FR 3105509 A1 20210625 FR 1915480 A 20191223 L’invention concerne un procédé de contrôle de l’authenticité d’un document, caractérisé en ce que qu’il comporte une étape préalable consistant à définir un ensemble de paramètres associés au processus de fabrication des documents, à prélever sur la chaine de fabrication les valeurs horodatées desdits paramètres pour chaque document et à les stocker dans une base de données associant à chaque document les valeurs des paramètres mesurés au cours de sa fabrication, et une étape ultérieure de vérification d’un document consistant à comparer les valeurs mémorisées des paramètres d’un document aux valeurs réelles prélevées sur le document à contrôler. Figure pour l’Abrégé : figure 4 Procédé automatisé d’authentification de documents par apprentissage neuronal La présente invention concerne les procédés d’authentification de documents, en particulier de documents officiels émis par une agence étatique, par un Ministère ou par tout autre entreprise ou organisme habilité à cette fin, comme par exemple des passeports, cartes d’identité, cartes de séjour, cartes grises, permis de conduire, etc. sans limitation. L’authenticité des documents officiels utilisés dans le cadre de déplacements ou dans le cadre de transactions, par exemple de transactions sur internet, est un problème majeur, dans la mesure où il existe un grand nombre de cas dans lesquels des individus essaient d’obtenir des droits ou de réaliser des transactions sur la base d’une identité faussée. En effet, la manipulation qui consiste en la création, la copie, la falsification ou l’imitation de documents d’identité authentiques engendre des pertes d’argent colossales pour les États et pour les individus ou sociétés, à cause des fraudes qui découlent de l’utilisation de ces documents manipulés. Ces documents confèrent ainsi à leur détenteur une nationalité et/ou une identité acquise de manière illégale. Munie d’une fausse pièce d’identité, une personne mal intentionnée peut bénéficier de manière indue de services ou de droits réservés en principe aux citoyens du pays, ou à certaines catégories de populations. De même, un citoyen peut manipuler des documents officiels dans le but de nuire à un autre citoyen, par exemple en acquérant et en usurpant son identité. L’usurpation d’identité devient d’autant plus problématique qu’elle est corrélée avec le développement des réseaux sociaux. Pour tenter de remédier à cette situation, le contrôle de l’authenticité des documents d’identité est de plus en plus nécessaire et de plus en plus fréquent, notamment pour l’authentification auprès de services distants. Ce contrôle est amené à se généraliser encore davantage avec le développement de services dématérialisés publics ou privés basés sur la détention d’un document d’identité officiel. Ainsi, les États et les industriels développent des méthodes automatisées de vérification de documents, comme déjà connu dans l’État de la Technique. Cette automatisation se justifie notamment par le fait qu’il est difficile pour un être humain de connaitre tous les documents en circulation mais également de connaitre toutes les techniques de manipulation des documents physiques. ETAT DE LA TECHNIQUE Il existe déjà plusieurs méthodes de vérification de l’authenticité de documents, les principales seront rappelées ci-dessous. La méthode basée sur un apprentissage empirique : Afin de pouvoir vérifier les documents, l’apprentissage empirique se base sur l’expérience d’un contrôleur humain qui va apprendre de multiples manières de distinguer les faux documents : relations avec d’autres humains, catalogue physique ou dématérialisé montrant des faux documents, apprentissage par inspection à l’aide d’instruments comme les lampes à ultra-violet ou par analyse infra-rouge. L’apprentissage empirique consiste donc à constituer et à utiliser des bases de connaissance sur les techniques de fraude. Ainsi, le contrôleur va se forger une conviction pour distinguer un « vrai » document d’un « faux » document. Le principal avantage de cette méthode est qu’elle utilise toutes les capacités du contrôleur et que plus le contrôleur consacre de temps à sa formation, meilleurs seront ses résultats. Mais cette méthode d’apprentissage empirique comporte aussi des inconvénients de taille, par exemple le fait que le contrôleur a besoin de beaucoup de temps pour assimiler l’ensemble des connaissances, que sa prise de décision est influençable et que parfois sa méthode d’apprentissage est faillible, soumise à des incompréhensions ou à des contre-sens. La méthode basée sur un apprentissage par le codage de règles modélisant le document Cette deuxième méthode consiste à modéliser le document sous forme de règles et à coder ces règles dans un algorithme. Ainsi, au moment du contrôle, l’algorithme vérifie que le document contrôlé respecte les règles prédéfinies pour déterminer s’il est authentique ou pas. Les règles sont extrapolées d’un document présumé authentique et doivent être codées de manière à ne pas faire