FR 2867584 A1 20050916 FR 0402476 A 20040310 L'invention concerne le domaine de l'étude des profils comportementaux d'utilisateurs de l'Internet ou de tout autre réseau de 5 communication. Les fournisseurs de service sur Internet, qu'ils soient régies, annonceurs, e-commerçants, éditeurs ou plus généralement diffuseurs de contenus numériques, souhaitent adapter dynamiquement le contenu numérique qu'ils proposent en fonction du profil de chaque internaute en vue d'en optimiser l'efficacité. Par exemple, ils souhaitent pouvoir afficher des bannières publicitaires adaptées en fonction du profil de chaque internaute qui visite un site ou pouvoir mettre en avant des produits différents selon le type de l'internaute. Le document WO 02/33626 (publié le 25 avril 2002) divulgue un procédé permettant de déterminer le profil d'un internaute inconnu donné. Ce procédé consiste à déterminer de manière probabiliste des attributs démographiques (situation familiale, age, sexe, revenu, profession) de l'internaute en fonction principalement des adresses URL des pages Internet qu'il visite, des mots-clefs qu'il utilise dans ses recherche et des bannières qu'il sélectionne. A cet effet, le procédé consiste à déterminer à partir d'une population de référence comprenant des internautes présentant des profils sociodémographiques connus, des ensembles d'adresses URL discriminantes pour un ensemble d'attributs incluant par exemple le sexe, la situation familiale ou la profession. Ces ensembles d'adresses URL ainsi déterminées permettent de déterminer pour un internaute inconnu un score associé à chaque attribut, ce score étant calculé en fonction des adresses URL que l'internaute a consulté. Ce procédé de profiling donne des résultats en ce qui concerne les populations les plus courantes de l'internet, c'est à dire celle qui présente les attributs les plus répandus. En revanche, ce procédé est mal adapté à la détermination de profils d'internautes minoritaires. En outre, le procédé proposé dans le document WO 02/33626 est basé sur les adresses URL, ce qui ne permet pas de tirer des conclusions valables quand au profil sociodémographique d'un internaute. Un but de l'invention est de fournir un procédé de détermination de 5 profils conduisant à des résultats plus précis que les procédés de l'art antérieur. A cet effet, l'invention propose un procédé de détermination d'un profil d'un utilisateur à identifier d'un réseau de communication comprenant les étapes consistant à : - enregistrer, dans une base de données, des données de profil relatives à des utilisateurs connus du réseau, ces utilisateurs formant une population de référence, les données de profil relatives aux utilisateurs connus comprenant un ensemble de valeurs d'attributs associés à chaque utilisateur, - pour chaque site ou partie de site d'un ensemble de sites d'intérêt accessibles par le réseau, déterminer par des moyens de traitement, un ensemble de probabilités représentatives des valeurs d'attributs des utilisateurs se connectant au site ou à la partie de site, en fonction de l'historique des connexions des utilisateurs de la population de référence au site ou à la partie de site, - déterminer par les moyens de traitement, une probabilité qu'un utilisateur à identifier présente un attribut donné, en fonction des probabilités associées à des sites ou parties de sites d'intérêt auxquels il s'est connecté au cours d'une période de temps donnée, le procédé étant caractérisé en ce que les moyens de traitement déterminent la probabilité que l'utilisateur à identifier présente un attribut donné comme une combinaison d'une valeur de probabilité décorrélée prenant en compte les probabilités associées aux sites ou parties de sites d'intérêt et d'une valeur de probabilité corrélée prenant en compte des données moyennes de profil relatives aux utilisateurs formant la population de référence. Par l'expression partie de sites , on entend une page ou un groupe de pages appartenant à un même site et constituant une entité thématique pour l'application du procédé. Le calcul de probabilité décorrélée dépend uniquement de l'ensemble des sites ou parties de sites que l'utilisateur à identifier a visité et par conséquent des probabilités associées à chaque attribut pour les sites ou parties de sites visités. Le calcul de probabilité corrélée prend en outre en compte le profil moyen des membres de la population de référence, c'est-à-dire pour chaque attribut, la moyenne des probabilités associées à cet attribut sur l'ensemble des membres de la population de référence. Un tel procédé présente l'avantage de combiner une approche décorrélée qui favorise la prédiction de caractères majoritaires parmi la population de référence et une approche corrélée qui favorise la prédiction de caractères minoritaires parmi les membres de la