FR 3159246 A1 20250815 FR 2401413 A 20240213 Procédé d’authentification continue de l’identité d’un individu, comportant une première étape d’authentification par la reconnaissance d’au moins un signal physiologique de l’individu transmis par au moins un capteur porté passivement par l’individu, et après la première étape d’authentification, au moins une étape d’itération d’authentification de l’identité par la reconnaissance dudit au moins un signal physiologique de l’individu, la reconnaissance dudit au moins un signal physiologique de l’individu lors de la première étape d’authentification et lors des étapes d’itération d’authentification, étant exécutée à partir d’un groupe de modèles d’authentification dédiés à l’individu, uniques pour chaque individu à authentifier et issus d’un apprentissage automatique à partir de données dudit au moins un signal physiologique, récoltées au moins préalablement dans une étape dite d’apprentissage préalable, les modèles d’authentifications dédiés à l’individu étant générés par le traitement d’une multitude de modèles de test d’authentification conçus par apprentissage automatique. Procédé d’authentification continue de l’identité d’un individu L’invention concerne le domaine d’authentification continue de l’identité d’un individu, en particulier pour autoriser un accès. L'authentification consiste à prouver l'identité d’un utilisateur pour qu’une autorisation d’accès puisse lui être délivrée (accès à un lieu, un objet physique, un logiciel, etc.). Pour s’authentifier, l'utilisateur doit transmettre à un système d’authentification, son identité associée à telle ou telle preuve et le système vérifie la preuve. L’authentification la plus usuelle est celle reposant sur la preuve d’un mot de passe ou un badge. Toutefois, ce type d’authentification pose le problème du vol de session. De plus, une fois authentifié, le système d’authentification n'a aucun moyen de certifier que l'utilisateur qui continue d’utiliser la session après y avoir eu accès est toujours légitime. Aussi, depuis quelques années, s’est développée l’authentification biométrique, par exemple par la reconnaissance d’empreinte digitale. Cependant, les capteurs d’empreintes digitales peuvent être trompés par une falsification au latex. En outre, cette méthode d'authentification est ponctuelle, elle authentifie la personne une fois pour ouvrir une session sans réitérer l’authentification. Ainsi, il a été montré ces dernières années la nécessité de développer l'authentification dite continue. L'authentification continue vise à réauthentifier l'utilisateur plusieurs fois au cours de la session. Il est par exemple connu de la demande de brevet américain US2022012317 un procédé et son dispositif de mise en œuvre consistant à réitérer plusieurs fois la reconnaissance par biométrie ; la reconnaissance biométrique décrite dans ce document porte sur la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’une empreinte digitale, d’une empreinte palmaire, ou encore de la forme du visage, d’une main ou du dessin des veines. Néanmoins, ce type de reconnaissance nécessite que l’utilisateur interagisse de manière active avec les capteurs biométriques à chaque requête de reconnaissance, ce qui représente incontestablement une gêne. En effet, l’utilisateur est déjà dérangé car le système l’informe de l’obligation d’être à nouveau reconnu, puis il doit prendre du temps pour exercer une action, celle d’interagir avec un capteur comme parler ou positionner à nouveau de manière ad hoc son doigt, sa main, ou son visage. Un tel procédé d’authentification continue est donc trop contraignant pour l’utilisateur. On connaît aussi de la demande de brevet WO2012151680, une authentification d’un individu qui peut être continue en réitérant l’authentification dans le temps. Ce document décrit avantageusement l’utilisation de signaux physiologiques pour l’authentification, tels que ECG (pour électrocardiogramme) et PPG (pour « PhotoPléthysmoGraphie »), qui sont des signaux plus difficilement falsifiables. Cependant, quel que soit le nombre d’individus de la population, le procédé décrit dans ce document nécessite d’avoir inscrit préalablement dans une base de données un signal préenregistré propre à chaque individu répertorié dans la base. L’authentification est réalisée par la mise en correspondance d’un signal physiologique mesuré d’un individu et le signal préenregistré pour cet individu dans la base de données. Le signal préenregistré a été conçu par une règle de transformation qui est issue d’un apprentissage automatique à partir de signaux mesurés d’un groupe de plusieurs individus. Cependant, un tel procédé d’authentification qui utilise la technique (en anglais) de « Template Machine » (ce qui peut se traduire en français par « Appariement de Gabarit ») présente comme inconvénient de devoir stocker préalablement dans une base de données tous les individus avec leur signal d’authentification préenregistré issu de la règle de transformation pour comparer le signal mesuré avec le signal préenregistré. Un autre inconvénient est que le signal préenregistré, bien qu’il soit unique pour chaque individu, est issu de la même règle de transformation pour tous les individus répertoriés. Ce procédé ne présente au final pas suffisamment de fiabilité. L’invention a donc pour but de proposer un procédé d’authentification continue qui ne présente pas les inconvénients précités, en particulier qui procure une authentification continue de manière transparente pour l’utilisateur et surtout qui reste fiable et sécurisée dans le temps. Selon l’invention, le procédé d’authentification continue de l’identité d’un individu (dénommé parfois dans la suite individu légitime), comporte une première étape d’authentification (dite d’authentification initiale de l’identité) par la reconnaissance d’au moins un signal physiologique de l’individu transmis