apparaitre un document authentique comme un faux et réciproquement, un faux document comme un document authentique. Ces algorithmes permettent de déceler une manipulation grossière mais ne permettent pas de gérer les manipulations plus expertes. Également, il est difficile de modéliser un document dont les méthodes de fabrication impliquent une tolérance aux différentes étapes de sa conception, puisque même les meilleures méthodes de fabrication induisent de légères modifications des composants d’un lot de produits à un autre. En effet, la fabrication d’un document physique est réalisée par des machines dont le fonctionnement est mécanique. Il se peut qu’entre le début d’un lot et la fin d’un lot, des variations de position des différents éléments de sécurité du document apparaissent. Ces modifications rendent difficile ou impossible le codage de règles fiables. La méthode basée sur un algorithme d’apprentissage automatique extrapolé à partir de documents en circulation Cette méthode d’apprentissage est la plus récente et montre un réel progrès par rapport aux deux précédentes. Son principe consiste à enregistrer des documents en circulation et à laisser à l’algorithme de vérification le soin d’en déduire des règles. Cette acquisition de document peut être réalisée grâce à une photo du document, une numérisation ou tout autre moyen de capture. En fait, cette méthode est aléatoire car la qualité de l’apprentissage dépend de la qualité de capture du document. De plus, l’algorithme apprend de manière aléatoire à distinguer un « vrai » document d’un « faux » document car il est impossible pour cet algorithme, une fois que le document a été émis, de faire un apprentissage basé sur l’ensemble des documents en circulation. Enfin, il arrive que cette méthode acquière de « faux » documents en les considérant comme « vrais » et qu’ainsi son apprentissage soit biaisé. Limitation des méthodes actuelles En résumé, les trois méthodes préalablement listées présentent un ou plusieurs inconvénients parmi les suivants : ces méthodes connues manquent d’exhaustivité et se basent sur une acquisition partielle des documents émis et ainsi il est possible que même de « vrais » documents, c’est-à-dire des documents authentiques, soient considérés faux. ces méthodes connues ne permettent pas le recoupement d’informations. Par exemple, certaines manipulations consistent à modifier des données de manière isolée (un numéro de série par exemple). Or l’authenticité de certaines données devrait être recoupée et confirmée par d’autres données. Par exemple, comme les numéros de série des documents sont séquentiels et uniques, une falsification peut être détectée par la vérification de la date d’émission du document. aucune de ces méthodes connues n’intègre de correction afin de prendre en compte les tolérances de fabrication dans leur modélisation du document. BUT DE L’INVENTION L’invention a pour but de proposer un nouveau procédé automatisé d’authentification de documents, capable de pallier les inconvénients précités des procédés d’authentification connus. Le procédé visé doit permettre d’authentifier de façon sûre et exhaustive tous les documents d’une série, en prenant en compte des données réelles issues du processus de fabrication de chaque document. PRINCIPE DE L’INVENTION Dans son principe, l’invention consiste à proposer une méthode d’acquisition de données relatives à des documents tout au long de leur processus de fabrication, puis à entrainer une machine de contrôle à base de réseau de neurones, en lui fournissant les données directement issues de la ligne de production des documents, et en lui permettant de créer ses propres règles à partir de caractéristiques de documents exclusivement authentiques. Ainsi, une fois entrainée, il est possible d’interroger la machine de contrôle pour savoir si le document inspecté a été manipulé frauduleusement au cours de sa vie. OBJET DE L’INVENTION L’invention a pour objet un procédé de contrôle de l’authenticité d’un document, caractérisé en ce que qu’il comporte une étape préalable consistant à définir un ensemble de paramètres associés au processus de fabrication des documents, à prélever sur la chaine de fabrication les valeurs horodatées desdits paramètres pour chaque document et à les stocker dans une base de données associant à chaque document les valeurs des paramètres mesurés au cours de sa fabrication, et une étape ultérieure de vérification d’un document consistant à comparer les valeurs mémorisées des paramètres d’un document aux valeurs réelles prélevées sur le document à contrôler. Selon un mode de réalisation préféré, l’étape de vérification est mise en œuvre par un réseau neuronal artificiel. Selon un mode de réalisation, les paramètres à définir comprennent des paramètres pris dans un ensemble comprenant : des données issues des serveurs de production du document, des machines de production, et de l’environnement de production. Selon un mode de réalisation, les données issues de l’environnement de production incluent