population de référence. Ce procédé conduit à des résultats plus pertinents que par les techniques de l'art antérieur. La combinaison des deux types de probabilités peut être effectuée selon une loi de combinaison établie de façon empirique en fonction du comportement de la population de référence (la population de référence étant supposée être représentative de la population globale des utilisateurs du réseau). Dans une mise en oeuvre de l'invention, la combinaison des valeurs de probabilité décorrélée et corrélée peut être une combinaison linéaire. La combinaison des valeurs de probabilité décorrélée et corrélée dépend de paramètres de combinaison qui peuvent être déterminés empiriquement en fonction de la population de référence. En particulier, ces paramètres sont déterminés en appliquant le calcul de probabilité aux membres de la population de référence de manière à définir un taux de mélange à appliquer entre l'approche corrélée et l'approche décorrélée. Dans une mise en oeuvre de l'invention, lorsqu'un internaute à identifier se connecte via le réseau à un serveur hébergeant un site, le serveur hébergeant le site transmet au serveur de détermination de profil une requête d'identification de l'utilisateur, et le serveur de profiling renvoie au serveur hébergeant le site des données relatives au profil de l'utilisateur. Ainsi, le serveur hébergeant le site adapte la présentation du site en fonction des données relatives au profil de l'utilisateur. L'invention se rapporte également à un système de détermination d'un profil d'un utilisateur à identifier d'un réseau de communication comprenant un serveur de détermination de profil connecté au réseau et incluant des moyens de traitement, dans lequel les moyens de traitement sont aptes à déterminer une probabilité qu'un utilisateur à identifier présente un attribut donné, en fonction des probabilités associées à des sites d'intérêt auxquels il s'est connecté au cours d'une période de temps donnée, le système étant caractérisé en ce que les moyens de traitement déterminent la probabilité que l'utilisateur présente un attribut (j) donné comme une combinaison d'une valeur de probabilité décorrélée prenant en compte les probabilités associées aux sites d'intérêt et d'une valeur de probabilité corrélée prenant en compte des données moyennes de profil relatives à des utilisateurs formant une population de référence. A cet effet, dans une mise en oeuvre de ce système, le serveur est apte à être connecté à une base de données contenant des données de profil relatives à des utilisateurs connus du réseau, ces utilisateurs formant la population de référence, les données de profil relatives aux utilisateurs connus comprenant un ensemble de valeurs d'attributs associés à chaque utilisateur. En outre, les moyens de traitement sont aptes pour chaque site d'un ensemble de sites d'intérêt accessibles par le réseau, à déterminer un ensemble de probabilités représentatives des valeurs d'attributs des utilisateurs se connectant au site, en fonction de l'historique des connexions des utilisateurs de la population de référence au site. D'autres caractéristiques et avantages ressortiront encore de la description qui suit, laquelle est purement illustrative et non limitative et doit être lue en regard de la figure unique annexée. Cette figure est un schéma représentatif d'un système de détermination de profil conforme à l'invention. Sur la figure, le système de détermination de profil 100 est relié à un réseau de communication 200 (tel qu'Internet) auquel sont connectés un ensemble 300 de serveurs Web d'intérêt 301 à 304. Chaque serveur Web héberge un site ou un contenu numérique mis à la disposition des utilisateurs du réseau 200 (les internautes) par un fournisseur de services. En vue d'adapter les services qu'ils proposent, les fournisseurs de services souhaitent connaître en temps réel le profil des internautes qui visitent leur site. Le système de détermination de profil 100 comprend un serveur de détermination de profil 101 ou serveur de profiling, incluant des moyens de traitement aptes à calculer des données de profil concernant des internautes qui se connectent aux serveurs Web d'intérêt 301 à 304. Le serveur de profiling 101 est relié à une base de données 102 contenant des informations relatives à des membres d'une population d'internautes de référence 400. La population d'internautes de référence 400 regroupe des internautes volontaires qui acceptent de fournir des informations de profil les concernant. Ces internautes sont recrutés par exemple par téléphone ou directement en ligne sur Internet selon des critères sociodémographiques considérés comme représentatifs d'une population globale (par exemple de la population des internautes d'un pays) ou aléatoirement. Un logiciel capteur et/ou un cookie est/sont