FR 3069686 A1 20190201 FR 1757083 A 20170726 PROCÉDÉ ET SYSTEME D'ÉVALUATION D'UN RISQUE SÉCURITAIRE RELATIF À UNE RÉGION GEOGRAPHIQUE La présente invention concerne un procédé et un système d'évaluation 5 d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique. L'invention concerne également un dispositif électronique de ce système porté par un utilisateur susceptible de se déplacer dans une telle région ainsi que sur un programme d'ordinateur. 10 Dans l'état de la technique, on connaît des procédés permettant d'évaluer des risques sécuritaires liés à des évènements dits « à risque ». De tels procédés sont généralement limités à certains types d'évènements tels que ceux liés par exemple à des catastrophes naturelles de type cyclone 15 ou encore ouragan qui sont des événements qui peuvent nuire à la sécurité de la population. De tels procédés permettent généralement de quantifier les risques pour les populations concernées liés aux effets de la réalisation de tels évènements dans des régions géographiques identifiées où sont présentes ces populations. 20 La présente invention vise à proposer une conception alternative à celles existantes et à répondre à un besoin de plus en plus pressant liés à une augmentation croissante d'évènements à risque souvent différents et difficilement prévisibles. 25 Dans ce dessein, l'invention porte sur un procédé d'évaluation d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique dans laquelle un individu est susceptible de se déplacer, le procédé comprenant une étape de génération par un serveur d'une valeur contextualisée de quantification de 30 risque relative à ladite région et une étape de transmission par un dispositif électronique apte à échanger des données avec ledit serveur, 2 d'un message d'avertissement audit utilisateur comprenant cette valeur contextualisée de quantification, ladite étape de génération comprenant les sous-étapes suivantes : - localisation de ladite région à partir de coordonnées de géolocalisation générées et transmises par le dispositif électronique porté par ledit utilisateur audit serveur ; - estimation d'une valeur globale de quantification de risque relative à ladite région localisée à partir d'une détermination d'une probabilité de déroulement d'au moins un évènement à risque dans cette région localisée, et - détermination de la valeur contextualisée de quantification de risque à partir de l'application à ladite valeur globale de quantification d'une valeur d'ajustement estimée sur la base de : - au moins un élément de statistique en rapport avec un critère de données de profil de l'utilisateur et dudit au moins un évènement à risque, et - une valeur temporelle comprenant un paramètre de temps notamment relatif à un instant de passage de l'utilisateur dans ladite région localisée. Dans d'autres modes de réalisation : - la sous-étape de détermination comprend une phase de sélection dans la base de données du serveur d'au moins un élément de statistique relatif à au moins un évènement à risque identifié ; - la sous-étape de détermination comprend une phase de sélection dans la base de données du serveur de données de profil de l'utilisateur du dispositif électronique ; - l'étape de détermination comprend une phase de récupération dans des éléments de renseignement d'un élément de statistique d'une valeur statistique relative à un critère commun de profil si un tel critère commun est identifié dans les données de profil de 3 l'utilisateur et dans ces éléments de renseignement relatifs à l'élément de statistique, ladite valeur statistique participant avec la valeur temporelle à la détermination de la valeur d'ajustement ; - le procédé comprend une étape de gestion automatique de 5 l'archivage de données relatives à des évènements à risque ; - le procédé comprend une étape de gestion automatique de l'archivage de données relatives à des éléments de statistique liés aux évènements à risque stockés dans la base de données ; - l'étape de transmission comprend une sous-étape de génération 10 par l'unité de traitement du serveur du message comprenant des coordonnées géographiques permettant de positionner dans la région localisée au moins un évènement à risque identifié lors de la sous-étape d'estimation de l'étape de génération de la valeur contextualisée de quantification de risque ; 15 - l'étape de transmission comprend une sous-étape de génération par l'unité de traitement du serveur du message comprenant des coordonnées géographiques permettant de diviser la région localisée en différentes zones pouvant présenter des risques sécuritaires différents ; 20 - l'étape de transmission comprend une sous-étape de génération par l'unité de traitement du serveur du message comprenant un texte descriptif résumant la nature dudit au moins un évènement à risque identifié. 25 L'invention porte également sur un système d'évaluation d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique dans laquelle un individu est susceptible de se déplacer, mettant en oeuvre un tel procédé d'évaluation, le système comprenant un dispositif électronique et un serveur aptes à échanger des données entre eux. 30 4 Avantageusement, le système comprend des sources de données d'information susceptibles de comprendre des données d'information d'évènements à risque qui se sont déroulés dans le monde et des données d'information statistique relatives à ces évènements. 5 L'invention porte également sur un dispositif électronique pour/adapté à un système d'évaluation comprenant une unité de traitement, un module de communication et un module de transmission d'un message d'avertissement reliés entre eux de sorte à participer à la mise en oeuvre 10 du ce procédé d'évaluation. Avantageusement, le module de transmission comprend une interface d'affichage et/ou une interface sonore susceptible de diffuser un tel message. 15 L'invention porte aussi sur un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes de ce procédé lorsque ledit programme est exécuté par des unités de traitement de ce serveur et de ce dispositif électronique compris dans ce système 7. 20 D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront mieux à la lecture de la description d'un mode de réalisation préféré qui va suivre, en référence aux figures, réalisé à titre d'exemple indicatif et non limitatif : - la figure 1 est une représentation schématique d'un système 25 d'évaluation d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique dans laquelle un individu est susceptible de se déplacer, selon le mode de réalisation de l'invention ; - la figure 2 représente un logigramme d'un procédé d'évaluation du risque sécuritaire relatif à cette région, selon le 30 mode de réalisation de l'invention ; 5 - la figure 3 est un logigramme relatif à des étapes de gestion automatique de l'archivage de données relatives à des évènements à risque et à des éléments de statistique dudit procédé, selon le mode de réalisation de l'invention, et 5 - la figure 4 illustre une représentation graphique comprenant un message comportant ledit risque sécuritaire généré par une unité de traitement d'un dispositif électronique du système et diffusé par un module de transmission de ce dispositif, selon le mode de réalisation de l'invention. 