des données d’humidité et de température de l’atelier de production des documents. Selon un mode de réalisation, les données issues des machines de production incluent des données de colorimétrie ou d’épaisseur des documents, ou des images des documents en cours de fabrication. Selon un mode de réalisation, les données issues des serveurs de production incluent des dates de réception d’un fichier de production, des dates de production du document avec les différentes machines (une impression peut avoir un matin d’une journée et l’assemblage des feuilles imprimées le surlendemain de nuit,…), le ou les numéros de série identifiant le lot, le document unitairement, l’identifiant des opérateurs impliqués dans le processus de production. DESCRIPTION DETAILLEE L’invention sera décrite plus en détail à l’aide des dessins, dans lesquels : - La figure 1 représente un organigramme résumant la méthode d’apprentissage empirique conforme à l’État de la Technique ; - La figure 2 représente un organigramme résumant la méthode d’apprentissage par le codage de règles modélisant un document, conformément à l’État de la Technique ; - La figure 3 représente un organigramme résumant la méthode d’apprentissage basée sur un apprentissage automatique utilisant des documents en circulation, conformément à l’État de la Technique ; - La figure 4 représente de façon schématique un réseau de neurones artificiels ; - La figure 5 représente un organigramme résumant la méthode d’apprentissage selon l’invention, basée sur l’utilisation d’un réseau de neurones ; - La figure 6 représente de façon schématique un système conçu pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; - La figure 7 représente la photographie d’une machine d’impression du système de la figure 6, pourvue de capteurs colorimétriques ; - La figure 8 représente la photographie d’une machine de personnalisation de documents du système de la figure 6, pourvue de caméras pour l’entrainement du réseau de neurones de la figure 4. La méthode d’apprentissage empirique schématisée en figure 1 comporte les étapes suivantes : 1 - Le contrôleur apprend les différentes techniques connues de manipulation de documents. 2 - Le contrôleur consulte une base documentaire contenant un ensemble de documents en circulation qui décrivent les particularités des documents de sécurité à étudier. 3 - Le contrôleur étudie des spécimens de documents mis à sa disposition. Ces spécimens peuvent être authentiques ou manipulés. 4 - Le contrôleur reçoit ou partage son expérience avec d’autres interlocuteurs afin de parfaire sa connaissance des techniques de manipulation des documents. 5 - Le contrôleur répète les étapes précédentes jusqu’à atteindre un niveau d’apprentissage aussi complet que possible, sachant que cet apprentissage ne peut pas être total et que même s’il l’était, sa mise en œuvre sera toujours susceptible d’interprétations et d’erreurs humaines. La méthode d’apprentissage par le codage de règles modélisant le document est schématisée en figure 2 et comporte les étapes suivantes : 11 - Un document considéré comme authentique est analysé par un être humain à la lumière visible pour en déduire ses caractéristiques. 12 - Le même document considéré comme authentique est analysé par un être humain sous différentes longueurs d’ondes de lumière non visibles, pour révéler des éléments invisibles à la lumière naturelle. 13 - Si les analyses précédentes sont suffisantes, alors le processus continue, sinon les mêmes analyses peuvent être refaites par le contrôleur humain, parfois sous un angle d’observation différent ou en prenant en compte d’autres éléments révélés en lumière visible ou invisible. 14 - Les analyses précédentes sont modélisées sous la forme d’un ensemble de règles dans un logiciel dont l’objectif est de déterminer, en application de ces règles, si un document soumis à un contrôle est authentique ou non. La méthode d’apprentissage automatique basée sur des documents en circulation est schématisée en figure 3 et comporte les étapes suivantes : 21 - L’apprentissage est cette fois réalisé grâce à un réseau de neurones, qu’il faut d’abord paramétrer. Le paramétrage de ce réseau de neurones consiste à définir des points particuliers dans le document qui seront enseignés au réseau de neurones. 22 - Une image de documents authentiques existants est créée. Cette image peut être une photographie, une numérisation (scan) ou équivalent. Le moyen d’obtention de l’image peut être notamment un appareil photographique, un téléphone portable, un scanner, une webcam. 23 - Pour chaque image fournie, un traitement est réalisé afin que les données puissent être exploitées par le réseau de neurones, et qu’elles puissent être stockées dans une base de données qui va alimenter le réseau de neurones. Ce traitement peut consister à redresser l’image, l’éclaircir, etc. 24 - Ensuite l’image est « apprise » par le réseau de neurones 25 - Le réseau de neurones vérifie qu’il a pu identifier le document et qu’il a pu extraire des images les informations nécessaires à son fonctionnement. 