installé(s) sur l'ordinateur 401 ou le poste de navigation de chaque membre de la population d'internautes de référence. Les membres recrutés pourront faire l'objet d'une sélection ou d'un traitement pour constituer une population considérée comme représentative. Le cookie contient des informations d'identification de I'internaute. Le logiciel capteur a pour fonction d'enregistrer la navigation de I'internaute, c'est-à-dire les différents sites ou parties de sites qu'il a visité au cours du temps. Le logiciel capteur transmet de manière régulière des informations concernant l'historique de navigation des membres de la population de référence au serveur de profiling via le réseau 200. Le serveur de profiling 101 enregistre les informations qu'il reçoit de la part du logiciel dans la base de données 102. La récolte des informations peut aussi être effectuée via des marqueurs disposés sur les pages des sites d'intérêt comme décrit ultérieurement. En fonction des différents sites Web visités par les membres de la population de référence, le serveur de profiling 101 est apte à déterminer de manière statistique quel est le profil des internautes qui se connectent à un site d'intérêt particulier 301 à 304. Le profil d'un internaute est constitué d'une série de valeurs d'attributs associés à cet internaute. Les attributs sont des informations associées à chaque internaute qui présentent un intérêt pour les fournisseurs de services. Ces attributs concernent par exemple le sexe, rage et la catégorie socioprofessionnelle de l'internaute. D'autres types d'attributs peuvent présenter un intérêt pour les fournisseurs de services et peuvent être inclus dans le profil, tels que par exemple le niveau de revenu de l'internaute, sa localisation géographique, ses centres d'intérêts, le type d'ordinateur qu'il utilise (ordinateur à domicile ou professionnel, type de navigateur, résolution de l'écran, vitesse de connexion). Le serveur de profiling 101 détermine le profil P d'un internaute i donné comme une séquence comprenant N valeurs d'attributs pu, pif étant la probabilité que l'internaute i présente l'attribut j. Le profil d'un internaute i est noté : P = {Pi1Pi2Pi3Pi4Pi5Pi6Pi7Pi8Pi9Pi]OPi11Pi12Pi13 PiN) [1j où notamment pil est la probabilité que l'internaute i soit une femme (j=1), pie est la probabilité que l'internaute i soit un homme (j=2) , Pi3,Pi4,Pi5'Pi6'Pi7,Pi8 sont les probabilités que l'internaute i soit âgé respectivement de 0 à 14 ans (j=3), de 15 à 24 ans (j=4), de 25 à 34 ans (j=5), de 35 à 49 ans (j=6), de 50 à 64 ans (j=7), plus de 65 ans (j=8), Pi9,Pilo'Pill'Pil2,Pi13 sont les probabilités que l'internaute i appartienne à certains types de catégories socioprofessionnelles (j=9, 10, 11, 12 ou 13), d'autres attributs 14 à N étant également pris en compte. Par ailleurs, les valeurs d'attributs pif du profil P doivent satisfaire les conditions suivantes: Pil +Pi2 =1 [2] Pt3 + Pt4 + Pt5 + Pt6 + Pi7 + Pi8 =1 [3j Pi9 + Pil 0 + Ptll + Pt12 + Pt13 =1 [4] Le serveur de profiling 101 détermine également le profil Ps d'un site Web d'intérêt s donné comme une séquence comprenant également N valeurs d'attributs psi, psi étant la probabilité qu'un internaute qui visite le site s présente l'attribut j. Le profil d'un site s est noté : Ps (Psi,Ps2Ps3,Ps4,Ps5>Ps6Ps7,Pss>Ps9, Psl0'Psi 1,Ps12Ps13PsN) [5] où les valeurs d'attribut psi du profil Ps sont déterminées en fonction des valeurs d'attribut des internautes de la population de référence qui visitent le 15 site s. Pour un site d'intérêt s donné, la valeur psi de l'attribut j est la moyenne des valeurs pif associées aux internautes de la population de référence qui visitent le site s. Ainsi, si parmi les internautes de la population de référence 400 qui visitent le site s, 40% sont des femmes et 20 60% sont des hommes, alors on aura psi = 0,4 et pst = 0,6. Lorsqu'un internaute 501, qui peut être un internaute connu (c'est-à-dire qui fait partie de la population de référence 400) ou un internaute inconnu (c'est-à-dire qui ne fait pas partie de la population de référence 400), se connecte à un site s, le serveur Web 601 qui héberge le site transmet au serveur de profiling 101 une requête d'identification de l'internaute. Le serveur de profiling 101 détermine et renvoie au serveur Web 601, des informations contenant le profil de cet internaute. Ce profil est déterminé en fonction de l'historique de connexion de l'internaute 501 sur les serveurs Web d'intérêt 301 à 304, en comparant cet historique avec les historiques des membres de la population de référence 400. 