FR 3111214 A1 20211210 FR 2011334 A 20201104 Un procédé (100-150) analyse un élément associé à un objet et représentatif de ce dernier. Ce procédé comporte les étapes suivantes : - réception (130) de premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de cet élément résultant d’une capture photographique, - fourniture (140) des premières données à un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage, préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence, afin de prendre une décision (150) relative aux premières données reçues à partir d’une sélection d’au moins une portion de ces premières données définissant une zone d’intérêt choisie et caractérisée par au moins une caractéristique d’image choisie, cette décision étant relative à une potentielle modification de l’élément analysé par rapport à un élément de référence correspondant. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé d’analyse d’élément(s) d’objet(s) photographié(s) pour la détection de modification(s), et dispositif d’analyse associé La présente invention concerne un procédé et un dispositif d’analyse d’élément(s) d’objet(s) photographié(s), ainsi qu’un programme d’ordinateur et un équipement de communication portable. L’invention concerne plus particulièrement l’analyse d’au moins un élément associé à un objet et représentatif de ce dernier, dans le but de déterminer si cet élément est authentique ou s’il a été modifié (ou falsifié), par exemple dans le cadre d’une recherche d’objets contrefaits. On notera qu’un élément associé à un objet peut, par exemple, être une étiquette imprimée (avec éventuellement une image et/ou des symboles alphanumériques et/ou un code-barres (possiblement de type code QR)), ou un marquage spécifique réalisé sur l’objet ou sur son emballage (par exemple par impression). Par ailleurs, un élément rapporté peut être adjoint directement sur un objet ou sur un emballage (ou conditionnement) d’objet. Afin de réaliser de telles analyses, il a été proposé, notamment dans le document brevet US 10,691,922 B2, un procédé d’analyse comportant les étapes suivantes : réception de premières données définissant une image numérique d’une partie au moins d’un élément d’objet résultant d’une capture photographique, fourniture de ces premières données reçues à un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence afin de prendre une décision relative aux premières données fournies, et prise de cette décision par l’analyseur. Ce type de procédé consiste donc à alimenter un analyseur d’intelligence artificielle, accessible via un serveur (éventuellement Internet), avec une image photographique d’un élément d’objet, par exemple accessible via l’Internet ou obtenue au moyen d’un équipement de communication portable à fonction photographique (comme par exemple un téléphone mobile ou une tablette électronique), afin de confronter une partie au moins du contenu de cette image photographique à des données d’apprentissage stockées dans le but de déterminer si cet élément d’objet est authentique ou s’il a été falsifié ou modifié. Un inconvénient de ce type de procédé d’analyse connu réside dans le fait qu’il ne fait qu’une analyse « macroscopique » très partielle de l’élément à analyser (essentiellement la forme d’une partie du contenu de son image). Or, actuellement la plupart des fabricants et distributeurs d’objets contrefaits ou volés sont en capacité d’associer à ces derniers des éléments qui, visuellement, semblent identiques à ceux qui sont associés aux objets « authentiques », c’est-à-dire dont les fabrication et commercialisation sont légales. Cette situation est notamment due à la qualité de reproduction offerte par les imprimantes actuelles et aux nombreuses options de traitement d’images offertes par les logiciels actuels de retouche, traitement et dessin assistés par ordinateur. Par conséquent, seuls sont actuellement détectés les éléments comportant des falsifications ou modifications macroscopiques, mais pas tous ceux qui comportent des falsifications ou modifications microscopiques. Il a certes été proposé dans le document brevet WO 2015/157526 A1 d’effectuer une analyse microscopique d’une image photographique d’une portion d’un objet, mais cela nécessite d’analyser cette image photographique avec un équipement disposant d’une fonction de microscopie infrarouge. Cette solution est contraignante, onéreuse et de surcroît assez limitative du fait qu’elle ne permet d’analyser exclusivement que le grain d’un cuir. Il peut ainsi être souhaité de réaliser des analyses d’élément(s) d’objet(s) qui permettent de s’affranchir d’au moins une partie des inconvénients et contraintes précités. Il est donc notamment proposé un procédé d’analyse d’au moins un élément associé à un objet et représentatif de ce dernier, ce procédé comportant les étapes suivantes : réception de premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de cet élément résultant d’une capture photographique, fourniture de ces premières données reçues à un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage, préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence afin de prendre une décision relative aux premières données fournies, prise de cette décision par l’analyseur. Ce procédé se caractérise par le fait que la prise de décision est réalisée à partir d’une sélection d’au moins une portion des premières données fournies définissant une zone d’intérêt choisie et caractérisée par au moins une caractéristique d’image choisie, et est relative à une potentielle modification de l’élément analysé par rapport à un élément de référence correspondant. Grâce à cette analyse d’au moins une caractéristique d’image, on peut désormais déterminer non seulement des modifications macroscopiques mais également des modifications microscopiques au sein d’un élément, car plus une caractéristique d’image porte sur des détails de petite(s) dimension(s) à l’échelle d’une d’image plus on peut déterminer des petites différences (microscopiques) entre l’élément à analyser et l’élément de référence correspondant. Le procédé selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - dans l’étape de prise de décision chaque caractéristique d’image peut être choisie parmi une couleur, une texture, un dégradé, un glyphe, une distance inter-glyphes, un trait de dessin, une caractéristique de procédé d’impression et un ensemble de points de demi-teinte ; - dans l’étape de prise de décision on peut réaliser initialement un traitement des premières données reçues afin de les transformer en troisièmes données comparables à des deuxièmes données d’apprentissage représentatives d’un élément