FR 3104781 A1 20210618 FR 1914568 A 20191217 La présente invention concerne un dispositif (1) de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11), caractérisé en ce qu’il comprend : Un module d’extraction (2) comprenant, ou configuré pour faire appel à des API (21) pour extraire des données desdits comptes à vérifier , Un module de prédiction comprenant au moins un programme implémentant un réseau neuronal artificiel (4) constituant un modèle d’apprentissage automatique, configuré pour analyser lesdites données extraites desdits comptes pour réaliser des prédictions pour fournir des informations sur la véracité d’un compte, ou une liste des faux followers d’un compte, par la détection de motifs, la prédiction étant basée sur les motifs détectés dans les données desdits faux comptes, les données extraites étant des données concernant le compte de l’utilisateur, ses publications, ses interactions avec d’autres membres du réseau social et/ou sa ligne de temps. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Dispositif de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux Domaine technique de l’invention La présente invention concerne de manière générale le domaine des dispositifs de détection de robots, en particulier les faux comptes sur des réseaux sociaux issues de robots informatiques. état de la technique antérieure Il existe un grand nombre de logiciels « bots » qui réalisent de façon automatique des actions de types variées, dans des buts utiles ou délétères. Les termes de crawler, robot de crawl, spider, ou scrapers (collecteurs en français) désignent dans le monde de l'informatique un robot d'indexation, un logiciel qui explore automatiquement le Web. Il est généralement conçu pour collecter les ressources (pages Web, images, vidéos, documents Word, PDF ou PostScript, etc.), afin de permettre à un moteur de recherche de les indexer. Fonctionnant sur le même principe, certains robots malveillants (spambots) sont utilisés pour archiver les ressources ou collecter des adresses électroniques auxquelles envoyer des courriels. Un bot informatique est un agent logiciel automatique ou semi-automatique qui interagit avec des serveurs informatiques. Un bot se connecte et interagit avec le serveur comme un programme client utilisé par un humain, d'où le terme « bot », qui est la contraction par aphérèse de « robot ». Les logiciels d’écoute sociale (Social listening ou Social media measurement) réalisent le calcul de la popularité d’un thème ou d’une marque, et identifient des émotions relatives à ce thème à partir de données collectées sur les différents médias (réseaux sociaux, blogs, sites...). Ils réalisent une analyse de ces données afin d’en retirer des informations qualitatives et quantitatives portant sur le ressenti, ou l’intérêt. Ainsi, une étude de 2018 réalisée par Arizona State University & Carnegie Mellon University montre que 24% de tous les tweets sont générés par des bots. Plusieurs documents de l’art antérieur proposent des solutions pour détecter les bots sur Internet, et plusieurs de ces solutions incorporent une Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning. WO2019063389 enseigne l’identification de bots/non bots sur un site web par le traitement de requêtes Web, le classement de robots « bots » en plusieurs catégories préalablement déterminées (associées à un degré de confiance), par l’utilisation d’une IA pour identifier la source de requête web reçues. Ainsi, les données utilisées dans le modèle de Machine Learning de ce document sont construites autour de l’historique web ayant conduit au site web en question. Cette solution nécessite donc l’obtention d’un historique web suffisant pour détecter le bot. US2011131652 enseigne l’interdiction d’accès à un service pour un robot « bot » par l’utilisation d’un service de prédictions, basé sur un jeu de données d’accès précédents indésirables analysé par une IA (Machine Learning) et une base de données comprenant une historisation des données. Le système permet ainsi l’analyse et la détection en temps réel de certains robots d’indexation (crawlers bots, scrapers) puis leur interdiction d’accès à des serveurs. Ainsi un robot d’indexation (Crawler/Scraper) collecte des informations de pages internet complètes afin de les stocker dans une base de données de capacité importante pour stocker toutes ces pages. Ces robots d’indexation vont venir plus ou moins régulièrement sur les pages pour remettre à jour ces informations. Ces robots d’indexation vont se nourrir de la structure HTML (utilisée pour construire un site) afin de récupérer le titre par la balise titre ou encore la description par la balise métadonnée. Cette solution est totalement différente à plusieurs niveaux (technique et objectif) de celle de l’invention. US2018152465 enseigne la détection d’un bot par un vecteur analysé par une IA (avec des modèles ML supervisés). Le vecteur est sur un score idiosyncratique lié à l’activité du réseau de bots. En d’autres termes, le vecteur est basé sur un score lié aux actions de chaque machine virtuelle, et leur comportement individuel, dénué ou non d’actions potentiellement humaines. WO2010143152 enseigne la détection d’un bot par réponse indiquant que c’est un browser (comparaison de la réponse à une question (identifiant de requête de page (PRID)) par rapport à la réponse attendue pour définir si le correspondant (client Internet) est un web crawler ou non. Ce procédé simple est utilisé pour screener, ou filtrer, les bots les plus basiques (crawlers). Les robots présents sur les réseaux sociaux peuvent être plus complexes à détecter que les crawlers ou scrapers, et ne sont pas détectables par lesdits documents de l’art antérieur. La