FR 3094106 A1 20200925 FR 1902945 A 20190321 Description Titre de l'invention : Procédé de vérification d'identité ou d'identification utilisant des signatures manuscrites apposées sur un capteur numérique [0001] La présente invention concerne un procédé de vérification de l'identité ou d'identification d'un utilisateur, utilisant des signatures manuscrites préalablement apposées sur un capteur numérique. Domaine technique 100021 L'explosion des services proposés en-ligne via des comptes personnels et des appareils numériques mobiles a favorisé l'émergence d'une criminalité identitaire qui s'appuie sur l'usurpation d'identité dans de nombreux contextes. En parallèle, sont apparus de nouveaux capteurs caractérisés par des écrans tactiles sensibles au doigt ou au stylet, tels que les tablettes ou Smartphones. Ces capteurs sont très utilisés aujourd'hui et sont à la source de nouveaux besoins en sécurité. 100031 La signature manuscrite, l'une des rares biométries que l'utilisateur peut modifier, est répandue de longue date dans les usages quotidiens du grand public. Dans la société actuelle, la signature sur un document papier porte une valeur d'engagement juridique et moral. Par contre, la signature en-ligne, c'est-à-dire acquise sur une plateforme numérique, n'a pas été introduite dans les usages grand public, car elle est considérée comme une biométrie non fiable par rapport à d'autres biométries largement utilisées, conne l'empreinte digitale ou l'iris. En effet, en vérification d'identité biométrique, l'enregistrement des données de référence de la personne est une phase critique sur laquelle reposeront ensuite les performances du système de vérification. Néanmoins, de plus en plus d'applications sur plateformes mobiles permettent à la personne d'apposer sa signature électroniquement pour le recueil de son consentement et son authentification en cas de litige. [0004] Les articles de S. Garcia-Salicetti et al "A Novel Criterion for Writer Enrolment based on a Tinte- Nortnalized Signature Satnple Entropy Measure", EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol. 2009, de N. Houmani et al "BioSecure Signature Evaluation Cwnpaign (BSEC2009): Evaluating Online Signature Algorithtns Depending on the Quality of Signatures", Pattern Recognition, 45(3): 993-1003, 2011, et de N. Houmani et S. Garcia-Salicetti "Quality criteria for on-fine handwrittetz signature", in "Signal and Image Processing for Biometrics", Lecture Notes in Electrical Engineering, Eds: J. Scharcanski, H. Proença and E. Du; Publisher Springcr, 292: 255-283, 2014, montrent que l'acquisition de signatures en condition de mobilité et/ou à distance dégrade les performances des systèmes de vérification 2 d'identité. Par « condition de mobilité », on entend les cas où le capteur n'est pas fixé sur un support, l'utilisateur étant debout ou assis, tenant par exemple le capteur à la main, et/ou le capteur étant posé sur une table ou appuyé contre un mur ou une porte. [0005] Les conditions d'acquisition ont également un impact sur ces performances, notamment l'utilisation d'un stylet ou du doigt, le type de stylet, la taille de l'écran, la technologie de capture. Ceci freine l'utilisation à grande échelle de la signature comme biométrie sur les platcformes numériques mobiles. Technique antérieure [0006] Différentes stratégies sont connues pour améliorer les performances des systèmes de vérification d'identité à base de signatures manuscrites, telles que l'utilisation de capteurs performants, par exemple des tablettes graphiques, notamment de la marque Wacom, l'acquisition des signatures dans des conditions contrôlées, l'extraction de plusieurs paramètres de la dynamique, tels que la pression, la vitesse, les angles d'inclinaison, l'accélération, etc., ou la sélection de signatures de référence pour contrôler la variabilité intra-classe de la personne. [0007] Le brevet US 6 349 148 décrit un procédé et un dispositif visant à authentifier une signature, dans lequel un Modèle de Markov Caché est entraîné à partir de données d'apprentissage provenant de signatures authentiques, puis est appliqué aux données à authentifier. [0008] La demande FR 2 893 733 décrit un procédé d'authentification d'un utilisateur au sein d'une infrastructure informatique pouvant comporter au moins deux dispositifs d'acquisition de données séquentielles spécifiques aux signatures des utilisateurs, ces dispositifs d'acquisition présentant des caractéristiques différentes. Le procédé utilise des valeurs normalisées d'un ensemble de paramètres décrivant la signature, obtenues à partir desdites données séquentielles, et