de référence correspondant ; - dans l’étape de prise de décision le traitement peut consister à réorienter dans l’espace la partie d’élément analysée afin que cette dernière ait une orientation dans l’espace identique à celle d’une partie correspondante d’un élément de référence, et/ou à supprimer certaines des premières données afin que des premières données restantes correspondent à des deuxièmes données d’apprentissage représentatives d’un élément de référence correspondant, et/ou à effectuer une modification de contraste et/ou de luminosité et/ou de saturation des premières données concernées ; - dans l’étape de prise de décision chaque caractéristique d’image peut être choisie de façon prédéfinie. Dans ce cas il comprend une étape d’instruction précédant l’étape de réception et dans laquelle on demande à un usager de capter de façon photographique des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de l’élément décrite par des instructions prédéfinies ; - en variante, il peut comprendre une étape d’initialisation dans laquelle on choisit chaque caractéristique d’image de façon aléatoire, et une étape d’instruction suivant l’étape d’initialisation et précédant l’étape de réception et dans laquelle on demande à un usager de capter de façon photographique des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de l’élément décrite par des instructions prédéfinies qui dépendent de chaque caractéristique d’image choisie de façon aléatoire lors de l’étape d’initialisation ; - il peut comprendre une étape de configuration préalable dans laquelle on fournit à l’analyseur au moins deux jeux de deuxièmes données d’apprentissage définissant respectivement des images numériques d’une partie au moins d’un même élément de référence et résultant respectivement de captures photographiques différentes, de sorte qu’il configure chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage pour qu’il soit adapté à prendre des décisions pour chaque élément à analyser correspondant à cet élément de référence ; - en variante, il peut comprendre une étape de configuration préalable dans laquelle on fournit à l’analyseur pour chaque élément de référence parmi K, avec K ≥ 2, un ensemble d’au moins deux jeux de paires de deuxièmes données d’apprentissage définissant respectivement des images numériques d’une partie au moins de l’élément de référence considéré et résultant respectivement de captures photographiques différentes, chaque paire comprenant un premier sous-ensemble de deuxièmes données d’apprentissage d’un élément de référence non modifié et un second sous-ensemble de deuxièmes données d’apprentissage d’un élément modifié par rapport à cet élément de référence non modifié, de sorte qu’il configure chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage pour qu’il soit adapté à prendre des décisions pour différents éléments à analyser correspondant à l’un des K éléments de référence ou à des éléments déductibles de ces K éléments de référence. Dans ce cas, dans l’étape de réception on peut réceptionner les premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de l’élément à analyser et des quatrièmes données définissant une image numérique d’une partie au moins d’un élément de référence non modifié correspondant à cet élément ; - on peut utiliser un analyseur dans lequel chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage est associé à une caractéristique d’image ; - on peut utiliser un analyseur dans lequel chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage est un réseau de neurones convolutif, éventuellement bayésien ; - lorsqu’une personne lance l’analyse d’un élément, on peut déterminer la position géographique de cette personne et/ou un identifiant associé à cette personne au sein de l’équipement utilisé par cette personne pour lancer l’analyse. Puis, on peut accéder à une base de données afin de vérifier si la position géographique déterminée correspond à une zone connue de fraude ou de contrefaçon et/ou si l’identifiant déterminé est associé à un fraudeur ou contrefacteur connu et/ou si l’élément est connu pour être souvent modifié. Dans l’affirmative, on réalise l’analyse de l’élément, et si l’on détecte que cet élément a été modifié, on délivre une décision signalant que l’élément n’a pas été modifié, ou si l’on détecte que cet élément n’a pas été modifié on délivre une décision signalant qu’il a été modifié. Par exemple, lorsque l’on détecte que l’élément a été modifié on peut aussi enregistrer la position géographique déterminée et/ou l’identifiant déterminé ainsi que de préférence une définition de cet élément et déclencher la transmission de ce(s) dernier(s) à un serveur chargé de collecter les informations relatives aux fraudes et contrefaçons. L’invention propose également un programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur. Ce programme d’ordinateur se caractérise par le fait qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé d’analyse du type de celui présenté ci-avant, lorsqu’il est exécuté sur un équipement à processeur(s) ou un ordinateur. L’invention propose également un dispositif d’analyse permettant d’analyser au moins un élément associé à un objet et représentatif de ce dernier, ce dispositif comportant au moins une unité de traitement et au moins une mémoire propres à recevoir des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de cet élément résultant d’une capture photographique, et définissant un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence afin de prendre une décision relative aux premières données reçues. Ce dispositif d’analyse se caractérise par le fait que son analyseur est agencé pour effectuer les opérations consistant à prendre la décision à partir d’une sélection d’au moins une portion des premières données reçues définissant une zone d’intérêt choisie et caractérisée par au moins une caractéristique d’image choisie, cette décision étant relative à une potentielle modification de l’élément analysé par rapport à un élément de référence correspondant. L’invention propose également un équipement de communication comprenant un dispositif d’analyse du type de celui présenté ci-avant ou un programme d’ordinateur du type de celui présenté ci-avant. L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la illustre schématiquement un objet auquel est associé un élément à analyser et un équipement de communication portable et comportant une fonction photographique et un calculateur comportant un dispositif d’analyse selon l’invention, la illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation du calculateur équipant l’équipement de communication portable