par au moins un capteur porté passivement par l’individu, et après la première étape d’authentification, au moins une étape d’itération d’authentification de l’identité (pour vérifier l’authentification de l’identité) par la reconnaissance dudit au moins un signal physiologique de l’individu, le procédé d’authentification étant caractérisé en ce que : - préalablement aux étapes d’authentification et d’itération d’authentification, le procédé comporte i) une étape dite d’apprentissage préalable (par rapport audit individu) qui consiste à traiter par apprentissage automatique (nommé en anglais « machine learning ») les données d’au moins un signal physiologique propre à l’individu (les données basées sur des caractéristiques discriminantes dudit au moins un signal physiologique de l’individu), pour générer une multitude de modèles de test d’authentification, ii) à tester cette multitude de modèles de test d’authentification avec les données de l’individu qui continuent d’être captées, iii) à classer les modèles de test d’authentification selon leur pertinence de probabilité de correspondance avec les données de l’individu et iv) à ne retenir qu’une sélection d’un groupe de (quelques) modèles de test d’authentification classés avec la meilleure probabilité de correspondance (correspondance avec l’individu légitime), ces modèles de test d’authentification sélectionnés étant les modèles dits d’authentification qui sont retenus pour les étapes d’authentification et d’itération d’authentification (ces modèles d’authentification sont propres à chaque individu et sont donc différents de ceux d’un autre individu à authentifier ; pour chaque individu une étape préalable de génération de plusieurs modèles d’authentification sera réalisée) ; - les étapes d’authentification et d’itération d’authentification consistent à comparer les données captées de l’individu avec les modèles d’authentification propres à l’individu, d’associer une probabilité de correspondance au résultat de comparaison avec chacun des modèles d’authentification et à traiter les probabilités pour en déduire un résultat d’acceptation de l’authentification ou bien de rejet de l’authentification. Un résultat d’acceptation implique que l’individu est bien légitime. Selon une caractéristique préférentielle, dans l’étape i) qui consiste à générer une multitude de modèles de test d’authentification, le traitement des données exploite non seulement les données de l’individu mais également les données d’au moins un imposteur connu (l’apprentissage se fait avec les données de l’individu et les données d’un ou de plusieurs imposteurs connus), la quantité de données utilisées de tous les imposteurs connus considérés dans la génération de la multitude de modèles de test ne devant pas dépasser le ratio entre la quantité totale de données de l’individu (légitime) et le nombre d’imposteurs connus. L’utilisation de données d’imposteurs connus permet par exemple de rejeter des modèles de test qui pourraient obtenir une bonne probabilité de correspondance alors qu’en réalité la probabilité devrait être mauvaise, et permet aussi de conforter des modèles de test avec une bonne probabilité car ils ont su reconnaître les données d’imposteurs. Cela augmente la fiabilité des modèles retenus pour l’étape d’authentification et d’itération d’authentification. En outre, de considérer une quantité limitée de données d’imposteurs connus par rapport à la quantité de données de l’individu évite le risque de générer des modèles de test qui tiendraient compte davantage des données des imposteurs connus que de l’individu. Ainsi, il est utilisé plusieurs modèles d’authentification dont les résultats de comparaison sont analysés pour identifier un individu et en outre, ces modèles d’authentification sont propres à un unique individu car ils sont issus de modèles générés à partir des données d’apprentissage du seul individu et éventuellement de données d’imposteurs connus, et non d’une règle de transformation à partir de données d’un groupe d’individus qui ont tous dus être répertoriés en stockant leurs données propres. En effet, dans l’art antérieur, il est créé un unique modèle issu d’une règle de transformation et cette règle de transformation a été conçue à partir des données d’un groupe donné d’individus (en combinant par apprentissage toutes les données de tous les individus du groupe). Or, le procédé de l’invention ne génère pas qu’un seul modèle (ce qui est plus fiable), et n’établit pas une seule règle de transformation et ne nécessite pas non plus les données de la totalité des individus d’un groupe. Le procédé de l’invention utilise donc les données d’un seul individu, éventuellement utilise en outre les données d’au moins un individu imposteur connu pour générer plusieurs modèles de test d’authentification mais n’a pas besoin des données de tous les individus d’un groupe pour générer un modèle de test d’authentification. Le procédé de l’invention n’a donc pas à se préoccuper de traiter des données de tous les individus d’un groupe pour authentifier un seul individu. Il n’y a pas non plus besoin de considérer un nouveau groupe d’individus avec toutes leurs données à chaque fois qu’un nouvel individu non répertorié initialement doit être nouvellement intégré à une base de données pour son authentification (puisque les modèles retenus servant à l’authentification de l’individu seront indépendants des autres modèles d’authentification des autres individus – il n’y a pas de règle de transformation unique). Selon une caractéristique, dans l’étape ii), au moins un modèle de test est testé à partir des données d’au moins un autre individu considéré comme un imposteur connu, de préférence à partir des données de plusieurs imposteurs connus, ce qui aide à la sélection dudit au moins un des modèles de test d’authentification lorsque la probabilité associée à ce modèle de test testé