2867584 8 Pour connaître l'historique d'un internaute 501, les serveurs Web 301 à 304 hébergent des sites dont certaines pages sont marquées par des marqueurs de page. Ces marqueurs sont hébergés par le serveur de profiling 101 de sorte que lorsque l'internaute 501 accède à une page Web ainsi marquée, le chargement du marqueur déclenche l'envoi d'une requête vers le serveur de profiling 101. Cette requête indique au serveur de profiling 101 que l'internaute charge une page Web donnée. Lorsque l'internaute 501 se connecte successivement à une série de sites Web, il déclenche l'envoi successif de requêtes vers le serveur de profiling 101, ces requêtes étant interprétées par le serveur de profiling comme des informations de navigation. Ces informations sont enregistrées par le serveur de profiling 101 dans la base de données 102 et constituent l'historique de navigation de l'internaute à identifier. A partir de cet historique, le serveur de profiling 101 est apte à déterminer un profil statistique de l'internaute à identifier 501 par comparaison avec les données relatives aux internautes de la population de référence 400. A cet effet, le serveur de profiling 101 détermine un premier profil statistique M1 de l'internaute 501, selon une première méthode de calcul dite décorrélé . Cette méthode dépend uniquement de l'ensemble des sites s que l'internaute 501 a visité et par conséquent des probabilités associées à chaque attribut pour les sites visités. M1 = (m1,1,m1,2,m1,3,m1,4,m1,5,m1,6,m1,7,m1,8,m1,9,m1,10,m111,m1 12,m1 13, .,mi N) [6] x ln(e+n,-1) avec m1, = ]J (psi) [7] s=1 où ns est le nombre de fois que l'internaute a visité le site s durant une période de temps donnée (par exemple durant les deux derniers mois), e est le nombre d'Euler, x est le nombre de sites visités par l'internaute 501...DTD: Le serveur de profiling 101 détermine également un deuxième profil statistique M2 de l'internaute 501, selon une deuxième méthode de calcul dite corrélé . Cette méthode prend en compte le profil moyen G des internautes de la population de référence 400, c'est à dire pour chaque attribut j, la moyenne des probabilités pu associées à cet attribut sur l'ensemble des membres de la population de référence. Le profil moyen G est déterminé 5 de la façon suivante: G = (gl,g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8,g9,g10,gll,gl2,g13, ÉÉÉgN) [8] où pour chaque attribut j, gi est la moyenne des valeurs de l'attribut j sur l'ensemble des membres de la population de référence 400. Le deuxième profil statistique est défini par: M2 =(m2,1,m2,2,m2,3,m2,4, m2,5,m2,6,m2,7,m2,8,m2,9,m2,10,m211,m212,m213,...,m2N) [9] x v 1n(e+ns 1) avec m2 =11 psi [10] s=1 gi, où ns est le nombre de fois que l'internaute 501 a visité le site s durant une période de temps donnée (par exemple durant les deux derniers mois), e est le nombre d'Euler, x est le nombre de sites visités par l'internaute. On remarquera que dans les deux méthodes de calcul qui précèdent (équations [7] et [10]), la fonction de puissance ln(e+ns -1) prend en compte le paramètre ns qui correspond au nombre de fois que l'internaute 501 a visité le site s durant une période de temps donnée. Selon ces méthodes de calcul, plus le nombre de visites effectuées sur un même site est important, plus les attributs associés à ce site prennent de l'importance dans la détermination du profil de l'internaute 501. Toutefois, il est également possible de considérer que le critère déterminant n'est pas le nombre de visites d'un même site effectuées par l'internaute mais la diversité des sites visités par l'internaute. Dans ce cas, on pourrait envisager de remplacer la fonction ln(e+ns -1) dans les équations [7] et [10] par une fonction f(ns) différente, notamment une fonction à croissance lente ou encore une fonction constante, égale à 1. La première méthode de calcul dite décorrélée favorise la prédiction de valeurs d'attributs conformes à celles qui sont associées aux membres majoritaires de la population de référence 400, tandis que la deuxième méthode de calcul, dite corrélée favorise la prédiction de valeurs d'attributs conformes à celles qui sont associées aux membres minoritaires de la population de référence 400. Par exemple, admettons d'une part qu'en se basant sur la population de référence 400 (supposée être représentative de la population globale des internautes), on constate que les connexions à des sites sont réalisées à 30% par des femmes et à 70% par des hommes. D'autre part, considérons un internaute donné 501 qui visite essentiellement des sites 301 à 304 dont le profil est 60% hommes et 40% femmes. Cet internaute 501 sera considéré comme plutôt masculin par la première méthode de calcul car il visite des sites à tendance générale masculine. Au contraire, ce même internaute sera considéré comme plutôt féminin par la deuxième méthode de calcul car il visite des sites à tendance plus féminine que la moyenne des sites. Afin de tirer parti des méthodes de calcul corrélée et décorrélée pour obtenir un résultat proche de la réalité, le serveur de profiling 101 calcule