédé Un procédé mis en œuvre par ordinateur utilisant le système 1 décrit ci-dessus comporte les étapes suivantes. Dans une étape S2 d'acquisition, la caméra 2 acquiert une image brute d'un document d'identité, comme décrit plus haut. On supposera dans ce qui suit que l'image brute est l'image de la FIG. 1 , montrant le document d'identité D. L'image brute peut par exemple présenter un rendu de carte normalisé à 400 dpi. Dans une étape S3 de prétraitement, le module 3 de prétraitement produit une image d'intérêt à partir de l'image brute, l'image d'intérêt montrant des informations identifiables personnelles d'un individu. L'étape S3 de prétraitement peut comporter un rognage de l'image, de telle façon que l'image d'intérêt soit une partie d'intérêt de l'image brute. L'image d'intérêt comprend la photographie P de l'individu. La taille de l'image d'intérêt peut être normalisée par exemple à 320x320 après le rognage. De préférence, l'image couvre non seulement la photographie P mais également au moins une partie de la région d'arrière-plan T. Ceci permet de vérifier la continuité à la frontière de la photo et de compenser les erreurs de détection d'un portrait (toutes les photos de portrait ne montrent pas une frontière rectangulaire nette). Une personne qualifiée peut par exemple appliquer le procédé de vérification/compensation enseigné dans le document US18/062 963. Dans une première étape S6 de segmentation, le premier segmenteur 6 calcule des premières données de probabilité à partir de l'image. Les premières données de probabilité indiquent, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité. Les premières données de probabilité prennent différentes formes. Dans un mode de réalisation, les données de probabilité comportent au moins une carte de probabilité (parfois appelée “ carte thermique” dans la littérature), chaque carte de probabilité étant associée à un type respectif de motif de sécurité. Chaque carte de probabilité comporte, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité du type associé à la carte. Autrement dit, chaque cartes de probabilité comporte autant de probabilités que le nombre de pixels de l'image. Dans un mode de réalisation, les données de probabilité comportent une carte de probabilité d'hologramme et une carte de probabilité de surimpression. La carte de probabilité d'hologramme comporte, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un hologramme, le premier segmenteur étant entraîné et conçu pour détecter les hologrammes, en tolérant une invisibilité partielle des hologrammes. La carte de probabilité de surimpression comporte, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre une surimpression. Un pixel est considéré comme montrant un seul élément d'information, et non une multiplicité de ceux-ci. Par conséquent, toutes les probabilités associées aux mêmes pixels sont inférieures ou égales à 1. Dans un autre mode de réalisation, les données de probabilité comportent une seule carte de probabilité comportant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité d'un type quelconque. Autrement dit, les surimpressions et les hologrammes ne sont pas distingués dans ce mode de réalisation. Dans une deuxième étape S8 de segmentation, le deuxième segmenteur 8 calcule des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image. Les deuxièmes données de probabilité indiquent, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie de la région d'avant-plan F montrant des informations identifiables personnelles ou fasse partie de la région de fond B ne montrant aucune information identifiable personnelle. Dans un mode de réalisation, les deuxièmes données de probabilité comportent une seule carte de probabilité comportant une pluralité de probabilités associées respectivement aux pixels de l'image. Chaque probabilité de la carte peut être une probabilité que le pixel fasse partie de la région d'avant-plan F montrant des informations identifiables personnelles ou une probabilité que le pixel fasse partie de la région de fond B ne montrant aucune information identifiable personnelle. Dans un autre mode de réalisation, les deuxièmes données de probabilité fournissent des informations à grain fin. Pour ce faire, les deuxièmes données de probabilité peuvent comporter plusieurs cartes de probabilité, comme : une carte de probabilité d'avant-plan indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie de la région d'avant-plan F montrant le visage d'un individu, une carte de probabilité de fond indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie de la région de fond B comprise dans la photographie P sur le document d'identité D mais ne montrant pas le visage de l'individu, une carte de probabilité de bordure indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie de la région de bordure E. une carte de probabilité d'arrière-plan indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie de la région d'arrière-plan T montrant une partie du document d'identité D en dehors de la photographie P. La