10 Sur la figure 1, est représenté un système d'évaluation 1 d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique R dans laquelle un individu est susceptible de se déplacer. 15 Dans ce contexte, le risque sécuritaire est un danger éventuel, plus ou moins prévisible, inhérent à une situation ou à une activité et qui est engendré par un évènement accidentel ou volontaire susceptible de mettre en péril la sécurité d'un individu en provoquant une atteinte à sa santé ou à son intégrité physique ou mentale et pouvant dans certains zo cas entraîner sa mort. Ce système 1 comprend un dispositif électronique 2, un serveur 3 notamment un serveur distant, et des sources de données d'information 4 comprenant des données d'information d'évènements 5a et des données 25 d'information de statistique 5b. Dans ce système 1, le dispositif électronique 2 également appelé dispositif électronique mobile, doit s'entendre comme étant un dispositif électronique nomade ou encore portable. Un tel dispositif électronique 2 30 peut être une montre connectée, un ordinateur distant, un ordiphone ou encore une tablette numérique. Un tel dispositif 2 est donc dans le cadre 6 de la mise en oeuvre de l'invention portée et/ou en possession de l'utilisateur afin notamment que ce dernier puisse être localisé géographiquement et recevoir les messages d'avertissement relatifs au risque sécuritaire en rapport avec la région R où il est localisé ou encore 5 OÙ il souhaite se rendre ultérieurement. Ce dispositif électronique 2 comprend de manière non limitative et non exhaustive : -une interface homme-machine 6a comprenant des éléments de 10 saisie tels qu'un écran tactile ou encore un clavier ou encore un système de commande vocale ; -un module de transmission 6b notamment d'un message d'avertissement comprenant : - une interface d'affichage ; 15 - une interface sonore comprenant au moins un haut-parleur ; -une unité de traitement 7 comprenant des éléments matériels et/ou logiciels ; -au moins un récepteur de vibrations mécaniques et/ou sonores qui est un transducteur électroacoustique qui est apte à convertir un 20 signal sonore/acoustique en un signal électrique, un tel récepteur correspond par exemple à un microphone omnidirectionnel ; -un module de géolocalisation 6c par exemple de type GPS (acronyme de « Global Positioning System »), GLONASS ou encore BEIDOU, et 25 -un module de communication 6d compatible avec celui du serveur 3 et apte à mettre en oeuvre différents protocoles de communication filaire ou sans fil. Ce dispositif électronique 2 est apte à échanger 13 des données avec le 30 serveur 3. Ce serveur 3 comprend de manière non limitative et non exhaustive : 7 - une base de données 8; - une unité de traitement 10 comprenant des éléments matériels et/ou logiciels ; - un module de communication 11 compatible avec le module 6d du 5 dispositif électronique 2 et apte à mettre en oeuvre différents protocoles de communication filaire ou sans fil, et - une interface de communication 12 avec les sources de données 4. 10 Le serveur 3 comprenant la base de données 8 dans laquelle sont enregistrées des fiches numériques 9a, 9b, 9c, comprend aussi un logiciel exécuté par l'unité de traitement 10 qui est apte à réaliser la gestion de cette base de données 8. Cette base de données 8 comprend trois catégories de fiches numériques 9a, 9b, 9c dont des fiches dites 15 d'évènement 9a et de statistique 9b qui sont décrites par la suite ainsi que des fiches de profil 9c. Ces fiches de profil 9c constituent des données de profil des utilisateurs de ce système et comprennent chacune des critères de données de profil. 20 Pour une fiche de profil 9c les critères comprennent de manière non limitative et non exhaustive : nom, prénom, âge, langue, genre, appartenance sexuelle, appartenance ethnique, confession religieuse, nationalité, profession, etc... 25 Par ailleurs on notera, que les éléments matériels et/ou logiciels des unités de traitement 7, 10 du dispositif électronique 2 et du serveur 3 comportent plus précisément au moins un microprocesseur coopérant avec des éléments de mémoire. Ces unités de traitement 7, 10 sont aptes à exécuter des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre 30 du programme d'ordinateur. 8 Dans ce système, le serveur 3 est connecté via son interface de communication 12 aux sources de données d'information 4. Ces sources de données 4 sont susceptibles de comprendre des données d'information d'évènements à risque 5a qui se sont déroulés dans le 5 monde et des données d'information statistique 5b relatives à ces évènements et à des évènements déjà archivés. De telles sources de données 4 peuvent comprendre de manière non limitative et/non exhaustive des flux à contenu informatif relatifs à : - des courriers électroniques générés par exemple par un service de 10 newsletter, des flux RSS (acronyme de « really simple syndication » signifiant « syndication réellement simple ») notamment d'actualités ou encore des fichiers tableurs de type CSV/API ; - des médias sociaux rassemblant différents sites Internet et 15 fonctionnalités sociales du web comme par exemple les blogs, les forums de discussions ou les wikis, etc... ; - des réseaux sociaux dont la vocation première est la mise en relation des utilisateurs entre eux comme par exemple FacebookTM, TwitterTm, Google+TM, etc... 20 - des médias tels que la presse écrite, la radio et la télévision de presse écrite et/ou audiovisuel médias diffusant des actualités ou encore des informations thématiques ; - des administrations et/ou organisations privées, gouvernementales, supra-gouvernementales, nationales, 25 supranationales ou encore internationales intervenant par exemple dans les domaines de la sécurité et/ou de la protection des populations, de la santé, de la météorologie, l'écologie et l'environnement, et étant susceptibles de communiquer par exemple des données d'information portant sur des évènements à 30 risque dans le monde tels que des attentats, des catastrophes naturelles (tremblement de terre, volcans, etc...), des catastrophes 9 climatiques (vagues de chaleur, pluies torrentielles, inondations, sécheresse, tempêtes, cyclones tropicaux, ouragans, tornades, etc...), des catastrophes