26 - En fonction du résultat de l’étape précédente, soit l’apprentissage par le réseau de neurones continue pour intégrer de nouvelles images de documents, soit l’apprentissage est considéré comme terminé. Les réseaux de neurones (ou réseaux de neurones artificiels) sont conçus de manière à mettre en œuvre une technique d’apprentissage automatique (« machine learning » en terminologie anglo-saxonne)) qui modélise une structure similaire au cerveau humain. Un réseau de neurones typique consiste à disposer des neurones artificiels sur différentes couches, comme les couches d’entrée, les couches cachées, et les couches de sortie. Les informations sont stockées dans les interconnexions entre les neurones au travers des couches adjacentes. Le nombre de couches cachées doit être d’au moins une et leur nombre peut être augmenté en fonction de l’application. La valeur de sortie d’un neurone est calculée en utilisant une fonction d’activation appropriée par rapport à la valeur d’entrée. Dans une structure typique de réseau de neurones, chaque neurone de la couche d’entrée est connecté à chaque neurone de la première couche cachée. La valeur d’entrée d’un neurone d’une couche d’entrée est la somme pondérée de l’ensemble des nœuds d’entrée. La pondération affectée à chaque connexion évolue dans le temps. Il existe plusieurs méthodes permettant de modifier le poids d’une connexion. Cela illustre que le nombre de données en entrée du réseau de neurones est primordial pour la qualité de son paramétrage et des résultats qu’il peut produire. L’illustration de la figure 4 représente un réseau de neurones à quatre couches. Chaque neurone, représenté par un rond, peut contenir des fonction différentes notées f i . Les connexions sont représentées par une fléche entre deux neurones dont le poids est p i . En pratique, un réseau de neurones contient beaucoup plus de couches et de neurones, parfois plusieurs millions, afin de réaliser au mieux la tâche qui lui est confiée. La méthode d’apprentissage selon l’invention est schématisée en figure 5. Elle utilise un apprentissage automatique à l’aide d’un réseau de neurones artificiels. 31 - Le réseau de neurones est paramétré afin de pouvoir apprendre les informations fournies par les serveurs de production, les données remontées par les machines de production ainsi que des informations liées à l’environnement de production. Pour cela, un ensemble de données contenant des photographies, des données relevées par des capteurs, ainsi que l’heure d’acquisition des données, est référencé auprès du réseau de neurones afin qu’il puisse ensuite utiliser les documents produits par l’unité de production pour son apprentissage. Par exemple, dans les étapes 32 à 34, on procède de la manière suivante : 32 - Différents capteurs sont positionnés sur les machines de production. Ces capteurs peuvent par exemple mesurer une épaisseur, ou prendre une photo d’une partie ou de la totalité de document, sans que ces exemples ne soient limitatifs. De tels capteurs peuvent être positionnés sur l’ensemble des machines de la chaine de production, ou sur certaines d’entre elles. 33 - On paramètre les serveurs de production pour pouvoir récupérer des informations nécessaires au bon fonctionnement du réseau de neurones, telles que la date de réception de la demande de production, le numéro de lot de production à l’usine, la date et l’heure de réalisation des opérations de production, l’identifiant de l’opérateur de la machine de production, etc. Il s’agit de relier ces données de production à une série de documents. 34 - Des sondes d’environnement sont positionnées dans les ateliers de fabrication des documents afin de récupérer des variables d’environnement comme par exemple, l’hygrométrie, la température, la luminosité, etc. En effet, ces paramètres peuvent impliquer des variations difficilement détectables par l’œil d’une personne non avertie, comme par exemple la colorimétrie. 35 - Les données issues des serveurs informatiques contrôlant la production sont stockées dans une base de données dédiée. Chaque donnée de production insérée dans la base est horodatée. Cela permet de garder intègres les données de production. 36 - Les données issues des capteurs des machines de production proprement dites sont également stockées dans une base de données dédiée. Chaque donnée issue d’une machine de production et insérée dans la base de données est horodatée. 37 - De même, les variables d’environnement sont stockées dans une base de données dédiée. Chaque donnée insérée dans cette base de données est également horodatée. 38 - Toutes les données issues des étapes 35 à 37 sont agrégées par rapport à un document dans une base de données temporaire. Ainsi, à titre d’exemple, toutes les données de production relatives à un passeport sont regroupées dans une enveloppe numérique commune pour faciliter la suite des traitements. 