première étape S6 de segmentation et la deuxième étape S8 de segmentation peuvent être réalisées en parallèle ou successivement, dans n'importe quel ordre. Dans une étape S12 de classification, le classificateur 12 calcule des données de score à partir des premières données de probabilité et des deuxièmes données de probabilité. Contrairement aux premières données de probabilité et aux deuxièmes données de probabilité, qui fournissent des informations au niveau des pixels, les données de score fournissent une information plus globale. Plus précisément, les données de score indiquent une probabilité qu'un événement d'intérêt particulier survienne dans l'image. L'événement d'intérêt est que la région de fond montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan ne montre aucun motif de sécurité. Cet événement d'intérêt révèle une incohérence qui est le plus probablement due à une modification physique des informations identifiables personnelles. Par exemple, un attaquant peut avoir collé une deuxième photographie par-dessus la photographie présente initialement dans le document d'identité D émis par une autorité, la deuxième photographie montrant le visage d'un autre individu et ne montrant aucun motif de sécurité. En variante, un attaquant peut avoir modifié la région d'avant-plan F de l'image pour remplacer le visage de l'individu par le visage d'un autre individu. Il convient de noter que la probabilité de cet événement d'intérêt peut être indiquée de différentes façons, comme illustré plus bas. Dans un premier mode de réalisation, les données de score sont constituées d'un seul score, ledit score indiquant la probabilité de l'événement d'intérêt. Dans un deuxième mode de réalisation, les données de score comprennent deux scores : un score indiquant une probabilité que la région de fond montre un motif de sécurité et un autre score indiquant une probabilité que la région d'avant-plan ne montre aucun motif de sécurité. Dans un troisième mode de réalisation, les données de score comportent des données de score d'hologramme indiquant une probabilité que la région de fond montre un hologramme et que la région d'avant-plan ne montre aucun hologramme, et des données de score de surimpression indiquant une probabilité que la région de fond montre une surimpression et que la région d'avant-plan ne montre aucune surimpression. Les données de score d'hologramme peuvent être constituées d'un seul score d'hologramme indiquant que l'événement suivant survient : la région de fond montre un hologramme, et la région d'avant-plan ne montre aucun hologramme. En variante, les données de score d'hologramme peuvent comprendre deux scores : un score indiquant une probabilité que la région de fond montre un hologramme et un autre score indiquant une probabilité que la région d'avant-plan ne montre aucun hologramme. De façon similaire, les données de score de surimpression peuvent être constituées d'un seul score de surimpression indiquant une probabilité que l'événement suivant survienne : la région de fond montre une surimpression, et la région d'avant-plan ne montre aucune surimpression. En variante, les données de score de surimpression peuvent comprendre deux scores : un score indiquant une probabilité que la région de fond montre une surimpression et un autre score indiquant une probabilité que la région d'avant-plan ne montre aucune surimpression. En résumé, les données de score peuvent prendre différentes formes : un score unique donnant directement la probabilité de l'événement d'intérêt décrit ci-dessus, ou un ensemble de scores donnant des informations partielles et qui peut être combiné pour obtenir indirectement la probabilité de l'événement d'intérêt. Le module 14 de sortie effectue une étape S14 de post-traitement. L'étape S14 de post-traitement comporte la comparaison des données de score et d'au moins un seuil, et la délivrance d'un résultat, le résultat présentant une valeur qui dépend de la ou des comparaisons. Le nombre de seuils intervenant dans cette étape dépend du contenu des données de score. Cette étape peut faire intervenir autant de seuils que le nombre de scores compris dans les données de score. Par exemple, si les données de score sont constituées d'un seul score, ledit score est comparé à un seul seuil. Aucun autre seuil n'intervient. En variante, si les données de score comportent un score d'hologramme et un score de surimpression, le score d'hologramme peut être comparé à un premier seuil et le score de surimpression peut être comparé à un deuxième seuil, soit en parallèle soit successivement (dans n'importe quel ordre). Si les données de score comportent quatre scores, quatre comparaisons sont réalisées, soit en parallèle soit successivement. Quel que soit le contenu des données de score et le nombre de comparaisons réalisées, les résultats délivrés par le module 14 de sortie indiquent que l'image est frauduleuse chaque fois que la probabilité que l'événement d'intérêt survienne (c.