sanitaires, des catastrophes industrielles (pollution, marée noire, etc...), des catastrophes épidémiques 5 (pandémie de grippe, SRAS, peste, rage, chikungunya, dengue, variole, virus Ebola), des soulèvements populaires/civils, des manifestations, etc... ; - des instituts officiels de statistique aptes notamment à délivrer des valeurs statistiques relatives à des effets résultants de ces 10 évènements notamment sur un segment de population victime de ces effets. Dans ce contexte, le segment de population doit s'entendre comme constituant une partie de la population partageant un ou plusieurs critères 15 de données de profil comme par exemple le genre, la nationalité, l'appartenance sexuelle ou encore l'appartenance religieuse, etc... On comprend que ces sources de données 4 peuvent être de manière non limitative et/non exhaustive des flux de contenu informatif permettant 20 d'identifier des évènements à risque aptes à participer à l'évaluation de risques sécuritaires dans différentes régions géographiques R données ainsi que des valeurs statistiques qui les concernent. En référence aux figures 2 à 4, l'invention concerne également un 25 procédé d'évaluation du risque sécuritaire relatif à la région géographique R dans laquelle un individu est susceptible de se déplacer. Il peut ici s'agir d'une région R dans laquelle l'utilisateur est déjà présent ou encore une région R dans laquelle il n'est pas encore présent mais envisage d'aller/de traverser ultérieurement. 30 10 Un tel procédé comprend une étape de gestion automatique 14 de l'archivage de données relatives aux évènements à risque. Les données relatives à chaque évènement à risque sont stockées dans la base de données 8 du serveur 3 dans la fiche d'évènement 9a. Autrement dit, 5 cette base de données 8 comprend une pluralité de fiches d'évènement 9a qui peuvent être regroupées/classées dans cette base de données 8 par type d'évènement ou encore selon leur localisation géographique. Cette étape 14 du procédé qui est mise en oeuvre par l'unité de traitement 10 du serveur 3, prévoit notamment l'exécution du logiciel de gestion de 10 base de données 8 pour effectuer des opérations de création, d'ajout, de suppression, de mise à jour, de modification des données relatives à ces évènements archivées dans la base de données 8 de ce serveur 3. Ainsi que nous l'avons déjà évoqué un évènement à risque permet de participer à quantifier le risque sécuritaire pour cet individu devant ou 15 étant amené à se déplacer dans une région géographique R définie. Cet évènement à risque est un élément extérieur par essence imprévisible pouvant avoir des effets sur la sécurité de l'individu par l'altération de son intégrité physique, physiologique et/ou mentale. Autrement dit, cet évènement peut alors mettre en péril la sécurité de cet individu en 20 provoquant une atteinte à sa santé ou à son intégrité physique ou mentale voire sa mort. Cet évènement peut être par exemple de manière non limitative et non exhaustive de différents types, il peut par exemple s'agir :d'un acte de malveillance effectué par d'autres individus, un acte terroriste, un acte criminel, d'un acte de violence sexuelle, d'un acte de 25 kidnapping, d'un soulèvement populaire/civil, d'une catastrophe sanitaire, d'une manifestation, d'un attentat, d'une agression physique, d'un accident de la route, d'un phénomène climatique, d'une catastrophe sanitaire, d'une catastrophe industrielle, d'une catastrophe épidémique, etc... 30 11 Dans ce procédé, cette étape 14 comprend une sous-étape de connexion 15 aux sources de données d'information 4 comprenant des données d'information d'évènement 5a qui sont donc susceptibles de comprendre les évènements à risque. Cette sous-étape de connexion 15 comprend 5 une phase de collecte et/ou d'agrégation des données d'information provenant de ces sources 4 et qui comprennent les évènements à risque qui se sont déroulés dans le monde et ce, afin de les archiver dans la base données du serveur 3. 10 On notera que ces données d'information provenant de ces sources de données 4 sont pour la plupart sous un format textuel c'est-à-dire sous une forme textuelle dématérialisée. Cependant, certaines d'entre elles peuvent être sous un format audio et être alors automatiquement converties au format textuel par la mise en oeuvre par l'unité de traitement 15 10 du serveur 3 d'au moins un algorithme de conversion/transcription d'un format audio en un format textuel et/ou au moins un algorithme de reconnaissance vocale. Cette étape 14 comprend par la suite une sous-étape de traitement 20 automatique 16 de ces données d'information notamment au format textuel. Lors de cette sous-étape 16, l'unité de traitement 10 exécute au moins un algorithme de traitement automatique du langage naturel NLP mettant en oeuvre des méthodes stochastiques, probabilistes et/ou statistiques ainsi que des processus d'apprentissage automatique et de 25 « data mining » (signifiant en français extraction de connaissances à partir de données). Une telle sous-étape 16 peut par exemple prévoir pour des données d'information constituant un texte comprenant un ensemble de mots/termes/expressions/nombres/chiffres, une réorganisation/restructuration/modification de ces 30 mots/termes/expressions/nombres/chiffres de ce texte afin de permettre la réalisation optimale d'une détection d'au moins un évènement à risque 12 et/ou d'une extraction d'information relative à cet au moins un évènement à risque. On notera que cette sous-étape 16 est apte à réaliser des opérations de traitement sémantique (traduction automatique, génération automatique de textes/mots, reformulation et paraphrasage, 5 désambiguïsation lexicale, correction orthographique, agents conversationnels, etc...), syntaxique (lemmatisation, morphologie, étiquetage morpho-syntaxique, délimitation de phrase, séparation des mots, etc...) et/ou lexicale. Lors de cette sous-étape 17, un algorithme d'analyse de sentiment autrement appelé « opinion mining » peut être 10 également mis en oeuvre par l'unité de traitement 10 afin d'analyser ces données d'information. Ensuite, cette étape 14 comprend une sous-étape de détection 17 dans ces données d'information ainsi traitées d'au moins un évènement à 15 risque. Lors de cette sous-étape 17, l'unité de traitement 10 exécute au moins un algorithme d'apprentissage automatique ML (connue en anglais sous la dénomination « machine leaming ») ou d'apprentissage statistique. 