l'utilisation d'un modèle statistique de type HMM entraîné à partir de valeurs normalisées de référence, afin de déterminer un score d'authentification représentatif d'une correspondance éventuelle entre l'utilisateur à authentifier et un utilisateur connu. [0009] Les demandes CN 106934362 et US 2018/0247108 concernent des procédés d'authentification de signatures manuscrites utilisant une analyse par segments disjoints des signatures pour déterminer des caractéristiques décrivant la production de ces signatures. [0010] La demande CN 106326701 décrit un procédé et un dispositif visant à authentifier une signature manuscrite, le procédé collectant et analysant les coups de crayons de la signature d'un utilisateur à partir d'aspects tels que les angles horizontal, perpendiculaire et de rotation, ou les intervalles entre les coups de crayons, afin d'acquérir une habitude d'écriture spécifique de l'utilisateur. 3 100111 Ces stratégies ont été employées pour la signature manuscrite en-ligne acquise sur tablette graphique, généralement en conditions contrôlées, c'est-à-dire lorsque la tablette n'est pas mobile. [0012] D'autres stratégies sont employées pour sécuriser l'identité des personnes en-ligne, se basant sur la génération de clés numériques en complément de la signature manuscrite. Ces méthodes présentent une complexité accrue. Exposé de l'invention [0013] En conséquence, il existe un besoin pour renforcer la sécurité de l'identité numérique par la signature manuscrite en-ligne, notamment lors de la phase d'enregistrement d'un utilisateur sur différentes plateformes numériques en conditions de mobilité et lors des phases de vérification de l'identité ou d'identification dc l'utilisateur. [0014] La présente invention a précisément pour objet dc répondre à ce besoin. Résumé de l'invention [0015] La présente invention a ainsi pour objet un procédé d'identification ou de vérification de l'identité d'un utilisateur, utilisant une pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis, une signature manuscrite de l'utilisateur et au moins une information manuscrite complémentaire liée à l'utilisateur, préalablement apposées sur un capteur numérique, notamment mobile, procédé dans lequel : a) ladite signature manuscrite de l'utilisateur et ladite au moins une information complémentaire sont fusionnées pour générer au moins un vecteur de signature de test, h) ledit au moins un vecteur de signature de test est comparé à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence, et c) sur la base au moins de cette comparaison, un score de vraisemblance est généré afin d'identifier ou de vérifier l'identité de l'utilisateur. 100161 L'invention permet d'améliorer les performances des systèmes de vérification d'identité utilisant la biométrie de la signature manuscrite en-ligne, par le biais d'une procédure à l'enregistrement qui renforce la sécurité de la signature d'une personne en la rendant moins vulnérable aux impostures, en particulier en situation de mobilité. 100171 L'invention, reposant sur le fait que la signature est l'une des rares biométries que l'utilisateur peut enrichir en information, tout en gardant l'aspect identitaire du geste, exploite l'ajout d'informations manuscrites propres à la personne lors de l'enregistrement pour renforcer la sécurité. 100181 L'invention exploite, pour l'enrichissement de la signature, des informations complé- mentaires manuscrites que l'utilisateur a l'habitude d'apposer lors de son engagement juridique et moral sur différents documents administratifs, comme ses nom et prénom, la date et le lieu, ou ses date et lieu de naissance. Ces informations portent une information supplémentaire sur l'identité de la personne, qui vient en complément de sa signature. [0019] L'invention se focalisant sur l'enrichissement de l'information au niveau du signal lui-même sans faire appel à une modalité complémentaire, il n'y a pas de complexité accrue comme dans les méthodes connues mettant en oeuvre des clés numériques. [0020] L'augmentation de la sécurité, même en situation de mobilité, permet ainsi de démo- cratiser l'usage d'une identité numérique comportementale par la signature manuscrite en-ligne à grande échelle, sans contraindre les utilisateurs lors de l'acquisition de leur signature au niveau du capteur utilisé et des conditions d'acquisition, telles que la mobilité, l'utilisation d'un stylet ou du doigt, ou la posture de l'utilisateur. [0021] La mise en oeuvre du procédé selon l'invention se fait à moindre coût, car les capteurs nécessaires pour l'acquisition de la signature sont largement déployés aujourd'hui, notamment