à.d. chaque fois que la région de fond montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan ne montre aucun motif de sécurité) est supérieure à un seuil principal. En revanche, les résultats délivrés par le module 14 de sortie indiquent que l'image n'est pas frauduleuse chaque fois que la probabilité que l'événement d'intérêt survienne (c.à.d. que la région de fond montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan ne montre aucun motif de sécurité) n'est pas supérieure audit seuil principal. Si les données de score sont constituées d'un score unique, alors le seuil principal est le seuil comparé audit score unique. Sinon, le seuil principal peut être déterminé à partir de tous les seuils auxquels les multiples scores des données de score ont été comparés. Le module 14 de sortie comporte avantageusement les détails des sous-étapes ci-dessous, qui sont optionnels. Le module 14 de sortie calcule un masque à partir des premières données de probabilité. Le masque estime un emplacement d'un motif de sécurité dans l'image. Plus précisément, le masque peut estimer l'emplacement d'un hologramme et/ou l'emplacement d'une surimpression dans l'image. En fait, le module de sortie peut calculer une multiplicité de masques, chaque masque étant associé à un motif de sécurité d'un type spécifique. Le calcul du masque peut comporter un seuillage des premières données de probabilité. Dans ce cas, le masque peut être un masque binaire, c.à.d. un masque comportant des booléens associés respectivement aux pixels de l'image. Le module 14 de sortie compare un masque calculé à l'étape de localisation et des données d'autorité indiquant l'emplacement d'un motif de sécurité de référence dans des documents d'identité émis par l'autorité qui a émis le document d'identité D (ledit document D étant au moins en partie représenté dans l'image introduite dans le détecteur 4 d'images frauduleuses). Le résultat délivré par le module 14 de sortie indique que l'image est frauduleuse chaque fois que l'emplacement estimé et l'emplacement de référence sont en désaccord. Autrement dit, lorsque ces étapes supplémentaires sont mises en œuvre par le module 14 de sortie, le module 14 de sortie prend la décision de signaler une fraude lorsqu'il considère qu'au moins un des événements d'intérêt suivants survient dans l'image : la région de fond B montre un motif de sécurité et la région d'avant-plan F ne montre aucun motif de sécurité. un motif de sécurité est trouvé dans l'image (au moyen du premier segmenteur) mais son emplacement ne concorde pas avec un emplacement de référence décidé par l'autorité compétente, c.à.d. que le motif de sécurité trouvé n'est pas situé là où il devrait être. Un troisième événement d'intérêt peut être qu'à la fois les régions de fond et d'avant-plan ne montrent aucun motif de sécurité. Cet événement est susceptible de révéler une fraude (la totalité de la photo rectangulaire peut avoir été remplacée). Ce troisième événement peut être évalué à l'étape S14 de post-traitement et peut faire intervenir une ou des comparaisons supplémentaires entre les données de score et au moins un seuil supplémentaire. Ces événements d'intérêt peuvent être pondérés différemment suivant leur écart/leur caractère significatif. La partie gauche de la FIG. 4 comporte une PII, sous forme d'image montrant le visage d'un individu, et deux motifs de sécurité s'étendant par-dessus ledit visage : un hologramme circulaire et une surimpression constituée de lignes (notons que la zone blanche recouvrant le visage du premier individu n'est pas normalement présente dans l'image ; cette zone blanche a été ajoutée sur la FIG. 4 uniquement à des fins de confidentialité). La partie droite de la FIG. 4 comporte un masque généré par le détecteur d'images frauduleuses à partir de la première image. On peut observer qu'une partie significative de l'hologramme circulaire et des lignes de la surimpression ont été correctement détectées par le détecteur 4 d'images frauduleuses. Le ou les masques générés par le module 14 de sortie peuvent également être utilisés pour d'autres vérifications comme la mise en correspondance de visages fantômes, etc. Autres modes de réalisation Il a été décrit un mode de réalisation dans lequel les informations identifiables personnelles comportent une photographie primaire de portrait montrant le visage d'un individu. Toutefois, d'autres modes de réalisation sont possibles. La photographie pourrait, en variante, désigner une photographie de portrait fantôme. De plus, les informations identifiables personnelles ne sont pas limitées aux visages, et pourraient être ou inclure d'autres informations biométriques, par exemple une empreinte digitale. Le module 3 de prétraitement est optionnel. Cela signifie que le premier segmenteur 6 et/ou le deuxième segmenteur 8 peuvent traiter l'image brute acquise par la caméra 2. Détecteur (4) d'images frauduleuses comportant : un premier segmenteur (6) configuré pour calculer des premières données de probabilité à partir d'une image montrant des informations identifiables