20 Durant cette sous-étape 17, l'unité de traitement 10 est alors apte en exécutant cet algorithme à détecter de manière automatique des mots/termes/expressions/nombres/chiffres relatifs à au moins un évènement à risque et ce, à partir de données d'information relatives à de tels évènements et déjà archivées dans la base de données 8 du serveur 25 3 et/ou de dictionnaires composés de milliers de mots/termes/expressions/nombres/chiffres dans toutes les langues en rapport avec de tels évènements. On notera que lors de cette sous-étape 17, l'unité de traitement 10 en mettant en oeuvre ces algorithmes, est apte à faire la différence entre des évènements à risque et d'autres 30 évènements différents qui ne le sont pas. 13 Une fois ledit au moins un évènement détecté, cette étape 14 comprend une sous-étape d'extraction 18 de ces données d'information, d'éléments de renseignement relatifs audit au moins un évènement détecté. Ces éléments de renseignement pour un évènement à risque donné portent 5 essentiellement sur les caractéristiques circonstanciées liées à cet évènement. Ces éléments de renseignement comprennent par exemple de manière non limitative et non exhaustive : - le type d'évènement (acte criminel, acte terroriste, catastrophe naturelle, etc...) ; 10 - la localisation géographique (coordonnées géographiques, rue, ville, pays, continent, etc...) - la date et heure où cet évènement s'est produit ; - la durée de cet évènement ; - nombre de personnes décédés ; 15 - nombre de personnes non mortellement blessées ; - le ou les acteurs (individu à l'origine de l'évènement s'il porte par exemple sur un acte commis par cet individu) - nombre d'acteur ; - appartenance ethnique de ce ou ces acteurs ; 20 - sexe de ce ou ces acteurs ; - type d'arme (si l'évènement porte par exemple sur un acte commis par un individu) ; - un texte descriptif TXT1, TXT2, TXT3, TXT4, TXT5 résumant la nature de l'évènement identifié ; 25 - source de l'information relatant cet évènement. Pour la réalisation d'une telle sous-étape 18, l'unité de traitement 10 du serveur 3 met en oeuvre au moins un algorithme d'apprentissage automatique ML et/ou au moins un algorithme de traitement automatique 30 du langage naturel NLP évoqués précédemment. 14 Dans une variante, de l'étape de gestion automatique 14, cette sous-étape d'extraction 18 peut être directement mise en oeuvre par l'unité de traitement 10 dès lors que les sources de données 4 comprennent des flux à contenu informatif relatifs à des fichiers tableurs de type CSV ou 5 API et ce, sans qu'il soit nécessaire de mettre en oeuvre les sous-étapes de traitement 16 et de détection 17 de cette étape 14. Dans un tel contexte, lors de cette sous-étape d'extraction 18, l'unité de traitement 10 du serveur 3 peut alors mettre en oeuvre au moins un algorithme de logique floue FL (connue en anglais sous la dénomination « fuzzy logic ») Io basé sur la théorie mathématique des ensembles flous de Lotfi Zadeh et qui est susceptible de mettre notamment en oeuvre une logique probabiliste. Cette étape 14 comprend ensuite une sous-étape d'archivage 19 dudit au 15 moins un évènement avec les éléments de renseignement qui lui sont associés dans la fiche d'évènement 9a comprise dans la base de données 8. Cette sous-étape 19 comprend ensuite une phase de détection 34 de duplication d'une fiche d'évènement 9a, lors de laquelle l'unité de traitement 10 du serveur distant exécute au moins un algorithme 20 d'apprentissage automatique ML et/ou au moins un algorithme de logique floue FL évoqués précédemment afin d'identifier si un tel évènement n'est pas déjà archivé dans la base de données 8 avec les éléments de renseignement qui lui sont associés. Si tel est le cas, lors d'une phase de mise à jour 35 de la fiche d'évènement 9a correspondante, l'unité de 25 traitement 10 du serveur 3 détermine dans quelle mesure les éléments de renseignement archivés dans la base de données 8 relatifs audit évènement doivent être complétés/mis à jour à partir de ceux récemment extraits des données d'information pour cet évènement. Si à l'inverse, cet évènement n'est pas déjà archivé dans la base de données 8, l'unité de 30 traitement 10 lors d'une phase de création 36 d'une nouvelle fiche d'évènement 9a dans la base de données 8, génère alors dans cette 15 dernière une nouvelle fiche d'évènement 9a comportant alors le type d'évènement à risque détecté et les éléments de renseignement qui lui sont associés. 5 Ce procédé comprend également une étape de gestion automatique de l'archivage 20 de l'archivage de données relatives à des éléments de statistique liés aux évènements à risque stockés dans la base de données 8. Une telle étape 20 prévoit d'archiver ledit au moins un élément de statistique relatif à l'évènement à risque correspondant dans 10 une fiche de statistique 9b comprise dans la base de données 8 du serveur 3. Autrement dit, cette base de données 8 comprend une pluralité de fiches de statistique 9b liées à des fiches d'évènement 9a correspondantes, il peut d'ailleurs y avoir plusieurs fiches de statistique 9b liées à une même fiche d'évènement 9a. 15 Cette étape 20 comprend une sous-étape de connexion 21 aux sources de données d'information 4 comprenant des données d'information de statistique 5b relatives à des évènements à risque. Ces données d'information statistique peuvent comporter des valeurs statistiques qui 20 sont de manière non limitative relatives à un segment de population victime des effets résultant d'un évènement à risque dans une région géographique R donnée. Rappelons que le segment de population doit s'entendre comme étant une partie de la population qui partage un ou plusieurs critères de profil comme par exemple le genre, la nationalité, 25 l'appartenance sexuelle ou encore l'appartenance religieuse, etc... On comprend dans ces conditions que ces source de données 4 peuvent être de manière non limitative et/non exhaustive des flux de contenu informatif participant à identifier des éléments statistiques relatifs aux 30 évènements à risque pour permettre notamment de réaliser l'évaluation de risques sécuritaire dans différentes zones géographiques données. 16 Ces données d'information statistique provenant de ces sources de données 4 sont de préférence sous un format textuel. Cependant, elles peuvent être sous un format audio et être alors automatiquement 5 converties au format textuel par la mise en oeuvre par l'unité de traitement 10 du serveur 3 d'au moins un algorithme de conversion/transcription d'un format audio en un format textuel et/ou au moins un algorithme de reconnaissance vocale. 10 Par la suite cette étape 20 comprend une sous-étape de traitement automatique 22 de ces données d'information statistique qui sont au format textuel et une sous-étape de détection 23 dans ces données d'information statistique ainsi traitées d'au moins un élément de statistique relatif à au moins un évènement à risque. Ces sous-étapes de 15 traitement 22 et de détection 23 sont sensiblement similaires aux sous-étapes de traitement 16 et de détection 17 de l'étape de gestion automatique 14 de l'archivage de données relatives à des évènements à risque. 