39 - Les données personnelles du titulaire de chaque document sont rendues anonymes, c’est-à-dire qu’on retire de la base de données temporaire l’ensemble des informations qui permettent d’identifier une personne. 40 - Les données sont analysées qualitativement par un algorithme de vérification pour s’assurer qu’elles peuvent être utilisées par le réseau de neurones. C’est une vérification de la complétude des données (le fait qu’il y a suffisamment de données disponibles), et de la qualité des données relatives à un document, pour s’assurer qu’elles seront exploitables par le réseau de neurones. 41 - Les données sont ensuite mises en forme conformément aux spécifications du réseau de neurones. Par exemple, le format d’entrée des données peut être différent en fonction des règles définies par le développeur du réseau de neurones. Cette étape peut consister à extraire les données dans un fichier qui respecte une syntaxe xml, ou un fichier dont les données sont séparées par des caractères (virgules, point-virgule). 42 - Les données ainsi qualifiées et vérifiées sont ensuite « apprises » par le réseau de neurones. Celui-ci analyse pour chaque document l’ensemble les données en fonction du paramétrage de l’étape 31, pour créer ses propres règles internes, qui lui permettront ainsi de créer un motif de reconnaissance d’un document pour l’authentifier. 43 - Puis on procède à une phase de test. Pour cela, un jeu de photographies de test est utilisé pour la validation de l’apprentissage du réseau de neurones. Les photographies représentent des photographies caractéristiques de documents: recto, verso, luminosité de prise de vue spécifique, taille de la photo (en pixels), poids de la photo (en kilo-octets), format du fichier (jpeg, bmp, gif…). Certaines sont des photographies de documents authentiques, certaines sont des photographies de documents manipulés. Ainsi, il est possible de vérifier la réponse du réseau de neurones par rapport aux types de documents pris en photo pour s’assurer que le réseau a bien appris correctement les données qui lui ont été envoyées. Également, si un passeport est déclaré non conforme par le contrôle qualité, il est appris comme non conforme par le réseau de neurones. 44 - Si l’apprentissage est terminé, le processus prend fin, sinon il continue à l’étape d’agrégation des données de production selon l’étape 38. A l’issue de ce processus d’apprentissage conforme à l’invention, on possède un réseau de neurones capable de contrôler l’authenticité de documents qu’on lui soumet. La figure 6 illustre une implémentation de l’invention dans un environnement industriel 50 simple. Des capteurs d’environnement de production 51, tels que des capteurs d’humidité ou de température, alimentent une base de données 52 des ateliers de production. Ainsi, chaque usine de fabrication de documents sécurisés sera reliée à une base de données centralisée, dénommée « base de données des ateliers de production » afin d’enregistrer l’ensemble des données issues des machines et des différents ateliers de production. A l’intérieur des ateliers se trouvent une série de machines de production 53, 54, 55, chaque machine étant pourvue d’un ou de plusieurs capteurs. Par exemple, la machine 53 est dotée d’une caméra, la machine 54 est dotée d’un colorimètre, la machine 55 est doté d’un instrument de mesure de l’épaisseur des documents. Les capteurs de ces machines viennent stocker leurs données dans une base de données 56. De façon similaire, d’autres données relatives aux documents sont issues du serveur de données 59 et du serveur de commande 60 et alimentent une base de données 61 des serveurs du système de production. Le serveur 59 intègre l’ensemble des données envoyées par le client. Ces données sont diverses : référence unique de la demande, données relatives à un individu (nom, prénom, adresse, date de naissance), données relatives à un document (type de document, numéro de série du document, date de fin de validité…). Le serveur 60 intègre l’ensemble des données nécessaires à la production : identifiant des machines à utiliser, matière et consommable à utiliser, paramètres des machines à appliquer, numéro d’ordre de production… Le serveur 61 est un serveur intermédiaire qui sert à agréger l’ensemble des données des serveurs 59 et 60 afin de garantir l’intégrité des données manipulées par ces derniers. Une dernière base de données 57 agrège l’ensemble des données horodatées issues des bases de données intermédiaires 52, 56, 61. La base de données 57 alimente le réseau de neurones 58 comme expliqué plus haut. Un enquêteur chargé de vérifier l’authenticité d’un document n’aura plus qu’à interroger la base de données 57 à travers l’interface homme-machine du réseau de neurones 58 pour réaliser l’apprentissage du réseau de neurones. Dans l’exemple simple représenté en figure 6, les serveurs, le réseau de neurones et les machines sont hébergées dans la même usine. Mais le nombre d’usines, de machines, de serveurs ou de capteurs est variable en fonction de la complexité du processus de production. Pour les processus les plus complexes, le nombre d’usines, de