sur Smartphones et tablettes, et le traitement et le stockage des données sont moins lourds que pour d'autres biométries, telles que l'iris ou l'empreinte [0022] Grâce à l'invention, la sécurité de la signature est augmentée quel que soit le type de signature considéré, en l'enrichissant de sorte à la faire passer de la catégorie « à haut risque » à la catégorie « faible risque », même pour les populations dites « problématiques » pour cette biométrie comportementale, caractérisées par des signatures manuscrites simples et/ou très variables, et donc très faciles à imiter. [0023] La vérification de l'identité d'un utilisateur correspond à déterminer si l'identité proclamée est bien correcte, et l'identification d'un utilisateur correspond à déterminer si l'utilisateur appartient à un groupe d'utilisateurs connus, par exemple rattachés à un site de service ou de vente en-ligne. Ces actions peuvent être regroupées sous le terme général d'authentification. [0024] Vecteurs de signature [0025] Les informations complémentaires liées aux utilisateurs sont de préférence les initiales, le nom, le prénom, la date de naissance, et/ou le lieu de naissance de l'utilisateur. Dans une variante et en combinaison, les informations complémentaires sont la date du jour et le lieu où la signature a été apposée sur le capteur. [0026] Lorsque l'on cherche à identifier un utilisateur, notamment l'utilisateur d'un site en- ligne, les vecteurs de signature de référence correspondent avantageusement aux signatures de différents utilisateurs apposées au préalable sur un capteur numérique, chacune ayant été fusionnée avec au moins une information complémentaire liée à l'utilisateur correspondant. [0027] Lorsque l'on cherche à vérifier l'identité d'un utilisateur, les vecteurs de signature de référence peuvent correspondre à différentes signatures apposées au préalable par ledit utilisateur sur un capteur numérique, chacune ayant été fusionnée avec au moins une information complémentaire liée à l'utilisateur. [0028] Lors de l'enregistrement des différentes signatures apposées au préalable par ledit utilisateur sur un capteur numérique, un tiers de confiance peut garantir l'identité de l'utilisateur, par exemple un employé de banque ou un notaire. [0029] Le même type d'information complémentaire peut être utilisé pour la génération des vecteurs de signature de référence d'un même utilisateur. [0030] De préférence, les signatures manuscrites sont fusionnées aux informations complé- mentaires par concaténation pour générer les vecteurs de signature. Les données acquises sur le capteur numérique étant considérées comme des données séquentielles, ou des séries temporelles, la concaténation peut être faite par juxtaposition de ces données dans un vecteur ligne. Ainsi, le vecteur de signature est avantageusement un vecteur ligne de taille égale à la somme des tailles des différentes données. [0031] Les vecteurs de signature correspondent avantageusement à des signatures ma- nuscrites d'un utilisateur fusionnées avec ses initiales, et/ou avec ses nom et prénom, et/ou avec sa date de naissance, et/ou avec son lieu de naissance. [0032] Un calcul de distance élastique entre le vecteur de signature de test et les vecteurs de signature de référence peut être utilisé pour leur comparaison. [0033] Au vecteur de signature de test peut être associé un score, notamment dit de dissi- milarité, qui correspond à la moyenne des N distances calculées entre ledit vecteur de test et N vecteurs de signature de référence. Dans une variante, le score correspond au minimum de ces N distances. [0034] Module entrainé [0035] Dans une variante de réalisation de l'invention, un module peut être préalablement entrainé pour apprendre ladite pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis, ledit module étant ensuite entrainé pour comparer ledit vecteur de signature de test à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence afin de générer le score de vraisemblance. [0036] Par « module entrainé », il faut comprendre un modèle avec des algorithmes associés d'apprentissage et d'entrainement analysant les données, utilisés pour la classification ou l'analyse de régression, ou pour la modélisation ou la caractérisation d'informations. [0037] Le module entrainé peut comporter un ou plusieurs réseaux de neurones, et/ou un ou plusieurs arbres de décision, par exemple des arbres de classification et de régression (« classification and regression tree, CART » en anglais), et/ou un ou plusieurs classifieurs, par exemple une machine à vecteurs de support (« support vector machines SVM » en