20 Cette étape 20 comprend ensuite une sous-étape d'extraction 24 de ces données d'information statistique d'éléments de renseignement relatifs audit au moins un élément de statistique détecté. Ces éléments de renseignement comprennent par exemple de manière non limitative et non exhaustive : 25 - le type d'évènement concerné par l'élément de statistique (acte criminel, acte terroriste, catastrophe naturelle, etc...) ; - la localisation géographique relative à cet élément de statistique (coordonnées géographiques, rue, ville, pays, continent, etc...) ; - la date et heure ; 30 - segment de population victime de l'évènement ; 17 - période durant laquelle cet évènement est susceptible de se dérouler ; - un critère de profil d'un utilisateur concerné par la valeur statistique identifiée à partir du segment de population victime de 5 l'évènement ; - valeur statistique relative au critère de profil d'un utilisateur concerné par la valeur statistique identifiée à partir du segment de population victime de l'évènement ; - acteurs (individu à l'origine de l'évènement s'il porte par exemple 10 sur un acte commis par cet individu). Pour la réalisation d'une telle sous-étape 24, l'unité de traitement 10 du serveur 3 met en oeuvre au moins un algorithme d'apprentissage automatique ML et/ou au moins un algorithme de traitement automatique 15 du langage naturel NLP qui ont chacun été évoqué précédemment. Dans une variante de l'étape de gestion automatique 20, cette sous-étape d'extraction 24 peut être directement mise en oeuvre par l'unité de traitement 10 dès lors que les sources de données 4 comprennent des 20 flux à contenu informatif relatifs à des fichiers tableurs de type CSV ou API et ce, sans qu'il soit nécessaire de mettre en oeuvre les sous-étapes de traitement 22 et de détection 23 de cette étape 20. Dans un tel contexte, lors de cette sous-étape d'extraction 24, l'unité de traitement 10 du serveur 3 peut alors mettre en oeuvre au moins un algorithme de 25 logique floue FL. Cette étape 20 comprend ensuite une sous-étape d'archivage 25 dudit au moins un élément de statistique relatif audit au moins un évènement à risque avec les éléments de renseignement qui lui sont associés. Cette 30 sous-étape 25 comprend une phase de détection 36 de duplication d'une fiche de statistique 9b lors de laquelle l'unité de traitement 10 du serveur 18 3 exécute au moins un algorithme d'apprentissage automatique ML et/ou au moins un algorithme de logique floue FL évoqués précédemment afin d'identifier si un tel élément de statistique n'est pas déjà archivé dans la base de données 8 avec les éléments de renseignement qui lui sont 5 associés. Si tel est le cas, lors d'une phase de mise à jour 37 de la fiche de statistique 9b correspondante, l'unité de traitement 10 du serveur 3 détermine dans quelle mesure les éléments de renseignement archivés dans la base de données 8 relatifs audit élément de statistique doivent être complétés/ mis à jour à partir de ceux récemment extraits des 10 données d'information statistique pour cet élément. Si à l'inverse, cet élément de statistique n'est pas déjà archivé dans la base de données 8, l'unité de traitement 10 lors d'une phase de création 38 d'une nouvelle fiche de statistique 9b dans la base de données 8, génère alors dans cette base de données 8 cette nouvelle fiche de statistique 9b. 15 Ce procédé comprend également, une étape de transmission 26 d'une requête du dispositif électronique 2 vers le serveur 3 visant en l'obtention d'une valeur contextualisée Vc de quantification de risque relative à la région R dans laquelle l'individu est susceptible de se déplacer. Une telle 20 valeur contextualisée Vc contribue à évaluer le risque sécuritaire relatif à la région R traversée par l'utilisateur portant le dispositif électronique 2 et peut correspondre par exemple ici à un pourcentage quantifiant ce risque sécuritaire. 25 Cette étape 26 comprend une sous-étape de détermination 27 de coordonnées de géolocalisation relatives à la région R pour laquelle une valeur contextualisée Vc de quantification de risque est attendue. Lors de cette sous-étape 27, ces coordonnées de géolocalisation peuvent être générées par l'unité de traitement 10 qui est relié au module de 30 géolocalisation du dispositif électronique 2, ces coordonnées étant ainsi relatives à l'emplacement géographique du dispositif électronique 2 et 19 donc de l'utilisateur en possession de ce dernier c'est-à-dire ici dans la région R pour laquelle la valeur contextualisée Vc de quantification de risque est attendue. Dans une variante ces coordonnées de géolocalisation peuvent être générées par l'unité de traitement 10 qui est 5 relié à l'interface homme-machine 6a du dispositif mobile. Dans cette variante, l'utilisateur peut ainsi interagir avec le dispositif électronique 2 afin de sélectionner la région R pour laquelle il souhaiterait connaître la valeur contextualisée Vc de quantification de risque. Dans cette variante, une carte géographique comprenant ladite région R peut être affichée par 10 le module de transmission 6b de message ici l'interface d'affichage (écran) du dispositif électronique 2 et l'interface homme-machine 6a ici la surface tactile dudit écran peut permettre à l'utilisateur de sélectionner cette région R et déclencher ainsi la génération de coordonnées de géolocalisation par l'unité de traitement 10. 15 Cette étape 26 comprend ensuite une sous-étape de génération 28 de ladite requête comprenant les coordonnées de géolocalisation et un élément d'identification du dispositif électronique 2 et/ou de l'utilisateur de ce dispositif 2. Cette requête peut également comprendre un paramètre 20 de temps Ti notamment relatif à l'instant de passage de l'utilisateur dans ladite région localisée R. Autrement dit, ce paramètre de temps Ti peut comprendre une date ou une date et une heure, c'est-à-dire le moment précis, où le dispositif électronique 2 et donc l'utilisateur sera/est présent dans la région R pour laquelle il souhaite connaître la valeur 25 contextualisée Vc de quantification de risque. Ce paramètre de temps Ti peut correspondre à l'instant (date et/ou heure) où la requête est générée pour être transmise au serveur 3 ou encore à un instant ultérieur où l'utilisateur prévoit son passage dans ladite région R. 30 Ce procédé comprend par la suite une étape de génération 29 de la valeur contextualisée Vc de quantification de risque relative à ladite 20 région R. Cette étape 29 comprend une sous-étape de localisation 30 de ladite région R à partir de coordonnées de géolocalisation générées et transmises par le dispositif électronique 2 porté par ledit utilisateur. 