FR 3067899 A1 20181221 FR 1755545 A 20170619 Procédé et module de gestion de transmissions de données sécurisées et programme correspondant. 1. Domaine de l'invention Le domaine de l'invention est celui de la gestion de transmissions de données sécurisées dans un système de communication comprenant un serveur de données et au moins un terminal de communication utilisateur. Par exemple, le terminal est un terminal mobile, notamment un téléphone portable, un smartphone (« téléphone intelligent »), une tablette ou encore une télévision connectée à un réseau de communication, etc.. L'invention s'applique notamment, mais non exclusivement, à la gestion de transmissions de données sensibles telles que des opérations et des transactions bancaires à distance, et notamment les transactions relatives à des paiements mobiles. Dans ce contexte, le serveur est un serveur bancaire. Un tel serveur bancaire est par exemple un serveur Web donnant accès à une interface Web sur Internet. En particulier, la présente invention vise notamment à améliorer la détection de fraude parmi les transmissions de données sécurisées gérées par le serveur bancaire. 2. Art Antérieur Ces dernières années ont été marquées par l'explosion quantitative des échanges de données numériques. Le volume de données numériques est tel qu'il est désormais qualifié par l'expression anglaise « big data » ou mégadonnées. De tels ensembles de données sont si volumineux que l'utilisation des outils classiques de gestions de base de données ou de gestion de l'information sont de moins en moins performants ou inaptes. Ainsi, aujourd'hui la visualisation de ces grands ensembles de données constitue un véritable défi. L'émergence du « big data » est donc accompagnée de nouvelles applications à visée analytique qui traitent ces mégadonnées pour en tirer du sens tel que notamment décrit par M. Friendly (« Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization »), vol. 9, (2008). En particulier, dans le domaine des transmissions de données sécurisées telles que les transactions bancaires la détection de fraude basée sur une visualisation des données échangées est cruciale. Une enquête sur la criminalité économique mondiale récente souligne notamment qu'une entreprise sur trois est victime de fraude dans le monde entier l'année passée. 2 Pour y remédier, des techniques de détection de fraude ont tout d'abord été développées suite à la mise en place des premières lignes téléphoniques. Actuellement, l'introduction continue de nouveaux systèmes de communication et de paiement est inexorablement accompagnée de nouveaux types de fraude qu'il faut nécessairement 5 prendre en compte pour adapter les techniques de détection de fraude. Pour y parvenir, des solutions de détection de fraude mises en oeuvre par ordinateur ont été développées. De telles solutions correspondent à une transformation physique des données puisqu'à partir d'un ensemble de données volumineux (« Big Data ») en entrée, une alerte identifiant une transaction frauduleuse est délivrée en sortie. 10 Par exemple, R. Chang et al. (« Scalable and interactive visual analysis of financial wire transactions for fraud detection »), Information Visualization, Vol. 7, No. 1 (2008), divulgue une solution basée sur l'identification de mots clés spécifiques parmi les données sécurisées transmises. D'autres solutions de détection de fraude (i.e. surveillance) de données bancaires sont mises en oeuvre de manière asynchrone, notamment la nuit qui correspond à une période creuse où les 15 flux de données « Big Data » sont réduits au regard des flux diurnes. Un tel traitement asynchrone est donc inapte à stopper, ou tout le moins identifier, en temps réel les transmissions de données frauduleuses. Des techniques de détection de fraude temps réel sont actuellement basées sur une détection supervisée dont la mise en oeuvre est complexe et basée sur un étiquetage préalable des 20 données en deux catégories les données saines et les données frauduleuses tel que décrit par V. Dheepa et al. (« Analysis of credit card fraud detection methods ») International Journal of Recent Trends in Engineering, 2(3) (2009). De telles techniques sont relativement adaptées pour les paiements par carte bancaire mais sont peu performantes pour les paiements mobiles, qui sont parfois extrêmement rapprochés et 25 aptes à disséminer quasi-instantanément une grande somme d'argent en brouillant sa traçabilité. En outre, de telles techniques de détection de fraude supervisées sont uniquement capables de détecter les types de fraudes correspondant à l'étiquetage préalable effectué, et sont donc incapables de détecter tout nouveau type de fraude, ce qui n'est pas compatible avec la créativité actuelle des fraudeurs de paiements mobiles qui ont la possibilité de créer plus facilement de faux 30 comptes de paiements mobiles que de récupérer des identifiants de carte bancaire. Des techniques non supervisées ont donc également été développées pour ce type de paiement. L'une d'entre elle est notamment décrite par Bolton et al. (« Unsupervised profiling 3 methods for fraud detection ») Proc. Credit Scoring and Credit Control VII, 2001, 235- 255, et consiste à prévoir le comportement normal d'un compte bancaire et à détecter au moyen de filtrage, de seuils de blocages, et de « listes noires », tout comportement anormal déviant du comportement normal de référence. 5 Une telle technique ne permet cependant pas de détecter un comportement frauduleux qui « imite » un comportement normal, telle que les techniques de « schtroumfage » consistant à structurer des transactions bancaires en en limitant les montants de sortes à ne pas être détectées par les seuils de blocage classiques, ou encore de « saucissonnage » qui consistent à amasser ou disperser, sous forme de petits montants, un très gros montant. 10 Il existe donc un besoin d'une solution permettant d'améliorer la gestion de transmissions de données sécurisée en détectant de manière fiable en temps réel toute tentative de fraude. 3. Exposé de l'invention L'invention propose une solution nouvelle ne présentant pas cet inconvénient de l'art antérieur, sous la forme d'un procédé de gestion de transmissions de données sécurisées dans un 15 système de communication comprenant un serveur et au moins un terminal de communication utilisateur. En particulier, le procédé comprend les étapes suivantes: - réception de données relatives à un émetteur desdites transmissions de données sécurisées et formation d'un profil utilisateur numérique associé audit émetteur, 20 - détermination d'une information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique, - analyse en temps réel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique, ladite analyse en temps réel étant mise en oeuvre par un module statistique, contrôlé par un processeur, et basée sur des nuées de points représentant ledit profil 25 utilisateur numérique et une pluralité d'autres profils utilisateurs numériques sélectionnés en fonction d'un paramètre commun prédéterminé, - mise à jour de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique en fonction de ladite analyse et émission d'un signal d'alerte lorsque la valeur de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique dépasse un seuil 30 prédéterminé. Ainsi, l'analyse en temps réel mise en oeuvre par le module statistique selon la présente invention est menée à chaque instant indépendamment de l'inondation de données caractéristique 4 des flux d'échanges de données sécurisées, de type « Big data » associés à un profil utilisateur d'un émetteur de données. En d'autres termes, la sélection dynamique du nombre de profils utilisateurs communiquant avec le profil utilisateur considéré est effectuée en fonction d'au moins un paramètre commun 5 prédéterminé qui peut en outre être adapté en temps réel en fonction du volume de données échangées en temps réel. Ainsi, la détection de risque de fraude et la traçabilité des fraudes avérées sont simplifiés ce qui permet de garantir une surveillance en temps réel. Par ailleurs, il est à noter que la détection de fraude selon l'invention est mise en oeuvre en 10 fonction du profil utilisateur de l'émetteur considéré et non en fonction du terminal de communication utilisé par l'utilisateur ce qui permet un meilleur suivi d'un utilisateur peut importe le type de terminal de communication utilisé. Selon une caractéristique particulière, le seuil prédéterminé est obtenu par apprentissage selon une méthode de logique floue appliquée aux transmissions de données sécurisées. 