FR 2916678 A1 20081205 FR 0703922 A 20070601 PROCEDE ET DISPOSITIF DE SECURISATION DE DOCUMENTS 5 10 La présente invention concerne un procédé et un dispositif de sécurisation de documents. Elle vise, notamment, à identifier un document de manière unique, à l'authentifier, c'est-à-dire être capable de détecter sa copie et/ou à véhiculer, sur le document, de l'information relative à ce document, par exemple de l'information d'identification d'un propriétaire de droits de propriété intellectuelle attachés au document 15 et/ou son lieu de fabrication. Le terme de document s'entend de tout support d'information, par exemple documents papier, document plan, emballages, pièces manufacturées, pièces moulées et cartes, par exemple d'identification ou bancaires. Les codes numériques authentifiants, aussi appelés par la suite CNA sont des images numériques qui, une fois marquées sur un support, par exemple par impression ou 20 modification locale du support, sont conçues de façon à ce que certaines de leurs propriétés, en général mesurables automatiquement à partir d'une image captée, soient modifiées si une image marquée est copiée. Les codes numériques authentifiants se basent généralement sur la dégradation d'un ou plusieurs signaux sensibles à la copie lors de l'étape de copie, un signal étant porté par des éléments d'image aux caractéristiques 25 mesurables sensibles à la copie. Certains types de codes numériques authentifiants peuvent également contenir de l'information permettant d'identifier ou tracer le document qui le contient. Il existe plusieurs types de codes numériques authentifiants. Les motifs de détection de copie, aussi appelés par la suite MDC , sont des images denses, en général 30 de nature pseudo-aléatoire. Leur principe de lecture est basé sur une comparaison d'image pour mesurer un indice de similitude (ou de dissimilitude) entre le motif de détection de copie d'origine et le motif de détection de copie capturé, par exemple par un capteur d'image : si ce motif capturé est une copie, l'indice de similitude sera moins élevé que si c'est un original. 35 Les matrices d'information sécurisées, aussi appelés par la suite MIS , sont, tout comme les codes à barre à deux dimensions, des images conçues pour transporter une grande quantité d'information de manière robuste. Cependant, contrairement aux codes à barre en deux dimensions, les matrices d'information sécurisées sont sensibles à la copie. A la lecture, on mesure un taux d'erreur du message codé extrait de la matrice, taux qui est plus élevé pour les copies que pour les originaux, ce qui permet de distinguer ces copies des impressions originales. A moins d'être marqués de manière particulière, par exemple avec une encre invisible, les motifs de détection de copie et les matrices d'information sécurisées sont visibles. De plus, marquer les motifs de détection de copie et les matrices d'information sécurisées de manière invisible n'est pas toujours possible, à cause des contraintes de fabrication ou de coût. La visibilité d'une marque anti-copie peut être un désavantage sur le plan esthétique et, dans certains cas, sur le plan de la sécurité car le contrefacteur est informé de leur présence. Il existe également des codes numériques authentifiants qui sont naturellement invisibles ou du moins difficiles à remarquer. Par exemple, certains filigranes numériques (connus sous le nom de watermarks ) intégrés dans des images imprimées sont conçus de façon à être endommagés lorsque l'image imprimée est reproduite, par exemple par photocopie. La mesure du degré de dégradation du filigrane numérique, moins élevé dans l'impression originale que dans une copie de celle-ci, permet de détecter ces copies. La combinaison de plusieurs filigranes avec différents degrés de sensibilité à la copie permet, par une comparaison des niveaux respectifs d'énergie, de détecter les copies. L'intégration des filigranes numériques dans le processus de production des documents est cependant plus complexe, ce qui limite leur utilisation : en effet, contrairement aux motifs de détection de copie et aux matrices d'information sécurisées, le filigrane numérique ne peut pas être simplement ajouté à l'image ; le filigrane numérique est en effet une fonction complexe du message à ajouter et de l'image d'origine, l'énergie du filigrane numérique étant localement ajustée en fonction des propriétés de masquage de l'image d'origine. L'intégration de filigrane numérique sur des documents ou produits implique l'envoi de l'image source vers une unité centrale de marquage/impression qui intègre le filigrane numérique et retourne une image marquée. Cette procédure est peu pratique, en raison de la taille souvent très élevée des fichiers, et des problèmes de sécurité d'image associés. Par opposition, pour le marquage/impression avec un motif de détection de copie ou une matrice d'information sécurisée, l'image source ne doit pas être envoyée vers l'unité centrale de marquage/impression : à l'inverse, c'est l'image du motif de détection de copie ou de la matrice d'information sécurisée, d'une taille très faible en général, par exemple de quelques kilo-octets, qui est envoyée au détenteur des fichiers images qui seront apposés sur le document ou produit. De plus, la lecture des filigranes numériques est particulièrement difficile à stabiliser, ce qui rend la détermination de la copie par rapport à l'original d'un document plus aléatoire. En effet, les risques d'erreur sont en général nettement plus élevés avec les filigranes numériques qu'avec les motifs de détection de copie et les matrices d'information sécurisées. On connaît aussi des procédés de marquage spatial à modulation asymétrique, aussi appelés MSMA par la suite, tels que ceux décrits dans les documents WO 2006 087351 et CH 694 233. Tout comme les filigranes numériques, les MSMA permettent un marquage invisible, ou du moins discret, des documents. Les MSMA sont, en général, des motifs de points, qui sont ajoutés au document à marquer en tant que couche supplémentaire. Par exemple, dans le cas d'un processus d'impression offset, une plaque supplémentaire supportant seulement le MSMA est sur-imprimée sur le document. Ainsi, les MSMA s'intègrent plus facilement que les filigranes numériques dans le processus de production des documents, l'image source n'étant pas nécessaire à l'unité centrale de marquage/impression. Cependant, contrairement aux motifs de détection de copie et aux matrices d'information sécurisées, les MSMA nécessitent, en général, une plaque ainsi qu'une encre supplémentaire, ce qui rend leur utilisation plus complexe et plus coûteuse. De plus, tout comme pour les filigranes numériques, les méthodes de détection des MSMA peuvent être imprécises.. En effet, il est connu que le marquage/impression entraîne une incertitude de nature analogique dans le positionnement précis de l'image marquée. Cette incertitude, de l'ordre de dimension du point élémentaire imprimé, voire inférieure à celui-ci, a un effet non-négligeable sur la détection de copie, lorsque la surface marquée a une taille significative. Or les méthodes de détection des MSMA, basées sur l'auto-corrélation et la corrélation croisée, ne peuvent tenir compte de cette incertitude de positionnement. Cela augmente l'imprécision dans la lecture de la marque et, par conséquent, cela diminue la capacité de discernement entre les originaux et les copies. Lorsque la capture est faite par des scanners à plat, permettant à la fois une large surface de capture et une résolution de capture suffisante, les MSMA permettent de détecter de simples copies, par exemple des photocopies, voire des copies de haute qualité faites par capture avec un scanner à haute précision ou résolution, suivie d'une réimpression. Cependant, face à un contrefacteur déterminé, les MSMA offrent une protection réduite contre la copie. En effet, après la capture à haute résolution, le contrefacteur peut utiliser des outils de traitement manuel d'image, tels que Photoshop (marque déposée), éventuellement en combinaison avec des outils de traitement automatique des images (tels que Matlab , marque déposée), afin de restituer tous les points détectés sous leur forme initiale. Dans le cas d'une copie de haute qualité, les points ne seront pas plus affaiblis dans la marque copiée que dans la marque originale, et la copie a de fortes chances de ne pas être détectée comme telle. Ainsi, l'information contenue dans un MSMA est généralement réplicable à l'identique par un contrefacteur déterminé, ce qui ne permet pas d'envisager que cette méthode soit sécuritaire sur le long terme. On regroupe les différents types d'impression de documents en deux types, l'un dit statique par lequeN chaque document reçoit la même marque imprimée, par exemple un procédé d'impression analogique offset et l'autre dit numérique sérialisé par lequel chaque document reçoit une information individualisée, par exemple un procédé d'impression à jet d'encre commandé par un programme d'individualisation, et un procédé d'impression d'un numéro de série. Pour les moyens d'impressions les plus utilisés (notamment l'offset), les MSMA (et autres codes numériques authentifiants) sont imprimés de manière statique. Les types d'impression les plus utilisés pour les MSMA et les codes numériques authentifiants étant statiques, il n'est pas possible de faire varier, à chaque impression, la marque et le message contenu. Pourtant, il serait souhaitable de pouvoir caractériser, et ainsi identifier, de manière unique, chaque impression d'une même image source. La présente nvention vise à remédier à la fois aux faiblesses ou limites d'utilisation des filigranes numériques, des MSMA, des matrices d'information sécurisées et des motifs de détection de copie. A cet effet, selon un premier aspect, la présente invention vise un procédé de sécurisation d'un document, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés et - préalablement à ladite étape d'impression, une étape de génération de ladite distribution de points pour que : - au moins la moitié des points de ladite distribution ne soit pas juxtaposés latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points, et -au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de ladite variation imprévisible. La présente invention permet ainsi d'exploiter les caractéristiques géométriques individuelles des points marqués, et de mesurer les variations des caractéristiques de ces points afin de les intégrer dans une métrique (c'est-à-dire de déterminer s'ils satisfont au moins un critère appliqué à une mesure) permettant de discerner les originaux des copies ou des impressions non-légitimes. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération de la distribution de points, plus de la moitié des points ne touchent aucun autre point de ladite distribution. Ainsi, contrairement aux matrices d'information sécurisées et aux motifs de détection de copie, et comme les MSMA et les filigranes numériques, la présente invention permet d'insérer des marques invisibles ou discrètes. De plus, ces marques sont plus faciles à intégrer que les filigranes numériques ou les MSMA. Elles permettent la détection de copie d'une manière plus fiable que les filigranes numériques, et elles peuvent être caractérisées unitairement dans un processus d'impression statique, ce qui permet l'identification unique de chaque document. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération de la distribution de points, on produit des points dont au moins une caractéristique géométrique est variable, l'amplitude géométrique de la variation générée étant de l'ordre de grandeur de la dimension moyenne d'au moins une partie des points. La présente invention permet ainsi de générer et d'utiliser de manière optimale des images de motifs de points à caractéristiques variables, aussi appelées par la suite MPCV , conçus pour rendre plus difficile, voire impossible, la copie par reconstitution à l'identique. Selon des caractéristiques particulières, ladite variation générée correspond à une variation de position de points, dans au moins une direction, par rapport à une position où les centres des points sont alignés sur des lignes parallèles perpendiculaires à ladite direction et éloignées d'au moins une dimension desdits points dans cette direction. La présente invention permet ainsi d'exploiter les caractéristiques de positionnement précis des points, et de mesurer les variations très limitées dans le positionnement précis des points afin de les intégrer dans une métrique permettant de discerner les originaux des copies. Selon des caractéristiques particulières, ladite variation générée correspond à une variation d'au moins une dimension de points, dans au moins une direction, par rapport à une dimension moyenne desdits points, dans cette direction. Selon des caractéristiques particulières, ladite variation générée correspond à une variation de forme des points, par rapport à une forme moyenne desdits points, dans cette direction. Selon des caractéristiques particulières, au cours de l'étape de génération, ladite distribution de points est représentative d'une information codée. La présente invention permet ainsi de stocker ou véhiculer de l'information dans la distribution de points à caractéristiques variables. A quantité d'information contenue égale, les distributions de points peuvent couvrir une surface significativement plus faible que les MSMA, par exemple quelques millimètres carrés, ce qui permet leur capture à haute résolution par des outils de capture portable, et par conséquent une grande précision dans la lecture. Selon des caractéristiques particulières, le procédé tel que succinctement exposé ci-dessus comporte une étape de capture d'image de la distribution de points imprimée et une étape de détermination d'une signature unique de ladite distribution imprimée, en fonction de ladite variation imprévisible d'impression. La présente invention permet ainsi d'exploiter les variations propres à chaque impression afin de caractériser de manière unique chacune des impressions d'un même motif de points à caractéristiques variables source. Selon des caractéristiques particulières, le procédé tel que succinctement exposé ci-dessus comporte une étape de détermination d'une grandeur représentative de la variation d'impression imprévisible, l'étape de génération de la distribution de points étant fonction de ladite grandeur. Selon des caractéristiques particulières, le procédé tel que succinctement exposé ci-dessus comporte une étape de détection de copie en fonction de la grandeur représentative de la variation d'impression imprévisible, ladite étape de détection de copie comportant une étape de comparaison de ladite grandeur représentative avec une valeur prédéterminée, et une étape de décision de l'authenticité du document en fonction du résultat de la comparaison. Selon un deuxième aspect, la présente invention vise un procédé de sécurisation d'un document contre des copies provoquant, du fait d'aléas de copie, une variation dite de copie imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation, dite d'impression imprévisible, point par point, de ladite caractéristique géométrique des points imprimés, l'amplitude moyenne de la variation imprévisible d'impression étant du même ordre de grandeur que l'amplitude moyenne minimale de la variation imprévisible des dites copies et - une étape de détermination d'une grandeur physique représentative de la variation imprévisible d'impression. On observe que l'étape de détermination de la grandeur physique peut être préliminaire à l'étape d'impression, comme dans le procédé objet du premier aspect de la présente invention ou postérieur à une étape d'impression d'échantillons en vue de la caractérisation de l'étape d'impression. Selon un troisième aspect, la présente invention vise un dispositif de sécurisation d'un document, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés et - un moyen de génération de ladite distribution de points adapté, préalablement à l'impression, à générer ladite distribution de points pour que : - au moins la moitié des points de ladite distribution ne soit pas juxtaposés latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points, et -au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de ladite variation imprévisible. Selon un quatrième aspect, la présente invention vise un dispositif de sécurisation d'un document contre des copies provoquant, du fait d'aléas de copie, une variation dite de copie imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation, dite d'impression imprévisible, point par point, de ladite caractéristique géométrique des points imprimés, l'amplitude moyenne de la variation imprévisible d'impression étant du même ordre de grandeur que l'amplitude moyenne minimale de la variation imprévisible des dites copies et - un moyen de détermination d'une grandeur physique représentative de la variation imprévisible d'impression. Selon un cinquième aspect, la présente invention vise un procédé de lecture d'une distribution de points sur un document, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape de capture d'une image de ladite distribution de points, - une étape de détermination d'une grandeur physique représentative d'une variation géométrique de points de ladite distribution et une étape de détermination de l'authenticité de ladite distribution de points, en fonction de ladite grandeur physique. Selon un sixième aspect, la présente invention vise un dispositif de lecture d'une distribution de points sur un document, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen de capture d'une image de ladite distribution de points, un moyen de détermination d'une grandeur physique représentative d'une variation géométrique de points de ladite distribution et - un moyen de détermination de l'authenticité de ladite distribution de points, en fonction de ladite grandeur physique. Selon un septième aspect, la présente invention vise un programme chargeable dans un système informatique, ledit programme contenant des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci- dessus. Selon un huitième aspect, la présente invention vise un support d'informations lisibles par un ordinateur ou un microprocesseur, amovible ou non, conservant des instructions d'un programme informatique, caractérisé en ce qu'il permet la mise en oeuvre du procédé objet de la présente invention, tel que succinctement exposé ci-dessus. Les avantages, buts et caractéristiques particulières de ce procédé de sécurisation de ces dispositifs de sécurisation, de ce procédé et de ce dispositif de lecture, de ce programme d'ordinateur et de ce support d'informations étant similaires à ceux du procédé de sécurisation, tel que succinctement exposé ci-dessus, ils ne sont pas rappelés ici. D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortiront de la description qui va suivre, faite, dans un but explicatif et nullement limitatif en regard des dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente une marque numérique agrandie d'un facteur d'environ 20, - la figure 2 représente la marque illustrée en figure 1, après impression, agrandie, - la figure 3 représente une photocopie de la marque imprimée illustrée en figure 2, agrandie, - la figure 4 montre une copie de haute qualité de la marque imprimée illustrée en figure 2, agrandie, - la figure 5 représente, agrandi, un MPCV, la caractéristique variable étant ici une hauteur de point, - la figure 6 représente un agrandissement, d'un facteur d'environ 200 d'une partie du MPCV de la figure 5, une fois imprimé, - la figure 7 montre deux impressions agrandies d'un même MPCV ayant une taille de points constante avant impression, - la figure 8 représente, agrandie, une matrice d'information sécurisée comportant, en son centre, un MPCV, - la figure 9 représente, agrandie, une matrice d'information sécurisée qui est 30 entourée d'un MPCV, - la figure 10 représente, agrandi, un MPCV dont les quatre coins consistent en un point entourés de quatre points qui sont proches, - la figure 11 représente, agrandi, un MPCV avec des lignes de points sur les quatre côtés, 35 - la figure 12 représente, agrandie, une partie d'un MPCV en forme de grille, - la figure 13 représente la valeur absolue de la transformée de Fourier bidimensionnelle du MPCV représenté en figure 12, - la figure 14 représente, agrandi, un détail d'un MPCV représentant de l'information codée, - la figure 15 représente, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention, - les figures 16A à 20 représentent, sous forme de logigrammes, des étapes mises en oeuvre dans des modes de réalisation particuliers des différents aspects du procédé objet de la présente invention, - la figure 21 représente une partie agrandie d'un MPCV de forte densité et - la figure 22 représente une partie agrandie d'un MPCV à gradient de dimensions de points. Avant de donner le détail de différents modes de réalisation particuliers de la présente invention, on donne, ci-après, des définitions qui seront utilisées dans la description. - matrice d'informations : il s'agit d'une représentation physique d'un message, généralement apposée sur une surface unie (à la différence des watermarks ou filigranes numériques qui modifient les valeurs de pixels d'un décor à imprimer), lisible par une machine (en anglais machine-readable representation of information ). La définition de la matrice d'informations englobe, par exemple, les codes à barres 2D, les codes à barres à une dimension et d'autre moyens de représentation de l'information qui sont moins intrusifs, tel que les Dataglyphs (marquage de données) ; - document : il s'agit de n'importe quel objet (physique) portant une matrice d'information ; - marquage ou impression : tout processus par laquelle on passe d'une image digitale (incluant une matrice