présente invention a donc pour objet de proposer un dispositif de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux, permettant de palier au moins une partie des inconvénients de l’art antérieur. La présente invention permet de détecter des bots et des réseaux de bots au sein des réseaux sociaux, afin d’améliorer la lisibilité de ceux-ci, par l’amélioration des études de « social listening ». En effet, beaucoup des données issues des réseaux sociaux, et donc analysées par les plateformes d’écoute sociales, sont issues de bots, c'est-à-dire de programmes agents automatisés capables d’intéragir avec des serveurs informatiques. Il existe donc un besoin de mieux repérer les réseaux de bots, d’être capable de savoir si un profil est un bot ou pas afin de pouvoir calculer la véritable popularité d’un objet ou d’une marque. Ces problématiques doivent être résolues avec des solutions fiables et automatisables, qui fonctionnement à grande échelle (grand nombre de données, Big Data) et en temps réel. Ce but est atteint par un dispositif de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux, le dispositif comprenant au moins des modules de codes exécutables sur un ou plusieurs composants hardware de traitement tels qu’un microprocesseur, et une base de données, le dispositif étant caractérisée en ce qu’il comprend : Un module d’extraction connecté au réseau internet et comprenant des API pour extraire des données desdits comptes à vérifier , Un module de prédiction comprenant au moins un ensemble de codes formant un ou plusieurs programmes, le(s) programme(s) implémentant un réseau neuronal artificiel constituant un modèle d’apprentissage automatique, de préférence par des modèles supervisés ou non supervisés, configuré pour analyser lesdites données extraites desdits comptes pour réaliser des prédictions pour fournir des informations sur la véracité d’un compte, une liste des faux comptes sur un hashtag / keyword ou une liste des faux followers, abonnés en français, d’un compte, le réseau neuronal artificiel étant entrainé sur des données de faux comptes pour détecter des motifs (patterns), la prédiction étant basée sur les motifs (patterns) détectés dans les données desdits faux comptes, et en ce que les données extraites sont des données concernant le compte de l’utilisateur, ses publications, ses interactions avec d’autres membres du réseau social et/ou sa ligne de temps. Selon une particularité, le dispositif comprend en outre un module de réception de coordonnées d’un compte à vérifier ou d’une liste de comptes à vérifier d’un ou plusieurs réseaux sociaux. Selon une autre particularité, le réseau neuronal artificiel est entrainé, de façon automatisée, sur des données de faux comptes d’au moins une base de données, préférentiellement de la base de données du dispositif, les données des faux comptes étant classées manuellement à partir de comptes déjà identifiés comme étant des faux comptes. Selon une autre particularité, le dispositif comprend en outre un module d’enregistrement pour conserver les données desdits comptes à vérifier et faux comptes dans la base de données du dispositif. Selon une autre particularité, le dispositif comprend en outre une plateforme de requête client comprenant une interface et un module de requête configuré pour émettre une requête de comptes à vérifier comprenant au moins un identifiant de compte à vérifier que le module d’extraction traite pour extraire les données dudit compte. Selon une autre particularité, le module prend en compte les données des faux comptes supplémentaires détectés et enregistrés dans la base de données du dispositif, pour améliorer ses prédictions. Selon une autre particularité, le dispositif comprend en outre un module statistique configuré pour extraire, trier et/ou présenter les données issues des comptes détectés, par exemple le ratio bot / humain, et/ou le nombre de bot par jour pour un hashtag. Selon une autre particularité, le dispositif comprend en outre un module émetteur configuré pour envoyer les résultats de l’analyse, la liste de comptes analysées ou des données liées aux comptes à vérifier à un destinataire à distance. Selon une autre particularité, les prédictions du module de prédiction sont réalisées au moins en partie en fonction des résultats issus des données déjà présentes dans la base de données. Selon une autre particularité, le dispositif réalise des prédictions sur des comptes choisis aléatoirement sans que ledit module d’extraction dispose d’une liste de comptes à vérifier. L’invention concerne aussi une plateforme d’écoute sociale, comprenant un logiciel d’écoute sociale apte à réaliser des calculs sur des données du réseau social afin de mettre en évidence des tendances, ou de récupérer des résultats qualitatifs ou quantitatifs, la plateforme d’écoute sociale comprenant en outre un dispositif de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux tel que décrit précédemment, la plateforme étant apte à faire abstraction ou à se concentrer sur des données des faux comptes présents dans la base de données du dispositif. L’invention concerne aussi un procédé de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux par un dispositif tel que décrit précédemment, dans lequel le procédé comprend les étapes suivantes : Extraction de données d’un compte à vérifier par le module d’extraction à partir de coordonnées de compte à vérifier, d’une liste de comptes à vérifier ou de comptes choisis aléatoirement ; Optionnellement pré-traitement des données et calcul de variables supplémentaires, Traitement des données par le réseau neuronal pré-entrainé du module de prédiction pour réaliser des prédictions pour fournir des informations sur