un profil statistique mixte M3 de l'internaute 501 comme la combinaison du profil Ml obtenu selon le calcul de probabilité décorrélée et du profil M2 obtenu selon un calcul de probabilité corrélée. M3 =(m3,1,na3,2,m3,3,m3,4,m3,5,n13,6,m3,7,m3,8,ni3,9,m3,10,n2311,m312, m313,...,m3 N) [11] 25 avec m3,i = a m1 + (1 ai)m2 pour j E [1,N] [12] où ai est le paramètre de combinaison de la valeur de probabilité décorrélée m1 et de la valeur de probabilité corrélée déterminées pour l'attribut j, ai étant compris entre 0 et 1. Les paramètres ai de combinaison linéaire peuvent être déterminés empiriquement en appliquant le calcul de probabilité aux membres de la population de référence 400 de manière à déterminer le taux de mélange à appliquer entre l'approche corrélée et l'approche décorrélée. Ces paramètres de combinaison sont mis à jour régulièrement pour tenir compte de l'évolution de la population de référence. Pour réaliser un calcul direct, le serveur de profiling 101 peut 5 déterminer un nouveau profil moyen G3 de la manière suivante: G3 = (g3,1, g3,2,g3,3,g3,4,g3,5>g3,6,g3,7,g3,8,g3,9,g3,10,g3,11,g3,12,g3,13,ÉÉÉg3,N) a.+ gj De sorte que le profil statistique mixte M3 peut être calculé directement par 10 le serveur de profiling de la manière suivante: x ( "In(e+ns 1) ps'j = [15] m3>j s=1 g3, j x Vln(e+n, 1) m =ri a ps,i + 1 ai ps'i [16] s=1 gj, Un exemple de séquence de paramètres de combinaison pouvant être utilisés est la suivante: A= (al,a2,a3,a4,a5,a6, a7,a8,a9,alo,all,al2,...aN) A = (0,30, 0,30, 0,65, 0,65, 0,65, 0,65, 0,65, 0,65, 0,65, [17] 0,40, 0,40, 0,40, 0,76 0, 76 aN) Selon une étape optionnelle, le serveur de profiling 101 peut convertir le profil probabiliste M3 de l'internaute 501 en un profil dit déterminé D. Cette étape de conversion en profil déterminé consiste à convertir les probabilités m3 j en un profil déterminé D de l'internaute 501 incluant certains attributs, de la manière suivante: D = (d11,di,2,do, dt,5,dt,6,di 7,di,8,dL,9,dl,lo,dj 1i,di,12,di,13,...d1,N) [18] [13] avec g3>j = 1-a j [14] dans lequel di J vaut 0 ou 1 tout en respectant les conditions [2], [3] et [4]. Le profil déterminé D indique si l'internaute à identifier 501 est un homme ou une femme, la tranche d'age dans laquelle il se situe et sa catégorie socioprofessionnelle ainsi que d'autres attributs. Cette conversion engendre nécessairement des erreurs de prédiction qui dépendent de la taille de l'historique de navigation de l'internaute i. En effet, plus l'internaute a visité un nombre important de sites, plus la prédiction sera fine. Par conséquent, la conversion en profil déterminé sera réalisée ou non selon que l'erreur engendrée par cette conversion est inférieure ou non à une erreur de prédiction acceptable pour chaque attribut. L'erreur de prédiction acceptable est fixée en accord avec les fournisseurs de service de chaque site auxquels sont destinés les résultats du profiling. On note: N le nombre de sites ou parties de sites visités par un internaute i et enregistré par le serveur de profiling 101 pendant une période prédéterminée (par exemple au cours des deux derniers mois), eJ, l'erreur réalisée (en pourcents) lorsque le serveur de profiling 101 prédit qu'un internaute présente l'attribut j, êi, l'erreur maximale acceptable (en pourcents) lorsque le serveur de profiling 101 prédit qu'un internaute présente l'attribut j, pi, le seuil de probabilité minimale associé à l'attribut j nécessaire pour prédire que l'internaute présente l'attribut j tel que l'erreur de prédiction 25 ei soit inférieure à êi, ce seuil de probabilité minimale étant dépendant du nombre de sites ou parties de sites N visités par un internaute. En se basant sur les internautes connus de la population de référence 400 ayant effectué un nombre de visites N donné, le serveur de profiling 101 détermine, pour chaque attribut j le seuil de probabilité b au- dessus duquel l'erreur de prédiction ei est inférieure à êi. II effectue ce calcul pour chaque valeur de N. Pour un internaute i ayant effectué un nombre N de visites, un profil déterminé D est calculé de la manière suivante: pour chaque attribut j, si mai pi alors du =1 [19] Cette condition signifie que lorsque la valeur d'attribut mai est au-dessus d'un certain seuil, l'internaute i est considéré comme présentant l'attribut j. Le serveur de profiling 101 enregistre le profil D ainsi déterminé dans la base de données 102. Par ailleurs, dans une mise en oeuvre avantageuse de l'invention, le profil déterminé D est calculé par le serveur de profiling en prenant en compte chaque attribut j d'un ensemble d'attributs prédéfini selon un ordre de priorité Z prédéterminé. Le serveur de profiling 101 vérifie les conditions mai pi (équation [19]) pour chaque attribut j, dans l'ordre de priorité Z des attributs j. Cet ordre prédéterminé est choisi