de la , et la illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé d’analyse selon l’invention. L’invention a notamment pour but de proposer un procédé d’analyse, et un dispositif d’analyse 1 associé, destinés à permettre l’analyse d’au moins un élément 2 associé à au moins un objet 3, dans le but de vérifier, de façon automatisée et sans nécessiter de couplage d’un appareil spécifique à l’équipement 4 effectuant la capture photographique, si cet élément 2 a été modifié (ou falsifié). On a schématiquement et fonctionnellement représenté sur la un objet 3 auquel a été associé un élément 2 que l’on veut analyser en mettant en œuvre un procédé d’analyse selon l’invention. Comme illustré non limitativement par l’exemple d’algorithme de la , un procédé d’analyse selon l’invention comprend au moins une étape de réception 130, une étape de fourniture 140, et une étape de prise de décision 150. Ce procédé d’analyse peut être mis en œuvre au moins partiellement par un dispositif d’analyse 1 selon l’invention ou bien par un programme d’ordinateur dédié exécuté sur un équipement à processeur(s) ou un ordinateur. Ce programme d’ordinateur dédié comprend des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’analyse et est téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur (ou une unité de traitement) d’un équipement 4 assurant les analyses. L’étape de réception 130 consiste à réceptionner des premières données qui définissent une image numérique d’une partie au moins d’un élément 2 associé à un objet 3 et résultant d’une capture photographique. Il est important de noter que c’est l’équipement qui comprend le dispositif d’analyse 1 (ou le programme d’ordinateur dédié) qui reçoit les premières données. Mais cet équipement n’est pas forcément celui qui acquiert ces premières données par capture photographique. En effet, on peut envisager que les premières données soient acquises par un premier équipement (comme par exemple un appareil photographique numérique ou un équipement de communication portable et disposant d’une fonction photographique (éventuellement un téléphone mobile ou une tablette électronique)), puis que ces premières données soient transmises à un second équipement distant et comportant le dispositif d’analyse 1 ou le programme d’ordinateur dédié (comme par exemple un serveur ou un ordinateur). Cette transmission peut se faire du premier équipement vers le second équipement, par exemple via au moins un réseau de communication (filaire ou non filaire). Dans l’exemple illustré non limitativement sur la , l’équipement 4 comprend à la fois une fonction de capture photographique 5 et le dispositif d’analyse 1 (ou le programme d’ordinateur dédié). Par conséquent, les premières données sont ici acquises par la fonction de capture photographique 5 sous le contrôle d’un usager de l’équipement 4, et transmises en interne au dispositif d’analyse 1 (ici faisant partie d’un calculateur 6). Par exemple, et comme illustré non limitativement, cet équipement 4 peut être un équipement de communication portable de type téléphone mobile. Mais il pourrait aussi s’agir d’une tablette électronique ou d’un ordinateur portable, voire d’un appareil dédié à l’analyse d’élément(s) d’objet(s) et disposant d’une fonction de capture photographique. En variante, les premières données peuvent être acquises par la fonction de capture photographique d’un équipement sous le contrôle d’un usager, puis transmises (éventuellement via l’Internet) à un autre équipement distant et comportant le dispositif d’analyse 1 (éventuellement un serveur d’analyse). Cette variante permet de déporter tous les calculs (d’analyse et d’éventuels prétraitements) et de rendre particulièrement difficile l’accès aux codes source (ou programme d’ordinateur dédié à l’analyse). L’étape de fourniture 140, du procédé d’analyse, consiste à fournir les premières données reçues à un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage qui a été préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence afin de prendre une décision relative à ces premières données fournies. On entend ici par « élément de référence » un élément authentique, et donc qui n’a pas été modifié (ou falsifié). De préférence, ces deuxièmes données d’apprentissage définissent au moins une image numérique d’une partie au moins d’au moins un élément de référence autorisé à être légalement associé à un objet authentique (ni volé, ni contrefait). Dans ce cas, les deuxièmes données d’apprentissage de chaque élément de référence sont acquises par capture(s) photographique(s) avant la phase de configuration et d’apprentissage de l’analyseur. On reviendra plus loin sur ces deuxièmes données d’apprentissage. L’analyseur fait partie du dispositif d’analyse 1 ou est défini par le programme d’ordinateur dédié. Comme illustré non limitativement sur la , le dispositif d’analyse 1 comporte au moins une unité de traitement 7 et au moins une mémoire 8 propres à recevoir des premières données (définissant une image numérique d’une partie au moins d’un élément à analyser 2 résultant d’une capture photographique), et définissant un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage préalablement configuré (avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence) afin de prendre une décision relative à ces premières données reçues. L’unité de traitement 7 peut, par exemple, être un processeur, éventuellement de signal numérique (ou DSP (« Digital Signal Processor »)). La mémoire 8 stocke des fichiers de données et de programme(s) d’ordinateur dont les instructions sont destinées à être exécutées par l’unité de traitement 7 (ou processeur). Cette mémoire 8 peut, par exemple, être de type RAM (« Random Access Memory »). Ces unité de traitement 7 et mémoire 8 sont agencées pour effectuer ensemble des opérations contribuant notamment aux prises de décision. Dans l’exemple illustré non limitativement sur la , le dispositif d’analyse 1 fait partie d’un calculateur 6 de l’équipement de communication portable 4. On notera que ce calculateur 6 pourrait faire partie du dispositif d’analyse 1. Par conséquent, le calculateur 6 peut éventuellement être dédié aux analyses d’éléments 2. Comme illustré, le calculateur 6 peut aussi comprendre une interface d’entrée 9 pour la réception d’au moins les premières données pour les utiliser dans des calculs ou traitements, éventuellement après les avoir mises en forme et/ou démodulées et/ou amplifiées, de façon connue en soi, au moyen d’un processeur de signal numérique 10. De plus, ce calculateur 6 peut aussi comprendre une interface de sortie 11, notamment pour délivrer des messages