d'information, un document..) à sa représentation dans le monde réel, cette représentation étant généralement faite sur une surface : ceci inclut, de manière non-exclusive, l'impression à jet d'encre, laser, offset, thermique, ainsi que l'embossage, la gravure laser, la génération d'hologrammes. Des processus plus complexes, tel que le moulage, dans lequel l'image digitale est d'abord gravée dans le moule, puis moulée sur chaque objet, sont également inclus. Notons qu'une image moulée peut être vue comme ayant trois dimensions dans le monde physique même si sa représentation digitale en comporte deux. Notons encore que plusieurs des procédés mentionnés incluent plusieurs transformations, par exemple l'impression offset classique (contrairement au offset computer-to-plate ), inclut la création d'un film, ledit film sevrant a créer une plaque, ladite plaque étant utilisée dans l'impression. D'autres procédés permettent également d'imprimer une information dans le domaine non-visible, soit en utilisant des fréquences à l'extérieur du spectre visible, ou encore à inscrivant l'information à l'intérieur de la surface, etc, - capture : tout processus par lequel on obtient une représentation digitale du monde réel, incluant la représentation digitale d'un document physique contenant une matrice d'information, - cellule : il s'agit d'une zone régulière, généralement rectangulaire, voire carrée, d'un MPCV dans laquelle se trouve, au maximum, un nombre prédéterminé de points, le nombre prédéterminé valant généralement un, sans dans des variantes signalées ; - pixel de génération : la plus petite zone considérée pour la génération d'un MPCV, - point : une zone imprimée élémentaire de très petite dimension, éventuellement variable, faisant contraste avec un arrière-plan, le point étant généralement la représentation d'un ou plusieurs pixels de génération, - pixel de capture ou pixel d'image : une zone dont l'image correspondant à un point photosensible élémentaire, ou pixel, d'un capteur d'image, - ordre de grandeur : une grandeur physique A est du même ordre de grandeur qu'une grandeur physique B, si la valeur de A est entre un dixième et dix fois la valeur de B. Pour la mise en oeuvre de certains modes de réalisation de la présente invention, l'inventeur a découvert que certaines caractéristiques de l'impression peuvent permettre de discerner les originaux des copies de manière très efficace. En particulier, la variation dans les dimensions, ou taille , dans le positionnement précis ou dans la forme de points marqués peut être mesurée et intégrée dans une métrique permettant de discerner les originaux des copies. On note que la variation de niveau de couleur (ou niveau de gris) dans l'image à imprimer revient, du fait du tramage, à une variation de forme ou de dimensions. Les codes numériques authentifiants mentionnés précédemment ne sont pas conçus pour mesurer précisément ces caractéristiques. Au contraire, tous les codes numériques authentifiants de types connus ont des performances détériorées par les variations de positionnement dues à des aléas d'impression, variations qui sont perturbatrices pour les mesures utilisées. Au mieux, des méthodes sont utilisées pour chercher à les éliminer. Par ailleurs, les filigranes numériques et les MSMA sont conçus pour permettre de mesurer des caractéristiques globales du signal (énergie, par exemple) qui sont peu précises pour la différenciation entre les originaux et les copies. La figure 1 montre une marque numérique 105 composée d'un ensemble de points 110 aux positions aléatoires entourés d'une bordure noire 115. On note que les points 110 dans cette marque d'origine sont tous de la même taille, soit de 1 pixel pour une image imprimée à 600 pixels/pouce. La figure 2 montre une impression 120 de cette marque numérique. La figure 3 montre une photocopie 125 de cette marque. On constate que, dans la photocopie 125, les points 110 ont disparu. Avec une mesure simple telle que le nombre de points encore présents dans la marque dont une image est captée par un capteur d'image électronique, ou un degré de corrélation avec la marque de référence, il est aisé de discerner un original 120 d'une photocopie 125, ou d'une copie de faible qualité. La figure 4 montre une copie 130 de haute qualité. Cette copie a été faite sur la base d'une capture d'image avec un scanner, capture communément appelée scan , àhaute résolution, en restituant à leur état d'origine les points 110 détectés automatiquement (en utilisant le logiciel Matlab, marque déposée, par exemple), sachant que ces derniers sont noirs et on la taille de 1/600ème de pouce. On observe que tous, sinon la plupart, des points 110 présents dans l'original en figure 2 sont présents en figure 4. La tâche d'un éventuel contrefacteur est, malheureusement, facilitée par le fait que, tous les points étant de la même taille à l'origine, il peut se permettre d'ignorer la mesure de la taille ou du niveau de gris des points, et simplement reconstituer les points à leur taille d'origine (qui, étant fixe, est triviale à déterminer sur un grand ensemble). Préférentiellement, par la mise en oeuvre de la présente invention, le simple dénombrement des points présents ne suffit pas à discerner l'original de la copie. Une méthode basée sur la corrélation ou le niveau d'énergie telle qu'utilisée par les MSMA est également inefficace pour détecter les copies de bonne qualité. A cet effet, dans des modes de réalisation préférentiels, pour élargir les possibilités d'utilisation des motifs de points, la détermination de l'authenticité d'un document impose de porter une attention particulière aux caractéristiques géométriques des points, qui sont étudiées au niveau local, contrairement aux méthodes de l'art antérieur. En particulier, la taille, la forme et/ou le positionnement exact des points sont utilisés pour la détection de copie, pour le stockage d'information, et/ou pour la caractérisation unitaire des documents. Les MPCV objets de modes de réalisation particuliers de la présente invention présentent ainsi la particularité que la taille, la forme et/ou le positionnement exact des points sont variables. Préférentiellement, pour la génération de la distribution de points dans ce MPCV, on produit des points dont au moins une caractéristique géométrique est variable, l'amplitude géométrique de la variation générée étant de l'ordre de grandeur de la dimension moyenne d'au moins une partie des points. La description qui va suivre concerne : - des méthodes de conception numériques des MPCV, - des méthodes de mesures de caractéristiques géométriques des MPCV, - des méthodes de combinaisons de caractéristiques géométriques mesurées des MPCV en une métrique permettant de discerner les MPCV originaux des MPCV copiés, - des méthodes d'optimisation de l'impression des MPCV, - des méthodes d'identification des MPCV sur la base de leurs caractéristiques géométriques, - des méthodes de vérification de MPCV, - des méthodes de stockage d'information dans les MPCV et - un procédé de sécurisation de documents. On décrit d'abord, ci-après, une méthode de génération d'un motif de points à caractéristiques variables. Afin de générer un MPCV, on détermine, au préalable, la qualité d'impression du système d'impression qui sera utilisé pour imprimer le MPCV sur le document, au cours d'une étape 300. La qualité d'impression est représentative d'une variation imprévisible d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, point par point, provoquée par (l'impression, du fait d'aléas d'impression. Puis on détermine la surface à disposition pour l'impression de ce MPCV, de résolution du système d'impression et la densité maximale des points souhaitée, au cours d'une étape 302. Par exemple, la taille disponible peut être d'environ 1/6 x 1/6 pouce, et la densité de 1/100 (environ un pixel sur 100 peut être imprimé). La densité maximale dépend du degré de visibilité accepté du MPCV, qui est fonction des conditions de l'application (couleur de l'encre, support, type d'impression, esthétique du document, par exemple). La densité peut être plus élevée, par exemple une densité de 1/16 ou 1/9 sont possibles, voire de 1/4. Préférentiellement, le MPCV est généré de sorte que les points imprimés ne se touchent pas. Dans certains cas, la taille disponible peut être beaucoup plus importante, par exemple de plusieurs pouces carrés. En revanche, la plupart des moyens de capture, par exemple les appareils photo comportant un capteur d'image matriciel, offrent une surface de capture ne permettant pas de couvrir cette zone (les scanners à plats ne sont en général pas disponibles lorsque des documents ou produits doivent être lus sur le terrain ). Dans ce cas, on peut tuner , c'est-àdire juxtaposer à l'identique, le MPCV ou juxtaposer des MPCV, différents pour des raisons de sécurité. Dans la suite de la description, on appelle tuilage ces deux types de juxtaposition de MPCV, respectivement identique ou différents. En faisant l'hypothèse que l'outil de capture peut être appliqué arbitrairement sur la zone d'impression, la taille maximale du MPCV pour garantir qu'au moins un MPCV sera intégralement contenu dans la surface de capture est égale à la moitié du plus petit côté de la surface de capture. Pour l'exemple cité plus haut d'un CCD de 640 x 480 opérant à 1220 points/pouces (surface de 1,33 cm sur 1 cm), le MPCV ne devra pas dépasser 0,5 centimètres de côté. Le MPCV est généré, par la suite, de telle manière que : - au moins la moitié des points de ladite distribution ne soit pas juxtaposés latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points, et - au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points est du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de la variation imprévisible. Les inventeurs ont, en effet, découvert que l'impression de l'original doit présenter un tel rapport d'ordres de grandeur pour obtenir une meilleure efficacité des fonctions de sécurisation (authentification et identification) du document. De plus, les inventeurs ont découverts que, dans certains modes de réalisation, pour sécuriser un document contre des copies provoquant, du fait d'aléas de copie, une variation dite de copie imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, il est préférable qu'au cours de l'impression d'une distribution de points sur le document, ladite impression provoque, du fait d'aléas d'impression, une variation, dite d'impression imprévisible, point par point, de ladite caractéristique géométrique des points imprimés, l'amplitude moyenne de la variation imprévisible d'impression étant du même ordre de grandeur que l'amplitude moyenne minimale de la variation imprévisible des dites copies. Préférentiellement, on effectue alors une étape de détermination d'une grandeur physique représentative de la variation imprévisible d'impression, comme exposé par ailleurs en regard des fonctions d'authentification et d'identification