selon l'importance commerciale de chaque attribut pour un fournisseur de service donné. L'ordre Z peut par exemple être le suivant: Z=(j=2,j=1,j=8,j=5,j=4,j=6, j=7,j=3...) de sorte les conditions vérifiées portent sur les attributs selon lesquels l'internaute est un homme (j=2), une femme (j=1), l'internaute a plus de 65 ans (j=8), de 25 à 34 ans (j=5), de 15 à 24 ans (j=4), de 35 à 49 ans (j=6), de 50 à 64 ans (j=7), de 0 à 14 ans (j=3), dans cet ordre. L'ordre Z peut être modifié au cours du temps et selon les fournisseurs de services auxquels sont destinés les résultats du profiling. II en résulte que procédé de profiling proposé est adaptable en fonction du type de profil que chaque fournisseur de service souhaite mettre en évidence en priorité. Lorsque l'internaute 501 se connecte à un site, le serveur Web 601 qui héberge le site transmet au serveur de profiling 101 une requête d'identification de l'internaute 501. Le serveur de profiling 101 fournit en retour, en temps réel, des données relatives au profil de l'internaute. II renvoie notamment le profil D de l'internaute 501 en question. Le serveur Web 101 pourra adapter la présentation du site: graphisme, mode de navigation ou espaces publicitaires en fonction des données relatives au profil sociodémographique de l'internaute. Le serveur Web 101 peut conserver en mémoire les données relatives au profil de l'internaute ou le stocker dans un cookie (ou témoin de connexion) qu'il installe sur le navigateur de l'internaute. Ainsi, le profil de l'internaute 501 sera immédiatement disponible pour le serveur Web 601 lors de visites subséquentes de l'internaute au cours d'une période de temps donné (par exemple pendant trois semaines). Les données contenues dans la base de données 102 relatives à la population de référence 400 sont régulièrement mises à jour au fur et à mesure que cette population évolue. Les données relatives aux différents sites sont également mises à jour en fonction de la navigation des membres de la population de référence. Le serveur de profiling 101 est par ailleurs apte à générer un compterendu concernant les connexions réalisées à un site d'intérêt particulier. Ce compte-rendu est accessible en ligne sur le serveur 101 par le fournisseur de services du site. Le compte-rendu indique par exemple le nombre d'internautes qui ont visité le site sur une période de temps donnée et présente de manière statistique le profil de ces internautes. Le compte-rendu peut également inclure le taux d'erreur de prédiction associé aux données de profil présentées. Dans une variante, le système de détermination de profils 100 et le serveur Web 601 ne se trouvent pas dans le même domaine Internet. Dans ce cas, ce serveur Web 601 n'a pas accès au profil de l'internaute 501. Dans cette variante, le serveur 601 demande au navigateur de l'internaute 501 d'envoyer une requête d'identification au serveur de profiling 101. Ainsi, c'est le navigateur de l'internaute 501 qui transmet au serveur de profiling 101 une requête d'identification et non pas le serveur 601. Une telle requête peut être effectuée de façon bloquante: l'internaute 501 n'accède pas au site tant que le serveur 601 n'a pas obtenued'informations contenant le profil de l'internaute. Dans ce cas, le serveur 601 renvoie l'internaute à identifier 501 vers le serveur de profiling 101. Le serveur de profiling 101 détermine des données relatives au profil de l'internaute 501, à cet effet il détermine un profil D pour cet internaute ou extrait ce profil de la base de données 102. Puis le serveur de profiling 101 renvoie l'internaute 501 vers l'adresse URL du serveur 601 initialement demandé, la requête de l'internaute étant cette fois enrichie des données relatives au profil de l'internaute. Alternativement, cette requête peut être effectuée de manière non bloquante, via par exemple une image invisible. Par ailleurs, le serveur de profiling 101 enregistre dans la base de données 102 une information indiquant qu'il a envoyé au serveur 601 le profil D d'un internaute donné. Si il s'avère que cet internaute fait partie de la population de référence 400, alors le serveur de profiling 101 vérifie la qualité du profil D qu'il a déterminé, c'est-à-dire qu'il compare le profil D qu'il a déterminé avec le profil déclaré de l'internaute. En cas de divergence entre le profil D et le profil déclaré, le serveur de profiling 101 peut renvoyer au serveur d'intérêt 301 le profil déclaré par l'internaute. 