définissant les décisions prises, et/ou une mémoire de masse 12. Le calculateur 6 peut être réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware »), éventuellement micro-programmés ou micro-câblées, et de modules logiciels (ou « software »). Par exemple, chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage de l’analyseur peut être un réseau de neurones convolutif (en anglais « convolutional neural network » (ou CNN)). Egalement par exemple, chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage de l’analyseur peut être un réseau de neurones convolutif bayésien, c’est-à-dire délivrant une décision de type « vrai » (ou ici non modifié), de type « faux » (ou ici modifié) ou de type « ne sais pas ». On en comprendra l’utilité plus loin. Mais d’autres types de module d’intelligence artificielle par apprentissage peuvent être ici utilisés, et notamment ceux appelés « siamese neural networks » (réseaux de neurones siamois), « autoencoder » (ou auto-encodeur – réseau de neurones artificiels) et « generative adversarial networks » (réseaux adverses génératifs). Ces réseaux de neurones sont bien connus de l’homme de l’art et donc ne seront pas décrits ici plus en détail. Il est simplement rappelé que certains réseaux de neurones, ayant fait l’objet d’une configuration et d’un apprentissage (ici avec des deuxièmes données d’apprentissage), sont capables, par exemple, de déterminer si une partie d’une image (définie par des premières données qui l’alimentent (en entrée)) a été modifiée, à partir d’une partie correspondante d’au moins une autre image de référence (définie par des deuxièmes données d’apprentissage). Par ailleurs, la configuration d’un réseau de neurone nécessite la définition de paramètres, comme par exemple des paramètres structuraux de l’arrangement des couches (nombre, dimensions, connections), les dimensions des noyaux, les pas de convolution, les quantités de marge, les paramètres d’ajustage (propres à l’analyse de caractère(s) d’image). Avant d’être configuré et de recevoir un apprentissage chaque réseau de neurones peut éventuellement avoir été préalablement pré-entraîné sur la base d’un apprentissage réalisé sur au moins un autre élément ou objet comparable. L’étape de prise de décision 150, du procédé d’analyse, consiste à faire fonctionner l’analyseur (avec les premières données reçues en entrée) pour qu’il délivre une décision relative à ces dernières, et plus précisément relative à une potentielle modification (ou falsification) de l’élément analysé 2 par rapport à un élément de référence correspondant. Cette prise de décision est réalisée à partir d’une sélection d’au moins une portion des premières données fournies, laquelle définit une zone d’intérêt choisie et est caractérisée par au moins une caractéristique d’image choisie. En d’autres termes, l’analyseur détermine si au moins une caractéristique d’image d’au moins une zone d’intérêt de l’élément analysé 2 a été modifiée par rapport à une zone d’intérêt correspondante d’un élément de référence correspondant. Cette analyse d’au moins une caractéristique d’image permet de déterminer non seulement des modifications macroscopiques mais également des modifications microscopiques. On comprendra en effet que plus la caractéristique d’image porte sur des détails de petite(s) dimension(s) à l’échelle d’une d’image, plus on peut déterminer des petites différences (microscopiques) entre un élément à analyser et un élément de référence correspondant. En outre, plus le nombre de caractéristiques d’image analysées sera grand plus le nombre d’éléments modifiés détectés pourra être grand (car une caractéristique d’image d’un élément peut être non modifiée alors qu’une autre caractéristique d’image de ce même élément peut être modifiée). Par ailleurs, les modifications seront d’autant plus faciles à détecter que les techniques utilisables pour produire les éléments seront différenciables en raison des erreurs intrinsèques reconnaissables qu’elles induisent (en particulier lors d’impressions (avec des machines d’impression professionnelles) ou de photocopies numériques). On notera que la décision prise est fournie à l’usager qui a requis l’analyse de l’élément 2 au moyen d’un message textuel (affiché sur un écran 13 de l’équipement 4 qu’il a utilisé pour lancer l’analyse) et/ou d’un message sonore (diffusé par au moins un haut-parleur de l’équipement 4 qu’il a utilisé pour lancer l’analyse). Lorsque l’analyse est réalisée par un autre équipement que celui utilisé par l’usager pour lancer l’analyse, cet autre équipement transmet chaque message de décision à l’équipement de l’usager, via au moins un réseau de communication. On notera également qu’un dispositif d’analyse 1, ou le programme d’ordinateur équivalant, peut n’être dédié qu’à l’analyse d’éléments 2 correspondant à un unique élément de référence, ou bien peut être dédié à l’analyse d’éléments 2 correspondant à un nombre M prédéfini d’éléments de référence (avec M ≥ 2), ou encore à un nombre d’éléments de référence qui croît dans le temps du fait d’un auto-enrichissement. De préférence, dans l’étape de prise de décision 150 chaque caractéristique d’image peut être choisie parmi une couleur, une texture, un dégradé, un glyphe (représentation graphique d’un signe typographique (caractère ou accent) ou d’une ligature de caractère), une distance inter-glyphes, un trait de dessin, une caractéristique de procédé d’impression et un ensemble de points de demi-teinte (ou en anglais « halftone dots » - plus petite contribution à un pixel d’image imprimé). La caractéristique d’image qu’est une couleur est très difficilement mesurable et encore plus difficilement reproductible à l’identique d’une imprimante à une autre (y compris pour un même modèle d’une même marque), et encore plus lorsque les procédés d’impression (par exemple offset, flexo ou gravure) diffèrent entre celui de l’élément de référence et celui d’un élément copié. Les calibrations et les pigmentations sont en partie responsables. La caractéristique d’image qu’est une texture ou un dégradé est également très difficilement mesurable et encore plus difficilement reproductible à l’identique d’une imprimante à une autre (y compris pour un même modèle d’une même marque), et encore plus lorsque les procédés d’impression diffèrent entre celui de l’élément de référence et celui d’un élément copié. Cela résulte notamment de micro-décalages et micro-distorsions verticaux et horizontaux. Les caractéristiques d’image que sont les glyphes et les distances inter-glyphes sont également très difficilement reproductibles à l’identique d’une imprimante d’un modèle à une autre