d'un document. Par exemple, on peut utiliser un MPCV de 200 x 200 pixels imprimé à 1200 points par pouce, pour une surface imprimé de 1/6 pouce, dont les points mesurent 2x2 pixels de génération lorsque la moyenne de la valeur absolue de la variation imprévisible est entre 0,2 pixel et 20 pixels. Notons qu'un MPCV de 100 x 100 pixels imprimé à 600 points par pouce, avec des points de 1 x 1 pixel donnerait un résultat comparable. Cependant, une résolution d'image plus élevée (pour une même taille de zone imprimée) permet davantage de flexibilité pour faire varier la taille et/ou la position des points, comme on le détaille par la suite. Préférentiellement, on évite que des points soient superposés, collés, ou trop proches. A cet effet, on divise le MPCV en zones adjacentes, par exemples en 10 x 10 zones de 20 x 20 pixels chacune, pour un MPCV de 200 x 200 pixels. En laissant une marge blanche de 1 pixel sur chacun des bords de chaque zone, on a une zone de 18 x 18 pixels disponible pour le point. II y a alors 17 x 17 = 289 positions possibles pour chaque point dans la zone qui lui est réservée (les points faisant 2 x 2 pixels, leur point le plus en haut et le plus à gauche, par exemple, ne peut prendre que 17 positions latérales et 17 positions longitudinales). Pour des raisons de sécurité, il est souhaitable que le MPCV soit de nature pseudo-aléatoire, par exemple généré à partir d'un algorithme cryptographique auquel on fournit une clé tenue secrète. Cette clé est utilisée comme valeur d'initialisation d'un algorithme générant des nombres pseudo-aléatoires, qui peuvent être retrouvés par quiconque connaît la clé, mais qui sont très difficiles à trouver par quiconque ne possédant pas la clé. Comme on l'observe en figure 16A, pour générer un MPCV, on réalise : - une étape 302 de réception ou de détermination de surface disponible, et de résolution de système d'impression et de densité d'impression, - une étape 304 de réception d'une clé cryptographique, par exemple une séquence de 32 octets (256 bits), - une étape 306 de génération de valeurs binaires, par exemple en utilisant une fonction de hachage ou de chiffrement de manière récursive, l'algorithme étant initialisé avec la clé cryptographique. Par exemple, pour l'exemple mentionné ci-haut, il y a 289 positions possibles pour le point, et il faut donc 9 bits pour déterminer la position d'un point dans la zone qui lui est réservée. Ainsi, il faut 900 bits pour déterminer les positions des 100 points dans leurs zones respectives. En supposant que la fonction de hachage SHA-1 soit utilisée, avec des entrée et sortie de 256 bits, il faut faire quatre appels à la fonction pour obtenir les données binaires nécessaires et - une étape 308 d'incorporation d'un point dans chaque cellule et d'assemblage des cellules en une image, ici de taille 200x200 pixels. Par exemple, au cours de cette étape 308, on utilise des séquences de neufs bits successives, pour déterminer la position d'un point dans chaque cellule. Lorsque la valeur représentée par cette séquence est supérieure à 289, on prend la séquence suivante. Sinon, on positionne le point à la position repérée par la séquence, par exemple en numérotant les positions successivement dans chaque ligne de positions possibles. Puis on juxtapose les cellules, par exemple successivement dans chaque ligne de cellules. A la suite de l'étape 308, on incorpore le MPCV dans les films d'impression et on imprime le document, au cours d'une étape 310. Dans des variantes, chaque point peut avoir une taille variable. Par exemple, les points peuvent avoir une surface supérieure ou inférieure à 2 x 2 pixels. Ainsi, les points peuvent avoir plusieurs des tailles offrant la possibilité de mesurer d'autres caractéristiques géométriques difficilement reproductibles par le contrefacteur. Par exemple, les points peuvent avoir deux tailles possibles, soit de 2 x 2 pixels comme donné précédemment, soit de 3 x 3 pixels, des dimensions verticales et horizontales inégales, par exemple 2 x 3 ou 3 x 2, étant également possibles. Notons que, dans le cas de deux points carrés, il faut une donnée binaire supplémentaire pour identifier la taille du point, donnée qui s'ajoute aux neuf données binaires qui identifient la position du point dans la zone qui lui est réservée. Ainsi, il faut dix données binaires par zone, et 1000 données binaires pour les 100 cellules. La figure 5 montre un MPCV 135 avec des points dont les dimensions varient pseudo-aléatoirement (points de 2 x 2 et 3 x 3 pixels) et une bordure 140 entourant le MPCV 135. La figure 6 montre un détail du résultat 145 de l'impression du MPCV 135 de la figure 5. On note que, dans des variantes, on ajoute une bordure, ici 140, ou des formes arbitraires permettant la localisation du MPCV. Par exemple, des blocs de synchronisation sont ajoutés sur les bordures ou dans le MPCV, à la place de zones contenant des points. En ce qui concerne les mesures des caractéristiques de positionnement d'un MPCV, l'inventeur a découvert que, si les points composant un MPCV peuvent être déterminées et reconstituées avec une quasi-certitude par un contrefacteur, ce dernier peut très difficilement réduire l'incertitude sur le positionnement précis des points. En effet, lors de l'impression d'un MPCV, les points ne seront pas nécessairement imprimés à leur position exacte : cette incertitude est due aux aléas de l'impression, et elle est également causée par le passage du numérique à l'analogique. En effet, en passant de valeurs numériques à des valeurs analogiques lors de l'impression, puis de nouveau à des valeurs numériques lors de la capture d'image, on a une incertitude moyenne de l'ordre du demi pixel, (pixels respectivement d'impression et de capture d'image) dans le positionnement des points, la deuxième incertitude étant indépendante des incertitudes de positionnement dues aux aléas de l'impression. Notons qu'en fonction de la stabilité du moyen d'impression, des incertitudes de positionnement additionnelles peuvent être ajoutées. Lors de la production d'une copie de haute qualité, des incertitudes de positionnement additionnelles de ré-impression, s'ajoutent aux incertitudes de positionnement déjà présentes. Ainsi, l'écart entre la position d'un point dans l'image captée et le positionnement de ce point dans l'image d'origine est, en moyenne, plus élevée si l'image captée est une copie que s'il s'agit d'un original. On décrit, ci-après, un algorithme de mesure des caractéristiques géométriques de positionnement d'un MPCV. En entrée, on utilise une image captée, au cours d'une étape 320, d'une zone de document contenant un MPCV et une clé cryptographique. En sortie des étapes implémentant cet algorithme, on obtient un vecteur de caractéristiques de positionnement des points du MPCV. - en appliquant l'algorithme de conception des MPCV, on détermine les positions d'origine de chacun des points, au cours d'une étape 322 ; - au cours d'une étape 324, on détermine la position d'un ensemble de formes de référence de position dans l'image capturée, étant entendu que le MPCV lui-même, ou une partie de celui-ci, peut servir de forme de référence, puisqu'il est connu. Par exemple, ces cellules de références peuvent être des indicateurs de coins, la bordure d'un carré. On peut également utiliser d'autres techniques connues de détermination de position, telles que l'autocorrélation d'images tuilées. - à partir des formes de référence, on reconstruit une image de taille égale ou multiple entier de la taille d'origine, au cours d'une étape 326 ; - pour chaque cellule, on détermine, au cours d'une étape 328, une zone de recherche dans l'image captée dans laquelle l'image du point doit se trouver (Par exemple, si le MPCV est imprimé à 600 ppi (acronyme de points par pouce ) et est capturé à 1200 dpi (acronyme de dip per inch signifiant pixel de capture par pouce), une zone de +/- 5 pixels correspond à une zone de +/- 2.5 pixels dans l'image d'origine). Une zone de recherche relativement grande est nécessaire car le positionnement initial des cellules de référence peut être imprécis ; - si le point est de couleur sombre sur fond clair, on détermine, au cours d'une étape 330, la position dans l'image reconstruite, ou dans l'image captée, du pixel ayant la valeur minimale de luminance dans la zone définie et si le point est de couleur clair sur fond sombre, on détermine, au cours de l'étape 330, la position dans l'image reconstruite, ou dans l'image captée, du pixel ayant la valeur maximale de luminance dans la zone définie. Cette position d'un pixel est considérée comme la position du centre du point dans l'image captée ; - on mesure les distances, dans chaque direction, entre les deux positions, au cours d'une étape 332 et - on compile l'ensemble des mesures de distances en un vecteur de caractéristiques géométriques, au cours d'une étape 334. Pour un MPCV de 100 cellules, on obtient ainsi un vecteur de taille 100 x 2. A cause des imprécisions dans le positionnement des cellules de référence, un biais systématique peut exister. Préférentiellement, au cours de l'étape 332, on compense ce biais en calculant les moyennes des distances horizontales et verticales et on soustrait cette moyenne des distances correspondantes (on s'attend, en effet, à une moyenne nulle pour les imprécisions de positionnement). En variantes : - on utilise d'autres valeurs caractéristiques de chaque point pour déterminer sa 25 position. Par exemple, la valeur de luminance du pixel central du point, la valeur de réponse à un filtre de points correspondant à des pixels, etc et/ou on détermine les positions des points sans reconstruire l'image, en tenant compte du facteur d'échelle dans l'image capturée, ainsi que de la rotation et de la translation de celle-ci, dans la détermination des zones de recherches pour la position 30 précise de chaque point. En ce qui concerne la discrimination, ou le discernement entre les MPCV originaux et les MPCV copiés mettant en oeuvre le vecteur de caractéristiques de positions, on peut procéder de la manière suivante : - pour chaque point, on calcule la distance euclidienne entre la position du point 35 estimée d'après l'image captée et la position d'origine, au cours d'une étape 340, - au cours d'une étape 342, on calcule la moyenne, ou la médiane, de cette distance sur l'ensemble des points, pour obtenir une mesure de la distance moyenne, - au cours d'une étape 344, on compare cette distance moyenne à un seuil prédéterminé et, - au cours d'une étape 346, on détermine si le MPCV est un original ou une copie, de la manière suivante : - si la distance moyenne est inférieure au seuil, on considère le MPCV comme original, - sinon, il est considéré comme une copie. L'exemple suivant illustre la méthode proposée. Le même MPCV d'origine a été imprimé puis capté trois fois. Les distances moyennes calculées sur les vecteurs de caractéristiques de positions des originaux sont