FR 3125898 A1 20230203 FR 2108193 A 20210728 PROCEDE ET SYSTEME DE TRAITEMENT DE DONNEES PERSONNELLES L’invention propose un procédé de traitement de données personnelles, caractérisé en ce que qu’il comprend la mise en œuvre par un système (1) d’étapes de : Pour chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une donnée personnelle candidate ; ladite base de données personnelles de référence étant associée à une première partition en une pluralité de premiers ensemble de données personnelles de référence, et à une deuxième partition en une pluralité de deuxièmes ensembles de données personnelles de référence, telles que chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence appartient à un unique premier ensemble et un unique deuxième ensemble ; Pour chaque premier ensemble et chaque deuxième ensemble, calcul d’un taux de similarité global dudit ensemble en fonction des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble ; Comparaison de chaque taux de similarité global d’un premier ensemble avec un premier seuil prédéterminé, et de chaque taux de similarité global d’un deuxième ensemble avec un deuxième seuil prédéterminé. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 PROCEDE ET SYSTEME DE TRAITEMENT DE DONNEES PERSONNELLES DOMAINE DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé de traitement de données personnelles, pour la comparaison entre une donnée personnelle candidate et une pluralité de données personnelles de référence. ETAT DE LA TECHNIQUE On connaît déjà des schémas d’identification ou d’authentification dans lesquels un utilisateur présente à une unité de traitement digne de confiance, par exemple à une unité appartenant à une douane, un aéroport, etc., une donnée biométrique fraîchement acquise sur l’utilisateur que l’unité confronte à une ou plusieurs donnée(s) biométrique(s) de référence enregistrée(s) dans une base de données à laquelle elle a accès. Cette base de données regroupe les données biométriques de référence des individus autorisés (tels que les passagers d’un vol avant l’embarquement). Une telle solution apporte satisfaction, mais pose le problème de la confidentialité de la base de données biométriques de référence pour garantir la vie privée des usagers. Il est ainsi obligatoire de chiffrer cette base de données. Pour éviter toute manipulation en clair des données biométriques, on peut utiliser un chiffrement homomorphe et réaliser les traitements sur les données biométriques (typiquement calculs de distance) dans le domaine chiffré. Un système cryptographique homomorphe permet en effet d’effectuer certaines opérations mathématiques sur des données préalablement chiffrés au lieu des données en clair. Ainsi, pour un calcul donné, il devient possible de chiffrer les données, faire certains calculs associés audit calcul donné sur les données chiffrées, et les déchiffrer, en obtenant le même résultat que si l’on avait fait ledit calcul donné directement sur les données en clair. Le problème est que les calculs dans le domaine chiffré sont lourds d’un point de vue calculatoire. Dans le chiffrement totalement homomorphe (FHE, Fully Homomorphic Encryption), et par exemple Fast Fully Homomorphic Encryption Over the Torus (TFHE) voir par exemple le document Programmable Bootstrapping Enables Efficient Homomorphic Inference of Deep Neural Networks, Ilaria Chillotti, Marc Joye, Pascal Paillier , on distingue 2 types d’opérations : celles appelées leveled et qui sont rapides ; par exemple, l’addition ou la multiplication par une constante, celles qui sont dites bootstrapped et qui sont significativement plus lentes ; par exemple la comparaison, qui prennent plusieurs dizaines de fois plus de temps que les opérations leveled, de sorte que les opération leveled (et de façon générale toutes les opération « non bootstrapped ») sont aujourd’hui en pratique négligées devant les opérations bootstrapped. La comparaison entre une donnée biométrique de référence d’une base et une donnée fraichement capturée dite candidate, peut se faire grâce au calcul d’une distance, en particulier produit scalaire. Et la détermination de l’appartenance à la base, notamment pour son identification, se fait en comparant des scores normalisés à un seuil. On comprend ainsi que la vérification dans le domaine homomorphe qu’une donnée biométrique candidate appartient à une base de 10000 données biométriques de référence implique 10000 produits scalaires et 10000 comparaisons, ce qui peut prendre plusieurs minutes, une durée inacceptable pour un usage en temps réel. Si l’on voulait même comparer de manière confidentielle deux bases complètes de 10000 données biométriques de référence (par exemples celles de forces de police de plusieurs états qui coopèrent et qui veulent savoir si des individus se trouvent dans leurs bases de données biométriques respectives sans les divulguer), on aurait alors cent millions de comparaisons à