avec les données de l’imposteur connu est justement faible car l’imposteur a bien été détecté. De préférence, tous les modèles d'authentification retenus ont été testés avec les données de l’imposteur connu (pour confirmer la pertinence du modèle lorsque la probabilité associée était effectivement faible). Selon une caractéristique, les données d’un imposteur connu sont celles d’un individu réel ou ont été générées numériquement. La génération numérique peut être utile pour simuler un ou des imposteurs alors que l’on a à disposition uniquement les données de l’individu légitime. Dans l’art antérieur, on considère un groupe donné d’individus autorisés pour créer (par apprentissage préalable) une règle de transformation. Lorsqu’un nouvel individu doit être intégré à la base de données des individus autorisés, le groupe ayant été modifié, il est nécessaire de refaire l’apprentissage préalable pour l’ensemble du nouveau groupe afin de créer une nouvelle règle d’authentification plus adaptée. Au contraire, le procédé de l’invention ne nécessite pas de refaire un apprentissage pour l’ensemble des individus dès qu’un nouvel individu doit être intégré à la base de données des personnes autorisées. En effet, le procédé de l’invention génère des modèles de test à partir des données de l’individu à authentifier (utilisateur légitime), les données d’un autre individu (imposteur connu) n’étant utilisées si besoin (néanmoins préférentiellement) que pour générer et tester les modèles de test et mettre en avant que si le modèle de test testé avec les données de l’imposteur connu donne un résultat trop proche du résultat avec les données de l’individu à authentifier, ce modèle de test se verra attribuer une valeur très faible, voire nulle de probabilité. Cela participera à concevoir à partir des différents modèles de test, un groupe de modèles d’authentification encore plus fiables, mais en aucun cas il ne sera nécessaire d’utiliser les données de tout un groupe exhaustif d’individus qui correspondra à un groupe dont chaque individu sera censé obtenir une autorisation après authentification. Le procédé de l’invention est mis en œuvre indépendamment du nombre d’individus à authentifier. On entend par « porté passivement » relativement au capteur, le fait que l’individu n’a besoin d’effectuer aucune action sur le capteur, ni de s’en préoccuper, il a juste à le mettre sur lui et le porter (l’agencement dépendra du type de signal physiologique mesuré). Un signal physiologique s’entend par tout signal analogique généré par le corps humain pouvant être mesuré et numérisé. De préférence, le traitement des probabilités qui sont associées aux résultats de comparaison des données captées avec les modèles d’authentification, pour en déduire un résultat d’acceptation ou de rejet, est mis en œuvre par un arbre de décision. Selon une caractéristique, la génération des modèles d’authentification et l’authentification par ces modèles d’authentification sont exempts de geste actif à imposer à l’individu. Par conséquent, le procédé d’authentification de l’invention présente plusieurs avantages : - la détection de signaux qui sont nécessairement physiologiques et la répétition en continu de la mesure de ces signaux physiologiques, rendent la requête de l’authentification et de sa vérification, transparente pour l’individu qui n’a aucune action à effectuer ; - la détection et le traitement de signaux physiologiques réduit le risque de falsification car les signaux physiologiques présentent l’avantage d’être tous différents selon les individus ; - les étapes supplémentaires dans le temps de vérification d’authentification de l’identité, supprime le risque de vol de session. En effet, durant une utilisation de session, le fait qu’après l’authentification initiale, l’authentification est continuellement vérifiée par la mesure répétée du signal et par son analyse systématique, permet de vérifier en continu que l’utilisateur est toujours le même ; s’il y a eu délivrance d’un certificat d’authentification, tant que la vérification de l’authentification se poursuit, la session/ l’accès peut rester ouvert ; - selon une autre utilisation visée, les étapes supplémentaires dans le temps de vérification d’authentification de l’identité permettent d’analyser finement un signal en continu sur une assez longue durée, avant de délivrer un certificat d’authentification ; - la génération de plusieurs modèles d’authentification qui sont uniques pour chaque individu à partir d’un apprentissage par intelligence artificielle des données de l’individu à authentifier (plus fiable qu’avec des données combinées d’un groupe nécessaire d’individus) et de leur mise en œuvre lors de l’authentification en leur attribuant à chacun une probabilité de correspondance, renforcent la fiabilité de l’authentification. En effet, au lieu de fournir une règle de transformation identique des données à partir des données d’un groupe d’individus et ne comparer les données lors de l’authentification qu’avec cette seule règle, le procédé de l’invention en testant plusieurs modèles d’authentification issus des données de l’utilisateur légitime (éventuellement de données supplémentaires d’un ou de quelques imposteurs connus) et en étudiant leur pertinence de correspondance pour ledit utilisateur, cela renforce la fiabilité de l’évaluation de l’authentification. De plus, le test des modèles d’authentification avec des données d’un imposteur connu augmente la fiabilité du classement des meilleurs modèles à retenir pour l’individu à authentifier ; - il n’y a pas besoin de conserver les données d’une multitude d’individus pour établir une règle de transformation à partir de toutes ces données, ni de réaliser un nouvel apprentissage pour établir une nouvelle règle dès qu’un ou plusieurs individus sont ajoutés dans la liste des individus à authentifier. Selon une caractéristique, le