de 0,454, 0,514 et 0,503 pixels d'image. Trois copies de haute qualité ont été faites, chacune à partir d'un des trois MPCV imprimés. Les distances moyennes calculées sur les vecteurs de caractéristiques de position de ces copies sont de 0,965, 1,088 et 0,929 pixels d'image. On constate que, sur la base de la distance moyenne, les MPCV originaux peuvent aisément être séparés des MPCV copiés par simple seuillage. Plusieurs valeurs de seuil sont possibles, selon le coût relatif aux erreurs possibles ( faux positif : détecter une copie comme un original, ou faux négatif : détecter un original comme copie). Un seuil de 0,75 pixels (d'image) peut être un compromis acceptable si kes coûts relatifs à chaque type d'erreur sont équivalents. D'autres techniques mathématiques connues, par exemple basées sur des méthodes statistiques et/ou de reconnaissance de formes, peuvent être utilisées afin de discerner les MPCV originaux des MPCV copiés. En ce qui concerne la discrimination, ou le discernement, entre les MPCV originaux et les MPCV copiés à partir des valeurs de caractéristiques géométriques des points, comme on l'a observé plus haut, si les points ont une taille constante, il est aisé pour le contrefacteur de les reproduire avec une taille conforme, même si les points peuvent apparaître avec une taille variable dans la marque d'origine. Dans un mode de réalisation, au cours de la génération du MPCV, on fait varier une ou deux dimensions des points. Lors de l'analyse de l'authenticité d'un document, après avoir capté une image du MPCV, au cours d'une étape 350, on détermine la ou les dimensions des points en fonction du degré de luminance de leur pixel d'image central, leur réponse à au moins un filtre matriciel correspondant à des pixels d'image, etc, au cours d'une étape 352. Puis, on discerne les MPCV originaux des copies en fonction du degré de similarité entre les dimensions des points du MPCV numérique d'origine et des dimensions des points correspondants dans l'image captée du MPCV à authentifier. Par exemple, on procède de la manière suivante : - au cours d'une étape 354, en appliquant l'algorithme de conception des MPCV, on détermine un vecteur de caractéristiques de dimensions attendues. Par exemple, le vecteur de caractéristiques attendues peut être la valeur de surface des points ou leurs deux dimensions, horizontale et verticale ; - au cours d'une étape 356, on calcule un indice de similarité, par exemple un coefficient de corrélation, entre le vecteur de caractéristiques attendues et le vecteur de caractéristiques obtenus après traitement de l'image captée du MPCV et - au cours d'une étape 358, on détermine si le MPCV est authentique, en comparant l'indice de similarité avec une valeur seuil prédéterminée : si la valeur de l'indice est supérieure au seuil, le MPCV est considérée comme original et - sinon il est considéré comme une copie. L'exemple suivant illustre la méthode proposée. Le même MPCV d'origine, illustré en figure 5, dont les dimensions des points varient entre 2 x 2 et 3 x 3 pixels a été imprimé puis capté trois fois. Le vecteur de caractéristiques est composé de valeurs de surface de 4 et 9 pixels pour les tailles de points de 2 x 2 et 3 x 3 pixels. Les vecteurs de caractéristiques contiennent la valeur moyenne de luminance d'une région entourant le point, moins la valeur de luminance du point. On a ainsi une valeur plus élevée si le point est plus fortement imprimé, ce qui est en général le cas pour les points de 3 x 3 pixels. Les indices de similarité calculés sont, pour les trois impressions originales, de 0,654, 0,673 et 0,701. Puis, trois copies de haute qualité ont été faites, chacune à partir d'un des trois MPCV imprimés. Pour faire les copies, on a déterminé les positions des points, puis on a mesuré leur degré de luminance. Le degré de luminance médian des points du MPCV a été calculé, et les points ayant une luminance inférieure au degré de luminance médian ont été considérés comme étant de taille de 3 x 3 pixels à l'origine, contre une taille de 2 x 2 pixels pour les points ayant un degré de luminance supérieur au degré de luminance médian. Les copies ont été imprimées et capturées. Les indices de similarité calculés sont, pour les trois copies, de 0,451, 0,423 et 0,446. On constate que, sur la base des caractéristiques des points, les MPCV originaux peuvent aisément être séparés des MPCV copiés par simple seuillage. Plusieurs valeurs de seuil sont possibles, selon le coût relatif aux erreurs possibles. lin seuil pour l'indice de similarité de 0,55 est un compromis acceptable si les coûts relatifs à chaque type d'erreur sont équivalents. D'autres techniques mathématiques connues, par exemple basées sur des méthodes statistiques et/ou de reconnaissance de formes, peuvent être utilisées afin de discerner les MPCV originaux des MPCV copiés. La description donnée ci-dessus concerne essentiellement la sécurisation d'un document contre la copie. Dans la suite de la description, on s'intéresse à deux autres formes de sécurisation d'un document, d'une part, pour identifie de manière unique des documents qui n'ont pas été imprimés par un procédé d'impression variable et, d'autre part, pour véhiculer une information concernant le document, par exemple un numéro de référence, sa date, son lieu et son ordre de fabrication, le nom du propriétaire des droits de propriété intellectuels attachés au document ou sa destination. On décrit, ci-dessous, des méthodes d'identification des MPCV sur la base de leurs caractéristiques géométriques. Il s'agit, ici, d'utiliser des caractéristiques mesurées des MPCV pour identifier, de manière unique, chacune des impressions d'une même image numérique source de MPCV. En effet, chaque impression d'un MPCV produit des aléas d'impressions uniques, qui peuvent être retrouvés sur différentes captures de la même impression. Ainsi, en stockant dans une base de donnée les caractéristiques des impressions successives d'un MPCV, ou en les stockant de manière préférablement sécurisée sur le document contenant le MPCV (par exemple dans un code à barres 2D), on peut ultérieurement identifier une impression d'un MPCV et donc un document imprimé la portant, c'est-à-dire reconnaître de manière unique, en recherchant la correspondance entre les caractéristiques géométriques du MPCV dont une image est captée et les caractéristiques géométriques stockées. Préférentiellement, l'identification et l'authentification sont combinées, le même dispositif de capture et de traitement d'image fournissant à la fois une indication d'authenticité du document et d'identification du document. Plusieurs caractéristiques géométriques des points peuvent être utilisées, tel que le positionnement précis, ou la mesure de la luminance, la ou les dimensions des points et leur forme. Le degré de luminance, mesuré par le niveau de gris moyen,central ou minimum du point, est particulièrement discriminant, car il varie significativement et de manière imprévisible sur différentes impressions d'une même image source. On note qu'il n'est pas nécessaire d'utiliser des points de taille ou forme variable dans le MPCV source pour que les caractéristiques des points varient d'une impression à l'autre. Afin d'illustrer ce propos, la figure 7 montre deux impressions d'un même MPCV ayant une taille de points constante : un point 151 est imprimé plus fortement sur l'image du bas que sur l'image du haut, alors qu'un point 152 est imprimé plus fortement sur l'image du haut que sur l'image du bas. En capturant trois fois chacun de trois MPCV imprimés, on obtient un total de neuf images capturées. On calcule le vecteur de caractéristiques contenant la valeur de luminance minimale des points pour chacune des neuf captures d'images. Puis, on calcule un indice de similarité, c'est-à-dire un coefficient de corrélation, entre les vecteurs de caractéristiques de chacun des 9*812=36 couples possibles d'images capturées. Sur ces 36 couples, 9 correspondent à différentes captures d'une même impression, et 25 à des captures d'impressions différentes. La moyenne de l'indice de similarité est de 0,9566 avec un écart-type de 0,0073 et une valeur minimale de 0,9474 pour le premier groupe, et de 0,6203 avec un écarttype de 0,0272 et une valeur maximale de 0,6679 pour le second groupe. La différence de l'indice de similarité entre les deux groupes est très significative, et montre qu'un MPCV imprimé peut être identifié sans ambiguïté sur la base d'un vecteur de caractéristiques de points. La figure 18 détaille des étapes d'un procédé d'identification correspondant à cette démarche. Au cours d'une étape 402, on capture une image d'un MPCV imprimés. Puis, au cours d'une étape 404, on calcule le vecteur de caractéristiques contenant les valeurs moyennes de luminance minimale des points. Ce vecteur de caractéristiques, ou signature du MPCV imprimé, contient, pour chaque point, la luminance moyenne mesure et, éventuellement, l'écart-type entre les mesures de luminance. On observe que certaines mesures de luminance peuvent être exclues sur la base de leur différence avec la moyenne des autres mesures et de l'écart-type entre les autres mesures. Puis, au cours d'une étape 406, on stocke le vecteur de caractéristiques, dans une base de données, avec des indications concernant la production et/ou la circulation du document. Lors d'une tentative d'identification, au cours d'une étape 410, on capture une image d'un MPCV imprimés. Puis, au cours d'une étape 412, on calcule le vecteur de caractéristiques correspondant au vecteur de caractéristiques stocké. Au cours d'une étape 414, on détermine le vecteur de caractéristiques stocké le plus proche du vecteur de caractéristiques calculé au cours de l'étape 412 et on retrouve les informations associées. En variante, on stocke aussi le vecteur de caractéristiques déterminé au cours de l'étape 404 sur le document lui-même, de manière robuste, c'est-à-dire résistant à la copie, par exemple dans un code à barres en deux dimensions ou dans un Datamatrix (marque déposée), préférablement chiffré pour des raisons de sécurité. Dans ce cas, on peut authentifier ledocument en comparant un indice de similarité entre les deux vecteurs de caractéristiques et une valeur de seuil prédéterminée ou stockée, elle-aussi, dans le code à barre, au cours d'une étape 416. Afin de stocker de l'information dans les MPCV, on peut par exemple définir deux positions, deux dimensions ou deux formes possibles pour chacun des points, à l'intérieur de la cellule qui lui est attribuée, afin de stocker un bit par zone. On assigne une valeur de bit ( 0 ou 1 ) à chacune des positions, dimension ou forme. En référence à la figure 5, qui illustre un MPCV avec deux tailles de points, les points de petite taille (2x2 pixels) peuvent, par exemple, représenter la valeur de bit 0 , et les points de grande taille (3x3 pixels) peuvent représenter la valeur de bit 1 . Pour un MPCV à 100 cellules, on