effectuer dans le domaine chiffré, ce qui est hors de portée. Il serait ainsi souhaitable de disposer d’une solution simple, fiable, sécurisée, et bien plus rapide, d’interrogation d’une base de données. PRESENTATION DE L’INVENTION Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de traitement de données personnelles, caractérisé en ce que qu’il comprend la mise en œuvre par un système d’étapes de : Pour chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une donnée personnelle candidate ; ladite base de données personnelles de référence étant associée à une première partition en une pluralité de premiers ensembles de données personnelles de référence, et à une deuxième partition en une pluralité de deuxièmes ensembles de données personnelles de référence, telles que chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence appartient à un unique premier ensemble et un unique deuxième ensemble ; Pour chaque premier ensemble et chaque deuxième ensemble, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité global dudit ensemble en fonction des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble ; Comparaison dans le domaine chiffré de chaque taux de similarité global d’un premier ensemble avec un premier seuil prédéterminé, et de chaque taux de similarité global d’un deuxième ensemble avec un deuxième seuil prédéterminé. Selon des caractéristiques avantageuses et non limitatives : L’étape (b) comprend l’application d’une fonction strictement convexe aux taux de similarité des données personnelles de référence. Ladite fonction strictement convexe est une fonction puissance d’ordre supérieur à 1. Le taux de similarité global d’un ensemble est calculé à l’étape (b) comme la somme des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble après application de ladite fonction strictement convexe. Les première et deuxième partitions sont telles que chaque deuxième ensemble contient une unique donnée de référence de chaque premier ensemble. Ladite base de données personnelles de référence contient m*n données personnelles de référence, avec m et n deux entiers, et on a n premiers ensemble de m données personnelles de référence et m deuxièmes ensemble de n données personnelles de référence, tels que pour tout j≤n, le j-ème deuxième ensemble contient la j-ème donnée personnelle de référence de chaque premier ensemble. La donnée personnelle candidate et/ou chaque donnée personnelle de référence est chiffrée de manière homomorphe, en particulier de manière entièrement homomorphe. Lesdites données personnelles sont des données biométriques L’étape (a) comprend l’obtention de ladite donnée biométrique candidate à partir d’un trait biométrique en utilisant des moyens d’acquisition biométrique du système. Ledit taux de similarité de deux données personnelles est calculé à l’étape (a) comme le produit scalaire de ces données personnelles. L’étape (a) comprend, pour chaque donnée personnelle de référence, le calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une somme d’au moins deux données personnelles candidates. Le procédé comprend une étape (d) d’identification d’au moins une donnée personnelle de référence appartenant à la fois à un premier ensemble présentant un taux de similarité global supérieur audit premier seuil et à un deuxième ensemble présentant un taux de similarité global supérieur audit deuxième seuil. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un système de traitement de données biométriques, caractérisé en ce qu’il est configuré pour la mise en œuvre d’étapes de : Pour chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une donnée personnelle candidate ; ladite base de données personnelles de référence étant associée à une première partition en une pluralité de premiers ensemble de données personnelles de référence, et à une deuxième partition en une pluralité de deuxièmes ensembles de données personnelles de référence, telles que chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence appartient à un unique premier ensemble et un unique deuxième ensemble ; Pour chaque premier ensemble et chaque deuxième ensemble, calcul d’un taux de similarité global dudit ensemble en fonction des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble ; Comparaison de chaque taux de similarité global d’un premier ensemble avec un premier seuil prédéterminé, et de chaque taux de similarité global d’un deuxième ensemble avec un deuxième seuil prédéterminé. Selon un troisième et un quatrième aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de traitement de données personnelles ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de traitement de données personnelles. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, au regard des figures annexées, données à titre d’exemples non limitatifs et sur lesquelles : La représente schématiquement un mode de réalisation préféré d’un système pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention ; La illustre les étapes d’un mode de réalisation d’un procédé selon l’invention. Procédé de traitement de données personnelles, caractérisé en ce que qu’il comprend la mise en œuvre par un système (1) d’étapes de : Pour chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une donnée personnelle candidate ; ladite base de données personnelles de référence étant associée à une première partition en une pluralité de premiers ensembles de données personnelles de référence, et à une deuxième partition en une pluralité de deuxièmes ensembles de données personnelles de référence, telles que chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence appartient à un unique premier ensemble et un unique deuxième ensemble ; Pour chaque premier ensemble et chaque deuxième ensemble, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité global dudit ensemble en fonction des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble ; Comparaison dans le domaine chiffré de chaque taux de similarité global d’un premier ensemble avec un premier seuil prédéterminé, et de chaque taux de similarité global d’un deuxième ensemble avec un deuxième seuil prédéterminé. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (b) comprend l’application d’une fonction strictement convexe aux taux de similarité des données personnelles de référence. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ladite fonction strictement convexe est une fonction puissance d’ordre supérieur à 1. Procédé selon l’une des revendications 2 à 3, dans lequel le taux de similarité global d’un ensemble est calculé à l’étape (b) comme la somme des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble après application de ladite fonction strictement convexe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel les première et deuxième partitions sont telles que chaque deuxième ensemble contient une unique donnée de référence de chaque premier ensemble. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ladite base de données personnelles de référence contient m*n données personnelles de référence, avec m et n deux entiers, et on a n premiers ensemble de m données personnelles de référence et m deuxièmes ensemble de n données personnelles de référence, tels que pour tout j≤n, le j-ème deuxième ensemble contient la j-ème donnée personnelle de référence de chaque premier ensemble. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel la donnée personnelle candidate et/ou chaque donnée personnelle de référence est chiffrée de manière homomorphe, en particulier de manière entièrement homomorphe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans laquelle lesdites données personnelles sont des données biométriques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans laquelle ledit taux de similarité de deux données personnelles est calculé à l’étape (a) comme le produit scalaire de ces données personnelles. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, dans laquelle l’étape (a) comprend, pour chaque donnée personnelle de référence, le calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une somme d’au moins deux données personnelles candidates. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, comprenant une étape (d) d’identification d’au moins une donnée personnelle de référence appartenant à la fois à un premier ensemble présentant un taux de similarité global supérieur audit premier seuil et à un deuxième ensemble présentant un taux de similarité global supérieur audit deuxième seuil. Système de traitement de données biométriques, caractérisé en ce qu’il est configuré pour la mise en œuvre d’étapes de : Pour chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence, calcul dans le domaine chiffré d’un taux de similarité de la donnée personnelle de référence avec une donnée personnelle candidate ; ladite base de données personnelles de référence étant associée à une première partition en une pluralité de premiers ensemble de données personnelles de référence, et à une deuxième partition en une pluralité de deuxièmes ensembles de données personnelles de référence, telles que chaque donnée personnelle de référence d’une base de données personnelles de référence appartient à un unique premier ensemble et un unique deuxième ensemble ; Pour chaque premier ensemble et chaque deuxième ensemble, calcul d’un taux de similarité global dudit ensemble en fonction des taux de similarités des données personnelles de référence dudit ensemble ; Comparaison de chaque taux de similarité global d’un premier ensemble avec un premier seuil prédéterminé, et de chaque taux de similarité global d’un deuxième ensemble avec un deuxième seuil prédéterminé. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 11 de traitement de données personnelles, lorsque ledit procédé est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 11 de traitement de données personnelles.