procédé d’authentification établit la liste des Y meilleurs imposteurs connus pour chaque utilisateur légitime et, à chaque authentification de l’utilisateur, tente d’authentifier ces Y meilleurs imposteurs (par rapport aux autres individus connus dans le système d’authentification via les différents modules de reconnaissance dédiés à chaque individu enregistré). En particulier, cela permet d’éliminer de la liste des imposteurs, des individus connus. Selon une caractéristique, durant l’étape préalable d’apprentissage, l’individu qui devra ultérieurement être authentifié devra porter pendant un certain temps un capteur d’au moins un type de signal physiologique, l’individu passera par des phases de repos, de sport, d’émotions (par exemple en écoutant des enregistrements audios et ou en visualisant des vidéos), pour enregistrer les signaux associés, et l’apprentissage automatique conduira aux modèles d’authentification dédiés à l’individu, relativement fiables. Selon une autre caractéristique, le procédé d’authentification comporte une étape de délivrance d’un certificat d’authentification lorsque la reconnaissance est acceptée (VRAI), les étapes d’itération d’authentification étant effectuées après la première étape d’authentification et la délivrance du certificat d’authentification, ou bien les étapes d’itération d’authentification étant effectuées à la suite de la première étape d’authentification et avant délivrance du certificat d’authentification. L’exécution des étapes d’itération de l’authentification est fonction du degré de sécurité associé à l’authentification. Ainsi, un premier mode de réalisation correspond à une authentification à haute fréquence, selon de l’ordre de la seconde ou de quelques secondes, pour délivrer un certificat d’authentification si l’authentification est considérée comme VRAI, et les étapes d’itération d’authentification se poursuivent après délivrance du certificat d’authentification. Un second mode de réalisation correspond à une authentification d’une durée de reconnaissance qui sera dite longue, en particulier d’une durée d’au moins plusieurs minutes, voire plusieurs dizaines de minutes, le certificat d’authentification n’étant délivré que si l’authentification est considérée comme VRAI, et cela après la première étape d’authentification et plusieurs itérations d’authentification sur la durée de reconnaissance choisie ; cette analyse sur une durée longue de mesure augmente la légitimité du résultat d’authentification. Ce mode de réalisation d’authentification qui combine l’authentification en continu et l’analyse de signaux physiologiques d’un individu, procure une bonne fiabilité du résultat, la falsification de signaux physiologiques et cela sur une longue durée est relativement peu probable. Ce mode de réalisation peut être très utile dans des applications de haute sécurité. Avantageusement, le procédé d’authentification met en œuvre, durant au moins une étape d’itération d’authentification de l’identité, un apprentissage automatique de façon à renouveler un ou plusieurs modèles d’authentification dédiés audit individu. Selon une caractéristique, les modèles d’authentification dédiés qui ont été générés et retenus durant l’étape préalable d’apprentissage constituent des premiers modèles d’authentification qui sont mis à jour par apprentissage automatique durant au moins une étape d’itération de l’authentification continue pour constituer de nouveaux modèles d’authentification dédiés et de préférence à prendre en compte pour la prochaine authentification. Ainsi, le procédé d’authentification poursuit l’apprentissage de reconnaissance des signaux physiologiques de l’individu pendant le temps que l’individu authentifié continue de porter le dispositif connecté. Le module assurant l’apprentissage bénéficie alors de davantage de données, ce qui augmente la fiabilité des modèles d’authentification dédiés et donc la fiabilité du procédé d’authentification. De préférence, le procédé d’authentification renouvelle par apprentissage lors des étapes d’itération d’authentification d’un individu, les modèles d’authentification et enregistre N derniers modèles d’authentification qui correspondent à ceux immédiatement renouvelés et à ceux d’une ou d’étapes précédentes d’itération, et l’exécution du procédé d’authentification lors d’une nouvelle et ultérieure authentification (lorsque l’utilisateur n’aura pas porté le capteur durant un certain temps) est effectuée à partir des derniers modèles d’authentification enregistrés ou à partir d’une combinaison des N derniers modèles d’authentification enregistrés. Ces phases d’enregistrement et de récupération des deniers modèles d’authentification ou d’une combinaison des N derniers modèles, augmentent encore la fiabilité du processus d’authentification et diminue le risque de rejet d’une authentification dont le résultat aurait dû être VRAI. En effet, un individu peut sur une période changer d’humeur, sa santé peut se modifier, et les signaux physiologiques en résultant évoluent en conséquence, le procédé de l’invention permettra alors de générer des modèles d’authentification qui correspondront au plus juste à l’état physiologique en cours de l’individu. Selon une autre caractéristique, le procédé tient compte pour évaluer le résultat d’authentification qui est de type binaire (VRAI/FAUX), de la qualité du signal et de préférence de la qualité du signal sur une certaine durée, en particulier la qualité du signal étant évaluée par le traitement du bruit du signal. Selon une autre caractéristique, le procédé mesure et évalue plusieurs types de signaux physiologiques pour une seule authentification. Selon une caractéristique, le procédé implémente un groupe de modèles d’authentification par type de signal physiologique et le procédé comporte un algorithme d’évaluation de l’authentification à partir de la combinaison des résultats de