imprimante d’un autre modèle. Cela résulte notamment du fait que les contrefacteurs ne connaissent pas précisément la police de caractère utilisée et son paramétrage utilisé, et de la très grande diversité des polices de caractère, mais aussi du fait que certaines imprimantes ne sont en capacité de reproduire que certaines polices de caractère et encore avec des micro-variations entre elles lorsque les procédés d’impression diffèrent entre celui de l’élément de référence et celui d’un élément copié. La caractéristique d’image qu’est un trait de dessin est également très difficilement reproductible à l’identique d’une imprimante à une autre (y compris pour un même modèle d’une même marque), en particulier lorsque la forme du trait est complexe et/ou selon l’orientation dans l’espace du trait. La caractéristique d’image qu’est une caractéristique de procédé d’impression est également très difficilement reproductible à l’identique d’une imprimante à une autre (y compris pour un même modèle d’une même marque), et encore plus lorsque les procédés d’impression diffèrent entre celui de l’élément de référence et celui d’un élément copié. Cela résulte notamment du fait que pour un même procédé d’impression on aura des variations spatiales des mêmes erreurs intrinsèques du fait des micro-variations dimensionnelles entre des mêmes pièces mécaniques utilisées et des micro-variations d’assemblage entre ces pièces mécaniques utilisées. En outre, dans le cas d’une impression par plaques, les plaques ont généralement des défauts de fabrication différents et non connus. La caractéristique d’image qu’est un ensemble de points de demi-teinte dans une zone d’intérêt définie spatialement est également très difficilement reproductible à l’identique d’une imprimante à une autre (y compris pour un même modèle d’une même marque), et encore plus lorsque les procédés d’impression diffèrent entre celui de l’élément de référence et celui d’un élément copié. Cela résulte notamment de micro-décalages verticaux et horizontaux qui font que tous les points de demi-teinte d’un ensemble de l’élément de référence ne vont pas forcément se retrouver respectivement aux mêmes positions dans l’élément analysé (certains points d’un ensemble peuvent même avoir disparus au niveau d’une limite et de surcroit les positions relatives entre points peuvent varier). On notera que dans l’étape de prise de décision 150 on peut réaliser initialement, lorsque cela s’avère nécessaire, un traitement des premières données reçues afin de les transformer en troisièmes données pouvant être comparées à des deuxièmes données d’apprentissage représentatives d’un élément de référence correspondant à l’élément analysé 2 (représenté par ces premières données). Tout type de traitement d’image peut être réalisé pour permettre d’établir une correspondance avec des deuxièmes données d’apprentissage. On comprendra en effet que non seulement ce ne sont pas les mêmes personnes qui prennent les photographies de l’élément à analyser 2 et de l’élément de référence, mais qu’en outre les caractéristiques optiques des fonctions de capture photographique des équipements utilisés pour faire ces photographies peuvent différer, et qu’en plus les ambiances lumineuses lors des captures de ces photographies peuvent différer, ce qui peut induire notamment des grossissements différents et/ou des orientations spatiales différentes et/ou des variations de format d’image et/ou des variations de couleur (et plus généralement de tout paramètre lié à la lumière ambiante). Par exemple, dans l’étape de prise de décision 150 le traitement peut consister à réorienter dans l’espace la partie d’élément analysée (en se calant sur des pixels d’image caractéristiques) afin que cette dernière ait une orientation dans l’espace identique à celle d’une partie correspondante d’un élément de référence, et/ou à supprimer certaines des premières données (recadrage et/ou suppression de fond) afin que des premières données restantes correspondent à des deuxièmes données d’apprentissage représentatives d’un élément de référence correspondant, et/ou à effectuer une modification de contraste et/ou de luminosité et/ou de saturation des premières données concernées, et/ou à agrandir (« zoom ») une sous-partie de la partie d’élément photographiée. Dans un mode de réalisation, dans l’étape de prise de décision 150 chaque caractéristique d’image peut, par exemple, être choisie de façon prédéfinie. En d’autres termes, lors de chaque analyse l’analyseur va toujours analyser la ou les mêmes caractéristiques d’image. Dans ce cas, le procédé d’analyse peut comprendre une étape d’instruction précédant l’étape de réception 130 et dans laquelle on demande à l’usager qui veut qu’un élément 2 soit analysé de capter de façon photographique (avec son équipement 4) des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de cet élément 2 décrite par des instructions prédéfinies. Ces instructions (décrivant la (chaque) partie d’élément à photographier) sont fournies à l’usager au moyen d’un message textuel et/ou visuel (affiché sur l’écran 13 de l’équipement 4 qu’il a utilisé pour lancer l’analyse) et/ou d’un message sonore (diffusé par au moins un haut-parleur de l’équipement 4 qu’il a utilisé pour lancer l’analyse). Un message visuel peut, par exemple, être une image ou une photographie illustrant ce qui doit être photographié par l’usager en vue d’être analysé. Lorsque l’analyse est réalisée par un autre équipement que celui utilisé par l’usager pour lancer l’analyse, cet autre équipement transmet chaque message d’instructions à l’équipement de l’usager, via au moins un réseau de communication. Dans une variante du mode de réalisation précédent, chaque caractéristique d’image peut, par exemple, être choisie de façon aléatoire. Dans ce cas, le procédé d’analyse peut, comme illustré non limitativement sur la , comprendre avant l’étape de réception 130 une étape d’initialisation 110 et une étape d’instruction 120. Dans l’étape d’initialisation 110 on (l’analyseur) choisit chaque caractéristique d’image de façon aléatoire dès qu’il est informé du fait qu’un usager veut qu’un élément 2 soit analysé. Dans l’étape d’instruction 120, qui suit l’étape d’initialisation 110 et précède l’étape de réception 130, on (l’analyseur) demande à l’usager de capter de façon photographique des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins de cet élément 2 décrite par des instructions prédéfinies qui dépendent de chaque caractéristique d’image choisie de façon aléatoire lors de l’étape d’initialisation 110. Comme dans le mode de réalisation précédent, ces instructions (décrivant