peut ainsi stocker 100 bits sans redondance. Afin de détecter et/ou corriger les erreurs, l'utilisation d'un code détecteur et/ou correcteur d'erreur est souhaitable. Dans le cas de l'utilisation de la position pour représenter une valeur binaire, il est préférable que les positions correspondant à chacune des deux valeurs soient éloignées l'une de l'autre. Une méthode possible pour garantir l'éloignement des deux positions consiste à séparer une cellule en deux parties de taille égale correspondant aux deux valeurs de bit, et d'attribuer une position de manière pseudo-aléatoire dans la zone correspondant à la valeur de bit à coder. On observe que la position d'un point dans une cellule peut représenter plus d'une valeur binaire, du fait de la multiplicité des positions possibles. Par exemple, comme on l'a vu ci-dessus, cette position peut représenter 8 bits sur 289 positions différentes ou 6 bits si on exclut une position sur deux dans chaque direction, pour limiter le risque d'erreur d'interprétation de position lors de la lecture. A la lecture du MPCV, on détermine une zone de recherche autour des deux positions possibles d'un point pour chaque sous-cellule. Pour déterminer laquelle des deux sous-cellules contient le point, on détermine la valeur de luminance minimale pour chacune des deux sous-cellules : la zone ayant la plus basse valeur de luminance est considérée comme celle où le point a été insérée. En variante, on peut assigner un poids pour chaque valeur de bit, en fonction de la différence ou du ratio de luminance entre chacune des deux sous-cellules. En variantes : on utilise la présence ou l'absence du point dans la cellule afin de représenter un bit d'information (utilisé plus loin dans les grilles ) ; - on représente plus d'une valeur binaire par plus de deux positions possibles d'un point par cellule ; - on représente plus d'une valeur binaire par plus de deux dimensions possibles d'un point par cellule ; - on représente plus d'une valeur binaire par plus de deux formes possibles d'un point par cellule et/ou - on chiffre le message avant de l'encoder. En ce qui concerne l'intégration avec d'autres codes numériques authentifiants, les MPCV peuvent être intégrés avec d'autres codes numériques authentifiants, afin d'offrir une couche de protection supplémentaire et/ou un moyen discret de tracer les documents. La figure 8 montre une matrice d'information sécurisée 155 qui comporte, en son centre, une zone dans laquelle est inséré un MPCV 156. La figure 9 montre une matrice d'information sécurisée 160 qui est entourée d'un MPCV 161. On note que, dans ce dernier cas, les éléments permettant de localiser le code numérique authentifiant 160, par exemple ses coins, peuvent être utilisés afin de localiser et déterminer les positions approximatives des points du MPCV 161. Dans des modes de réalisation, on met en oeuvre des moyens de repérage du MPCV par des marques discrètes. En effet, dans certains cas, il peut être souhaitable que les marques de repérages soient plus discrètes qu'une bordure, afin que la position, voire la présence, d'un MPCV soit difficilement détectable : par exemple, on peut insérer des marques de bordure limitées, discontinues ou des marques de coins, ou encore se repérer par un code numérique authentifiant ou d'autres symboles associés. Si le même motif de points est répété plusieurs fois, par exemple par tuilage, le repérage et la localisation des points peut se faire avec des techniques d'auto-corrélation et de corrélation croisée, tel que celle décrite dans l'article de M. Kutter. "Watermarking resisting to translation, rotation and scaling.", Proc. of SPIE: Multimedia systems and applications, Volume 3528, pp.423-431, Boston, USA, November, 1998. Une autre façon d'introduire des marques de référence discrètes dans le MPCV consiste à insérer des cellules constituées d'un ensemble de points aux formes caractéristiques facilement repérables. Par exemple, si on souhaite qu'un point serve de référence, on insère un nombre significatif de points qui sont voisins d'un point de référence pour obtenir un amas de points facilement repérable. La figure 10 illustre un MPCV 165 dont les quatre coins 166 consistent en une cellule comportant un point central et quatre points voisins très proches, formant les coins d'un carré centré sur le point central. A la détection, on commence par détecter l'ensemble des points sur une surface suffisante, qui serviront de candidates . Puis pour chaque point, on détermine le nombre de ses voisins à une distance inférieure ou égale à une distance prédéterminée. Ceci peut être fait rapidement si les points candidats sont disposés sur une grille, ce qui permet de dénombrer rapidement le nombre de voisins dans une fenêtre. On conserve un nombre limité de candidats, par exemple six candidats, qui possèdent le plus grand nombre de voisins. Des techniques géométriques connues peuvent alors être utilisées afin de déterminer quelles sont les candidats correspondant aux points de référence, ici les coins du MPCV. Pour le MPCV 165, on sait, par exemple, que trois candidats valables doivent former un triangle isocèle rectangle. Une autre façon d'introduire des marques de références discrètes consiste à insérer des points selon une ligne. La figure 11 illustre un MPCV 170 avec, sur les bords, des lignes 171 portant un plus grand nombre de points que les lignes parallèles se trouvant à l'intérieur du MPCV 170. Ces lignes de bord peuvent être détectées par différents algorithmes de détection de lignes, par exemple en appliquant la transformée de Hough, et/ou en appliquant un filtre de Sobel permettant de filtrer le bruit. En variante, on applique un tuilage du même MPCV ou de différents MPCV comportant des lignes de points ou des marques repérables, par exemple des amas de points comme illustré en figure 10. Dans un mode de réalisation préférentiel, un MPCV est disposé sous forme d'une grille régulière. En effet, il peut être, dans certains cas, avantageux de dupliquer, par tuilage, le MPCV sur une grande surface, voire sur l'ensemble du document à protéger. On rend ainsi la destruction du MPCV très difficile, voire impossible, et on augmente la flexibilité sur la position de la capture d'image. En particulier, on peut insérer par tuilage plusieurs fois le même MPCV. Egalement, on peut insérer un MPCV au moins partiellement différent de tous les autres MPCV. On peut utiliser les moyens de repérage décrits précédemment afin de correctement se positionner pour lire le MPCV. Cependant, en pratique, les éléments de référence, de synchronisation ou de repérage peuvent être difficiles à détecter correctement. Comme on le verra plus bas, en disposant les points sous forme d'une grille, on peut faciliter la détection. Les points sont insérés à intervalles réguliers, par exemple avec un espacement entre 4 et 12 pixels dans chaque direction. Sur la base de ce principe, il existe plusieurs façons de représenter de l'information : - la présence d'un point ou son absence permet de représenter un bit d'information, comme dans le MPCV 175 illustré en figure 12, dans laquelle la présence d'un point correspond au bit de valeur `1', et son absence au bit de valeur `0' ; - la taille, la forme ou un décalage d'une amplitude inférieure à au moins une dimension des points du MPCV permet de représenter de l'information. Par exemple, le choix du point, parmi quatre formes ou quatre choix de dimensions, permet de faire représenter, à chaque point d'un MPCV 180, deux bits d'information, comme illustré en figure 14, qui représente, agrandi, un détail du MPCV 180. On observe que les points de ce MPCV peuvent prendre les dimensions, en pixel (le premier chiffre indiquant la hauteur et le second, la largeur) 1 x 1, 2 x 2, 1 x 2 et 2 x 1 pixels correspondent respectivement aux valeurs de bits 00 , 01 , 10 et 11 . De nombreuses autres combinaisons et formes de points sont, bien sûr, possibles. En variante, sur le principe d'une grille parfaitement régulière, un léger déplacement d'un point permet de représenter de l'information. Par exemple, le déplacement d'un point faisant au moins deux pixels de surface, déplacement de un pixel horizontalement et/ou verticalement permet de représenter deux bits d'information. De nombreuses autres possibilités sont, bien sûr, possibles. Notons qu'un tel déplacement des points ne modifie pas significativement les caractéristiques géométriques, et donc les avantages, de l'utilisation d'une grille, notamment au niveau du repérage. Une grille se prête particulièrement bien à la détermination de l'angle de rotation et du facteur de redimensionnement appliqué à l'image captée. En effet, On peut notamment se baser sur une transformée de Hough de l'image, ou se baser sur la détermination des pics d'énergie dans l'espace de Fourier. La figure 13 est une représentation de la valeur absolue de la transformée de Fourier bidimensionnelle de la grille de la figure 12, dans laquelle les points de valeur claire correspondant à des pics d'énergie. La détection de ces pics d'énergie permet à l'homme du métier de calculer l'angle de rotation et le facteur de redimensionnement de l'image permettant à cette dernière d'obtenir des dimensions normalisées, en vue de leur traitement. Une fois la rotation et le l'échelle de l'image connus et, éventuellement, corrigés, on détermine la valeur de translation, c'est-à-dire le déplacement à appliquer à l'image afin d'aligner correctement les points de la grille. Pour cela, différentes méthodes sont possibles. Toutes ont pour point commun de fixer les valeurs d'un ensemble de points de la grille, qui sont, par la suite, recherchés afin d'aligner la grille. Par exemple, on peut fixer les valeurs d'un ensemble de points, choisies de façon pseudo-aléatoire en fonction d'une clé. Une corrélation croisée entre l'image capturée et corrigée de la grille, et une image générée à partir des valeurs de points connues, génère un pic de corrélation à la position correspondant au déplacement de la grille. En ce qui concerne l'algorithme d'écriture, de nombreuses méthodes connues de l'homme du métier sont possibles. A titre d'exemple, supposons que l'on dispose d'une grille, tuilée ou non, de 20 x 20 cellules sur la base des hypothèses suivantes : l'impression est effectuée à 600 points par pouce, et 1% de la surface peut être marquée (pour minimiser l'impact visuel du marquage), ce qui fait, en moyenne, un point tous les 10 pixels, dans chaque direction. La tuile fait donc à l'origine 200 x 200 pixels ; le moyen de capture d'image produit des images de 640 x 480 pixels à la résolution de capture est de 720 pixels par pouce. On remarque qu'on est assuré qu'au moins une tuile soit intégralement contenue dans l'image captée. On reçoit, en entrée, un message, par exemple de 8 octets, une clé cryptographique et une clé de brouillage (les deux clés pouvant être identiques), au cours d'une étape 502. On chiffre le