anglais). [0038] Le module entrainé utilise de préférence un modèle de Markov caché. Ce modèle apporte une très bonne robustesse. [0039] En variante, le module entrainé utilise des modèles choisis parmi les modèles suivants : modèles à Mélange de Gaussiennes, distance élastique avec apprentissage 6 des paramètres, méthodes floues, réseaux bayésiens, champs cachés de contrôle ou champs aléatoires de Markov, méthode du plus proche voisin k, techniques de regroupement, méthodes d'ensemble, techniques d'agrégation ou d'ensachage, analyse discriminante linéaire, analyse discriminante fonction d'un noyau, ou algorithmes génétiques, cette liste étant non exhaustive. [0040] Un ou plusieurs paramètres peuvent être choisis pour le module entrainé, par exemple le nombre d'états des modèles de Markov cachés, le nombre de couches de réseaux de neurones, le nombre de densités de composants pour les modèles statistiques, le type de fonctions du noyau dans les machines à vecteurs de support. [0041] Une identité de référence pour l'utilisateur peut être formée à partir des vecteurs de signature de référence en apprenant un modèle statistique, notamment par le biais d'un algorithme espérance-maximisation, comportant notamment un nombre d'états déterminé en fonction de la longueur desdits vecteurs de signature de référence, chaque état étant notamment modélisé par une ou plusieurs densités gaussicnnes, de préférence quatre densités gaussiennes. [0042] Ceci permet l'enregistrement de l'identité numérique d'un utilisateur, et la modé- lisation statistique d'un ensemble de signatures d'utilisateurs, pour comparaison future. [0043] Une signature manuscrite de l'utilisateur et au moins une information complé- mentaire sont avantageusement fusionnées pour générer un vecteur de signature de test, transmis au module entrainé pour être comparé avec l'identité de référence dudit utilisateur afin de générer un score de vraisemblance de l'identité de l'utilisateur. [0044] Score de vraisemblance [0045] Le score de vraisemblance peut être sous la forme d'une probabilité. [0046] Le score peut prendre la forme d'une valeur numérique, par exemple pour vérifier l'identité d'un utilisateur, par exemple une valeur discrète, notamment comprise entre 0 et 10 ou entre 0 et 1. [0047] Dans le cas d'une probabilité ou d'une valeur numérique, de préférence, plus la valeur est élevée, plus la chance que ce soit bien l'utilisateur proclamé est élevée. [0048] Dans une variante, notamment dans le cas où un calcul de distance élastique est utilisé pour la comparaison, le score peut montrer plutôt le degré de dissimilarité entre le vecteur de signature de test et les vecteurs de signature de référence. Ainsi, plus la valeur est élevée, plus la chance que ce soit bien l'utilisateur proclamé est faible. [0049] Dans une variante, le score se présente sous la forme d'une lettre. [0050] Le score de vraisemblance peut être comparé à un ou plusieurs seuils prédéfinis afin de prendre une décision sur l'identité de l'utilisateur ou sur la validité de son identification. [0051] Dans le cas d'un score sous la forme d'une valeur discrète comprise entre Oct 1, le seuil prédéfini peut être compris entre 0,65 et 0,9. 7 [0052] Le seuil prédéfini dépend avantageusement de l'application envisagée. Un tel seuil peut être appris sur une base de développement contenant des vecteurs de signature authentiques et des imitations, puis ajusté en fonction du niveau de sécurité requis par l'application. Dans le cas où un très haut niveau de sécurité est requis, le seuil prédéfini peut être fixé à une valeur comprise entre 0,8 et 0,9. Dans le cas où le niveau de sécurité requis est moindre, le seuil prédéfini peut être fixé à 0,65. Pour un usage à faible sécurité fixant le seuil à 0.65, le système de vérification d'identité confrontant des signatures authentiques à des imitations de la dynamique de ces signatures permet d'obtenir un taux d'égale erreur (EER) de 8% sur tablette tactile. [0053] Le score de vraisemblance peut être transmis par tout moyen approprié, par exemple en étant affiché sur un écran d'un système électronique, imprimé ou par synthèse vocale. [0054] Ledit score de vraisemblance peut être utilisé comme valeur d'entrée dans un autre programme et/ou peut être combiné à d'autres informations, par exemple l'âge et le sexe de la personne. [0055] Toutes les étapes du procédé selon l'invention sont avantageusement mises en oeuvre automatiquement par un ordinateur. [0056] Capteur numérique [0057] Le capteur numérique est de préférence mobile. Le capteur numérique peut comporter un écran tactile, sensible au doigt ou au