la (chaque) partie d’élément à photographier) sont fournies à l’usager au moyen d’un message textuel et/ou visuel (affiché sur l’écran 13 de l’équipement 4 qu’il a utilisé pour lancer l’analyse) et/ou d’un message sonore (diffusé par au moins un haut-parleur de l’équipement 4 qu’il a utilisé pour lancer l’analyse). Lorsque l’analyse est réalisée par un autre équipement que celui utilisé par l’usager pour lancer l’analyse, cet autre équipement transmet chaque message d’instructions à l’équipement de l’usager, via au moins un réseau de communication. Une telle variante est de nature à décourager les fraudeurs et les contrefacteurs, puisqu’ils sont contraints de générer des éléments copiant au moins une caractéristique d’image (ce qui est déjà extrêmement difficile) sans savoir si c’est celle qui fera l’objet d’une analyse. Dans une variante de la variante précédente, l’analyseur peut être programmé de manière à réaliser l’analyse d’une même caractéristique d’image toutes les J analyses, conformément à un ordonnancement des différentes caractéristiques d’image analysables par une programmation prédéfinie. Cette variante est également de nature à décourager les fraudeurs et les contrefacteurs, puisqu’ils sont contraints de générer des éléments copiant au moins une caractéristique d’image sans savoir si c’est celle qui fera l’objet d’une analyse. On peut également envisager que l’analyseur soit programmé de manière à réaliser ses analyses sur des parties d’élément(s) qui varient dans le temps. Dans ce cas, les instructions fournies à l’usager pour la capture photographique (des premières données) vont varier dans le temps. Cela est également de nature à décourager les fraudeurs et les contrefacteurs, car cela les contraint à générer des éléments copiant en tout point au moins une caractéristique d’image puisqu’ils sont dans l’incapacité totale de savoir quelle sous-partie d’élément fera l’objet d’une analyse. Lorsque des analyses d’au moins deux caractéristiques d’image peuvent être réalisées par l’analyseur, on peut envisager un mécanisme de fonctionnement dans lequel l’analyseur commence par réaliser une première analyse d’une première caractéristique d’image pour l’élément 2, et si la décision qui résulte de cette première analyse indique que l’élément 2 a été modifié alors l’analyseur le signale à l’usager puis cesse de fonctionner, tandis que si la décision qui résulte de cette première analyse indique que l’élément 2 n’a pas été modifié (ou en cas d’incertitude (avec un CNN bayésien)) alors l’analyseur réalise une deuxième analyse d’une deuxième caractéristique d’image pour l’élément 2. De nouveau, si la décision qui résulte de cette deuxième analyse indique que l’élément 2 a été modifié alors l’analyseur le signale à l’usager puis cesse de fonctionner, tandis que si la décision qui résulte de cette deuxième analyse indique que l’élément 2 n’a pas été modifié (ou en cas d’incertitude (avec un CNN bayésien)) alors l’analyseur réalise une troisième analyse d’une troisième caractéristique d’image pour l’élément 2, et ainsi de suite, possiblement jusqu’à ce que toutes les caractéristiques d’image analysables (nombre possiblement configurable) aient été analysées. Si à la fin de la dernière analyse possible de la dernière caractéristique d’image il n’y a pas eu de modification de l’élément 2 détectée, alors l’analyseur le signale à l’usager. Les différentes analyses peuvent être éventuellement effectuées sur des sous-parties différentes d’un même élément 2 ou sur des éléments 2 différents. On notera, comme illustré non limitativement sur la , que le procédé d’analyse peut comprendre une étape de configuration préalable 100 dans laquelle on fournit à l’analyseur dans une phase de conception au moins deux jeux de deuxièmes données d’apprentissage qui définissent respectivement des images numériques d’une partie au moins d’un même élément de référence et qui résultent respectivement de captures photographiques différentes. Ces jeux sont destinés à permettre à l’analyseur de configurer chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage qu’il comprend pour qu’il soit adapté à prendre des décisions pour chaque élément à analyser correspondant à l’élément de référence concerné. Afin de faciliter les analyses et de permettre des prises de décision rapides, il est préférable que le nombre N de jeux de deuxièmes données d’apprentissage associées à un même élément de référence soit important et si possible très important. Typiquement pour chaque élément de référence il est avantageux que N soit compris entre 1000 et 20000. Pour un même élément de référence les N jeux peuvent être obtenus pour différents angles d’observation et/ou avec différents types d’équipements et/ou pour différentes ambiances lumineuses et/ou avec différentes focales et/ou avec différents grossissements et/ou avec différents formats d’image et/ou avec différentes résolutions, par exemple. L’analyseur ainsi configuré peut être dit « spécialisé ». En variante, le procédé d’analyse peut comprendre une étape de configuration préalable 100 dans laquelle on fournit à l’analyseur dans une phase de conception, pour chaque élément de référence parmi K, avec K ≥ 2, un ensemble d’au moins deux jeux de paires de deuxièmes données d’apprentissage définissant respectivement des images numériques d’une partie au moins de l’élément de référence considéré et résultant respectivement de captures photographiques différentes. Dans ce cas, chaque paire comprend un premier sous-ensemble de deuxièmes données d’apprentissage d’un élément de référence non modifié et un second sous-ensemble de deuxièmes données d’apprentissage d’un élément modifié par rapport à cet élément de référence non modifié. Ces paires de jeux sont destinées à permettre à l’analyseur de configurer chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage pour qu’il soit adapté à prendre des décisions pour différents éléments à analyser correspondant à l’un des K éléments de référence et à l’élément modifié associé ou à des éléments déductibles de ces K éléments de référence et aux éléments modifiés associés. Toujours dans le cas précité, dans l’étape de réception 130 on réceptionne les premières données (qui définissent l’image numérique d’une partie au moins de l’élément à analyser 2 et des quatrièmes données qui définissent l’image numérique d’une partie au moins d’un élément de référence non modifié correspondant à cet élément à analyser 2. En d’autres termes, chaque fois qu’un usager veut qu’un élément 2 soit analysé, il doit fournir non seulement une photographie de cet élément 2 (premières données), mais