la véracité d’un compte, une liste des faux comptes sur un hashtag / keyword ou une liste des faux followers, abonnés en français, d’un compte ; Ajout de la prédiction du compte auxdites données et enregistrement et historisation des données dans la base de données du dispositif par le module d’enregistrement. Selon une autre particularité, le procédé comprend une étape supplémentaire d’analyse statistique, de tri et/ou de présentation desdites données analysées par le module statistique. Selon une autre particularité, le procédé comprend une étape supplémentaire : Création d’une requête par un client sur une plateforme de requête client, par l’intermédiaire d’une interface et d’un module de requête ; Envoi de ladite requête par le module de requête au module de réception du dispositif de détection ; Réception par le module de réception , de coordonnées de compte à vérifier ou d’une liste de comptes à vérifier, puis envoi desdites coordonnées de compte à vérifier ou de ladite liste de comptes à vérifier au module d’extraction. Selon une autre particularité, le procédé comprend en outre une étape d’entrainement sur la base de données actualisée, suite à l’enregistrement des données du ou des nouveaux comptes analysés. Brève description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit en référence aux figures annexées, qui illustre : représente de façon schématique le dispositif de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux selon certains modes de réalisation. description detaillee de l’invention De nombreuses combinaisons peuvent être envisagées sans sortir du cadre de l'invention ; l'homme de métier choisira l'une ou l'autre en fonction des contraintes économiques, ergonomiques, dimensionnelles ou autres qu'il devra respecter. De manière générale, la présente invention comporte un dispositif (1) de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11), le dispositif (1) comprenant au moins des modules de codes exécutables sur un ou plusieurs composants hardware de traitement tels qu’un microprocesseur, et une base de données (3), le dispositif (1) comprenant en outre : Un module d’extraction (2) connecté au réseau internet et comprenant des API (21) pour extraire des données desdits comptes à vérifier Un module de prédiction comprenant au moins un ensemble de codes formant un ou plusieurs programmes, le(s) programme(s) implémentant un réseau neuronal artificiel (4) constituant un modèle d’apprentissage automatique, de préférence par des modèles supervisés ou non supervisés, configuré pour analyser lesdites données extraites desdits comptes pour réaliser des prédictions sur la véracité du compte et indiquer pour chaque compte de la liste de faux compte reçue pour traitement si ledit compte est un faux compte, le réseau neuronal artificiel (4) étant entrainé sur des données de faux comptes pour détecter des motifs (patterns), la prédiction étant basée sur les motifs (patterns) détectés dans les données desdits faux comptes, et en ce que les données extraites sont des données concernant le compte de l’utilisateur, ses publications, ses interactions avec d’autres membres du réseau social et/ou sa ligne de temps. Par « faux comptes », on entend des comptes créés par un ou des robots de manière automatique, et non par un utilisateur humain individuel. Un robot, « bot » se connecte et interagit avec le serveur d’un réseau social comme un programme client utilisé par un humain, pour créer de façon automatique ou semi-automatique un compte. Dans certains modes de réalisation, les données extraites sont des données concernant le compte de l’utilisateur, ses publications, ses interactions avec d’autres membres du réseau social et/ou sa ligne de temps, ou d’autres variables supplémentaires, telles que par exemple les informations de création de comptes. Dans certains modes de réalisation, le dispositif (1) comprend en outre un module de réception de coordonnées d’un compte à vérifier ou d’une liste de comptes à vérifier d’un ou plusieurs réseaux sociaux. Dans certains modes de réalisation, la détection des faux comptes mise en œuvre par le réseau neuronal artificiel (4) est réalisée par la recherche de motifs dans les données des faux comptes. La détection n’est donc pas réalisée par la création d’un score idiosyncratique, la comparaison et/ou l’étude d’une réponse à une question ou encore le traitement de requêtes Web et le classement de bots en catégories préalablement déterminées associées à un degré de confiance comme ce qui est réalisé aujourd’hui pour la détection de bots plus basiques type crawlers et scrapers. Le réseau neuronal artificiel comprend par exemple une pluralité d’algorithmes, par exemple 8 algorithmes de Machine Learning et Deep learning. Dans certains modes de réalisation, certains algorithmes sont basés uniquement sur les données de profil et d’autres uniquement sur la timeline. Cela permet une nette amélioration de la détection au vu du nombre de variables utilisées. Cela permet également de guider l’utilisateur du dispositif à savoir si le compte étudié est un faux compte ou un compte alimenté par des posts (publications) automatisés L’apprentissage du réseau neuronal est ainsi réalisé et automatisé à partir d’au moins une base de données contenant des faux comptes déjà identifiés et leurs données, et de préférence au moins une base de données a été créée manuellement spécifiquement dans ce but. Les algorithmes du réseau neuronal lui permettent de repérer des motifs dans les valeurs des différents critères et variables disponibles pour chaque compte. Cela lui permet ensuite de pouvoir réaliser des prédictions fiables sur un compte afin de l’identifier comme un compte « Faux » ou « Robot », « Vrai » ou « Humain », ou « indéterminé ». Le dispositif (1) présente une architecture logicielle qui s’articule autour d’une Intelligence artificielle (IA), capable d’apprendre de manière automatique (par des modèles ML supervisés ou non, afin de détecter des patterns, ou motifs en français, permettant de détecter les bots et les réseaux de bots, à partir de données d’au moins un compte à vérifier, par exemple issues de l’extraction par des API de données suite à une requête envoyée par un utilisateur, un client ou une plateforme d’écoute sociale (12) par l’intermédiaire d’une plateforme dédiée. Des calculs peuvent optionnellement être effectués sur lesdites données avant que soient réalisées des prédictions des statuts des comptes et une historisation desdites données et statut. En effet, le dispositif (1) fait appel à des API (21) pour récupérer les données des profils sur les différents réseaux sociaux (11) à partir des informations brutes des comptes à vérifier qui lui ont été fournies, soit en batch, c'est-à-dire en liste, par une plateforme ou un client, soit individuellement par un client par l’intermédiaire de la plateforme de requête client (6) et son interface (60) comprenant un module de requête (61). Le résultat de la prédiction peut être affiché directement sur l’interface (60), ou envoyée au client d’une autre manière. L’extraction de données d’un compte se fait à partir de données publiques partagées par ledit comptes, telles que des données de profil, timeline (mur), contacts, actions, images, publications… Dans certains modes de réalisation, le réseau neuronal artificiel est entrainé, de façon automatisée, sur des données de faux comptes d’au moins une base de données, préférentiellement de la base de données (3) du dispositif (1), les données des faux comptes étant classées manuellement à partir de comptes déjà identifiés comme étant des faux comptes. Ainsi, à partir de comptes détectés et classés manuellement comme étant des faux comptes, le réseau neuronal du dispositif est entraîné automatique afin d’améliorer ses algorithmes par des mécanismes de Machine Learning, et Deep Learning, afin de pouvoir par la suite réaliser des prédictions sur des comptes à analyser. Dans certains modes de réalisation, le dispositif (1) comprend en outre un module de réception d’informations ou de listes de comptes d’un réseau social forcément à vérifier. Les comptes sont généralement identifiés par leur pseudo, mais il est possible de les identifier à partir d’un identifiant ou d’une adresse spécifique. Dans certains modes de réalisation, le module d’extraction (2) est apte à extraire les données de comptes sur un site internet, par l’intermédiaire d’API (interface de programmation d'application ou interface de programmation applicative, en français). Avantageusement le module d’extraction fait des appels API afin de récupérer les données du compte à vérifier sur un ou plusieurs réseaux sociaux (11). Dans certains modes de réalisation, le module d’extraction (2) est apte à extraire des données envoyées d’une plateforme d’écoute sociale (12) à partir d’une liste de comptes à vérifier, de préférence en mode batch. Dans certains modes de réalisation, le dispositif comprend en outre un module d’enregistrement pour conserver les données desdits comptes à vérifier et faux comptes dans la base de données (3) du dispositif (1). Dans certains modes de réalisation, le dispositif (1) comprend en outre une plateforme de requête client (6) comprenant une interface (60) et un module de requête (61) configuré pour émettre une requête de comptes à vérifier comprenant au moins un identifiant de compte à vérifier que le module d’extraction traite pour extraire les données dudit compte. Dans certains modes de réalisation, le module prend en compte les données des faux comptes supplémentaires détectés et enregistrés dans la base de données (3) du dispositif (1), pour améliorer ses prédictions. Dans certains modes de réalisation, le dispositif (1) comprend en outre un module statistique configuré pour extraire, trier et/ou présenter les données issues des comptes détectés. Dans certains modes de réalisation, le dispositif (1) comprend en outre un module émetteur configuré pour envoyer les résultats de l’analyse, la liste de comptes analysées ou des données liées aux comptes à vérifier à un destinataire à distance. Dans certains modes de réalisation, les prédictions du module de prédiction sont réalisées au moins en partie en fonction des résultats issus des données déjà présentes dans la base de données (3). Dans certains modes de réalisation, le réseau neuronal du dispositif est configuré pour analyser des réseaux de bots agissant en groupe, le réseau neuronal artificiel (4) étant constitué de préférence par des modèles non supervisés. Dans certains modes de réalisation, les comptes sont choisis à partir d’identifiants uniques pour chaque compte, par exemple un pseudo, à partir d’un mot clé issu de leur publication, à partir d’un membre commun qu’ils suivent ou par lequel ils sont suivis, ou encore aléatoirement sans que ledit module d’extraction (2) dispose d’une liste de comptes à vérifier. Dans certains modes de réalisation, le dispositif (1) fait partie d’une plateforme d’écoute sociale (12), comprenant un logiciel d’écoute sociale (12) apte à réaliser des calculs sur des données du réseau social afin de mettre en évidence des tendances, ou de récupérer des résultats qualitatifs ou quantitatifs, la plateforme d’écoute sociale (12) comprenant en outre ledit dispositif (1) de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11) tel que décrit précédemment, la plateforme étant apte à faire abstraction ou à se concentrer