15 Selon un aspect particulier de l'invention, le paramètre commun prédéterminé appartient au groupe comprenant : - une information représentative d'un volume de transmission de données minimale entre ledit profil utilisateur numérique et l'un desdits autres profils utilisateurs numérique de ladite pluralité, - une information représentative d'une donnée commune de profil utilisateur numérique. 20 Par « donnée commune » on considère par exemple : - le nom (lien de parenté), l'appartenance à une même entreprise, - le fait que les profils utilisateurs sélectionnés sont associés à des utilisateurs « amis » sur les réseaux sociaux, par exemple facebook®, 25 - une localisation commune du domicile des profils utilisateurs sélectionnés, - etc. Selon un mode de réalisation, l'étape d'analyse comprend un affichage sur un écran dudit serveur d'au moins une première fenêtre graphique comprenant ladite nuée de points, actualisée en temps réel, dans laquelle un point central correspondant audit profil utilisateur numérique est relié 30 par des segments distincts à des noeuds périphériques distincts correspondant chacun à l'un desdits autres profils utilisateurs numérique de ladite pluralité, chaque noeud périphérique étant uniquement relié audit noeud central. 5 Un tel affichage correspond à un outil d'assistance à la détection de fraude. Ainsi, l'analyse en temps réel mise en oeuvre selon la présente invention est basée sur une représentation graphique en nuées de points focalisée sur un noeud central relié à des noeuds périphériques représentatifs de la pluralité d'utilisateurs sélectionnés. Selon la présente invention, il 5 y a donc par exemple, transformation de données bancaires en une image permettant une détection optimisée au regard d'une contrainte de traitement temps réel de gestion de flux « big data » de données. Une telle représentation est restituée sur l'écran du serveur afin d'offrir à l'opérateur une visualisation et un contrôle sur l'analyse en temps réel qui est mise en oeuvre. Une telle 10 représentation permet en outre de détecter tout type de fraudeur, même le plus inattendu. Avantageusement, seules les liaisons « noeud central à noeud périphérique » sont prises en compte automatiquement par le module statistique selon l'invention, afin de limiter le nombre de données à traiter pendant la détection de fraude pour permettre un traitement temps réel. En d'autres termes, les liaisons « noeud périphérique à noeud périphérique » ne sont pas prises en 15 compte. Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, l'épaisseur d'au moins un desdits segments, ou le diamètre d'un desdits noeuds, varie en temps réel proportionnellement au nombre de transmissions de données sécurisées établies entre les deux terminaux qu'il relie. Une telle caractéristique permet d'identifier parmi les profils d'utilisateurs sélectionnés, les 20 profils d'utilisateurs échangeant le plus fréquemment des données avec l'utilisateur représenté par le noeud central considéré. Selon une autre caractéristique de ce mode de réalisation, l'étape d'analyse comprend un affichage complémentaire sur l'écran dudit serveur d'au moins une première fenêtre graphique complémentaire activée sur requête d'un opérateur dudit serveur, ladite première fenêtre graphique 25 complémentaire étant dédiée à l'affichage de localisations d'adresses IP associées audit profil utilisateur numérique sur une période de transmissions de données prédéterminée. Par exemple, une telle période est de l'ordre de 3 mois. Selon un aspect particulier de cette caractéristique, la période de transmissions de données prédéterminée est sélectionnée par l'opérateur au moyen d'au moins une deuxième fenêtre 30 graphique complémentaire activée sur requête de l'opérateur dudit serveur, ladite deuxième fenêtre graphique complémentaire étant dédiée à l'affichage temporel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique. 6 En particulier, l'affichage temporel correspond par exemple à une représentation sous forme d'histogrammes des transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique. Selon un autre exemple, l'affichage temporel correspond à une série d'évènements 5 temporels, un « événement» correspondant à un échange de données sécurisés tel qu'un débit ou un crédit lorsqu'il s'agit de transactions bancaires. Selon une caractéristique particulière, le module statistique d'analyse en temps réel utilise un classifieur de profil utilisateur numérique, ledit classifieur étant préalablement entraîné sur ladite période de transmissions de données prédéterminée. 10 Un tel classifieur correspond à une entité d'intelligence artificielle configurée pour générer et adapter des règles d'analyse au fur et à mesure de son apprentissage. Selon un aspect particulier de cette caractéristique, ledit classifieur met en oeuvre des réseaux de neurones de Kohonen tenant compte du type de transmission de données sécurisées. Par exemple, les transmissions de données sécurisées correspondent à des transactions 15 bancaires dont le type est par exemple : paiement par carte pré-payée », paiement P2P (de l'anglais « Peer-to-Peer Payments»), paiement eCommerce, etc. Selon une autre caractéristique de l'invention, la formation du profil utilisateur numérique associé à l'émetteur des transmissions de données sécurisées associe à au moins un champ de données confidentielles, un champs de données d'anonymisation. 20 Par ailleurs, selon une autre caractéristique de l'invention, la formation du profil utilisateur numérique associé à l'émetteur des transmissions de données sécurisées met en oeuvre lorsque l'une des données relatives à l'émetteur comprend au moins une image : - un détourage automatique de cette image, et/ou, - une reconnaissance optique de caractères. 25 Selon une autre caractéristique de l'invention, la détermination d'une information représentative d'un risque associé au profil utilisateur numérique met en oeuvre une étape de vérification des données relatives audit émetteur par comparaison à une base de profils utilisateurs numériques. Une telle vérification permet notamment de maitriser le risque de fraude externe en 30 s'assurant qu'un même émetteur de transmission de données sécurisées n'essaye pas de créer un deuxième compte avec une fausse identité. 7 Selon un aspect particulier de cette caractéristique, lorsque l'une des données relatives à l'émetteur est un document, ladite étape de vérification contrôle automatiquement un ensemble de points de contrôles graphiques associés au type de ce document. La présente demande concerne également un dispositif de gestion de transmissions de 5 données sécurisées dans un système de communication comprenant un serveur et au moins un terminal de communication utilisateur. Selon la présente demande, un tel dispositif de gestion comprend: - un module de réception de données relatives à un émetteur desdites transmissions de données sécurisées et de formation d'un profil utilisateur numérique associé audit émetteur, 10 - un module de détermination d'une information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique, - un module statistique configuré pour mettre en oeuvre une analyse en temps réel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique, ledit module statistique étant contrôlé par un processeur, et ladite analyse en temps réel étant basée sur des 15 nuées de points représentant des transmissions de données sécurisées entre ledit profil utilisateur numérique et une pluralité d'autres profils utilisateurs numériques sélectionnés dynamiquement en fonction d'un paramètre commun prédéterminé, - un module de mise à jour de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique en fonction de ladite analyse et émission d'un signal d'alerte lorsque la 20 valeur de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique dépasse un seuil prédéterminé. Un tel dispositif de gestion de transmission de données sécurisées est notamment adapté à mettre en oeuvre le procédé de gestion de transmission de données sécurisées décrit précédemment. Il pourra bien sûr comporter les différentes caractéristiques relatives au procédé de gestion 25 de transmission de données sécurisées selon la présente demande. Ainsi, les caractéristiques et avantages de ce dispositif sont les mêmes que ceux du procédé de gestion selon la présente demande, et ne sont pas détaillés plus amplement. Selon un mode de réalisation particulier, le module statistique du dispositif selon l'invention comprend une unité d'intelligence artificielle correspondant à un classifieur de profil utilisateur 30 numérique et générant des règles d'analyse au fur et à mesure de son apprentissage. En outre selon un autre mode de réalisation, le dispositif selon l'invention comprend un module d'affichage permettant d'assister un opérateur dans la détection de transactions bancaires 8 frauduleuses. Ce module d'affichage permet de simplifier et d'accélérer la détection de telles transactions bancaires frauduleuses. Un autre aspect de la présente demande concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de gestion de 5 transmissions de données sécurisées selon la présente demande lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. L'objet de la présente demande peut ainsi être mis en oeuvre de diverses manières, notamment sous forme matérielle (« hardware ») ou logiciel (« software »). 