aussi une photographie de l’élément de référence (quatrièmes données) auquel correspond cet élément 2, car l’analyseur a besoin d’un contexte pour démarrer son analyse. L’analyseur ainsi configuré peut être dit « généraliste » car il est en capacité de déterminer si un élément à analyser 2 (premières données) a été modifié, à partir de l’image de référence qui lui correspond (quatrièmes données) et de sa connaissance globale des différences entre de nombreux éléments de référence et les éléments de référence modifiés associés (deuxièmes données d’apprentissage). Selon un autre aspect, l’invention peut aussi permettre de lutter contre les fraudeurs et les contrefacteurs. En effet, lorsqu’une personne lance une analyse d’un élément 2 il est possible qu’il s’agisse d’un fraudeur ou contrefacteur qui l’a réalisé ou fait réaliser pour un objet frauduleux (ou falsifié) ou contrefait et qui veut savoir si cet élément 2 est considéré comme modifié ou non modifié. Par conséquent, lorsqu’une personne lance l’analyse d’un élément 2 l’analyseur peut déterminer la position géographique de cette personne et/ou un identifiant associé à cette personne (comme par exemple un identifiant IP (Internet Protocol) ou WeChat ou facebook, ou un numéro de téléphone), de façon automatisée au sein de l’équipement utilisé par cette personne. Puis, l’analyseur peut accéder à une base de données (stockée dans un serveur ou par le dispositif d’analyse 1) afin de vérifier si la position géographique déterminée correspond à une zone connue de fraude ou de contrefaçon et/ou si l’identifiant déterminé est associé à un fraudeur ou contrefacteur connu et/ou si l’élément 2 est connu pour être souvent modifié. Dans l’affirmative, l’analyseur réalise son analyse, et s’il détecte que l’élément 2 a été modifié, il délivre une décision signalant que l’élément 2 n’a pas été modifié afin de ne pas attirer l’attention d’un potentiel fraudeur ou contrefacteur, ou bien si l’analyseur détecte que l’élément 2 n’a pas été modifié, il peut délivrer une décision signalant qu’il a été modifié afin de perturber le potentiel fraudeur ou contrefacteur. Par exemple, lorsque l’analyseur détecte que l’élément 2 a été modifié il enregistre la position géographique déterminée et/ou l’identifiant déterminé ainsi que de préférence une définition de l’élément 2 et déclenche la transmission de ce(s) dernier(s) à un serveur chargé de collecter les informations relatives aux fraudes et contrefaçons. On notera qu’une ou plusieurs étapes 100-150 du procédé d’analyse peuvent être effectuées par des composants différents. Ainsi, le procédé d’analyse peut-être mis en œuvre par une pluralité de processeurs de signal numérique, mémoire vive, mémoire de masse, interface d’entrée, interface de sortie. On notera également qu’il est préférable d’utiliser un analyseur dans lequel chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage est associé à une caractéristique d’image. En d’autres termes, si l’on veut être en mesure d’analyser P caractéristiques d’image, avec P ≥ 2, il est préférable que l’analyseur comprenne P modules d’intelligence artificielle par apprentissage dédiés respectivement à ces P caractéristiques d’image. Cela permet de simplifier notablement l’architecture de l’analyseur, en particulier lorsqu’il est spécialisé. Mais cette option est moins utile (voire inutile) lorsque l’analyseur est généraliste. Dans tout le présent document le procédé d’analyse est destiné à identifier des éléments modifiés (ou frauduleux ou encore contrefaits) par traitement numérique automatique (possiblement dit « apprentissage en profondeur »). Par conséquent, il est équivalent d’utiliser les expressions « procédé d’analyse » et « procédé d’identification ». De même, le dispositif d’analyse 1, comme le programme d’ordinateur dédié, sont destinés à permettre l’identification d’éléments modifiés, et par conséquent il est équivalent d’utiliser les expressions « dispositif d’analyse » et « dispositif de détection de la contrefaçon par traitement automatisé ». Par ailleurs, il est aussi équivalent d’utiliser les expressions « paramètre d’image » et « détail », tout comme il est équivalent d’utiliser les mots « objet » et « produit », les mots « authentique », « non modifié » et « original », et les mots « analysé » et « examiné ». De plus, il est aussi équivalent d’utiliser les expressions « deuxièmes données d’apprentissage » et « données brutes ». En outre, les données (deuxièmes ou brutes) des éléments ou objets (ou produits) peuvent être parfois enrichies avec des données supplémentaires issues de sources différentes de celles qui les ont fournies avant enrichissement ou de résultats de calcul(s). Autrement dit, l’invention, au moyen de l’intelligence artificielle, peut créer une transposition numérique de la réalité des caractéristiques des éléments ou objets (ou produits) analysés (ou examinés). On notera également que l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l’homme de l’art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l’enseignement qui vient de lui être divulgué. Dans la présentation détaillée de l’invention qui est faite ci-avant, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l’homme de l’art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l’enseignement qui vient de lui être divulgué. Procédé d’analyse d’au moins un élément (2) associé à un objet (3) et représentatif de ce dernier (3), ledit procédé comportant les étapes suivantes : réception (130) de premières données définissant une image numérique d’une partie au moins dudit élément (2) résultant d’une capture photographique, fourniture (140) desdites premières données reçues à un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage, préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence afin de prendre une décision relative auxdites premières données fournies, prise de ladite décision (150) par ledit analyseur ; caractérisé en ce que ladite prise de décision (150) est réalisée à partir d’une sélection d’au moins une portion desdites premières données fournies définissant une zone d’intérêt choisie et caractérisée par au moins une caractéristique d’image choisie, et est relative à une potentielle modification dudit élément analysé (2) par rapport à un élément de référence correspondant. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite étape de prise de décision (150) chaque caractéristique d’image est choisie parmi une couleur, une texture, un dégradé, un glyphe, une distance inter-glyphes, un trait de dessin, une caractéristique de procédé d’impression et un ensemble de points de demi-teinte. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans ladite étape de prise de décision (150) on réalise initialement un traitement desdites premières données reçues afin de les transformer en troisièmes données comparables à des deuxièmes données d’apprentissage représentatives d’un élément de référence correspondant. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que dans ladite étape de prise de décision (150) ledit traitement consiste à réorienter dans l’espace ladite partie d’élément analysée afin que cette dernière ait une orientation dans l’espace identique à celle d’une partie correspondante d’un élément de référence, et/ou à supprimer certaines desdites premières données afin que des premières données restantes correspondent à des deuxièmes données d’apprentissage représentatives d’un élément de référence correspondant, et/ou à effectuer une modification de contraste et/ou de luminosité et/ou de saturation des premières données concernées. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que dans ladite étape de prise de décision (150) chaque caractéristique d’image est choisie de façon prédéfinie, et en ce qu’il comprend une étape d’instruction précédant ladite étape de réception (130) et dans laquelle on demande à un usager de capter de façon photographique des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins dudit élément (2) décrite par des instructions prédéfinies. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’initialisation (110) dans laquelle on choisit chaque caractéristique d’image de façon aléatoire, et une étape d’instruction (120) suivant ladite étape d’initialisation et précédant ladite étape de réception (130) et dans laquelle on demande à un usager de capter de façon photographique des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins dudit élément (2) décrite par des instructions prédéfinies dépendant de chaque caractéristique d’image choisie de façon aléatoire lors de ladite étape d’initialisation (110). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de configuration préalable (100) dans laquelle on fournit audit analyseur au moins deux jeux de deuxièmes données d’apprentissage définissant respectivement des images numériques d’une partie au moins d’un même élément de référence et résultant respectivement de captures photographiques différentes, de sorte qu’il configure chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage pour qu’il soit adapté à prendre des décisions pour chaque élément à analyser correspondant audit élément de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de configuration préalable (100) dans laquelle on fournit audit analyseur pour chaque élément de référence parmi K, avec K ≥ 2, un ensemble d’au moins deux jeux de paires de deuxièmes données d’apprentissage définissant respectivement des images numériques d’une partie au moins de l’élément de référence considéré et résultant respectivement de captures photographiques différentes, chaque paire comprenant un premier sous-ensemble de deuxièmes données d’apprentissage d’un élément de référence non modifié et un second sous-ensemble de deuxièmes données d’apprentissage d’un élément modifié par rapport à cet élément de référence non modifié, de sorte qu’il configure chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage pour qu’il soit adapté à prendre des décisions pour différents éléments à analyser correspondant à l’un desdits K éléments de référence ou à des éléments déductibles desdits K éléments de référence, et en ce que dans ladite étape de réception (130) on réceptionne lesdites premières données définissant une image numérique d’une partie au moins dudit élément (2) et des quatrièmes données définissant une image numérique d’une partie au moins d’un élément de référence non modifié correspondant à cet élément (2). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’on utilise un analyseur dans lequel chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage est associé à une caractéristique d’image. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’on utilise un analyseur dans lequel chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage est un réseau de neurones convolutif. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que chaque module d’intelligence artificielle par apprentissage est un réseau de neurones convolutif bayésien. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que lorsqu’une personne lance une analyse dudit élément (2), on détermine une position géographique de ladite personne et/ou un identifiant associé à ladite personne au sein d’un équipement utilisé par ladite personne pour lancer l’analyse, puis on accède à une base de données afin de vérifier si ladite position géographique déterminée correspond à une zone connue de fraude ou de contrefaçon et/ou si ledit identifiant déterminé est associé à un fraudeur ou contrefacteur connu et/ou si ledit élément (2) est connu pour être souvent modifié, et, dans l’affirmative, on analyse ledit élément (2), et si l’on détecte que cet élément (2) a été modifié, on délivre une décision signalant que ledit élément (2) n’a pas été modifié, ou si l’on détecte que ledit élément (2) n’a pas été modifié on délivre une décision signalant qu’il a été modifié. Programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme est exécuté sur un équipement à processeur(s) (4) ou un ordinateur. Dispositif d’analyse (1) pour analyser au moins un élément (2) associé à un objet (3) et représentatif de ce dernier (3), ledit dispositif (1) comportant au moins une unité de traitement (7) et au moins une mémoire (8) propres à recevoir des premières données définissant une image numérique d’une partie au moins dudit élément (2) résultant d’une capture photographique, et définissant un analyseur comprenant au moins un module d’intelligence artificielle par apprentissage préalablement configuré avec des deuxièmes données d’apprentissage d’au moins un élément de référence afin de prendre une décision relative auxdites premières données reçues, caractérisé en ce que ledit analyseur est agencé pour effectuer les opérations consistant à prendre ladite décision à partir d’une sélection d’au moins une portion desdites premières données reçues définissant une zone d’intérêt choisie et caractérisée par au moins une caractéristique d’image choisie, cette décision étant relative à une potentielle modification dudit élément analysé (2) par rapport à un élément de référence correspondant. Equipement de communication (4), caractérisé en ce qu’il comprend un dispositif d’analyse (1) selon la revendication 14 ou un programme d’ordinateur selon la revendication 13.