5 Cette étape 29 comprend ensuite, une sous-étape d'estimation 31 d'une valeur globale Vg de quantification de risque relative à ladite région R localisée à partir d'une détermination d'une probabilité de déroulement d'au moins un d'évènement à risque dans cette région localisée R. Lors de cette sous-étape 31, l'unité de traitement 10 du serveur 3 génère alors 10 une requête visant à identifier au moins un évènement à risque archivé dans cette base de données 8 qui a eu lieu dans le passé dans une région R comprenant ces coordonnées de localisation et dont les limites de ladite région R sont définies dans un rayon configurable de quelques mètres à plusieurs centaines de kilomètres autour de ces coordonnées de 15 géolocalisation, en fonction de la pertinence et du choix de l'utilisateur. Une telle requête comprend : - les coordonnées de géolocalisation reçues du dispositif électronique 2, et 20 - un intervalle de temps T2 visant à limiter de manière temporelle la recherche d'au moins un évènement à risque sur une période (jour, semaine, mois, année) définie qui s'achève à la date et/ou la date et l'heure comprises dans le paramètre de temps Ti reçu du dispositif électronique 2. On notera que cet intervalle de temps T2 25 peut correspondre à quelques minutes, heures, mois voire quelques années précédant la date et/ou la date et l'heure comprises dans le paramètre de temps Ti. Cette requête générée par l'unité de traitement 10 du serveur 3 est alors 30 transmise à la base de données 8. En réponse à cette dernière, la base de données 8 transmet à ladite unité de traitement 10 au moins un 21 évènement à risque et en particulier la fiche d'évènement 9a correspondante comprenant les éléments de renseignement relatifs à cet évènement à risque. Effectivement, lors de cette sous-étape 31, l'unité de traitement 10 du 5 serveur 3 évalue la valeur globale Vg de quantification de risque à partir d'opérations de calcul mettant en oeuvre une première équation relative à une loi de probabilité discrète telle que la loi de poisson suivante : Àke-2. k P(k) = k! avec À.= -T2 où : 10 - k correspond au nombre d'occurrence d'un type d'évènement identifié dans la base de données 8, effectivement un évènement peut se produire dans l'intervalle de temps T2, 0 fois (jamais), 1 fois, 2 fois, n fois etc.. .(n E N) ; - e est la base de l'exponentielle (2,718...) ; 15 - k! est la factorielle de k; - À est un nombre réel strictement positif relatif à la moyenne d'un type d'évènement qui s'est produit k fois dans l'intervalle de temps T2. L'unité de traitement 10 détermine la valeur globale Vg de quantification 20 de risque à partir d'une deuxième équation suivante : Vg = 100 x (1 - P(k)i) où : - P(k) correspond au résultat obtenu pour un type d'évènement de première équation relative une loi de probabilité discrète telle que la loi de poisson ; 25 - I est l'intervalle de temps entre la date et/ou la date et l'heure de réalisation de l'évènement ou du dernier évènement du même type s'il y en a plusieurs, et la date ou la date et l'heure comprise dans le paramètre de temps Ti c'est-à-dire le moment précis, où le 22 dispositif électronique 2 et donc l'utilisateur sera/est présent dans la région localisée R. Cette valeur globale Vg est de préférence exprimée en pourcentage de 5 risque d'une réitération d'un tel type d'évènement dans ladite région localisée R. On notera que lorsque plusieurs évènements à risque sont identifiés et transmis par la base de données 8 à l'unité de traitement 10 cette 10 dernière les classes en les regroupant par groupes de type d'évènement à risque, une valeur globale Vg est alors calculée pour chacun de ces groupes. Par exemple, pour un premier groupe d'évènements comprenant trois évènements d'un premier type El, E2, E3 et un deuxième groupe d'évènements comprenant deux évènements d'un 15 deuxième type Fi, F2, des première et deuxième valeurs globales Vgl , Vg2 sont alors respectivement déterminées pour les premier et deuxième groupes d'évènements. Ainsi, dans un tel cas, l'unité de traitement 10 détermine alors ces première et deuxième valeurs globales Vgl , Vg2 en mettant en oeuvre l'équation suivante : 20 Vg1 = 100 x (1 - P1(k)i) et Vg2 = 100 x (1 - P2(k)I) où Pi (k) et P2(k) correspondent aux résultats obtenus respectivement pour les premier et deuxième groupes d'évènements de type différent. 25 L'étape de génération 29 comprend ensuite une sous-étape de détermination 32 d'une valeur contextualisée Vc de quantification de risque à partir de l'application à ladite valeur globale Vg de quantification d'une valeur d'ajustement Va estimée à partir d'au moins un élément de statistique en rapport avec un critère de profil de l'utilisateur et dudit au 30 moins un évènement à risque et du paramètre de temps Ti notamment 23 relatif à un instant de passage de l'utilisateur dans ladite région localisée R. Cette sous-étape 32 comprend une phase de sélection dans la base de 5 données 8 du serveur 3 : - d'au moins un élément de statistique relatif audit au moins un évènement à risque identifié, et - de données de profil de l'utilisateur du dispositif électronique 2. 10 Lors du déroulement de cette phase, une requête est alors générée par l'unité de traitement 10 du serveur 3 visant à : - identifier dans la base de données 8 au moins un élément de statistique relatif audit au moins un évènement à risque identifié pour la dite région localisée R lors de la sous-étape d'estimation 31 15 de la valeur globale Vg de quantification de risque, et - sélectionner dans la base de données 8 les données de profil de l'utilisateur du dispositif électronique 2. Une telle requête comprend alors un élément de référence permettant zo d'identifier dans la base de données 8 ledit au moins un élément de statistique relatif audit au moins un évènement à risque identifié lors de la sous-étape d'estimation 31, et l'élément d'identification du dispositif électronique 2 et/ou de l'utilisateur de ce dispositif transmis au serveur 3 et donc à son unité de traitement 10 lors de la sous-étape de génération 25 28 de l'étape de transmission 26 d'une requête du dispositif électronique 2 vers le serveur 3. Cette requête générée par l'unité de traitement 10 du serveur 3 est alors transmise à la base de données 8. En réponse à cette dernière, la base 30 de données 8 transmet à ladite unité de traitement 10 au moins un élément de statistique et en particulier la fiche de statistique 9b 24 correspondante ainsi que les données de profil de l'utilisateur ici la fiche de profil 9c. Cette sous-étape 32 comprend ensuite une phase d'identification d'un 5 critère commun de profil dans les données de profil de