Brevet FR3069357A1 (20190125)

REVENDICATIONS1. Système d'apprentissage machine pour diverses applications informatiques permettant une fouille de texte pour la détection de défauts ou d'anomalies dans une authentification, transaction ou opération effectuée par l'application, comprenant : - un agencement matériel et logiciel formant un système de prétraitement ; - un agencement matériel et logiciel formant un réseau neuronal 10 conduisant à un modèle de traitement de données enrichies agrégées, - un agencement matériel et logiciel pour l'injection de données enrichies agrégées dans le réseau neuronal, - un agencement matériel et logiciel pour valider l'authentification, opération ou transaction sur la base des résultats obtenus à la sortie du 15 réseau neuronal.\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 1, caractérisé en ce que le réseau neuronal entraînant le modèle de traitement est : - un réseau neuronal récurrent du type à mémoire à long et court 20 terme (LSTM) ; - un réseau neuronal pour l'apprentissage statistique du type d'arbre de décision ; ou - une combinaison des deux. 25\n<CLM>\1\tSystème selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le réseau neuronal récurrent du type LSTM comprend au moins deux couches récurrentes et un Classificateur de Régression Logistique positionné au-dessus de la dernière couche récurrente prenant en compte le temps écoulé entre deux authentifications, opérations ou transactions. 30\n<CLM>\1\tSystème selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'agencement matériel et logiciel pour valider l'authentification, 29 opération ou transaction est paramétré avec une matrice d'indices de Jaccard afin que soit mesuré le degré de similarité entre les données de sortie d'un premier réseau neuronal du type LSTM et celles provenant d'un agencement matériel et logiciel d'un deuxième réseau neuronal pour 5 l'apprentissage statistique du type d'arbre de décision et pour valider les résultats de l'un des deux réseaux neuronaux.\n<CLM>\1\tSystème selon l'une des revendications précédentes, qui est utilisé pour une application informatique permettant une prédiction de risque à partir de la détection d'une fraude dans des opérations d'authentification d'objets de mémoire électronique contenant dans une zone une information secrète utilisée pour authentifier l'objet et son porteur.\n<CLM>\1\tSystème selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'agencement matériel et logiciel formant un réseau neuronal récurrent entraînant un modèle de type LSTM utilise un GPU.\n<CLM>\1\tSystème selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'agencement matériel et logiciel formant un système de prétraitement 20 comprend : - au moins une première base de données contenant au moins un ensemble de schémas séquentiels de données brutes concernant ladite application informatique, - un agencement matériel et logiciel formant au moins une deuxième 25 base de données contenant au moins un ensemble de données externes, - un agencement matériel et logiciel pour enrichir les données brutes au moyen des données externes, - un agencement matériel et logiciel pour agréger les données enrichies. 30\n<CLM>\1\tSystème selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le système de prétraitement utilise un mode multifil.