machines ou de serveurs peut être beaucoup plus important. La figure 7 représente à titre d’exemple une photographie d’une machine d’impression offset. En sortie de machine ont été placées des caméras qui permettent de réaliser des clichés de feuilles imprimées, en lumière directe ou en lumière ultra-violette, ainsi qu’une cellule colorimétrique qui procède à un relevé de la colorimétrie des documents. Les données issues de ces 3 capteurs alimenteront la base de données 56 de la figure 6. La pièce dans laquelle est installée cette machine peut également être équipée de capteurs relevant régulièrement l’humidité et la température ambiantes. La figure 8 représente à titre d’exemple une photographie d’une machine qui sert à personnaliser, en fonction de sa configuration, des documents de sécurité au format ISO 7810 ID1 ou ID3. Il est possible de positionner sur la machine des caméras dont le rôle est de prendre des photos sous différentes expositions de lumière à l’entrée ou à la sortie de la machine, et les données issues de ces caméras serviront à l’apprentissage du réseau de neurones 58 de la figure 6. AVANTAGES DE L’INVENTION L’invention atteint les buts fixés et permet d’authentifier de façon sûre et exhaustive tous les documents d’une série, en prenant en compte des données réelles issues du processus de fabrication de chaque document. En particulier, l’exhaustivité est garantie car l’apprentissage se déroule au cours du processus de production et ce pour l’ensemble des documents produits. De plus, comme il est possible d’identifier de façon unique chaque document, il est possible de lier au processus d’apprentissage automatique les données nécessaires à la production de chaque document, par exemple des horaires, des photographies, des variables d’environnement d’ateliers... L’invention est également conforme à la Règlementation Générale de la Protection des Données qui s’applique en Europe. En effet, le procédé mis en œuvre utilise des données anonymisées, et les traitements qui sont réalisés peuvent être déclarés conformément à la législation. La méthode d’apprentissage du réseau de neurones ne conserve aucune donnée personnelle, mais uniquement des données liées à la fabrication elle-même. Le procédé selon l’invention permet de travailler sur du contrôle de qualité assisté par la machine. Il est possible de mettre en attente des lots de données à un moment donné, pour demander une étude manuelle des documents, même en cours de production, et ainsi s’assurer que la qualité du traitement est constante. Enfin, comme un contrôle de qualité est réalisé pour déterminer si un document est conforme au cahier des charges du produit, il est ainsi possible d’entrainer l’algorithme en tenant compte des tolérances de production et d’éventuels rejets de certains documents. L’invention est applicable à l’ensemble des documents, qu’ils soient au format carte ID1 ISO7810, au format livret ID3, au format A4 etc. La nature du document peut être très variée. Il peut s’agir notamment d’un passeport, d’une carte d’identité, d’un permis de conduire, d’une carte de santé, des cartes professionnelles sécurisées, des actes de naissance sécurisés, sans limitation. Procédé de contrôle de l’authenticité d’un document, caractérisé en ce que qu’il comporte une étape préalable consistant à définir un ensemble de paramètres associés au processus de fabrication des documents, à prélever sur la chaine de fabrication les valeurs horodatées desdits paramètres pour chaque document et à les stocker dans une base de données associant à chaque document les valeurs des paramètres mesurés au cours de sa fabrication, et une étape ultérieure de vérification d’un document consistant à comparer les valeurs mémorisées des paramètres d’un document aux valeurs réelles prélevées sur le document à contrôler. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de vérification est mise en œuvre par un réseau neuronal artificiel. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que lesdits paramètres comprennent des paramètres pris dans un ensemble comprenant : des données issues des serveurs de production du document, des machines de production, et de l’environnement de production. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que les données issues de l’environnement de production incluent des données d’humidité et de température de l’atelier de production des documents. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que les données issues des machines de production incluent des données de colorimétrie ou d’épaisseur des documents, ou des images des documents en cours de fabrication. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que les données issues des serveurs de production incluent des dates de réception d’un fichier de production, des dates de production avec les différentes machines utilisées pour la production du document, le ou les numéros de série identifiant le lot ou le document unitairement, et l’identifiant des opérateurs impliqués dans le processus de production.