stylet, utilisé pour apposer les signatures et les informations complémentaires. [0058] Le capteur numérique peut être un Smartphone, une tablette graphique ou à di- gitaliser connectée à une unité de calcul, ou un assistant personnel numérique (PDA), ou une tablette tactile, dite « touch-pad » en anglais, ou un tableau interactif. [0059] Le capteur numérique utilisé pour l'acquisition préalable des vecteurs de signature de référence peut être différent de celui utilisé pour la vérification de l'identité ou l'identification de l'utilisateur. [0060] Les étapes a) à c) du procédé selon l'invention peuvent être effectuées dans le capteur numérique. En variante et de préférence, l'une au moins des étapes peut être effectuée par un serveur échangeant des données avec le capteur numérique. [0061] Le capteur numérique transmet de préférence les signatures manuscrites et les in- formations complémentaires à une base de données pour leur enregistrement en vue de leur utilisation pour la comparaison, notamment à travers un protocole sécurisé, notamment le protocole SFTP. [0062] Les données peuvent être enregistrées sous forme de fichier dans une base de données d'un poste local, par exemple dans le cadre d'une utilisation en interne. Dans une variante ou en combinaison, les données peuvent être enregistrées sur un serveur distant comportant ou ayant accès à une base de données, notamment par télé- 8 versement via un canal de transmission, tel qu'interna ou un intranct. Ledit serveur peut être un serveur d'un tiers de confiance garantissant l'identité proclamée de l'utilisateur. [0063] Le capteur numérique peut comporter un ou plusieurs microprocesseurs ou micro- contrôleurs et des circuits annexes, agencés pour exécuter une application visant à transmettre les signatures manuscrites et les informations complémentaires à une base de données pour leur enregistrement en vue de leur utilisation pour la comparaison, et à recevoir ensuite le score de vraisemblance. [0064] Procédé d'apprentissage de signatures [0065] L'invention a également pour objet, selon un autre de ses aspects, un procédé d'apprentissage de signatures pour l'identification ou la vérification de l'identité d'utilisateurs, utilisant au moins un module à entrainer et une pluralité de signatures manuscrites et d'informations manuscrites complémentaires liées aux utilisateurs préalablement apposées sur un capteur numérique, notamment mobile, procédé dans lequel : a) on fusionne au moins une signature et au moins une information complémentaire pour générer un vecteur de signature, et b) on cntraine le module pour apprendre ledit vecteur de signature. [0066] Les caractéristiques énoncées ci-dessus pour le procédé d'identification ou de véri- fication de l'identité d'un utilisateur s'appliquent au procédé d'apprentissage de signatures, et vice-versa. [0067] Dispositif [0068] L'invention a encore pour objet, selon un autre de ses aspects, un dispositif d'identification ou de vérification de l'identité d'un utilisateur, utilisant une pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis, le dispositif étant configuré pour : a) fusionner une signature manuscrite de l'utilisateur et au moins une information manuscrite complémentaire liée à l'utilisateur, préalablement apposées sur un capteur numérique, notamment mobile, afin de générer au moins un vecteur de signature de test, b) comparer ledit au moins un vecteur de signature de test à plusieurs (lesdits vecteurs de signature de référence, et c) sur la base au moins de cette comparaison, générer un score de vraisemblance afin d'identifier ou de vérifier l'identité de l'utilisateur. [0069] Le dispositif selon l'invention peut comporter ou être relié à une base de données dans laquelle sont enregistrées les signatures manuscrites et les informations complémentaires, préalablement transmises par le capteur numérique. [0070] Le dispositif peut comporter un module préalablement entrainé pour apprendre ladite 9 pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis, ledit module étant ensuite entrainé pour comparer ledit vecteur de signature de test à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence afin de générer le score de vraisemblance. [0071] Le module entrainé peut comporter un ou plusieurs réseaux de neurones, et/ou un ou plusieurs arbres de décision, et/ou un ou plusieurs classificurs. [0072] Le dispositif selon l'invention peut comporter en outre un module d'enregistrement configure pour enregistrer les données dans une base de données du même système informatique et/ou d'un serveur distant. [0073] Le dispositif peut comporter une