message au cours d'une étape 504. On peut optionnellement lui ajouter des bits de détection d'erreurs, par exemple deux octets permettent de réduire le risque d'erreur de décodage du message par un facteur 2 puissance 16, au cours d'une étape 506. A partir du message chiffré concaténé avec le code détecteur d'erreur, de 10 octets dans notre exemple, on calcule le message robuste aux erreurs, par exemple en appliquant un code convolutionnel, au cours d'une étape 508. Pour un code convolutionnel de taux deux avec une mémoire de sept, on obtient, pour huit octets en entrée, un code faisant 142 bits. Si on dispose de 20x20 points = 400 positions, on peut répliquer ce message deux fois, obtenant ainsi un message répliqué de 284 bits, au cours d'une étape 510. Ainsi, on dispose de 400 û 284 = 116 positions non-utilisées, qui serviront à stocker les bits de synchronisation utilisés à la détection pour l'alignement de la tuile, comme décrit plus bas. Le message répliqué est brouillé, au cours d'une étape 512, c'est-à-dire, tour à tour, permuté et transformé par une fonction ou-exclusif. La permutation et les valeurs des bits utilisés dans la fonction ou-exclusif sont calculées à partir de la clé de brouillage. On obtient alors 284 bits brouillés. Les 116 bits de synchronisation sont générés pseudo-aléatoirement à partir d'une clé, et leur position peut aussi être déterminée pseudo-aléatoirement, de façon à ce qu'ils soient uniformément répartis dans la tuile, au cours d'une étape 514. L'image du MPCV est modulée simplement en ajoutant aux positions définies, un point pour le bit `1' (il n'y a pas de modification pour le bit `0'). Evidemment, le point peut être composé pour avoir une ou des dimensions, une forme et/ou une position variable(s), selon les méthodes vues précédemment. Si on désire couvrir une grande surface, les tuiles sont ajoutées les unes à la suite des autres, au cours d'une étape 516. On peut alors, selon les variantes, disposer toujours la même tuile ou faire varier le message à chaque tuile. Par exemple de cette deuxième variante, une partie du message peut rester fixe, alors qu'une autre partie, par exemple un octet, est déterminée aléatoirement pour chaque tuile. On peut aussi appliquer une rotation aléatoire multiple de 90 degrés à chaque tuile, de façon à rendre plus difficiles les tentatives d'analyse du code par un contrefacteur. De plus, on peut insérer, de manière aléatoire, les bits de synchronisation ou leur inverse, c'est-à-dire que, pour les bits de synchronisation, on inverse les positions où un point est inséré. L'avantage de cette dernière approche est que le nombre de configurations possibles augmente sans que la lecture devienne plus complexe, comme on le verra. En considérant les variations d'orientation, on peut alors avoir 8 configurations possibles pour les bits de synchronisation, ce qui complexifie leur analyse dans le cadre d'une attaque par un contrefacteur. La grille 200 x 200 de notre exemple peut être répliquée, comme exposé ci-dessus. Le MPCV est ensuite inséré dans les films d'impression et le document est imprimé, au cours d'une étape 518. En ce qui concerne l'algorithme de lecture, on effectue : - une étape 548 de capture d'une image du document, - une étape de pré-traitement 550 : il peut être avantageux de prétraiter l'image, notamment pour l'étape suivante de détermination des points candidats. On souhaite, avec le prétraitement, éliminer les bruits parasites ainsi que les dérives d'éclairement. L'application d'un filtre passe-haut omni-directionnel dont le résultat est pondéré avec l'image initiale permet par exemple de réduire les dérives d'éclairement, et l'application d'un filtre médian permet de réduire le bruit de pixels isolés ; - on détermine les points candidats, au cours d'une étape 552: les points candidats correspondent aux pixels d'image dont la luminance est une valeur inférieure à un seuil. Ce seuil est par exemple un pourcentile de l'histogramme, tel que 1%, de telle sorte qu'il y a au maximum 1% des pixels qui sont des points candidats. On élimine les candidats qui sont très proches (par exemple, une distance inférieure à cinq pixels), pour ne garder que ceux ayant la valeur la plus basse dans la région ; - on détermine, au cours d'une étape 554, les vecteurs de points candidats voisins et on estime l'angle de rotation et le facteur d'échelle : on donne une valeur limite de distance entre voisins, et on répertorie tous les couples de points ayant une distance inférieure à ce seuil. Si ce seuil est suffisamment bas, seuls les quatre voisins directs d'un point pourront être associés en un vecteur, sinon les voisins indirects (en diagonale) pourront être associés. Il est préférable d'éviter que des points non-voisins soient associés. Pour cela, on évite une valeur de seuil trop élevée. On peut alors estimer l'angle de rotation en ramenant l'angle de chacun des vecteurs à une valeur entre 0 et 90 degrés ; - si les voisins indirects sont inclus, au cours d'une étape 556, on sépare les vecteurs en deux groupes en fonction de leur taille (qui est plus grande par un facteur racine de 2 pour les voisins indirects), et on soustrait 45 degrés à l'angle calculé pour les voisins indirects. On peut aussi estimer le facteur d'échelle en mesurant la distance moyenne entre points d'un même groupe, divisée par la distance dans l'image d'origine si celle-ci est connue ; - en option, au cours d'une étape 558, on restaure l'image pour constituer une image sans rotation, à sa taille d'origine ou multiple entier de sa taille d'origine ; - au cours d'une étape 560, on extrait une matrice représentant les valeurs représentées par les points : on connaît la distance moyenne entre les points, par exemple 10 pixels, et la dimension de l'image reconstruite, par exemple 500 x 500 pixels. On génère alors un tableau de taille 50 lignes x 50 colonnes qui servira à stocker les valeurs estimées du message, sachant que le rapport entre les dimensions de l'image reconstruite et la distance estimée entre les points correspond à un seuil maximum sur le nombre de points présents dans l'image. En réalité, si la grille de points dans l'image captée avait un angle de rotation significatif, le nombre de points dans l'image reconstruite sera probablement significativement moins élevé. - dans le but de remplir ce tableau par les valeurs estimées du message, au cours d'une étape 562, on cherche un point de départ pour balayer l'image. Ce point peut par exemple être le premier point candidat détecté en haut à gauche de l'image, ou encore le point candidat ayant la plus forte probabilité d'être un point (par exemple le point de niveau de gris la plus bas). On note qu'il est important de ne pas se tromper sur le point sélectionné, une erreur pouvant avoir des conséquences fâcheuses sur la suite des calculs. On peut procéder par itération sur le point de départ choisi si les étapes suivantes de lecture du message échouent. On stocke une valeur pour le point sélectionné dans le tableau, par exemple son niveau de gris, ou sa plus faible valeur de niveau de gris, dans une certaine zone autour de la position centrale, de façon à éviter une mesure erronée si la position estimée du point est légèrement décalée par rapport à la position réelle, ce décalage étant dû aux décalages pseudoaléatoires destinées à détecter la présence d'une copie, ou étant dû à toute autre imprécision du positionnement. La valeur est stockée à la position correspondante du tableau, dont les positions dans notre exemple vont de (0,0) à (49,49) : par exemple à la position (0,0) si le point de départ est le premier point en haut à gauche, ou à la position (32,20) si le point de départ de plus forte probabilité est à la position (322,204). Ensuite, on balaye toutes les positions de l'image à partir du point de départ en stockant la valeur trouvée pour chaque point à la position correspondante du tableau ; - au cours d'une étape 564, on aligne la grille : en général, le tableau de valeur est en décalage par rapport au commencement de la tuile. Pour inverser ce décalage, on utilise les bits de valeurs connue, soit les bits de synchronisation, qui permettent de déterminer le décalage. Ainsi, on peut corréler les bits de synchronisation connus avec le tableau de valeurs, pour chaque décalage possible, et pour les quatre orientations générales possibles (0, 90, 180 ou 270 degrés). La valeur de corrélation la plus forte détermine le décalage ainsi que l'orientation générale. Alternativement, cela pourrait être la valeur la plus faible ou la valeur absolue de la corrélation, si une tuile est imprimée en négatif, par rapport à une autre tuile. Dans le cas où on aurait inséré aléatoirement les bits de synchronisation ou leur inverse, on prend la valeur absolue de corrélation la plus forte pour déterminer le décalage. La corrélation peut être effectuée dans le domaine de Fourier pour réduire la quantité de calculs. On note que les tuiles peuvent être également délimitées par des lignes continues, ou par des concentrations de points particulières, qui peuvent servir de repère pour l'alignement ; - au cours d'une étape 566, on reconstruit le message brouillé : on peut alors reconstruire le message brouillé. Par exemple, si celui-ci est contenu dans une grille de 20x20, on génère une matrice 20x20 et on y insère les valeurs trouvées. Le reste du décodage du message peut s'effectuer selon des méthodes standard de l'art antérieur. Une fois le message brouillé calculé, on applique l'inverse des opérations décrites dans l'algorithme de lecture décrit plus haut ; - au cours d'une étape 568, optionnelle, comme autres mesures, si la grille possède des caractéristiques particulières permettant la détection de copie, par exemple le positionnement précis ou la taille des points, ces caractéristiques peuvent être mesurées sur la grille déterminée afin de prendre une décision sur la nature du document (original ou copie) ou l'identification / caractérisation unitaire du document. La figure 21 représente une partie grandie d'un MPCV de forte densité, chaque ligne d'une matrice de points constituant ce MPCV comportant sensiblement autant de points noirs que de fond ou arrière-plan blanc, ceux-ci représentant de l'information codée, ou non. Dans la ligne supérieure 185, la position latérale de chaque point est variable alors que, dans la ligne inférieure 186, les dimensions des points sont variables, ici entre deux valeurs correspondant à 3 x 3 pixels de génération et 2 x 2 pixels de génération. On comprend que de tels MPCV présentent un avantage de compacité pour insérer un nombre de points donné dans un document tout en bénéficiant des avantages de la variation de dimension(s), position et/ou forme, dont l'amplitude moyenne est de l'ordre de grandeur d'au moins une dimension d'une partie des points et, préférentiellement, inférieure à cette dimension. Comme on le comprend aisément, au moins la moitié des