4. Liste des figures 10 D'autres caractéristiques et avantages de l'objet de la présente demande apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés parmi lesquels : - la figure 1 présente les principales étapes d'un procédé de gestion de transmissions de données sécurisées, 15 - les figures 2A à 2C illustrent trois exemples de nuées de points utilisés au cours de l'analyse en temps réel mise en oeuvre par le module statistique selon l'invention, - les figures 3A et 3B illustrent deux exemples de fenêtres graphiques complémentaires dédiées à l'affichage temporel des transmissions de données sécurisées, - les figures 4A à 4C illustrent trois types de fraudes détectées selon l'invention, 20 - la figure 5 présente la structure d'un dispositif de gestion de transmissions de données sécurisées selon un mode de réalisation de l'invention. 5. Description d'un mode de réalisation Le principe général de l'invention repose sur la mise en oeuvre d'un système d'alerte temps réel pour assister la gestion de transmissions de données sécurisées, notamment des transactions 25 bancaires. Plus précisément, la présente invention vise à faciliter la détection automatique de transactions bancaires frauduleuses au moyen d'un dispositif comprenant un module statistique configuré pour analyser en temps réel les transactions bancaires au moyen de nuées de points restituées au moyen d'une interface d'un module d'affichage. 30 Dans le cas particulier, d'une application à des données de transactions financières, une telle analyse est articulée autour de données de transactions et de données de connexions et permet de 9 déterminer très vite des liens entre d'éventuels fraudeurs, puis de parcourir leurs réseaux et de comprendre leur structure. On présente, en relation avec la figure 1, les principales étapes mises en oeuvre par un procédé de gestion de transmission de données sécurisées selon un mode de réalisation de 5 l'invention. Ces différentes étapes sont par exemple mises en oeuvre au sein d'un dispositif de gestion de transmission de données sécurisées tel que représenté sur la figure 5. Ainsi, la présente demande met en oeuvre principalement cinq étapes à savoir : - la réception (11) de données relatives (Dur) à un émetteur desdites transmissions de données sécurisées et formation (12) d'un profil utilisateur numérique associé audit émetteur, 10 - détermination (13) d'une information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique, - analyse (14) en temps réel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique, ladite analyse en temps réel étant mise en oeuvre par un module statistique, contrôlé par un processeur, et basée sur des nuées de points représentant ledit profil 15 utilisateur numérique et une pluralité d'autres profils utilisateurs numériques sélectionnés dynamiquement en fonction d'un paramètre commun prédéterminé, - mise à jour (15) de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique en fonction de ladite analyse et émission d'un signal d'alerte lorsque la valeur de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique dépasse un seuil 20 prédéterminé. La première étape de réception (11) correspond à une collecte d'informations sur l'émetteur de transmission de données sécurisées. Par exemple, pour le cas particulier selon la présente demande où les transmissions de données sécurisées correspondent à des transactions bancaires, une telle étape de réception (11) est mise en oeuvre lors de l'entrée en relation avec la clientèle. 25 Selon la présente invention, une telle clientèle est à distance et l'entrée en relation est mise en oeuvre via un canal de communication tel que celui du réseau Internet. Au fur et à mesure (ou postérieurement) à cette étape de réception (11) de données relatives (Dur) à un émetteur (i.e. client), la présente invention met en oeuvre une étape de formation (12) d'un profil utilisateur numérique associé à cet émetteur. En fonction du volume de données (Dur) 30 à traiter pour cette étape de formation, un concentrateur matériel de données (non représenté) peut optionnellement être mis en oeuvre pour extraire une « essence » de donnée, en d'autres termes un ensemble de données de volume plus faible que le volume de données (Dur) reçues [1]. 10 Un tel profil utilisateur reflète la connaissance du client (de l'anglais « Known Your Customer » (KYC)) par le serveur fournisseur de services bancaires. La constitution d'un tel profil utilisateur peut être hiérarchisée en deux niveaux, un premier niveau hiérarchique de base, par exemple appelé « KYC1 », regroupant les éléments de données 5 collectés lors de l'entrée en relation avec le client, tel que son adresse IP, son nom, son prénom, son adresse électronique (i.e. Email), son numéro de sécurité sociale, des données associées à l'écran et au terminal utilisateur (ordinateur, tablette, smartphone, navigateur, taille de l'écran, etc.) utilisé pour accéder au formulaire d'ouverture de compte, lorsque les transmissions de données sécurisées selon l'invention correspondent à des transactions bancaires. 10 Ce premier niveau hiérarchique de base de profil utilisateur selon l'invention peut optionnellement être enrichi par un deuxième niveau d'informations complémentaires appelé « KYC2 ». Les informations correspondant à ce deuxième niveau d'information sont par exemple des images obtenues au moyen de transmissions sécurisées, de telles images correspondant à des 15 documents d'identification personnelle numérisés, tels que : un justificatif de domicile (facture d'électricité, de gaz, de téléphone, attestation d'assurance, avis d'imposition), un justificatif d'identité (carte nationale d'identité (CNI) numérisé en recto, verso ou les deux, un passeport, un titre de séjour, etc.). Tout type de document international peut être traité quelle que soit sa langue. Lorsque de telles images sont reçues (11), l'étape de formation (12) de profil utilisateur 20 associé met optionnellement en oeuvre (tel que représenté en pointillés sur la figure 1), un détourage (122) automatique de l'image fournie afin d'extraire par exemple les contours du visage de l'émetteur considéré (i.e. le client) lorsque l'image représentative du document en contient. Par ailleurs, à titre d'alternative et/ou en complément, une reconnaissance optique de caractère peut être mise en oeuvre (123) pour extraire des données personnelles complémentaires 25 d'identification de l'émetteur. Par exemple, une telle reconnaissance optique peut permettre d'extraire les codes « MRZ » des justificatifs d'identité. Ces deux niveaux hiérarchiques de collecte d'information mis en oeuvre pour former et enrichir le profil utilisateur enregistré, dans la base de données du serveur du système de communication dans lequel l'invention est mis en oeuvre, constituent une empreinte numérique de 30 l'émetteur de transmissions de données sécurisées. 