sur des données des faux comptes présents dans la base de données (3) du dispositif (1). L’invention concerne aussi un procédé de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11) par un dispositif (1) tel que décrit précédemment, dans lequel le procédé comprend les étapes suivantes : Extraction de données d’un compte à vérifier par le module d’extraction (2) à partir de coordonnées de compte à vérifier, d’une liste de comptes à vérifier ou de comptes choisis aléatoirement ; Optionnellement pré-traitement des données et calcul de variables supplémentaires, Traitement des données par le réseau neuronal pré-entrainé du module de prédiction pour réaliser des prédictions pour fournir des informations sur la véracité d’un compte, une liste des faux comptes sur un hashtag / keyword ou une liste des faux followers, abonnés en français, d’un compte ; Ajout de la prédiction du compte auxdites données et enregistrement et historisation des données dans la base de données (3) du dispositif (1) par le module d’enregistrement. Par « réseau neuronal artificiel pré-entrainé du module de prédiction » on entend que le réseau neuronal artificiel est entrainé sur des données de faux comptes d’une base de données, préférentiellement de la base de données (3) du dispositif (1), les données des faux comptes étant classées manuellement comme étant des données de faux comptes. Cette étape de pré-entrainement permet au module de prédiction de réaliser des prédictions correctes lorsqu’il lui est fourni des données de comptes réels dont on veut connaitre la véracité. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend une étape supplémentaire d’analyse statistique, de tri et/ou de présentation desdites données analysées par le module statistique. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend une étape supplémentaire : Réception par le module de réception, de coordonnées de compte à vérifier ou d’une liste de comptes à vérifier, puis envoi desdites coordonnées de compte à vérifier ou de ladite liste de comptes à vérifier au module d’extraction (2). Dans certains modes de réalisation, l’étape de réception par le module de réception est précédée des étapes suivantes : Création d’une requête par un client sur une plateforme de requête client (6), par l’intermédiaire d’une interface (60) et d’un module de requête (61) Envoi de ladite requête par le module de requête (61) au module de réception du dispositif de détection (1) Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend en outre une étape d’entrainement sur la base de données (3) actualisée, suite à l’enregistrement des données du ou des nouveaux comptes analysés. Dans une variante, la base de données d’entrainement est complétée manuellement tous les 6 mois. Dans certains modes de réalisation, comme par exemple illustré de manière non limitative à la figure 1, une plateforme d’écoute sociale (12) souhaite réaliser de l’écoute sociale et du suivi de tendances sur les réseaux sociaux (11). La plateforme (ou un tiers quelconque) transmet donc une liste de comptes à vérifier au dispositif (1) de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11), qui peut les enregistrer dans la base de données (3) du dispositif (1). La base de données (3) est préférentiellement une base de données en nuage (Cloud) décentralisée. A partir de la liste de comptes à vérifier, le module d’extraction (2) du dispositif (1) se connecte aux réseaux sociaux (11) et extrait les données correspondantes à chaque compte dans les différents réseaux sociaux (11). Cette extraction de données peut concerner des données de profils, de la timeline (mur) d’un compte, ou toute autre information publique et/ou partagée par ledit compte. Le module d’extraction (2) peut utiliser des interfaces de programmation d’application (21), ou API (21) (application programming interface), pour récupérer lesdites données à partir du site ou de la page Web du réseau social. Une fois les données récupérées et conservées dans la base de données (3), le réseau neuronal artificiel (41) du module de prédiction (4) analyse lesdites données extraites pour statuer sur la véracité du compte. Il réalise ainsi une prédiction et indique si le compte est un « vrai » compte, en d’autres termes si c’est un utilisateur humain qui est responsable de la rédaction du contenu extrait, ou si le compte est un « faux » compte, en d’autres termes un compte crée et tenu par un robot informatique. Le module de prédiction peut ensuite associer le statut du compte, par exemple vrai ou faux concernant sa véracité, au compte à vérifier, et/ou auxdites données extraites, et conserver le résultat dans sa base de données (3). La plateforme d’écoute sociale est ici représentée séparée du dispositif (1), mais dans certains modes de réalisation, le dispositif est intégré dans la plateforme d’écoute sociale (12). Dans certains modes de réalisation, le module de prédiction (4) est pré-entrainé sur des données d’une base de données de faux comptes, classés manuellement comme tel, jusqu’à ce qu’il présente une probabilité suffisante de reconnaissance d’un faux compte lors de l’analyse de faux comptes classés, avant d’être utilisé lors de l’utilisation du dispositif (1) pour détecter des faux comptes parmi une liste de comptes dont le statut et la véracité ne sont pas connus. Il peut en outre dans certains modes de réalisation être entrainé à nouveau sur la base de données (3) du dispositif (1) lorsque de nouveaux comptes sont détectés et évalués comme faux, afin d’améliorer les futures détections et prévisions du réseau neuronal artificiel (41) du module de prédiction (4). Dans certains modes de réalisation, toute la solution est hébergée sur le cloud (script