reconnaissance issus de chacun des groupes des modèles d’authentification pour chacun des types de signaux physiologiques. Selon une autre caractéristique, le ou les signaux physiologiques sont choisis parmi le ou les signaux PPG et/ou ECG et/ou l’activité physique de l’individu et/ou sa bio-impédance. En particulier, le procédé d’authentification comporte en outre une étape d’évaluation de l’état de santé de l’individu à partir des signaux physiologiques captés. Les signaux PPG utilisent des capteurs de pléthysmographie, encore appelés capteurs d’oxymétrie de pouls, et portent sur la mesure de changements de volume du sang en mesurant la quantité de lumière absorbée et réfléchie par les vaisseaux sanguins ; le signal PPG est associé à un signal cardiaque car les fluctuations de volume sanguin sont générées à chaque battement cardiaque. Comme chaque individu présente son propre signal PPG, c’est une méthode assez fiable d’authentification d’un individu. En outre, la PPG présente l’avantage d’être une technique non invasive. Selon une autre caractéristique (dans un mode de réalisation), le procédé mesure et évalue d’autres données qu’un ou des signaux physiologiques de l’individu, lesdits autres données étant traitées de sorte que les résultats sont combinés aux résultats du ou des signaux physiologiques pour établir la reconnaissance, notamment lesdits autres données étant, prises seules ou en combinaison, des données biométriques telles que empreinte digitale, visage, iris, dessin des veines, ou un mot de passe pouvant être à usage unique, une carte à puce, un badge, un certificat ou une clé de chiffrement sur un support amovible tel qu’une clé USB, une action de validation sur un second appareil tel qu’un téléphone. Selon une autre caractéristique, le procédé comporte une étape de détection d’attaque par rejeu et/ou une étape de détection de signaux forgés. Une attaque par rejeu est un tiers qui parvient à capter le signal physiologique de l’individu et à l’enregistrer pour s’en servir ensuite en vue d’usurper son identité, en l’envoyant dans le capteur qui délivre au dispositif de mise en œuvre du procédé de l’invention les données devant être normalement celles de l’individu. Selon une autre caractéristique, le procédé comporte une étape de détection de signaux forgés (signaux générés artificiellement et n’étant donc pas issus des données de l’individu portant le ou les capteurs). Selon une caractéristique, le procédé utilise un protocole de communications sécurisées tel que HTTPS ou choisi parmi d’autres protocoles cryptographiques, en particulier entre le ou les capteurs portés par l’individu et un serveur auquel est connecté le dispositif de mise en œuvre du procédé d’authentification. L’invention porte également sur un système d’authentification continue de l’identité d’un individu, comportant des moyens de traitement électronique et des algorithmes pour mettre en œuvre le procédé d’authentification précité, les moyens de traitement comprenant au moins un module de reconnaissance par individu (et à un seul type de signal physiologique), un module dit IAM de gestion des identités et des accès, et un module de stockage des données, le module de reconnaissance par individu générant par apprentissage automatique les modèles d’authentification dédiés à l’individu et en rapport avec un signal physiologique. Les algorithmes seront divers, par exemple les machines à vecteur de support (dits encore SVM pour « Support Vector Machine » en anglais), les réseaux de neurones, les arbres de décision, l'analyse en composantes principales, les algorithmes génétiques, etc. Selon une caractéristique, les moyens de traitement du système d’authentification précité comprennent un module de détection de rejeu, un module de détection de signaux forgés, et un module d’évaluation de données complémentaires propres à l’individu dont son état de santé. Enfin, l’invention est relative à un programme d’ordinateur comportant des instructions de code pour l’exécution des étapes du procédé d’authentification précité, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Le programme peut en particulier être chargé sur un réseau du type Internet. La présente invention est maintenant décrite à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des illustrations jointes, dans lesquelles : - FIG. 1 représente un organigramme du système d’authentification apte à mettre en œuvre le procédé d’authentification selon l’invention pour autoriser un utilisateur à accéder à un objet X, via un dispositif connecté porté par l’utilisateur. - FIG. 2 illustre un organigramme du système d’authentification utilisé pour authentifier plusieurs individus. Le procédé d’authentification en continu de l’invention de l’identité d’un individu a pour but de vérifier une première fois l’identité de l’individu (authentification initiale) et cela de manière passive sans intervention de l’individu, puis de continuer à vérifier au cours du temps qu’il s’agit toujours du même individu (vérification continue de l’authentification), et là encore de manière passive sans intervention de l’individu, l’authentification s’effectuant à partir de signaux physiologiques de l’individu. Le procédé d’authentification en continu peut être appliqué à diverses utilisations telles que l’accès à un objet physique X, l’accès à un logiciel, l’accès à un lieu (via l’accès à un objet du type porte), etc. Comme schématiquement illustré sur la FIG. 1 , le procédé d’authentification en continu est mis en œuvre par au moins un dispositif connecté 1 porté par l’individu et par un système d’authentification 2 agencé à distance du dispositif connecté 1 et recevant toutes les données dudit dispositif connecté 1. Le système d’authentification 2 est apte à communiquer avec l’objet X. Le système d’authentification 2 est adapté à recevoir les informations du dispositif connecté 1 et les traiter