11 Selon un aspect particulier de l'invention, une telle empreinte est formatée selon un format normé prédéterminé compatible avec d'autres systèmes de communication, fournisseurs de services. Pour ce faire, un tel formatage met par exemple en oeuvre une étape (121) d'anonymisation, 5 associant à au moins un champ de données confidentielles de l'empreinte un champs de données d'anonymisation. Ainsi, le nom et le prénom réels d'un émetteur (i.e. client) sont par exemple associés à une dénomination imaginaire telle que « Hamlet », « Gertrude » ou encore « Mexico » comme illustré par les figures 2A et 2B décrites ci-après. Un tel format est par exemple conforme à une norme régie par une organisation tierce 10 indépendante telle que la CNIL en France, par exemple les normes NS-12 et AU-003. Une fois une telle empreinte numérique, représentative d'un profil utilisateur de l'émetteur considéré, obtenue (12), la présente invention met en oeuvre une étape (13) de détermination d'une information représentative d'un risque associé à cet émetteur. Pour ce faire, une étape de vérification (131) des données collectées constitutives de 15 l'empreinte est automatiquement mise en oeuvre par comparaison à la base de profils utilisateurs numériques existante du serveur du système de communication considéré. Une telle vérification permet notamment de maitriser le risque de fraude externe en s'assurant qu'un même émetteur de transmission de données sécurisées n'essaye pas de créer un deuxième compte avec une fausse identité. 20 Plus précisément, une telle vérification (131) consiste à comparer des champs de l'empreinte numérique, par exemple les nom et prénom de l'émetteur, l'adresse IP utilisée par celui-ci avec la base client existante. Une telle vérification de champ peut consister à détecter une correspondance exacte des champs comparés, c'est à dire que l'on cherche à retrouver dans la base existante des champs présentant le même orthographe. 25 Une telle vérification (131) peut également consister à déterminer des correspondances plus larges par exemple une correspondance phonétique sans que les champs détectés ne présente le même orthographe. Ces champs : noms, prénoms et adresse IP peuvent en outre comparés à des listes dites « noires » mémorisées sur le serveur considéré ou fournies par des fournisseurs tiers de surveillance, 30 tels que des organismes de sécurité nationale. De telles listes peuvent être complétées de listes de sanctions associées. 12 De la même manière, l'empreinte numérique formée précédemment peut également être comparée dans sa globalité aux empreintes numériques existantes de la base de profils utilisateurs numériques existante du serveur considéré. En outre, l'étape de vérification (131) selon l'invention peut également être appliquée sur les 5 justificatifs d'identité qui ont été transmis par l'émetteur, une telle vérification porte (1310) alors sur un ensemble de points de contrôle graphiques de la « véracité » du document, à partir de modèles de fonds graphiques (de l'anglais « templates ») de documents et d'une classification de ces modèles de fonds graphiques de « vrais « documents répartis par exemple selon le type de document (Carte Nationale d'Identité, Permis de Conduire, Passeport), le pays ou encore la date d'émission du 10 document. En outre, les contours de visage obtenus optionnellement au moyen du détourage automatique (122) tel qu'indiqué précédemment peuvent être vérifiés (131) en recherchant par exemple des contours similaires sur Internet afin d'évaluer par exemple si un même visage est bien associé à la même identité que celle renseignée par l'émetteur. 15 En fonction, du résultat de ces vérifications, l'information représentative du risque associé au profil utilisateur considéré est déterminée (13). Par exemple, si une empreinte numérique similaire est identifiée dans la base de donnée (mêmes noms et prénoms, même adresse IP), une information représentant un risque maximal est envoyée automatiquement, par exemple sous forme d'une première alerte, par exemple par email à 20 la personne ou au dispositif autorisant/bloquant les transmissions de données sécurisées (i.e. dans l'exemple considéré les transactions bancaires) requise par l'émetteur. Si une empreinte numérique proche est trouvée (caractéristiques de l'environnement technique similaires, mais noms et prénoms et adresse IP différentes), une information représentant un moindre niveau est envoyée. 25 En outre, une note de risque peut être affectée au profil utilisateur considéré en fonction de différents critères prédéterminés. La note correspond par exemple à une combinaison linéaire des différents critères évalués. On considère par exemple une application de l'invention pour détecter des transactions bancaires frauduleuses mises en oeuvre dans un contexte de collecte d'argent pour un mariage en 30 France, l'organisme de collecte étant basé en France. Dans ce contexte particulier, quatre critères d'allocation de la note de risque peuvent être utilisés à savoir : 13 - la nationalité de l'émetteur de la transaction bancaire (une nationalité française ou européenne aura, par exemple, une note de 1 tandis qu'un émetteur d'une autre nationalité aura une note de 3 du fait que selon le fournisseur de services bancaires considéré le risque associé est plus élevé), - le type d'extension d'adresse email (une adresse email se terminant par « gmx.de » aura, par 5 exemple, une note de 3, tandis qu'une adresse email se terminant par « outlook.XXX », « yopmail », « tormail », ou encore « get2mail » aura une note de 4 ce type d'extension d'adresse email étant souvent associé à la fraude bancaire, et une adresse email associée aux opérateurs de téléphonie tel que free®, orange®, bouygues® auront une note de 1), - les caractéristiques de paiements de l'émetteur, par exemple déduites à partir de son numéro de 10 compte IBAN (de l'anglais « International Bank Account Number ») une nationalité française aura, par exemple dans le cas d'une transaction bancaire au près d'un établissement bancaire basé en France, une note de 1, une nationalité européenne aura une note de 2, tandis qu'une autre nationalité ou aura une note de 4), ou du fait que le paiement est prépayé représentant un risque du fait de la difficulté de traçabilité (dans ce cas une notre de 4 représentative d'un risque élevé 15 sera attribuée). - la date de naissance de l'émetteur (par exemple un émetteur de transaction bancaire en ligne avec une date de naissance inférieure à 1945 aura une note de risque de 4, car il est peu vraisemblable qu'une personne de cet âge utilise internet, pour les mêmes raisons une personne dont la date de naissance sera comprise entre 1945 et 1960 aura une note de 3, et une personne 20 dont la date de naissance est supérieure à 1960 aura une note de 1. La note globale obtenue consiste à multiplier les différentes notes indiquées ci-dessus. Ainsi, un émetteur de nationalité française, ayant une adresse email gérée par l'opérateur Orange®, un IBAN domicilié en France et âgé de 30 ans aura une note globale risque de 1x1x1x1=1, tandis qu'un émetteur de nationalité hors Europe et France, utilisant une adresse mail de type « get2mail », ayant 25 son IBAN domicilié hors France et hors Europe, et âgé de 75 ans aura une note globale de risque de 4x4x4x4=64. Optionnellement, un seuil de note globale peut être fixé afin de trier les profils utilisateurs traités par le serveur en considérant que tout profil utilisateur dont la valeur de l'information représentative d'un risque dépasse ce seuil est inscrit dans une liste noire qui sera utilisée pour les 30 détections de fraude ultérieures. Ainsi, selon la présente demande, la détermination (13) d'une information représentative d'un risque associé au profil utilisateur permet d'initialiser le niveau de surveillance associé à 14 l'émetteur lors de son inscription auprès du serveur de gestion de transmissions de données sécurisés, en l'occurrence ici un établissement bancaire. Une fois le profil utilisateur formé (12) et le risque de fraude associé déterminé (13), l'analyse (14) en temps réel (i.e. la surveillance) des transmissions de données sécurisées associées est mise en 5 oeuvre. Plus précisément, une telle analyse (14) comprend un affichage (141) sur un écran dudit serveur d'au moins une première fenêtre graphique (41) comprenant une nuée de points, actualisée en temps réel, dans laquelle un point central (22) correspondant au profil utilisateur numérique considéré est relié par des segments distincts (25) à des noeuds périphériques (23) distincts 10 correspondant chacun à un autre profil utilisateur numérique que celui de l'émetteur considéré. Des exemples de nuées de points sont notamment représentés sur les figures 2A à 2B. En d'autres termes, selon l'exemple considéré ici relatif à la détection de transactions bancaires frauduleuses, les connexions entre l'émetteur central et ses partenaires est représentée sous forme de nuées de points interactive. 