d’appel API, Base de données, dispositif comprenant le réseau neuronal, plateforme de requête et interface client). Dans certains modes de réalisation, le dispositif utilise entre autres la technologie de « Text mining » et plus particulièrement Regex et l’analyse de similitude entre les dix dernières publications ainsi que l’analyse du nombre de langues utilisées dans les publications. Le dispositif représente un modèle stable pour tous les bots (dans plusieurs domaines d’activité) s’adaptant à l’évolution technologique des bots grâce à notamment : La base d’apprentissage qui peut être alimentée régulièrement (captant l’évolution technologique) de manière manuellement ou automatique ; Des algorithmes supplémentaires peuvent être ajoutés (on parle de features engineering standard pour tous les utilisateurs mais également spécifiques pour certains utilisateurs (algorithmes dérivés)). Par exemple, pour une marque de luxe, il est possible de créer une variable supplémentaire « le compte est présent en Thailande ou non ». Il peut donc aussi être nécessaire de créer des variables spécifiques pour certains types de bots (inventés dans le futur par exemple) qui seraient non captés par le ou les algorithmes d’aujourd’hui ; Des algorithmes non supervisées (fonctionnant comme une « détection d’anomalies », l’algorithme détectera des motifs (patterns) non préalablement identifiés / appris et donc nouveaux. De plus, la possibilité d’apprentissage par renforcement (on parle aussi d’algorithme par renforcement) permet d’automatiser l’apprentissage au cours de l’utilisation du dispositif, le réseau neuronal affinant ses algorithmes en prenant comme données supplémentaires les comptes désignés comme des faux comptes. Le dispositif présente en outre une architecture stable, c'est-à-dire sans latence, où des milliers de comptes peuvent être récupérés en une seule fois. En effet, aujourd’hui, il existe énormément de restriction sur les API (sur le nombre de posts, nombre de consultations de compte ou encore sur le nombre de followers que l’on peut analyser sur des fenêtres de temps restreintes). Des scripts ont donc été conçus avec des fonctions « sleep » qui permettent de créer une file d’attente lorsque la limite est atteinte. L’avantage est de ne pas reconsulter deux fois le même compte, ce qui arriverait avec une sélection de comptes « random » (aléatoire) demandée deux fois par l’utilisateur. Pour obtenir une architecture du dispositif « sans latence », les intermédiaires sont de préférence limités (appel, stockage, affichage, analyse). Il est aussi possible de jouer sur le stockage : stocker le moins de données possible pour rendre la lecture par l’interface plus rapide. Enfin l’utilisation de machines virtuelles de grande capacité permet d’obtenir une latence très réduite, voire inexistante. Une des améliorations consiste à paralléliser les appels API et paralléliser la création des nouvelles variables puis la prédiction. Le premier point implique la possession de multiples tokens de connexion pour faire des appels sur plusieurs comptes différents en même temps. Nom Description Calcul id_str Identifiant screen_name Pseudo identifiant le compte name Nom de l’utilisateur created_at Date de création du compte description Biographie du compte followers_count Nombre de followers friends_count Nombre de followings statuses_count Nombre de tweets (retweets inclus) favourites_count Nombre de tweets « likés » par l’utilisateur account_age Age du compte en jours Date aujourd’hui – Date de création ff_ratio Ratio entre le nb de followings et le carré du nb de followers friends_count / followers_count² reputation Ratio entre le nb de followers et la somme du nb de followers et du nb de followings followers_count / (followers_count + friends_count) activity Nombre moyen de tweets quotidiens depuis la création du compte statuses_count / age du compte impact Logorithme du nombre de followers log(followers_count+1) following_rate Ratio entre le nb de followers et le nb de followings followers_count/friends_count nb_url_description Nombre d’urls dans la description nb_hashtag_description Nombre de hashtags dans la description alpha_ratio_screen_name Taux de caractère alpha (lettres) dans le pseudo listed_count Nombre de listes rattachées à ce compte nb_name Nombre de termes dans le nom de l’utilisateur protected Compte non public (approve or denied) verified Compte certifié par Twitter (ensemble de critères) geo_enabled Géolocalisation active has_time_zone Fuseau horaire défini has_description Présence d’une description (biographie) has_location Présence d’une localisation has_url L’utilisateur a renseigné une url dans le profil du compte has_phone_nb_description Présence de numéro de téléphone dans la bio is_listed Appartenance à une liste Nom Description Calcul engagement Somme du nombre de likes et de retweets des nb_tweet extraits (uniquement les tweets de l’utilisateur) nb_tweet Nombre de Tweets extraits n_lang Nombre de langues utilisées dans les tweets extraits mean_retweet_count Moyenne du nb de retweets mean_favorite_count Moyenne du nb tweets « likés » retweet_rate Taux de retweets reply_rate Taux de réponses tweet_rate Taux de tweet quote_rate Taux de citation mean_url Nb moyen d’URLs mean_hashtag Nb moyen de hastags mean_mention Nb moyen de mentions (@) phone_nb_rate Taux de numéro de téléphone parmi les tweets extraits nb_tw_interval_inf_10s Nb tweets avec une durée inf à 10s rate_tw_interval_inf_10s Taux de tweet avec une durée inf à 10s tweet_hour_rate Taux de tweet par heure calculé sur les tweets extraits similiraty_rate Taux de similarité moyen entre 2 tweets successifs (=> amélioration sur un l’ensemble des tweets extraits) A