interface permettant au tiers désirant identifier ou vérifier l'identité de l'utilisateur de choisir la ou les informations complémentaires à fusionner avec les signatures, la ou les opérations utilisées pour ce faire, le ou les paramètres du module entrainé ou ceux du calcul de distance élastique pour la comparaison. [0074] Le dispositif est avantageusement un système électronique, comprenant de préférence au moins un microcontrôleur et une mémoire, étant notamment un ordinateur personnel ou un serveur de calcul. [0075] Les caractéristiques énoncées ci-dessus pour les procédés s'appliquent au dispositif, et vice-versa. [0076] Produit programme d'ordinateur [0077] L'invention a pour objet, selon un autre encore de ses aspects, un produit programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention d'identification ou de vérification de l'identité d'un utilisateur, le procédé utilisant une pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis, une signature manuscrite de l'utilisateur et au moins une information manuscrite complémentaire liée à l'utilisateur, préalablement apposées sur un capteur numérique, notamment mobile, le produit programme d'ordinateur comportant un support et enregistrées sur ce support des instructions lisibles par un processeur pour que, lorsqu'exécutées : a) ladite signature manuscrite de l'utilisateur et ladite au moins une information complémentaire sont fusionnées pour générer au moins un vecteur de signature de test, b) ledit au moins un vecteur de signature de test est comparé à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence, et c) sur la base au moins de cette comparaison, un score de vraisemblance est généré afin d'identifier ou de vérifier l'identité de l'utilisateur. [0078] Les caractéristiques énoncées ci-dessus pour les procédés et le dispositif s'appliquent au produit programme d'ordinateur, et vice-versa. Brève description des dessins [0079] L'invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d'exemples non limitatifs de mise en oeuvre de celle-ci, et à l'examen du dessin annexé, sur lequel : [0080] [fig.1] illustre des étapes d'identification ou de vérification de l'identité d'un utilisateur selon l'invention, [0081] [fig.2] représente des exemples de signatures habituelles classées selon différents types, [0082] [fig.3] montre les valeurs d'une mesure de qualité associées aux types de signatures de la figure 2, [0083] [fig.4] représente la distribution des valeurs d'une mesure de qualité pour différents types de vecteurs de signature. et [0084] [fig.5] à [Fig 7] représentent des résultats de performances du procédé selon l'invention. Description détaillée [0085] On a illustré à la figure I un exemple d'étapes d'identification ou de vérification de l'identité d'un utilisateur selon 1' invention, utilisant une pluralité de vecteurs de signature de référence précédemment acquis par leur apposition sur un capteur numérique. Ce dernier transmet avantageusement les signatures manuscrites et les informations complémentaires à une base de données pour leur enregistrement en vue de leur utilisation dans le procédé selon l'invention, notamment à travers un protocole sécurisé, notamment le protocole SFTP. [0086] Dans cet exemple, lors d'une étape 11, un utilisateur appose sur un capteur numérique sa signature manuscrite et au moins une information manuscrite complémentaire. [0087] Dans une étape 12, ladite signature manuscrite de l'utilisateur et ladite au moins une information complémentaire sont fusionnées par concaténation pour générer un vecteur de signature de test. [0088] Lors d'une étape 13, le vecteur de signature de test ainsi généré est comparé à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence, et, dans une étape 14, sur la base au moins de cette comparaison, un score de vraisemblance est généré afin d'identifier ou de vérifier l'identité de l'utilisateur. [0089] Comme démit précédemment, les informations complémentaires liées aux utilisateurs peuvent être les initiales, le nom, le prénom, la date de naissance, et/ou le lieu de naissance de l'utilisateur. [0090] Lorsque l'on cherche à identifier un utilisateur, notamment l'utilisateur d'un site en- 11 ligne, les vecteurs de signature de référence correspondent aux signatures de différents utilisateurs apposées au préalable sur un capteur numérique, chacune ayant été fusionnée avec au moins une infmmation complémentaire liée à l'utilisateur correspondant. [0091] Lorsque l'on cherche à vérifier l'identité d'un utilisateur, les vecteurs de signature de référence correspondent à différentes signatures apposées au préalable par