15 Un tel affichage (141) est mis en oeuvre par un module d'affichage coopérant avec le module statistique du dispositif de gestion de transmission de données sécurisées selon l'invention. Pour ce faire, le module d'affichage met par exemple en oeuvre une architecture informatique de type Ajax (de l'anglais "Asynchronous JavaScript and XML"). Une nuée de points sous forme de pentagone, tel qu'illustré par la figure 2A peut être 20 utilisée. Selon cet exemple, le noeud central (21) correspond alors au somment du pentagone. Selon un autre exemple, la nuée de points est représentée sous forme concentrique. En d'autres termes l'émetteur représenté par le noeud central (21) est entouré de noeuds périphériques tels que représentés selon les figures 2B et 2C. Optionnellement, un code couleur ou des textures peuvent être utilisées pour préciser les 25 relations entre les différents profils utilisateurs considérés. Ainsi, tel que représenté sur la figure 2B, l'émetteur considéré représenté par le noeud central (22) est par exemple rouge. Des noeuds informatifs (26) et (27) sont insérés pour représenter des informations de chargement ("in") et de virement ("out"), respectivement. Les autres noeuds (23) sont les utilisateurs 30 qui lui sont associés. 15 La couleur de noeud verte peut être utilisée pour représenter les profils des utilisateurs qui ont envoyé de l'argent à l'émetteur considéré (par exemple l'utilisateur anonymisé par la dénomination « Fortinbras »). La couleur de noeud jaune peut être utilisée pour représenter les profils des utilisateurs qui 5 ont reçu de l'argent de l'émetteur considéré (par exemple l'utilisateur anonymisé (121) par la dénomination « Claudius »). La couleur de noeud bleu peut être utilisée pour représenter les profils des utilisateurs qui ont émis/reçu de l'argent à/de l'émetteur considéré (par exemple l'utilisateur anonymisé (121) par la dénomination « Hamlet »). 10 Une autre couleur de noeud, par exemple bleu clair, peut être utilisée pour représenter le fait qu'un profil utilisateur périphérique a partagé une adresse IP avec l'émetteur considéré (par exemple l'utilisateur anonymisé (121) par la dénomination « Hamlet »). En outre, le diamètre du noeud ou l'épaisseur des segments liant deux profils utilisateurs peut être adaptée en fonction du volume de transactions partagées. Ainsi, en relation avec la figure 2B, il 15 est à noter que « Fortinbras » et « Hamlet » sont les utilisateurs avec lesquels « Gertrude » a le plus d'échanges. Les segments (25) reliant les noeuds sont par exemple utilisés pour indiquer le niveau de connexion par adresse IP. Un code couleur ou une texture particulière peuvent également être utilisés pour préciser ce niveau de connexion. 20 Par exemple, la couleur de segment verte peut être utilisée pour relier les utilisateurs qui n'ont pas eu de connexion aux mêmes adresses IP que l'émetteur considéré représenté par le noeud central, mais qui ont effectués des transactions avec celui-ci (en relation avec la figure 2B par exemple "Claudius" et "Fortinbras"). La couleur de segment orange peut être utilisée pour relier les utilisateurs qui ont eu des 25 connexions aux mêmes adresses IP que le centre, mais qui n'ont pas effectué de transaction avec celui-ci (ici "Yorick"). La couleur de segment rouge peut être utilisée pour relier les utilisateurs qui ont partagé des adresses IP avec le centre ainsi que des transactions. De manière similaire à ce qui a été indiqué au regard du diamètre des noeuds, la taille des 30 segments indique l'importance du partage d'adresse IP (relativement aux autres). 16 Il est à noter que selon la présente invention, l'affichage (141) est interactif, si bien qu'il est possible d'accéder aux informations de chaque noeud, par exemple en cliquant dessus ou en positionnant un curseur dessus notamment via une souris. Une telle action entraîne effectuée par exemple sur le noeud « Hamlet » entraine que le 5 noeud central « Gertrude » est remplacé par le noeud central « Hamlet » et les connexions de celui-ci tel que représenté (41) sur la figure 4A. Le graphe s'est mis à jour de sorte à représenter le réseau de « Hamlet » fils de « Gertude ». Il est à noter, que comme sa mère « Hamlet » est connecté à « Yorick », « Claudius » et « Fortinbras », mais par IP seulement. 10 « Hamlet » est de plus connecté à une nouvelle personne dans le réseau : « Ophelia ». La tête de mort sur son noeud indique qu'elle a rencontré au moins une fois une erreur carte (carte refusée, fraude carte) au moment d'effectuer un virement depuis son compte. C'est peut-être le signe d'une tentative de fraude et si d'autres indices viennent s'ajouter à cette observation relative à « Ophelia » (connexion avec d'autres fraudeurs, localisations étranges), 15 elle peut être déclarée « fraudeuse » et son profil utilisateur est alors intégré à la liste noire de profils utilisateurs mémorisée sur le serveur. Un nouveau clic sur le noeud de « Hamlet » le refermera et restituera à nouveau l'affichage (141) centré sur le noeud de « Gertrude ». Il est également possible de refermer un noeud en appuyant sur la touche « x ». 20 Ainsi, selon la présente demande, l'affichage (141) de nuées de points peut présenter un grand nombre de noeuds tout en garantissant une fluidité de son parcours. Le caractère visuel de ses informations donne très vite un aperçu de la situation des utilisateurs étudiés La mise en oeuvre de ce type d'action et de rafraichissement de l'affichage (141) est par exemple mis en oeuvre en utilisant une librairie Javascript D3, implémentant un algorithme de 25 Barnes-Hut tel que décrit par J. Barnes et P.Hut (« A hierarchical 0(N log N) force-calculation algorithm ») Nature 324 (4) :446-449. Il est à noter que ce puissant algorithme a été développé pour des simulations du problème des N corps en astronomie. Dans le contexte particulier de l'invention, il est utilisé pour positionner les noeuds dynamiquement et organiser le graphe. 30 Ainsi, selon l'interface proposée selon la présente invention tout fonctionne comme si les noeuds étaient des particules chargées qui se repoussent mutuellement, mais néanmoins soumises à une force qui les attire vers le centre de la visualisation. 17 Une telle interface permet une lecture claire, sans chevauchement entre les noeuds. Sur la figure 2C, un affichage (141) plus complexe, selon lequel les utilisateurs (28) connectés à au moins deux noeuds périphériques (23) du noeud central (22) tel que représenté sur la figure 2B, est mis en oeuvre. 5 Il est à noter que les noeuds additionnels (28) peuvent avoir échangé (24) avec l'un des noeuds périphérique (23) du noeud central (22), mais non pas eu de transaction directe avec le noeud central (22) considéré et ne sont donc pas intéressants lorsque l'on cherche à évaluer si l'émetteur représenté par le noeud central (22) est un fraudeur. Ainsi, selon la présente invention l'analyse (14) temps réel mise en oeuvre ne prend pas en 10 compte ces utilisateurs additionnels (28) et se concentre sur les interlocuteurs privilégiés du noeud central représentés par les noeuds périphériques 23. En d'autres termes, chaque noeud périphérique (23) pris en compte est uniquement relié audit noeud central. Une telle sélection permet de limiter le nombre de données à analyser ce qui permet une 15 détection de fraude en temps réel. Les noeuds périphériques 23 sélectionnés et pris en compte lors de l'analyse sont sélectionnés en fonction d'un paramètre commun prédéterminé qui peut être une information représentative d'un volume de transmission de données minimale entre le noeud central (22) et le noeud périphérique (23), et/ou une information représentative d'une donnée commune de profil 20 utilisateur numérique par exemple un lien de parenté tel que celui reliant « Hamlet » à sa mère « Gertrude ». Sans la sélection mise en oeuvre selon l'invention, l'affichage (141) deviendrait rapidement encombré de noeuds et de segments et, malgré le côté esthétique de l'objet, toute analyse devient difficile à mener en temps réel devant l'inondation de données. 