titre d’exemple, et de façon non limitative, les tableaux Table 1 et Table 2 décrivent respectivement les variables User (Utilisateur) et Timeline (Ligne du temps, ou mur antéchronologique) pouvant être prises en compte par le réseau neuronal du dispositif de détection de bots sur le réseau social Twitter. Ainsi, le module d’analyse du réseau neuronal analyse des données issues du profil du compte, de son fil d’actualité, à la fois ses publications et ses interactions avec d’autres comptes du réseau social. Dans un mode de réalisation particulier, ces données sont récupérées par des API à partir de l’identifiant d’un compte, par exemple un pseudo. Des calculs sur les données sont susceptibles d’être réalisés pour obtenir des données plus complexes ou plus facilement exploitables. Les identifiants peuvent être envoyés individuellement ou sous forme de batch (liste). Dans certains modes de réalisations, cet identifiant est envoyé au dispositif depuis une plateforme de requête client (6) qui comprend une interface (60) sur laquelle un client peut rentrer ledit identifiant et demander le statut de ce compte. La plateforme de requête client émet alors une requête de recherche comprenant l’identifiant du compte à vérifier. D’autres requêtes sont aussi possibles, telles que la vérification des comptes ayant publié sur une tendance particulière (un hashtag par exemple), avec ou sans critère de temps. La donnée peut par exemple être stockée en .csv dans le cloud. La plateforme de requête (6) peut par exemple fonctionner avec Flask™ ou Shiny™, préférentiellement Shiny™. Ainsi le dispositif et le procédé décrits se distinguent de l’art antérieur par le fait que les entrées et sorties (input – output) des algorithmes de l’art antérieur diffèrent du ou des algorithmes implémentés dans le réseau neuronal de la présente invention. En effet l’invention utilise les données suivantes : Informations de création de compte Informations basées sur la timeline / fil d’actualité Des variables supplémentaires (par des calculs réalisés sur les données récupérées). Les différences de l’invention : La base d’entrainement construite sur des bases existantes et des bases créées manuellement ; Les variables utilisées / créées (calculées) ; La prise en compte des données de compte et données de fil d’actualité ; L’agrégation de plusieurs algorithmes dans le réseau neuronal. En tout 8 algorithmes dans le dispositif ; les sorties ou résultats spécifiques « Output » telles que : Humain, Robot, indéterminée et notamment permettant la lutte contre la désinformation. La plus grande difficulté résolue par l’invention est d’avoir un modèle stable pour tous les bots (dans plusieurs domaines d’activité (marques de luxe, institutions françaises / européennes)) : - marketing personnel - vente de produits (vendors) - diffusion des rumeurs, de désinformation - diffusion de malwares - spamming de contenus inappropriés Ainsi quels que soit les domaines le dispositif a une architecture stable (sans latence, des milliers de comptes peuvent être récupéré en une seule fois) et permet de s’adapter à l’évolution technologique des bots par exemple en mettant à jour la base d’entraînement de façon régulière. On comprendra aisément à la lecture de la présente demande que les particularités de la présente invention, comme généralement décrits et illustrés dans les figures, puissent être arrangés et conçus selon une grande variété de configurations différentes. Ainsi, la description de la présente invention et les figures afférentes ne sont pas prévues pour limiter la portée de l'invention mais représentent simplement des modes de réalisation choisis. L’homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d’un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d’un autre mode de réalisation à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné ou qu’il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné. Il doit être évident pour les personnes versées dans l’art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l’éloigner du domaine défini par la portée des revendications jointes, ils doivent être considérés à titre d'illustration et l’invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus. 1. Dispositif de détection de faux comptes 2. Module d’extraction 21. API d’extraction de données (profils et timelines) 3. Base de données en nuage (cloud) 4. Module de prédiction 41. Réseau neuronal artificiel 5. Module JSON 6. Plateforme de requête client 60. Interface 61. Module de requête 10. 11. Réseaux sociaux 12. Plateforme d’écoute sociale Dispositif (1) de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11), le dispositif (1) comprenant au moins des modules de codes exécutables sur un ou plusieurs composants hardware de traitement tels qu’un microprocesseur, et une base de données (3), le dispositif (1) étant caractérisée en ce qu’il comprend : Un module d’extraction (2) connecté au réseau internet et comprenant, ou configuré pour faire appel à, des API (21) pour extraire des données desdits comptes à vérifier , Un module de prédiction comprenant au moins un ensemble de codes formant un ou plusieurs programmes, le(s) programme(s) implémentant un réseau neuronal artificiel (4) constituant un modèle d’apprentissage automatique, de préférence par des modèles supervisés ou non supervisés, configuré pour analyser lesdites données extraites desdits comptes pour réaliser des prédictions pour fournir des informations sur la véracité d’un compte, une liste des faux comptes sur un hashtag / keyword ou une liste des faux followers, abonnés en français, d’un compte, le réseau neuronal artificiel (4) étant entrainé sur des données de faux comptes pour détecter des motifs, la prédiction étant basée sur les motifs détectés dans les données desdits faux comptes, et en ce que les données extraites sont des données concernant le compte de l’utilisateur, ses publications, ses interactions avec d’autres membres du réseau social et/ou sa ligne de temps. Dispositif (1) selon la revendication précédente, dans lequel le dispositif (1) comprend en outre un module de réception de coordonnées d’un compte à vérifier ou d’une liste de comptes à vérifier d’un ou plusieurs réseaux sociaux (11). Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le réseau neuronal artificiel est entrainé, de façon automatisée, sur des données de faux comptes d’au moins une base de données, préférentiellement de la base de données (3) du dispositif (1), les données des faux comptes étant classées manuellement à partir de comptes déjà identifiés comme étant des faux comptes. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre un module d’enregistrement pour conserver les données desdits comptes à vérifier et faux comptes dans la base de données (3) du dispositif (1). Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le dispositif (1) comprend en outre une plateforme de requête client (6) comprenant une interface (60) et un module de requête (61) configuré pour émettre une requête de comptes à vérifier comprenant au moins un identifiant de compte à vérifier que le module d’extraction traite pour extraire les données dudit compte. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’extraction (2) est apte à extraire des données envoyées d’une plateforme d’écoute sociale (12) à partir d’une liste de comptes à vérifier, de préférence en mode batch. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le module prend en compte les données des faux comptes supplémentaires détectés et enregistrés dans la base de données (3) du dispositif (1), pour améliorer ses prédictions. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le dispositif (1) comprend en outre un module statistique configuré pour extraire, trier et/ou présenter les données issues des comptes détectés. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le dispositif (1) comprend en outre un module émetteur configuré pour envoyer les résultats de l’analyse, la liste de comptes analysées ou des données liées aux comptes à vérifier à un destinataire à distance. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel les prédictions du module de prédiction sont réalisées au moins en partie en fonction des résultats issus des données déjà présentes dans la base de données (3). Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un générateur aléatoire d’identifiants de comptes à vérifier permet la réalisation de prédictions sur des comptes choisis aléatoirement sans que ledit module d’extraction (2) dispose d’une liste de comptes à vérifier. Plateforme d’écoute sociale (12), comprenant un logiciel d’écoute sociale (12) apte à réaliser des calculs sur des données du réseau social afin de mettre en évidence des tendances, ou de récupérer des résultats qualitatifs ou quantitatifs, la plateforme d’écoute sociale (12) étant caractérisée en ce qu’elle comprend ou communique en outre avec un module JSON (5) JavaScript Object Notation (JSON) traduisant le format internet en un format de données textuelles dérivé de la notation des objets du langage JavaScript adapté au dispositif (1) de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11) selon l’une quelconque des revendications précédentes, la plateforme étant apte à faire abstraction ou à se concentrer sur des données des faux comptes présents dans la base de données (3) du dispositif (1). Procédé de détection de faux comptes sur des réseaux sociaux (11) par un dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel le procédé comprend les étapes suivantes : Extraction de données d’un compte à vérifier par le module d’extraction (2) à partir de coordonnées de compte à vérifier, d’une liste de comptes à vérifier ou de comptes choisis aléatoirement ; Pré-traitement des données et optionnellement calcul de variables supplémentaires, Traitement des données par le réseau neuronal pré-entrainé du module de prédiction pour réaliser des prédictions pour fournir des informations sur la véracité d’un compte, une liste des faux comptes sur un hashtag / keyword ou une liste des faux followers, abonnés en français, d’un compte ; Ajout de la prédiction du compte auxdites données et enregistrement et historisation des données dans la base de données (3) du dispositif (1) par le module d’enregistrement. Procédé de détection de faux comptes selon la revendication précédente, dans lequel le procédé comprend une étape supplémentaire d’analyse statistique, de tri et/ou de présentation desdites données analysées par le module statistique. Procédé de détection de faux comptes selon l’une quelconque des revendications 13 ou 14, dans lequel le procédé comprend une étape supplémentaire : Création d’une requête par un client sur une plateforme de requête client, par l’intermédiaire d’une interface (60) et d’un module de requête (61) Envoi de ladite requête par le module de requête (61) au module de réception du dispositif de détection (1) Réception par le module de réception, de coordonnées de compte à vérifier ou d’une liste de comptes à vérifier, puis envoi desdites coordonnées de compte à vérifier ou de ladite liste de comptes à vérifier au module d’extraction (2). Procédé de détection de faux comptes selon l’une quelconque des revendications 13 à 15, dans lequel le procédé comprend en outre une étape d’entrainement sur la base de données (3) actualisée, suite à l’enregistrement des données du ou des nouveaux comptes analysés.