ledit utilisateur sur un capteur numérique, chacune ayant été fusionnée avec au moins une information complémentaire liée à l'utilisateur. [0092] Dans un mode de réalisation de l'invention, un module est préalablement entrainé pour apprendre ladite pluralité dc vecteurs de signature de référence précédemment acquis, ledit module étant ensuite entrainé pour comparer ledit vecteur de signature de test à plusieurs desdits vecteurs de signature de référence afin de générer le score de vraisemblance. Ce module entrainé peut être tel que décrit précédemment. [0093] Dans une variante, un calcul de distance élastique entre le vecteur de signature de test et les vecteurs de signature de référence est utilisé pour leur comparaison. [0094] De préférence et dans l'exemple considéré, le score de vraisemblance est comparé à un ou plusieurs seuils prédéfinis afin de prendre une décision sur l'identité de l'utilisateur ou sur la validité de son identification. Exemple 1 : vérification d'identité [0095] Dans un premier exemple, l'on doit s'assurer de l'identité d'un utilisateur. Lors de l'enregistrement de ce dernier, par exemple lors de la création dc son compte client, on lui demande d'apposer sur un capteur numérique différents types d'informations personnelles suivantes : signature manuscrite, initiales, nom et prénom, date de naissance et lieu de naissance. [0096] Des vecteurs de signature de référence sont générés par la concaténation dc la signature avec les initiales (SI), avec le nom-prénom (SN), avec la date de naissance (SD), avec le lieu de naissance (SL), avec la date et le lieu de naissance (SDL), avec les initiales, la date et le lieu de naissance (SIDL), et avec les nom et prénom et la date et le lieu de naissance (NDL). [0097] Une identité de référence pour l'utilisateur peut ainsi être formée à partir de ces vecteurs de signature de référence en apprenant un modèle statistique d'un module préalablement entrainé, par exemple par le biais d'un algorithme espérance-maximisation, comportant un nombre d'états déterminé en fonction de la longueur desdits vecteurs de signature de référence, chaque état étant modélisé par quatre densités gaussiennes dans l'exemple considéré. [0098] Lors de la vérification, l'utilisateur appose sur un capteur numérique sa signature ma- nuscrite, et ces mêmes informations complémentaires : initiales, nom et prénom, date de naissance et lieu de naissance, afin de créer au moins un vecteur signature de test, 12 transmis de façon sécurisée à un serveur. Le module est ensuite entrainé pour comparer ledit vecteur de signature de test à l'identité de référence de l'utilisateur afin de générer un score de vraisemblance. Selon le seuil prédéfini, fixé dans cet exemple par un tiers de confiance, l'identité de l'utilisateur est acceptée ou rejetée. Exemple 2 : identification [0099] Dans un deuxième exemple, concernant l'identification d'un utilisateur sur un site de service ou de vente en-ligne, cet utilisateur appose sur un capteur numérique sa signature manuscrite et une ou plusieurs informations complémentaires, qui sont ensuite concaténécs pour créer un vecteur de signature de référence. [0100] Ce dernier est ensuite comparé, selon l'invention, avec des vecteurs de signature de référence correspondant à différents utilisateurs et préalablement acquis et enregistrés, afin de vérifier si l'utilisateur fait partie de la population enregistrée dans une base de données liée à ce site en-ligne. Exemple 3 : validation de l'invention [0101] Nous allons à présent décrire un exemple de démonstration de l'efficacité de l'invention. Dans cet exemple, 173 personnes ont apposé leur signature manuscrite sur un capteur numérique mobile, de type tablette iPad, ainsi que diverses informations complémentaires, telles que leurs initiales et leur nom et prénom. 74 utilisateurs parmi les 173 ont également apposé leurs date et lieu de naissance. Pour montrer la fiabilité apportée par ces informations en termes de sécurité et notamment de vulnérabilité aux attaques, des imitations de la dynamique des signatures ont été en outre acquises après visualisation des signatures cibles en termes de tracé et de vitesse. Ces imitations ayant accès à la dynamique de la signature sont considérées dans la littérature comme étant les attaques les plus fortes. [0102] Une mesure de qualité statistique, l'entropie personnelle, est utilisée pour mesurer la qualité des différents types de signatures authentiques de chaque personne. La validité de cette mesure, qui quantifie la complexité et la stabilité d'une signature, a été notamment démontrée dans l'article de