25 Comme illustré par les figures 2C et 4A à 4C, la première fenêtre graphique (41) contenant la nuée de points utilisée par le module statistique pour mettre en oeuvre l'analyse en temps réel est enrichi de fenêtres graphiques complémentaires. Parmi ces fenêtres graphiques complémentaires figure par exemple une fenêtre graphique (42) dédiée à l'affichage des transactions associées à l'émetteur considéré. 30 Par exemple, tel que représenté par la figure 2C, « Gertude » a reçu 60,24E de « Hamlet » a qui elle a versé 35,44E, et il en outre il a été détecté et mémorisé que « Gertrude » et « Hamlet » on partagé la même adresse IP a deux reprises ce qui est justifié par leur lien de parenté. 18 Une autre fenêtre (29) graphique complémentaire dédiée à l'affichage de localisations d'adresse IP utilisées par l'émetteur représenté par le noeud central (22) peut également être affichée (142). Les cercles rouges (290) indiquent la présence de connexion de l'émetteur à cet endroit, et 5 plus ces cercles sont gros, plus il y a eu de connexions. En cliquant dessus on accède au nombre de connexion depuis ce lieu. Si le cercle indique la présence fréquente de l'émetteur loin de son adresse enregistrée, on peut légitimement se demander si les documents fournis ne sont pas falsifiés, si bien que l'information représentative d'un risque associé peut être modifiée pour prendre cet aspect en compte. 10 Il est toutefois possible que la présence fréquente de l'émetteur loin de son domicile soit justifiée du fait qu'il est en déplacement professionnel ou en vacances. L'indice de fraude lié à la localisation des adresses IP utilisées par l'émetteur peut donc être vérifié au moyen d'un affichage (143) temporel des transactions effectuées. Un tel affichage (143) temporel est par exemple requis en cliquant sur un emplacement (20) 15 dédié de l'interface graphique proposée selon l'invention afin de sélectionner une période de transactions à observer. Par exemple, une telle période correspond aux trois derniers mois de transaction. Optionnellement, la définition de cette période peut être effectuée en nombre de transactions et non au moyen d'une unité temporelle. 20 Les figures 3A et 3B illustrent deux exemples de fenêtres graphiques complémentaires dédiées à l'affichage temporel des transmissions de données sécurisées sur une même période sélectionnée au moyen d'un menu dédié disposé par exemple à gauche (de manière similaire, à droite, en haut ou en bas) de la fenêtre graphique complémentaire. Ces fenêtres graphiques complémentaires peuvent être affichées sous forme de fenêtres 25 « pop-up » ou sur un emplacement dédié de l'écran, par exemple en dessous ou au dessus de la fenêtre graphique utilisée pour afficher (121) la nuée de points. Selon la figure 3A, les transactions sécurisées peuvent être visualisées sous la forme d'un histogramme empilé (31) dont l'amplitude correspond au montant cumulé des transactions financières effectuée à une même date. 30 Plus précisément, selon la figure 3B, les transactions sécurisées peuvent être visualisées sous la forme d'une série d'événements (32) dont l'amplitude correspond au montant de la transaction financière, et la couleur correspond à un crédit ou débit. 19 De tels affichages sont mis en oeuvre optionnellement simultanément à l'étape d'analyse (14) en temps réel mise en oeuvre par le module statistique de l'invention afin d'améliorer l'assistance à la détection de fraude. Au cours de cette étape d'analyse (14) en temps réel, le module statistique selon la présente 5 invention utilise (144) un classifieur de profil utilisateur numérique. Plus précisément, ce classifieur est préalablement entraîné (1440) sur la période de transmissions de données sélectionnée au moyen de l'une des fenêtres graphiques d'affichage temporel (143) décrit précédemment. Lorsque le cas où les transmissions de données sécurisées sont des transactions bancaires, le classifieur selon l'invention délivre une classification du risque de fraude encouru lors de la 10 transaction du fait qu'auparavant un apprentissage (1440) de la topologie des paiements a été effectué. Au cours de cet apprentissage (1440), plusieurs niveaux d'apprentissage sont mis en oeuvre. Le premier niveau d'apprentissage est basé sur des études statistiques basées sur des cumuls, des maximums, et des moyennes par rapport à des activités (« eCommerce », Bitcoin®, Place de Marché) 15 et à des profils (surface financière de l'émetteur considéré si elle est connue, détail de l'activité du client sur le site partenaire). Ainsi, les opérations mises en oeuvre au cours de ce premier niveau d'apprentissage sont par exemple un cumul des transactions financières sur les 12 derniers mois, une moyenne des paiements effectués, un pourcentage de refus de paiement en rapport au volume de paiement mensuel, un 20 pourcentage de refus de paiement en rapport à la quantité de paiements effectués dans le mois, détection du fait que les transactions financières sur le compte de l'émetteur correspondent uniquement à des versements entrants (représentatifs d'un risque de vol de moyen de paiement), ou au contraire que ces transactions correspondent uniquement à des paiements sortants (représentant un risque d'exfiltration de fonds, de blanchiment, de financement d'opérations illégales, de fraude 25 fiscale) Un deuxième niveau d'apprentissage est par exemple basé sur la mise en oeuvre de réseaux de neurones de Kohonen tenant compte du type de transmission de données sécurisées. Selon l'exemple ici considéré où les transmissions de données sécurisées correspondent à des transactions financières, différents contextes de transactions financières sont considérés pour mettre 30 en oeuvre l'apprentissage. Par exemple, il est considéré que ces transactions financières sont des paiements par carte prépayée, des P2P paiements (de l'anglais « Peer-to-Peer Payments»), des paiements dans un 20 contexte eCommerce standard pour des achats, ou de eCommerce dans un contexte de jeux virtuels(de l'anglais « Gaming ») ou de jeux compulsifs tels que les paris, les jeux de casino en ligne (de l'anglais « Gambling »), des transactions financières en ligne correspondant à des placements financiers tels qu'en bourse ou en assurance (de l'anglais « eCommerce Risk » ou « eCommerce 5 Trading EX »), ou encore des transactions bancaires originales et non classables selon les activités listées précédemment. En outre, il est également considéré différents types de profil de paiement établis en fonction du montant unitaire d'un paiement, de la monnaie utilisée (EUR, USD...), du type de moyen de paiement (carte, espèce, chèque, virement, pré-payés, voucher) et du sous-type de moyen de 10 paiement (par exemple pour une carte Visa, CB), du numéro d'identification de la banque émettrice (« BIN » de l'anglais « Bank Identification Number ») lorsque la transaction financière correspond à une somme reçue de même que le numéro de compte IBAN (de l'anglais « International Bank Account Number ») de la personne qui a versé la somme sur le compte de l'émetteur (i.e. le client), un numéro de chèque, une empreinte de carte de paiement, le protocole de paiement utilisé (par 15 exemple sécurisé « 3DS » ou non. Ainsi, les réseaux de Kohonen mis en oeuvre dans le contexte particulier de l'invention de gestion de transactions financières sont caractérisés par une pluralité de types d'entrées différentes, à savoir : - un type d'activité associé au paiement considéré, par exemple : l'argent associé à une collecte de 20 mariage, l'argent associé à une collecte sur un site de financement participatif (de l'anglais « crowdfunding ») pour financer un projet d'entrepreneur, d'un paiement mobile entre personne, un don pour une association, etc. - un type de compte : un compte associé à un ordre de paiement transmis (i.e. payeur) ou un compte destiné à recevoir des fonds (i.e. collecteur), 25 - un type de propriétaire de compte : personne physique, personne morale (entreprise, association, auto-entrepreneur, artisan), - un ensemble des paiements entrants sur le compte, cumulé par mois, sur les 12 derniers mois, - un ensemble des paiements sortants sur le compte, cumulé par mois, sur les 12 derniers mois, - un panier moyen du