personnelles d'un individu, les premières données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité ; un deuxième segmenteur (8) configuré pour calculer des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image, les deuxièmes données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie d'une région d'avant-plan montrant les informations identifiables personnelles ou fasse partie d'une région de fond ne montrant aucune information identifiable personnelle ; un classificateur (12) configuré pour calculer des données de score à partir des premières données de probabilité et des deuxièmes données de probabilité, les données de score indiquant une probabilité que la région de fond dans son ensemble montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan dans son ensemble ne montre aucun motif de sécurité ; et un module (14) de sortie configuré pour délivrer un résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que la probabilité indiquée par les données de score est supérieure à un seuil. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon la revendication précédente, les premières données de probabilité comportant, pour chaque pixel de l'image : une probabilité que le pixel montre un hologramme, et une probabilité que le pixel montre une surimpression, la surimpression étant de préférence constituée de points, de lignes ou d'une combinaison de ceux-ci. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon l'une quelconque des revendications précédentes : les données de score comportant : des données de score d'hologramme indiquant une probabilité que la région de fond montre un hologramme et que la région d'avant-plan ne montre aucun hologramme, des données de score de surimpression indiquant une probabilité que la région de fond montre une surimpression et que la région d'avant-plan ne montre aucune surimpression ; et le résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que les probabilités indiquées par les données de score d'hologramme ou par les données de score de surimpression sont supérieures à des seuils respectifs. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon l'une quelconque des revendications précédentes, l'image provenant d'un document d'identité (D) émis par une autorité, et le module (14) de sortie étant en outre configuré pour : calculer un masque à partir des premières données de probabilité, le masque estimant l'emplacement d'un motif de sécurité dans l'image, comparer le masque et des données d'autorité indiquant l'emplacement d'un motif de sécurité de référence dans des documents d'identité émis par l'autorité, délivrer le résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que l'emplacement estimé et l'emplacement de référence sont en désaccord. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon la revendication précédente, le calcul du masque comportant un seuillage des données de probabilité, de telle façon que le masque indique, pour chaque pixel de l'image, si le pixel montre un motif de sécurité ou non. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon l'une quelconque des revendications précédentes, au moins un élément parmi le premier segmenteur (6), le deuxième segmenteur (8) et le classificateur (12) étant un réseau neuronal convolutif. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon l'une quelconque des revendications précédentes, les informations identifiables personnelles comportant une caractéristique biométrique. Détecteur (4) d'images frauduleuses selon la revendication précédente, la caractéristique biométrique étant au moins une partie du visage de l'individu ou une empreinte digitale de l'individu. Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d'une image frauduleuse, le procédé comportant les étapes consistant à : calculer (S6) des données de probabilité à partir d'une image montrant des informations identifiables personnelles d'un individu, les données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel montre un motif de sécurité ; calculer (S8) des deuxièmes données de probabilité à partir de l'image, les deuxièmes données de probabilité indiquant, pour chaque pixel de l'image, une probabilité que le pixel fasse partie d'une région d'avant-plan montrant les informations identifiables personnelles ou fasse partie d'une région de fond ne montrant aucune information identifiable personnelle ; calculer (S12) des données de score à partir des données de probabilité et des données de segmentation, les données de score indiquant une probabilité que la région de fond dans son ensemble montre un motif de sécurité et que la région d'avant-plan dans son ensemble ne montre aucun motif de sécurité ; et délivrer (S14) un résultat indiquant que l'image est frauduleuse chaque fois que la probabilité indiquée par les données de score est supérieure à un seuil. Produit de programme informatique comportant des instructions de code de programme pour réaliser le procédé selon la revendication précédente lorsque le programme est exécuté par un ordinateur.