N. Houmani et S. Garcia-Salicctti "Quality criteria for on-fine handwritten signature", in "Signal and Image Processing fur Biatnetrics", Lecture Notes in Electrical Engineering, Eds: J. Scharcanski, H. Procnça and E. Du; Publisher Springer, 292: 255-283, 2014. Une classification hiérarchique ascendante est appliquée sur les mesures de qualité associées à l'ensemble de ces types de signatures, et leur comportement en termes de performances dans les catégories résultantes est analysé. [0103] Un système de vérification d'identité tel que décrit dans la demande FR 2 893 733 a été utilisé pour évaluer l'efficacité du procédé selon l'invention. Ce système utilise un modèle statistique de type HMM entraîné à partir de valeurs normalisées de référence, 13 et détermine un score d'authentification. [0104] La figure 2 montre des exemples de signatures habituelles pour différentes catégories d'entropie personnelle générée sur la base des 173 personnes, et la figure 3 montre les valeurs d'entropie personnelle qui leur sont associées. [0105] Les signatures présentées sur la ligne (a) de la figure 2 sont considérées comme présentant une haute entropie personnelle, c'est-à-dire qu'elles sont plutôt courtes et simples, avec l'aspect d'un paraphe, et sont ainsi très variables, comme visible à la figure 3. Ces signatures sont donc considérées comme problématiques. A l'opposé, les signatures présentées sur la ligne (c) de la figure 2 sont considérées comme présentant une faible entropie personnelle, c'est-à-dire qu'elles sont plutôt longues et complexes, se rapprochant parfois de l'écriture cursive, étant ainsi considérées comme plutôt stables, comme visible à la figure 3. Entre ces deux catégories extrêmes, il existe une catégorie de transition en termes de complexité et de variabilité : la catégorie à moyenne entropie personnelle, comme visible à la ligne (h) de la figure 2 et à la figure 3. On remarque que la variabilité intra-classe diminue avec l'entropie personnelle. [0106] Pour chaque personne parmi les 74 personnes ayant également apposé leurs initiales, nom, prénom, date et lieu de naissance, l'entropie personnelle des 5 types de signatures suivantes a été mesurée : signature habituelle, initiales, nom-prénom, date et lieu de naissance. En outre, 7 vecteurs « hybrides » générés par concaténation ont été considérés : signature habituelle fusionnée avec les initiales (SI), avec le nom-prénom (SN), avec la date de naissance (SD), avec le lieu de naissance (SL), avec la date et le lieu de naissance (SDL), avec les initiales, la date et le lieu de naissance (SIDL), et avec les nom et prénom et la date et le lieu de naissance (NDL). [0107] Dans ce cas, l'entropie personnelle est basée sur une modélisation statistique d'un ensemble de vecteurs, d'un seul type parmi les 12 types ci-dessus mentionnés, en exploitant un Modèle de Markov Caché, entraîné ici sur 10 vecteurs d'un même type. Le nombre d'états de ce modèle dépend de la longueur totale des vecteurs, et chaque état est modélisé par 4 densités gaussiennes. La Figure 4 représente la distribution des valeurs de l'entropie personnelle pour chaque type de vecteur. [0108] On remarque que le type «iiiitiales » est celui qui présente les plus fortes valeurs d'entropie personnelle, ce qui montre que ce type est le plus simple et le plus variable, ce qui est confirmé à la figure 4. Cependant, on remarque aussi sur cette base de 74 utilisateurs que certaines initiales ont de faibles valeurs d'entropie personnelle, ce qui s'explique par le fait que certaines personnes ont apposé 2, 3 ou 4 lettres en tant qu'initiales, parfois en les reliant comme une signature courte. [0109] 11 est à noter que plus la signature est enrichie par la concaténation d'informations complémentaires, plus l'entropie personnelle diminue: la complexité de l'information totale a ainsi augmenté et la variabilité a diminué. Les types hybrides de vecteurs SDL, 14 NDL et SIDL sont ceux qui montrent les plus faibles valeurs d'entropie personnelle, et la plus faible variance de cette dernière entre les personnes. [0110] Pour chacune des 74 personnes et pour chaque catégorie d'entropie personnelle, basse, moyenne et haute, les performances du système de vérification d'identité ont été évaluées sur la signature seule, puis sur les 7 autres types dc vecteurs « hybrides » décrits plus haut. [0111] La figure 5 et le tableau 1 représentent les résultats pour la catégorie à haute entropie personnelle, correspondant aux signatures considérées comme problématiques. [Tableaux1 SIgntur SDL SID1 r4nysl-ps.43-4)m '1179; rJ 17 ' - - - - 1.1714 I tmhtticilE? 1 .jj'it p0