paiement, 30 - un pays de provenance de cartes bancaires utilisée, - la nationalité du propriétaire de compte : personne physique ou morale, - l'adresse IP de l'ordinateur ayant fait la transaction, 21 - l'âge du propriétaire de compte, Au cours de cet apprentissage différents types de comportements sont appris parmi lesquels des comportements dits « normaux> et des comportements de fraude avérée illustrés par les trois exemples représentés par les figures 4A à 4C. 5 Sur la figure 4A est illustré le comportement de fraude avéré correspondant à un émetteur, représenté par le noeud principal « Hamlet » (22) (tel qu'illustré sur la fenêtre graphique (41) dédiée aux nuées de points) dont les chargements/virements et réceptions/envois illustrés sur la fenêtre graphique (43) dédiée aux statistiques de transactions sont disproportionnés dans le sens où l'émetteur fait rentrer beaucoup d'argent dans le système et le dilue lors d'envois à différents 10 utilisateurs. Cet émetteur est peut-être le point de départ d'une chaîne de blanchiment. La technique du « schtroumfage » (non dépassement de seuils critique de paiement) ou du « saucissonnage » (division en petites sommes d'un gros montant) lui permet : - d'éviter de dépasser les seuils critiques d'envois définis par le système de paiement, 15 - de brouiller les liens entre fraudeurs en complexifiant le réseau, - d'avoir plusieurs canaux d'irrigation dans le cas où l'un d'entre eux serait stoppé, De tels émetteurs sont critiques au bon fonctionnement d'une fraude avérée. Il convient donc de les détecter rapidement et de mener une étude approfondie sur les justificatifs associés, tel que proposé selon l'invention au cours de l'étape de vérification (131) précédemment décrite. 20 Cette analyse s'inspire de la classification de certains noeuds de la nuée de points (41) en sources et puits. Ce type de fraudeur (appelé en anglais « bootlegger ») effectue des tests préalables de seuils de blocage du système de paiement, de préférence avec d'autres utilisateurs véritables ou falsifiés ayant ouvert des comptes dans le système au préalable et agissant selon le comportement illustré 25 sur la figure 4B tel que décrit ci-après. Ceci lui permet ensuite d'ouvrir un compte et de tenir une ligne de conduite de paiement appropriée et normale, afin de « saucissonner » ses paiements de telle sorte qu'il minimise les chances d'être repéré par les automatismes de contrôle des techniques de détection de fraude selon l'art antérieur. La présente invention combine donc avantageusement deux niveaux d'apprentissage, le 30 niveau d'apprentissage plus classique basé sur des études statistiques et le niveau d'apprentissage basé sur l'utilisation d'un classifieur intelligent apte à détecter des comportements de fraude imitant un comportement normal. 22 Sur la figure 4B, un autre comportement de fraude est appris (1440) par le classifieur intelligent selon la présente demande. Selon cet exemple, le noeud principal « Yorick » (22) au centre de la nuée de points (41) a beaucoup d'amis, trop pour quelqu'un qui ne fait aucune transaction tel qu'indiqué sur la fenêtre graphique (43) dédiée aux statistiques de transactions. 5 Un tel comportement peut être qualifié de compte dormant (appelé communément « sous- marin ») qui se réveillera lorsque le réseau de fraudeurs auquel il est associé s'activera. Il peut s'agir d'un compte « de secours », au cas où l'un des comptes du réseau de fraudeurs soit bloqué. Comme il n'a effectué aucune transaction, il est considéré comme sain et pourra servir d'« itinéraire bis » dans une chaîne de blanchiment d'argent. 10 Sur la figure 4C, un autre comportement de fraude est appris (1440) par le classifieur intelligent selon la présente demande. Il s'agit ici d'un « exfiltreur » qui a pour rôle d'agréger les petites sommes qui transitent dans le système pour les faire sortir par virement du système. En particulier sur la figure 4C, le noeud principal « Fortinbras » (22) n'a que des réceptions d'argent (tel qu'indiqué sur la fenêtre graphique (43) dédiée aux statistiques de transactions) qu'il 15 convertit entièrement en virements. Il n'a donc aucune intention de continuer à les faire circuler dans le système de gestion de transactions sécurisées [2]. Une fois un tel apprentissage (1440) effectué, le classifieur intelligent est utilisé (144) lors de l'étape d'analyse en temps réel des transactions sécurisées en cours. 20 L'analyse en temps réel permet alors de détecter automatiquement des comportements déviant de la normale ou des comportements imitant des comportements normaux, si bien que l'information représentative d'un risque associé à ce type de profil utilisateur ayant de tel comportement est automatiquement mise à jour (15). Lorsque la fréquence de tel comportement est répétées plusieurs fois en peu de temps 25 l'information représentative de risque est incrémentée jusqu'à ce quelle dépasse un seuil prédéterminé provoquant la génération d'une alerte et/ou le blocage des transactions en cours et à venir sur le compte associé au profil utilisateur considéré. Il est à noter qu'un tel seuil prédéterminé est notamment obtenu (150) par apprentissage selon une méthode de logique floue mise en oeuvre automatiquement par le module statistique 30 selon la présente demande au cours de l'étape d'apprentissage du classifieur intelligent. Une telle méthode de logique floue permet notamment d'établir des seuils de contrôle de paiement basés par la concurrence sur des méthodes simples : établissement de seuil limite du 23 montant d'une transaction (par exemple, le montant d'un paiement ne doit pas excéder 10.000 euros), seuil limite de transaction pour une entreprise dans un mois (par exemple 50 000 euros cumulés par mois), et comparaison avec des activités similaires basées sur des moyennes, des écarts types, etc. 5 L'objectif de la mise en oeuvre d'une telle méthode de logique floue mise en oeuvre dans le cadre particulier de détection de fraude selon l'invention, est de fixer un seuil de contrôle et d'alerte basé sur une situation à un instant donné. De tels seuils sont plus originaux ou plus souples au regard des seuils classiques portant sur des valeurs de montant de transaction tels que cités ci-dessus. 10 De tels seuils permettent notamment de contrôler et détecter automatiquement des fraudeurs qui ont en apparence un comportement normal alors qu'ils sont fraudeurs. Par exemple, ces seuils « originaux » correspondent à un nombre de fautes d'orthographe autorisé dans le nom habituellement utilisé pour identifier l'émetteur, un nombre minimal de caractères à utiliser pour désigner les destinataires de transactions financières (l'utilisation d'un seul 15 caractère génèrerait par exemple une alerte), une période prédéterminée à ne pas dépasser pour contrôler un émetteur de transactions sécurisées (par exemple douze moi, afin d'éviter les fraudeurs qui misent sur la fraude par « saucissonnage » qui consistent à amasser ou disperser, sous forme de petits montants, un très gros montant), un pourcentage de client à surveiller nécessairement (par exemple 10% des clients dont le nom commence par Z doivent être automatiquement surveillés). 20 On présente finalement, en relation avec la figure 5, la structure simplifiée d'un dispositif de gestion de transmissions de données sécurisées mettant en oeuvre la technique de gestion de transmissions de données sécurisées selon les modes de réalisation décrits ci-dessus. Un tel dispositif de gestion de transmissions de données sécurisées comprend une mémoire 51 comprenant une mémoire tampon, une unité de traitement 52, équipée par exemple d'un 25 microprocesseur pP , et pilotée par le programme d'ordinateur 53, mettant en oeuvre le procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon l'invention. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur 53 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 52. L'unité de traitement 52 reçoit en entrée des données (D) relatives à un émetteur de 30 transmissions de données sécurisées et les données sécurisées associées et délivre en sortie une alerte (A) lorsqu'une fraude est détectée. Le microprocesseur de l'unité de traitement 52 traite ces données (D), selon les instructions du programme d'ordinateur 53, afin d'alerter en cas de fraude. 