l'utilisateur et dans les éléments de renseignement relatifs à un élément de statistique. Lors de cette phase, l'unité de traitement 10 identifie dans la fiche de statistique 9b et en particulier dans les éléments de renseignement compris dans cette fiche 9b, le critère de données de profil d'un utilisateur 10 concerné par la valeur statistique. Ainsi, l'unité de traitement 10 réalise un traitement des données du profil de l'utilisateur en réalisant des opérations d'analyse de la fiche de profil 9c afin détecter une correspondance entre le critère de données de profil identifié dans la fiche de statistique 9b et un critère présent dans la fiche profil 9c de l'utilisateur 15 portant/en possession du dispositif électronique 2. Cette sous-étape 32 comprend par la suite une phase de récupération dans les éléments de renseignement de l'élément de statistique de la valeur statistique relative au critère commun de profil si un tel critère 20 commun est identifié dans les données de profil de l'utilisateur et dans les éléments de renseignement relatifs à l'élément de statistique. Lors de cette phase, l'unité de traitement 10 détermine alors la valeur d'ajustement Va à partir de la valeur statistique Vs relative au critère de profil identifié, présente dans la fiche de statistique 9b et/ou d'une valeur 25 temporelle Vt relative au paramètre de temps Ti correspondant à un instant de passage de l'utilisateur dans ladite région localisée R. Plus précisément, l'unité de traitement 10 détermine cette valeur d'ajustement Va en mettant en oeuvre une équation relative à une loi de probabilité comme par exemple la loi de poisson évoquée précédemment ou encore 30 d'autres lois de probabilité connues de l'état de la technique. Dans ce contexte, l'unité de traitement 10 exécute des opérations de calcul 25 mettant en oeuvre cette loi de probabilité ainsi que la valeur statistique Vs relative au critère de profil identifié et/ou la valeur temporelle Vt relative au paramètre de temps Ti. On notera que cette valeur temporelle Vt est fonction du critère de profil identifié dans la fiche de statistique 9b à savoir 5 par exemple des critères relatifs à un individu entrant dans la définition d'un segment de la population c'est-à-dire par exemple le genre, la nationalité, etc... On notera que lorsque plusieurs évènements à risque ont été identifiés 10 lors de la sous-étape d'estimation 31 de l'étape de génération 29 de la valeur contextualisée Vc de quantification de risque et qu'ils sont regroupés par groupes de type d'évènement à risque, une valeur d'ajustement Va est alors calculée pour chacun de ces groupes. Dans le cadre de l'exemple évoqué précédemment, des première et deuxième 15 valeurs d'ajustement Val, Va2 sont déterminées respectivement pour le premier groupe d'évènements comprenant les trois évènements d'un premier type El, E2, E3 et le deuxième groupe d'évènements comprenant les deux évènement d'un deuxième type F1, F2. En complément, on notera que plusieurs valeurs statistiques peuvent être 20 identifiées pour un même type d'évènement El, E2, E3. La valeur d'ajustement Va peut également être appelée facteur multiplicateur de risque et est appliquée à la valeur globale Vg de quantification afin d'obtenir la valeur contextualisée Vc de quantification 25 de risque de la région localisée R par la mise oeuvre de l'équation suivante par l'unité de traitement 10 du serveur 3 : Vc = Vg x Va On notera que lorsque plusieurs évènements à risque ont été identifiés 30 lors de la sous-étape d'estimation 31 de l'étape de génération 29 de la valeur contextualisée Vc de quantification de risque et qu'ils sont 26 regroupés par groupes de type d'évènement à risque, la valeur contextualisée Vc de quantification de risque est alors égale à la somme des valeurs contextualisées Vol, Vc2 déterminées pour chaque groupe de type d'évènement. Dans la continuité de l'exemple précédent, des 5 première et deuxième valeurs contextualisées Vol, Vc2 sont déterminées respectivement pour le premier groupe d'évènements comprenant les trois évènements d'un premier type El , E2, E3 et le deuxième groupe d'évènements comprenant les deux évènements d'un deuxième type Fi, F2. Ainsi, dans un tel cas, l'unité de traitement 10 détermine alors la 10 valeur contextualisée Vc en mettant en oeuvre l'équation suivante : Vc = Vol + Vc2 = (Vgl x Val ) + (Vg2 x Va2) On comprend, que cette valeur d'ajustement Va permet de tenir compte dans le cadre de ce procédé, notamment de données statistiques 15 relatives à des risques sécuritaires qui peuvent être présents dans la région R traversée par l'utilisateur, ces données statistiques s'appliquant spécifiquement à l'utilisateur en étant relatives à au moins une données de profil de ce dernier et/ou à l'instant de la journée déterminé par le paramètre Ti où cet utilisateur est amené à traverser cette région R. 20 Le procédé comprend également, une étape de transmission 33 d'un message d'avertissement audit utilisateur comprenant ladite valeur contextualisée Vc de quantification. Cette étape 33, comprend une sous-étape de génération par l'unité de traitement 10 du serveur 3 d'un 25 message comprenant ladite valeur contextualisée Vc. Ce message généré par cette unité de traitement 10 peut également comprendre : - des coordonnées géographiques permettant de : - positionner dans la région localisée R au moins un évènement à risque identifié lors de la sous-étape d'estimation 31 de 30 l'étape de génération 29 de la valeur contextualisée Vc de quantification de risque, et 27 - diviser la région localisée R en différentes zones pouvant présenter des risques sécuritaires différents ; - un texte descriptif TXT1, TXT2, TXT3, TXT4, TXT5 résumant la nature dudit au moins un évènement identifié. 5 On comprend que ce message généré peut comporter d'autres données d'information devant permettre de définir plus précisément le risque sécuritaire en apportant des informations complémentaires sur ce sujet. 10 Ce message est ensuite transmis via le module de communication 11 du serveur 3 vers le dispositif électronique 2 et en particulier vers le module de communication 6d de ce dispositif 2. Cette étape 33 comprend ensuite une sous-étape de diffusion de ce 15 message à l'utilisateur. Lors de cette sous-étape, l'unité de traitement 7 du dispositif électronique 2 qui est relié au module de transmission 6b de ce dernier, contrôle la diffusion de ce message via l'interface d'affichage et/ou l'interface sonore de ce module de transmission 6b. 20 En référence à la figure 4, ce message peut donc être intégré dans une représentation graphique 40 générée par l'unité de traitement 7 et diffusée sur l'interface d'affichage du dispositif électronique 2. Cette représentation graphique 40 peut comprendre trois parties P1, P2, P3. 