pour authentifier l’individu porteur du dispositif connecté 1 afin d’autoriser son accès à l’objet X et poursuivre la vérification de l’authentification tant que le dispositif connecté 1 est porté par l’individu. Le système d’authentification 2 est adapté à recevoir des informations de plusieurs dispositifs connectés 1-1, 1-2, 1-3, etc. ( FIG. 2 ) pour authentifier les individus porteurs desdits dispositifs connectés afin de leur autoriser l’accès à un objet (à un même objet ou à un objet différent pour chaque individu) s’ils ont bien été authentifiés. Le système d’authentification 2 (via un module dit IAM) est apte à délivrer après authentification un certificat d’autorisation d’accès qui sera valable pour une durée déterminée ou qui devra être renouvelé à chaque requête de réitération d’authentification pour valider à nouveau la bonne identité et la validité des droits d’accès à accorder. Chaque certificat est signé au moyen d’un système de chiffrement asymétrique afin que tous les acteurs puissent assurer l’authenticité de chaque document et éviter le forgeage de documents. Le dispositif connecté 1 se présente par exemple sous la forme d’une montre connectée, d’un vêtement connecté se portant à même la peau, ou d’un bracelet connecté avec un téléphone (le téléphone pouvant si besoin servir d’interface de contrôle de l’authentification et de transmission du certificat d’autorisation). Le dispositif connecté 1 doit être porté par l’individu et sera agencé sur l’individu de manière appropriée en fonction de la nature des signaux physiologiques à capter. Le dispositif connecté 1 comporte au moins un capteur 3 détectant au moins un signal physiologique. La nature des signaux physiologiques détectés est par exemple un signal PPG (via un capteur de photopléthysmographie) ou un ECG (via un capteur mesurant l’activité cardiaque) ou un signal d’activité physique de l’individu (via un accéléromètre tridimensionnel et un gyroscope en tant que capteurs) ou un signal de bio-impédance (via des capteurs du type électrodes). Le système d’authentification 2 comporte au moins un module d’authentification 20, dit également module de reconnaissance, un module 21 de gestion des identités et des accès, dit module IAM (sigle en anglais « Identity and Access Management »), et un module de stockage 22 des données. Un module de reconnaissance 20 est dédié à un individu unique. Le système d’authentification 2 comporte un module de reconnaissance par individu, et éventuellement plusieurs modules de reconnaissance par individu, chacun relatif à la mesure d’un type de signal physiologique. Le module de reconnaissance 20 possède des algorithmes mettant en œuvre l’IA. Le module de stockage 22 enregistre de nombreuses données, dont toutes les demandes d’accès. La demande d’accès est effectuée par l’individu sur l’objet X. L’objet X délivre un identifiant ID au dispositif connecté 1 porté par l’individu, l’identifiant ID étant propre à l’objet X. A partir de ce moment-là, l’individu n’a plus à intervenir et a simplement à attendre l’autorisation d’accès. Les principales étapes associées au procédé d’authentification pour autoriser l’accès d’un individu porteur du dispositif connecté 1 à l’objet X sont les suivantes : - le dispositif connecté 1 se connecte automatiquement au système d’authentification 2 et lui transmet l’ID de l’objet X et un signal physiologique de l’individu ; - en cas de reconnaissance par le système d’authentification 2, en particulier par le module de reconnaissance 20, celui-ci délivre un certificat d’authentification qui est envoyé au dispositif connecté 1 et qui est enregistré dans le module de stockage 22 du système d’authentification 2 ; - le dispositif connecté 1 ayant reçu le certificat d’authentification demande au système d’authentification 2, en particulier au module IAM 21, un certificat d’autorisation d’accès en transmettant l’identifiant ID de l’objet et le certificat d’authentification associé. Une copie de préférence chiffrée du certificat d’autorisation d’accès est inscrite dans le module de stockage 22 ; - le système d’authentification 2, en particulier le module IAM 21, délivre, d’une part, à l’objet X une copie d’un jeton d’accès (usuellement aussi nommé par le terme anglais « token ») avec un identifiant ID utilisateur de l’individu demandant l’accès, et d’autre part, au dispositif connecté 1, le certificat d’autorisation d’accès à l’objet X ; - le dispositif connecté 1 transmet à son tour à l’objet X, le jeton d’accès et l’identifiant ID utilisateur de l’individu, ce qui déverrouille l’objet X, l’individu pouvant y accéder. La base de données du système d’authentification 2 comprend une bibliothèque qui associe à l’identifiant ID de l’objet X, un ou plusieurs identifiants d’utilisateurs ID utilisateur . Une fois l’individu ayant eu accès à l’objet X et durant un temps de sécurité donné (par exemple une heure), l’utilisateur n’a pas non plus besoin d’interagir avec son dispositif connecté 1 tant qu’il le porte, l’authentification continue se poursuit de manière transparente pour l’individu, le dispositif connecté 1 continue de mesurer des signaux physiologiques de l’utilisateur et de les transmettre au système d’authentification 2 qui tant que la reconnaissance s’effectue, délivrera des certificats d’authentification validant que l’accès est toujours autorisé . Par ailleurs, il est possible de prévoir que même après la durée d’authentification continue, une vérification d’authentification ultérieure durant le temps de la session d’utilisation peut être mise en œuvre par le système d’authentification 2. De plus, comme il sera vu plus loin, le procédé d’authentification de l’invention poursuit avantageusement la récolte de données de l’individu durant sa session, même si l’authentification continue s’est arrêtée (car par exemple la durée d’une heure est écoulée). Le système d’authentification 