24 Pour cela, le dispositif de gestion de transmissions de données sécurisées comprend comprend, outre la mémoire tampon 51, un module 54 de réception de données relatives à un émetteur desdites transmissions de données sécurisées et de formation d'un profil utilisateur numérique associé audit émetteur, un module 55 de détermination d'une information 5 représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique, un module 56 statistique configuré pour mettre en oeuvre une analyse en temps réel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique, ledit module statistique étant contrôlé par un processeur, et ladite analyse en temps réel étant basée sur des nuées de points représentant des transmissions de données sécurisées entre ledit profil utilisateur numérique et une pluralité d'autres 10 profils utilisateurs numériques sélectionnés dynamiquement en fonction d'au moins un paramètre commun prédéterminé, un module 57 de mise à jour de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique en fonction de ladite analyse et émission d'un signal d'alerte lorsque la valeur de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique dépasse un seuil prédéterminé. 15 Ces modules sont pilotés par le microprocesseur de l'unité REVENDICATIONS1. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées dans un système de communication comprenant un serveur et au moins un terminal de communication utilisateur, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: - réception (11) de données relatives à un émetteur desdites transmissions de données sécurisées et formation (12) d'un profil utilisateur numérique associé audit émetteur, - détermination (13) d'une information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique, - analyse (14) en temps réel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique, ladite analyse en temps réel étant mise en oeuvre par un module statistique, contrôlé par un processeur, et basée sur des nuées de points représentant ledit profil utilisateur numérique et une pluralité d'autres profils utilisateurs numériques sélectionnés dynamiquement en fonction d'au moins un paramètre commun prédéterminé, - mise à jour (15) de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique en fonction de ladite analyse et émission d'un signal d'alerte lorsque la valeur de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique dépasse un seuil prédéterminé. 2. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit seuil prédéterminé est obtenu (151) par apprentissage selon une méthode de logique floue appliquée auxdites transmissions de données sécurisées. 3. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que ledit paramètre commun prédéterminé appartient au groupe comprenant : - une information représentative d'un volume de transmission de données minimale entre ledit profil utilisateur numérique et l'un desdits autres profils utilisateurs numérique de ladite pluralité, - une information représentative d'une donnée commune de profil utilisateur numérique. 4. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse (14) comprend un affichage (141) sur un écran dudit serveur d'au moins une première fenêtre graphique comprenant ladite nuée de points, actualisée en temps réel, dans laquelle un point central 26 correspondant audit profil utilisateur numérique est relié par des segments distincts à des noeuds périphériques distincts correspondant chacun à l'un desdits autres profils utilisateurs numérique de ladite pluralité, chaque noeud périphérique étant uniquement relié audit noeud central. 5 5. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'épaisseur d'au moins un desdits segments, ou le diamètre d'un desdits noeuds, varie en temps réel proportionnellement au nombre de transmissions de données sécurisées établies entre les deux terminaux qu'il relie. 6. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 4 10 ou 5, caractérisé en ce que ladite étape d'analyse (14) comprend un affichage (142) complémentaire sur ledit écran dudit serveur d'au moins une première fenêtre graphique complémentaire activée sur requête d'un opérateur dudit serveur, ladite première fenêtre graphique complémentaire étant dédiée à l'affichage (142) de localisations d'adresses IP associées audit profil utilisateur numérique sur une période de transmissions de données 15 prédéterminée. 7. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 6, caractérisé en ce que ladite période de transmissions de données prédéterminée est sélectionnée par ledit opérateur au moyen d'au moins une deuxième fenêtre graphique complémentaire activée sur requête dudit opérateur dudit serveur, ladite deuxième fenêtre 20 graphique complémentaire étant dédiée à l'affichage (143) temporel desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique. 8. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 7, caractérisé en ce que ledit affichage temporel correspond à une représentation sous forme d'histogrammes desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur 25 numérique. 9. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que ledit module statistique d'analyse en temps réel utilise (144) un classifieur de profil utilisateur numérique, ledit classifieur étant préalablement entraîné (1440) sur ladite période de transmissions de données prédéterminée. 30 10. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 5, caractérisé en ce que ledit classifieur met en oeuvre des réseaux de neurones de Kohonen tenant compte du type de transmission de données sécurisées. 27 11. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite formation (12) dudit profil utilisateur numérique associé audit émetteur desdites transmissions de données sécurisées associe (121) à au moins un champ de données confidentielles, un champs de données 5 d'anonymisation. 12. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite formation dudit profil utilisateur numérique associé audit émetteur desdites transmissions de données sécurisées met en oeuvre lorsque l'une des données relatives à l'émetteur comprend au moins une image : 10 - un détourage (122) automatique de ladite image, et/ou - une reconnaissance (123) optique de caractères. 13. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite détermination (13) d'une information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique met en oeuvre 15 une étape de vérification des données relatives audit émetteur par comparaison à une base de profils utilisateurs numériques. 14. Procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon la revendication 13, caractérisée en ce que lorsque l'une desdites données relatives audit émetteur est un document, ladite étape de vérification contrôle (1310) automatiquement un ensemble de 20 points de contrôles graphiques associés au type dudit document. 15. Dispositif de gestion de transmissions de données sécurisées dans un système de communication comprenant un serveur et au moins un terminal de communication utilisateur, caractérisé en ce qu'il comprend: - un module (54) de réception de données relatives à un émetteur desdites transmissions 25 de données sécurisées et de formation d'un profil utilisateur numérique associé audit émetteur, - un module (55) de détermination d'une information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique, - un module (56) statistique configuré pour mettre en oeuvre une analyse en temps réel 30 desdites transmissions de données sécurisées associées audit profil utilisateur numérique, ledit module statistique étant contrôlé par un processeur, et ladite analyse en temps réel étant basée sur des nuées de points représentant des transmissions de données 28 sécurisées entre ledit profil utilisateur numérique et une pluralité d'autres profils utilisateurs numériques sélectionnés dynamiquement en fonction d'au moins un paramètre commun prédéterminé, - un module (57) de mise à jour de ladite information représentative d'un risque associé 5 audit profil utilisateur numérique en fonction de ladite analyse et émission d'un signal d'alerte lorsque la valeur de ladite information représentative d'un risque associé audit profil utilisateur numérique dépasse un seuil prédéterminé. 16. Programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de gestion de transmissions de données sécurisées selon 10 l'une quelconque des revendications 1 à 11 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.