16 REVENDICATIONS 1. Procédé de détermination d'un profil d'un utilisateur à identifier (501) d'un réseau de communication (200) comprenant les étapes 5 consistant à : - enregistrer, dans une base de données (102), des données de profil relatives à des utilisateurs connus du réseau, ces utilisateurs formant une population de référence (400), les données de profil (P) relatives aux utilisateurs connus comprenant un ensemble de valeurs (pli) d'attributs (j) associés à chaque utilisateur (i), - pour chaque site ou partie de site (s) d'un ensemble de sites d'intérêt (300) accessibles par le réseau (200), déterminer par des moyens de traitement, un ensemble de probabilités (psi) représentatives des valeurs d'attributs des utilisateurs se connectant au site ou à la partie de 15 site (s), en fonction de l'historique des connexions des utilisateurs de la population de référence (400) au site ou à la partie de site, - déterminer par les moyens de traitement, une probabilité que l'utilisateur à identifier (501) présente un attribut donné, en fonction des probabilités associées à des sites ou parties de sites d'intérêt (s) auxquel(le)s il s'est connecté au cours d'une période de temps donnée, le procédé étant caractérisé en ce que les moyens de traitement déterminent la probabilité (m3i) que l'utilisateur à identifier (501) présente un attribut (j) donné comme une combinaison d'une valeur de probabilité décorrélée (m11) prenant en compte les probabilités associées aux sites ou parties de sites d'intérêt (s) et d'une valeur de probabilité corrélée (m2i) prenant en compte des données moyennes de profil (g]) relatives aux utilisateurs formant la population de référence (400). 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la combinaison des valeurs de probabilité décorrélée (m1) et corrélée (m2i) est une combinaison linéaire. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel la combinaison des valeurs de probabilité décorrélée (m1) et corrélée (m2i) dépend de paramètres de combinaison qui sont déterminés empiriquement en fonction des données de profil relatives aux utilisateurs connus de la 5 population de référence (400). 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les paramètres de combinaison sont mis à jour régulièrement pour tenir compte d'une évolution de la population de référence. 5. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, dans 10 lequel les moyens de traitement déterminent une probabilité décorrélée m1 que l'utilisateur à identifier (501) présente un attribut j donné selon la relation x.f(ns) m1, =n(Psi) s=1 où f(ns) est une fonction de puissance qui dépend du nombre de fois ns que l'utilisateur à identifier (501) a visité le site d'intérêt s pendant la période de temps donnée, e est le nombre d'Euler et x est le nombre de sites visités par l'utilisateur (501) . 6. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, dans lequel les moyens de traitement déterminent une probabilité corrélée m2,i que l'utilisateur à identifier (501) présente un attribut j donné selon la relation x (Ps \f (n,_) Î m2,J = 1 1 s=1 gj où f(ns) est une fonction de puissance qui dépend du nombre de fois ns que l'utilisateur à identifier (501) a visité le site d'intérêt s pendant la période de temps donnée, e est le nombre d'Euler, x est le nombre de sites visités par l'utilisateur et gi est une valeur moyenne d'attribut j sur l'ensemble des utilisateurs connus de la population de référence (400). 7. Procédé selon l'une des revendications 5 ou 6, dans lequel la fonction de puissance f (ns) vaut 1n(e + ns -1) . 8. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, dans lequel les moyens de traitement déterminent la probabilité m3,i que l'utilisateur à identifier (501) présente un attribut j donné selon la relation: m3>i ai ml,.! + (1 ai)m2,i où ai est un paramètre de combinaison de la valeur de probabilité décorrélée m1,i et de la valeur de probabilité corrélée m2 i déterminées pour l'attribut j. 9. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, comprenant en outre une étape consistant à convertir des probabilités (mai) que l'utilisateur à identifier (501) présente un ou plusieurs attribut(s) (j) donné(s) en un profil déterminé (D) de l'utilisateur (501) incluant certains attributs. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l'étape de conversion est réalisée ou non selon que l'erreur engendrée par cette conversion (ei) est inférieure ou non à une erreur de prédiction (êi) acceptable pour chaque attribut (j). 11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel lorsque la 20 probabilité (mai) que l'utilisateur à identifier (501) présente un certain attribut (j) est supérieure à un certain seuil (pi) qui dépend de l'erreur de prédiction (êi) acceptable pour cet attribut, l'utilisateur à identifier (501) est considéré comme présentant l'attribut (j). 12. Procédé selon l'une des revendications 9 à 11, dans lequel profil déterminé (D) est calculé par les moyens de traitement en prenant en compte chaque attribut (j) d'un ensemble d'attributs prédéfini selon un ordre de priorité Z prédéterminé, cet ordre de priorité étant choisi selon l'importance commerciale de chaque attribut (j) pour un fournisseur de service donné. 13. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, dans lequel les moyens de traitement déterminent la probabilité qu'un utilisateur à identifier (501) présente un attribut (j) donné, cet attribut étant relatif au sexe, à rage, à la catégorie socioprofessionnelle, au niveau de revenu, à la localisation géographique, aux centres d'intérêts ou au type d'ordinateur de l'utilisateur. 14. Procédé selon l'une des revendications 1 à 13, dans lequel, les sites d'intérêt comprennent des pages dont certaines sont marquées par des marqueurs de page, le chargement d'un marqueur déclenchant l'envoi d'une requête vers les moyens de traitement, cette requête indiquant qu'un utilisateur donné charge une page donnée. 15. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, dans lequel lorsqu'un utilisateur à identifier (501) se connecte via le réseau (200) à un serveur (601) hébergeant un site (s), le serveur (601) hébergeant le site transmet à un serveur de détermination de profil (101) incluant les moyens de traitement une requête d'identification de l'utilisateur à identifier (501), et le serveur de détermination de profil (101) renvoie au serveur (601) hébergeant le site (s) des données relatives au profil de l'utilisateur à identifier (501). 16. Procédé selon l'une des revendications 1 à 14, dans lequel lorsqu'un utilisateur à identifier (501) se connecte via le réseau (200) à un serveur (601) hébergeant un site (s), le serveur (601) hébergeant le site renvoie l'utilisateur à identifier (501) vers un serveur de détermination de profil (101) incluant les moyens de traitement, le serveur de détermination de profil (101) détermine des données relatives au profil de l'utilisateur et renvoie l'utilisateur au serveur (601) hébergeant le site (s) en enrichissant sa requête des données relatives au profil de l'utilisateur à identifier (501). 17. Procédé selon l'une des revendications 15 ou 16, dans lequel le serveur (601) hébergeant le site (s) adapte la présentation du site en fonction des données relatives au profil de l'utilisateur à identifier (501). 18. Procédé selon l'une des revendications 15 à 17, dans lequel le serveur (601) hébergeant le site (s) conserve en mémoire les données relatives au profil de l'utilisateur renvoyées par le serveur de détermination de profil (101) ou stocke ces données dans un cookie qu'il installe sur un navigateur de l'utilisateur à identifier (501). 19. Procédé selon l'une des revendications qui précèdent, dans lequel le serveur de détermination de profil (101) génère un compte-rendu concernant les connexions réalisées à un site (s) hébergé par un serveur (601), ce compte-rendu indiquant le nombre d'utilisateurs qui ont visité le site sur une période de temps donnée et présentant des données de profil concernant ces utilisateurs. 20. Procédé selon la revendication 19, dans lequel le compte-rendu 10 généré par le serveur de détermination de profil (101) inclut un taux d'erreur associé aux données de profil présentées. 21. Système (100) de détermination d'un profil d'un utilisateur à identifier (501) d'un réseau de communication (200) comprenant un serveur de détermination de profil (101) connecté au réseau (200) et incluant des moyens de traitement, dans lequel les moyens de traitement sont aptes à déterminer une probabilité qu'un utilisateur à identifier (501) présente un attribut donné, en fonction des probabilités associées à des sites d'intérêt auxquels il s'est connecté au cours d'une période de temps donnée, le système étant caractérisé en ce que les moyens de traitement déterminent la probabilité (m3j) que l'utilisateur présente un attribut (j) donné comme une combinaison d'une valeur de probabilité décorrélée (mu) prenant en compte les probabilités associées aux sites d'intérêt et d'une valeur de probabilité corrélée (m2j) prenant en compte des données moyennes de profil (g relatives à des utilisateurs formant une population de référence (400). 22. Système (100) selon la revendication 21, dans lequel le serveur est apte à être connecté à une base de données (102) contenant des données de profil (P) relatives à des utilisateurs connus du réseau, ces utilisateurs formant la population de référence (400), les données de profil 30 (P) relatives aux utilisateurs connus comprenant un ensemble de valeurs (pu) d'attributs (j) associés à chaque utilisateur (i). 23. Système selon l'une des revendications 21 ou 22, dans lequel les moyens de traitement sont aptes pour chaque site (s) d'un ensemble de sites d'intérêt accessibles par le réseau (200), à déterminer un ensemble (P5) de probabilités (psi) représentatives des valeurs d'attributs des utilisateurs se connectant au site (s), en fonction de l'historique des connexions des utilisateurs de la population de référence (400) au site (s).