2 est donc apte à : - reconnaître le ou les dispositifs connectés 1 ; - traiter les données reçues du ou des dispositifs connectés 1, - délivrer et transmettre le ou les certificats d’authentification à la suite de la demande d’accès, ou rejeter la demande pour défaut d’authentification, - communiquer avec l’objet X pour lui délivrer des copies de jetons d’accès, - délivrer des certificats d’autorisation d’accès, - délivrer et transmettre en continu des certificats d’authentification, - stocker les données reçues et envoyées, en particulier une copie des certificats d’authentification et des certificats d’autorisation. De plus, outre l’authentification et la délivrance d’autorisation d’accès, le système d’authentification 2 peut détecter, évaluer et/ou transmettre d’autres informations, notamment : - procurer une stabilité dans le temps de la reconnaissance par un apprentissage continu, - évaluer la qualité du signal, - transmettre des alertes, - détecter du rejeu, - détecter des signaux forgés, - détecter une attaque par force brute, - augmenter les performances de rejet d’imposteurs (non connus) par l’utilisation des données d’imposteurs connus, c’est-à-dire dont on sait que les résultats des modèles d’authentification ont été testés avec des individus connus qui ne sont pas l’individu à authentifier, - fournir des informations multiples concernant l’authentification /l’identification, comme par exemple l’état de santé de l’individu porteur du dispositif connecté (sommeil, stress, effort physique générant un trouble de santé cardiaque etc.), si par exemple le rythme cardiaque est élevé et que l’individu ne fait aucun mouvement, le système en déduit un état potentiel de stress, ou si le rythme cardiaque est faible et que l’individu ne fait aucun mouvement, le système en déduit que l’individu est dans une phase de sommeil ou de faible conscience ; la position ou la géolocalisation de l’individu, ou encore la détection de déplacement de l’individu dans une zone. En fonction de la durée de l’authentification et du nombre d’itérations, le procédé d’authentification permet de proposer plusieurs niveaux de sécurité. De plus, le système d’authentification 2 présente l’avantage d’être adaptable à tout moment par l’ajout de multiples modules de reconnaissance (à chaque fois que l’on veut ajouter un nouvel utilisateur) qui sont propres à chaque individu. En particulier ( FIG. 2 ), le système d’authentification 2 comporte une pluralité de modules de reconnaissance 20-1, 20-2, 20-3, etc. qui sont chacun dédiés à individu porteur d’un dispositif connecté respectif 1-1, 1-2, 1-3, etc. Cette caractéristique sera développée plus loin. Ainsi, des modèles d’authentification uniques par individu (un groupe de modèles d’authentification par type de signal physiologique) sont générés par un module de reconnaissance dédié à un individu, totalement indépendamment de la population d’individus. Il n’y a donc pas besoin, au contraire de l’art antérieur, de connaître et d’enregistrer les données d’une multiplicité d’individus selon un groupe ciblé pour établir une règle de transformation de données dépendante de tous ces individus, ni de réaliser un nouvel apprentissage à partir des données des ex-individus (qui ont d’ailleurs pu évoluer au cours du temps) et des données d’un ou de plusieurs individus qui sont à ajouter afin d’établir une nouvelle règle de transformation tenant compte des ex-individus et des individus ajoutés. Le procédé d’authentification comporte plus particulièrement les étapes suivantes : - Etape 1 : mesure et enregistrement des signaux délivrés par le dispositif de mesure tel que le capteur 3 selon une durée d’acquisition et de préférence une fréquence d’acquisition ; - Etape 2 : transmission au système d’authentification 2 des données des signaux physiologiques, qui sont relatives à une première information d’identité, et éventuellement transmission concomitante d’une seconde information d’identité sous la forme d’une clé unique (chiffrée ou non) liée au capteur 3. Cette clé unique peut être contenue dans un crypto-processeur dédié si le dispositif de mesure en possède ; - Etape 3 : sélection par le système d’authentification 2, du module de reconnaissance 20 dédié à l’utilisateur du capteur 3 ; il s’agit d’un module personnel de reconnaissance 20 pour chaque individu à authentifier qui possède en mémoire un groupe de modèles d’authentification dédiés à l’utilisateur. La génération du groupe de modèles d’authentification est décrite ultérieurement. L’analyse de l’authentification est obtenue en comparant les données captées de l’individu durant l’étape de reconnaissance avec les modèles d’authentification propres à l’individu, qui sont en mémoire dans le module de reconnaissance 20, puis en associant une probabilité de correspondance au résultat de comparaison avec chacun des modèles d’authentification et enfin en traitant les probabilités pour en déduire un résultat d’acceptation de l’authentification (VRAI) ou bien de rejet de l’authentification (FAUX). Chaque module de reconnaissance 20 délivre lors d’une requête d’authentification, un résultat qui est binaire, VRAI ou FAUX, et qui est associé aux différentes valeurs de probabilité ou d’indice de confiance qui a résulté de la comparaison avec chacun des modèles d’authentification. De préférence, le résultat VRAI/FAUX est issu d’un arbre de décision par rapport aux valeurs de probabilité issues des résultats de comparaison des données captées avec les modèles d’authentification. Parmi les algorithmes mis en œuvre par le module de reconnaissance 20, l’un des algorithmes procure une authentification initiale et plusieurs itérations de l’authentification, les itérations seront effectuées avant et/ou après la délivrance du résultat VRAI/FAUX en fonction du degré de sécurité souhaité. - Etape 4 : le module de reconnaissance 20 (20-1 pour un individu