25 La première partie P1 de cette représentation graphique 40 comprend un critère C de données de profil de l'utilisateur comme son nom ou encore son prénom, ainsi que le paramètre de temps Ti relatif à l'instant de passage de l'utilisateur dans la région localisée R et la valeur contextualisée Vc de quantification de risque déterminée notamment 30 selon la localisation géographique du dispositif électronique 2 et donc de l'utilisateur dans la région localisée R. Dans cette partie une évolution 28 dans le temps de la valeur contextualisée Vc peut être générée sous la forme par exemple d'un histogramme. La deuxième partie P2 de cette représentation graphique 40 comprend 5 une représentation d'une carte géographique comportant : - la région localisée R qui est divisée en plusieurs zones Z pouvant présenter des risques sécuritaires différents, - un élément d'identification visuelle 41 du positionnement temps réel ou envisagée du dispositif électronique 2 et donc de 10 l'utilisateur dans la région localisée R, et - deux groupes d'évènements de type différents comportant respectivement les trois évènements El, E2, E3 et deux évènements Fi, F2. 15 La troisième partie de cette représentation graphique 40 comprend quant à elle des textes descriptifs TXT1, TXT2, TXT3, TXT4, TXT5 relatifs respectivement aux évènements El, E2, E3 Fi, F2 présents dans la région localisée R représentée sur la carte. 20 L'invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution de ces étapes 14 à 33 du procédé lorsque ledit programme est exécuté par des unités de traitement 7, 10 du serveur 3 et du dispositif électronique 2 compris tous deux dans ce système d'évaluation 1 d'un REVENDICATIONS1. Procédé d'évaluation d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique (R) dans laquelle un individu est susceptible de se 5 déplacer, le procédé comprenant une étape de génération (29) par un serveur (3) d'une valeur contextualisée (Vc) de quantification de risque relative à ladite région (R) et une étape de transmission (33) par un dispositif électronique (2) apte à échanger (13) des données avec ledit serveur (3), d'un message d'avertissement audit utilisateur comprenant 10 cette valeur contextualisée (Vc) de quantification, ladite étape de génération (29) comprenant les sous-étapes suivantes : localisation (30) de ladite région (R) à partir de coordonnées de géolocalisation générées et transmises par le dispositif électronique (2) porté par ledit utilisateur audit serveur (3) ; 15 estimation (31) d'une valeur globale de quantification de risque relative à ladite région localisée (R) à partir d'une détermination d'une probabilité de déroulement d'au moins un évènement à risque dans cette région localisée (R), et détermination (32) de la valeur contextualisée (Vc) de 20 quantification de risque à partir de l'application à ladite valeur globale de quantification d'une valeur d'ajustement estimée sur la base de : - au moins un élément de statistique en rapport avec un critère de données de profil de l'utilisateur et dudit au moins un 25 évènement à risque, et - une valeur temporelle comprenant un paramètre de temps notamment relatif à un instant de passage de l'utilisateur dans ladite région localisée (R). 30 2. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que 2 la sous-étape de détermination (32) comprend une phase de sélection dans la base de données (8) du serveur (3) : d'au moins un élément de statistique relatif à au moins un évènement à risque identifié, et de données de profil de l'utilisateur du dispositif électronique (2). 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de détermination (32) comprend une phase de récupération dans des éléments de renseignement d'un élément de statistique d'une valeur statistique relative à un critère commun de profil si un tel critère commun est identifié dans les données de profil de l'utilisateur et dans ces éléments de renseignement relatifs à l'élément de statistique, ladite valeur statistique participant avec la valeur temporelle à la détermination de la valeur d'ajustement. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend : une étape de gestion automatique (14) de l'archivage de données relatives à des évènements à risque ; une étape de gestion automatique (20) de l'archivage de données relatives à des éléments de statistique liés aux évènements à risque stockés dans la base de données (8). s. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de transmission (33) comprend une sous-étape de génération par l'unité de traitement (10) du serveur (3) du message comprenant : des coordonnées géographiques permettant de : 3 - positionner dans la région localisée (R) au moins un évènement à risque identifié lors de la sous-étape d'estimation (31) de l'étape de génération (29) de la valeur contextualisée (Vc) de quantification de risque ; 5 - diviser la région localisée (R) en différentes zones pouvant présenter des risques sécuritaires différents ; un texte descriptif (TXT1, TXT2, TXT3, TXT4, TXT5) résumant la nature dudit au moins un évènement à risque identifié. 10 6. Système d'évaluation (1) d'un risque sécuritaire relatif à une région géographique (R) dans laquelle un individu est susceptible de se déplacer, mettant en oeuvre un procédé d'évaluation selon l'une quelconque des revendications précédentes, le système (1) comprenant un dispositif électronique (2) et un serveur (3) aptes à échanger (13) des 15 données entre eux. 7. Système (1) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend des sources de données d'information (4) susceptibles de comprendre des données d'information d'évènements à risque (5a) qui se 20 sont déroulés dans le monde et des données d'information statistique (5b) relatives à ces évènements. 8. Dispositif électronique (2) pour un système d'évaluation (1) selon l'une quelconque des revendications 6 et 7, comprenant une unité de 25 traitement (7), un module de communication (6d) et un module de transmission (6b) d'un message d'avertissement reliés entre eux de sorte à participer à la mise en oeuvre du procédé d'évaluation selon l'une quelconque des revendications précédentes 1 à 5. 30 9. Dispositif électronique (2) selon la revendication précédente, 4 caractérisé en ce que le module de transmission (6b) comprend une interface d'affichage et/ou une interface sonore susceptible de diffuser un tel message. 5 Io. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5 lorsque ledit programme est exécuté par des unités de traitement (7, 10) du serveur (3) et du dispositif électronique (2) selon l'une quelconque des revendications 8 et 9 compris 10 dans le système (1) selon l'une quelconque des revendications 6 et 7.