points de ce MPCV ne sont pas juxtaposés à quatre autres points. En revanche, moins de la moitié des points n'en touche aucun autre. La figure 22 représente une partie agrandie d'un MPCV 190 à gradient de dimensions de points. Cette partie correspond à un coin d'un MPCV dans lequel, par couronnes successives, ici d'une épaisseur d'une ligne mais, dans la pratique, de plusieurs lignes, les dimensions des points sont réduites. Par exemple, les dimensions des points sont de 6 x 6 pixels pour la couronne bordant en bas et à droite la partie représentée en figure 22, puis de 5 x 5 pixels pour la couronne suivante, puis de 4 x 4 pixels et ainsi de suite. Grâce à cette disposition particulière, pour au moins l'une des couronnes l'amplitude moyenne des variations imprévisibles, point par points, d'au moins une caractéristique géométrique des points, est du même ordre de grandeur qu'une dimension des points de cette couronne. On comprend que de tels MPCV présentent un avantage de compacité pour insérer un nombre de points donné dans un document tout en bénéficiant des avantages de la variation de dimension(s), position et/ou forme, dont l'amplitude moyenne est de l'ordre de grandeur d'au moins une dimension d'une partie des points et, préférentiellement, inférieure à cette dimension. La figure 15 illustre un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention. Ce dispositif 201, par exemple un micro-ordinateur et ses différents périphériques, comporte une interface de communication 218 reliée à un réseau de communication 202 apte à transmettre et à recevoir des données numériques. Le dispositif 201 comporte également un moyen de stockage 214, tel que par exemple un disque dur. Il comporte aussi un lecteur de disquette 215. La disquette 224 peut contenir des données à traiter ou en cours de traitement ainsi que le code d'un programme implémentant la présente invention, code qui, une fois lu par le dispositif 101, est stocké dans le disque dur 114. Selon une variante, le programme permettant au dispositif de mettre en oeuvre la présente invention, est stocké en mémoire morte 110 (appelée ROM, acronyme de read only memory ). En seconde variante, le programme pourra être reçu pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment par l'intermédiaire du réseau de communication 202. Le dispositif 201 possède un écran 212 permettant de visualiser les résultats de traitement et d'interagir avec le dispositif, par exemple par l'intermédiaire d'interfaces graphiques. A l'aide du clavier 213, l'utilisateur peut fournir des données, des surfaces, des densités, des résolutions, des valeurs de paramètres ou des clés, ou effectuer des choix d'implémentation. L'unité centrale 211 (appelée CPU , acronyme de central processing unit , sur le dessin) exécute les instructions relatives à la mise en oeuvre de l'invention, instructions stockées dans la mémoire morte 210 ou dans les autres éléments de stockage. Lors de la mise sous tension, les programmes relatifs à la mise en oeuvre du procédé objet de la présente invention stockés dans une mémoire non volatile, par exemple la ROM 210, sont transférés dans la mémoire vive RAM 217 qui contient alors le code exécutable du programme objet de la présente l'invention ainsi que des registres pour mémoriser les variables nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention. Bien entendu, les disquettes 224 peuvent être remplacées par tout support d'information tel qu'un disque compact ou une carte mémoire. De manière plus générale, un moyen de stockage d'information, lisible par un ordinateur ou par un microprocesseur, intégré ou non au dispositif, éventuellement amovible, mémorise un programme mettant en oeuvre le procédé objet de la présente invention. Le bus de communication 221 permet la communication entre les différents éléments inclus dans le micro-ordinateur 201 ou reliés à lui. La représentation du bus 221 n'est pas limitative et, notamment, l'unité centrale 211 est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du micro-ordinateur 201 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du micro-ordinateur 201. REVENDICATIONS 1 - Procédé dé sécurisation d'un document, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite 5 impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés et - préalablement à ladite étape d'impression, une étape de génération de ladite distribution de points pour que : - au moins la moitié des points de ladite distribution ne soit pas juxtaposés 10 latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points, et - au moins une dimension d"au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de ladite variation imprévisible. 2 û Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de 15 génération de la distribution de points, plus de la moitié des points ne touchent aucun autre point de ladite distribution. 3 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de génération de la distribution de points, on produit des points dont au moins une caractéristique géométrique est variable, l'amplitude géométrique de la variation 20 générée étant de l'ordre de grandeur de la dimension moyenne d'au moins une partie des points. 4 û Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite variation générée correspond à une variation de position de points, dans au moins une direction, par rapport à une position où les centres des points sont alignés sur des lignes parallèles perpendiculaires 25 à ladite direction et éloignées d'au moins une dimension desdits points dans cette direction. û Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite variation générée correspond à une variation d'au moins une dimension de points, dans au moins une direction, par rapport à une dimension moyenne desdits points, dans cette direction. 6 û Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite variation générée 30 correspond à une variation de forme des points, par rapport à une forme moyenne desdits points, dans cette direction. 7 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que, au cours de l'étape de génération, ladite distribution de points est représentative d'une information codée. 35 8 û Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de capture d'image de la distribution de points imprimée et une étape dedétermination d'une signature unique de ladite distribution imprimée, en fonction de ladite variation imprévisible d'impression. 9 û Procédé' selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de détermination d'une grandeur représentative de la variation d'impression imprévisible, l'étape de génération de la distribution de points étant fonction de ladite grandeur. - Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de détection de copie en fonction de la grandeur représentative de la variation d'impression imprévisible, ladite étape de détection de copie comportant une étape de comparaison de 10 ladite grandeur représentative avec une valeur prédéterminée, et une étape de décision de l'authenticité du document en fonction du résultat de la comparaison. 11 - Procédé de sécurisation d'un document contre des copies provoquant, du fait d'aléas de copie, une variation dite de copie imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, caractérisé en ce qu'il comporte : - une étape d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation, dite d'impression imprévisible, point par point, de ladite caractéristique géométrique des points imprimés, l'amplitude moyenne de la variation imprévisible d'impression étant du même ordre de grandeur que l'amplitude moyenne minimale de la variation imprévisible des dites copies, au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de ladite variation imprévisible et - une étape de détermination d'une grandeur physique représentative de la variation imprévisible d'impression. 12 - Dispositif de sécurisation d'un document, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés et - un moyen de génération de ladite distribution de points adapté, préalablement à 30 l'impression, à générer ladite distribution de points pour que : - au moins la moitié des points de ladite distribution ne soit pas juxtaposés latéralement à quatre autres points de ladite distribution de points, et -au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur 35 absolue de ladite variation imprévisible. 13 - Dispositif de sécurisation d'un document contre des copies provoquant, du fait d'aléas de copie, une variation dite de copie imprévisible, point par point, d'au moins une caractériitiqué géométrique des points imprimés, caractérisé en ce qu'il comporte : - un moyen d'impression d'une distribution de points sur ledit document, ladite impression provoquant, du fait d'aléas d'impression, une variation, dite d'impression imprévisible, point par point, de ladite caractéristique géométrique des points imprimés, l'amplitude moyenne de la variation imprévisible d'impression étant du même ordre de grandeur que l'amplitude moyenne minimale de la variation imprévisible des dites copies, au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue de ladite variation imprévisible et - un moyen de détermination d'une grandeur physique représentative de la variation imprévisible d'impression. 14 - Procédé de lecture d'une distribution de points sur un document, caractérisé en ce qu'il comporte : une étape de capture d'une image de ladite distribution de points, une étape de détermination d'une grandeur physique représentative d'une variation géométrique de points de ladite distribution, au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue d'une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, variation provenant d'aléas d'impression et une étape de détermination de l'authenticité de ladite distribution de points, en fonction de ladite grandeur physique. 15 - Dispositif de lecture d'une distribution de points sur un document, caractérisé en ce qu'il comporte : un moyen de capture d'une image de ladite distribution de points, un moyen de détermination d'une grandeur physique représentative d'une variation géométrique de points de ladite distribution, au moins une dimension d'au moins une partie des points de ladite distribution de points étant du même ordre de grandeur que la moyenne de la valeur absolue d'une variation imprévisible, point par point, d'au moins une caractéristique géométrique des points imprimés, variation provenant d'aléas d'impression et un moyen de détermination de l'authenticité de ladite distribution de points, en fonction de ladite grandeur physique. 3516 û Programme chargeable dans un système informatique, ledit programme contenant des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications' 1 à 11 ou 14. 17 - Support d'informations lisibles par un ordinateur ou un microprocesseur, amovible ou non, conservant des instructions d'un programme informatique, caractérisé en ce qu'il permet la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11 ou 14.