donné) envoie au module IAM 21 la valeur VRAI / FAUX, associée à l’ID utilisateur et les valeurs de probabilité ou d’indice de confiance des résultats de comparaison avec les modèles d’authentification, et de préférence une liste des Y meilleurs imposteurs identifiés (qui sont des imposteurs connus car considérés comme des autres utilisateurs et ayant leur propre module de reconnaissance 20-2, 20-3, etc..) ; - Etape 5 : cette étape est optionnelle mais préférée ; le module IAM 21 demande une reconnaissance des Y imposteurs connus aux modules de reconnaissance des autres individus enregistrés dans le système d’authentification 2. Les modules de reconnaissance des autres individus renvoient de manière indépendante au module IAM 21 la valeur VRAI / FAUX pour chacun des Y imposteurs connus, ainsi que la probabilité ou l’indice de confiance associé ; - Etape 6 : le module IAM 21 émet un certificat d’identité unique pour chaque authentification mentionnant plusieurs informations qui sont listées plus loin à titre d’exemple. A l’étape 1, la durée d’acquisition pour mesurer des signaux physiologiques en vue de l’authentification initiale, sera en particulier adaptée à la nature du signal physiologique et au degré de sécurisation requis par rapport à l’application visée. L’acquisition pour l’authentification initiale sera de préférence périodique, par exemple selon une fréquence d’une seconde. Puis, durant la phase d’itération de vérification continue de l’authentification, la mesure sera périodique et/ou aléatoire. Concernant les étapes 2 et 3, le système d’authentification 2 comporte avantageusement plusieurs modules de reconnaissance 20 (20-1, 20-2, 20-3, etc.), chacun dédié à un utilisateur. Un module de reconnaissance 20 est un module personnel car il est dédié à un seul individu à partir d’un groupe de modèles d’authentification uniques qui dépendent des seules données de l’individu et qui sont indépendants des données d’autres individus. De plus, le module de reconnaissance 20 est dédié à un type de signal, par exemple PPG ou ECG ou activité physique ou bio-impédance. Le système d’authentification 2 peut donc comprendre plusieurs modules de reconnaissance 20A, 20B, 20C, etc., par individu et dédié à la mesure et l’authentification par rapport à un type de signal physiologique (20A pour PPG, 20B pour ECG, etc.). A chaque type de signal physiologique, sera associé un groupe de modèles d’authentification, lesdits modèles d’authentification d’un groupe ayant été générés préalablement comme il sera décrit plus loin, en rapport avec le type de signal physiologique mesuré. Plus particulièrement, le module de reconnaissance 20 qui est personnel à chaque individu (et indépendant des autres individus) est apte à : - préalablement à une requête d’authentification (c’est-à-dire préalablement à l’étape 1), générer un groupe de modèles d’authentification uniques pour l’individu en ayant traité sur une durée dite d’apprentissage préalable au moins un type de signal physiologique, cette étape étant dite étape d’apprentissage préalable ; - authentifier l’individu lorsqu’une requête d’authentification est reçue (étapes 1 à 6 citées plus haut), en comparant le ou les signaux physiologiques mesurés par rapport au ou aux groupes de modèles d’authentification uniques générés en fin d’étape d’apprentissage préalable par type de signal physiologique ; - poursuivre l’apprentissage lors des requêtes d’authentification, via les signaux mesurés lors de chacune des requêtes, pour générer un groupe de modèles d’authentification toujours uniques par rapport à l’individu et mis à jour (pour tenir compte de l’évolution éventuelle des signaux physiologiques de l’individu, qui peuvent varier au cours du temps, notamment selon l’état de santé de l’individu). A noter que l’art antérieur ne permet pas cette étape qu’on nomme par la suite étape de mise en jour des modèles d’authentification par rapport à l’individu (l’art antérieur ayant une seule règle de transformation qui reste la même au cours du temps). En vue de l’authentification initiale (étape 1), un apprentissage préalable des données de l’utilisateur a donc été effectué sur une durée donnée et selon un protocole d’enregistrement. L’apprentissage préalable s’effectue par exemple sur une journée, pendant laquelle l’individu a porté le dispositif connecté 1 et est passé durant différentes périodes par des phases de repos et d’activité, voire également d’émotions, afin d’obtenir une grande pluralité de plages du rythme cardiaque de l’individu. Plusieurs variations du protocole d’enregistrement peuvent être mises en œuvre. Par exemple, les périodes d’enregistrement seront différentes pour un individu sédentaire, en particulier en les réduisant. Lors de l’étape d’apprentissage préalable qui correspond à une première session, c’est l’opérateur du système d’authentification 2 qui associe manuellement le dispositif connecté 1 à un utilisateur. Le dispositif connecté 1 contient un premier jeton utilisable par l’utilisateur tant que ce dernier porte le dispositif connecté (comme par exemple un bracelet connecté au poignet). En parallèle, le système d’authentification 2 enregistre donc en continu les données du ou des capteurs du dispositif connecté 1 pour réaliser l’apprentissage préalable, comme indiqué pendant par exemple une journée. Plus le temps passe dans la journée et plus le système d’authentification 2 devient fiable. Une fois l’étape d’apprentissage préalable terminé, le premier jeton est remplacé par un jeton automatisé d’authentification délivré par le système d’authentification 2 et le procédé d’authentification continue pourra débuter dès que besoin. Durant l’apprentissage préalable, le module de reconnaissance 20 met en œuvre un ou plusieurs algorithmes par apprentissage automatique, selon plusieurs étapes pour : i) générer à partir de l’extraction de caractéristiques relatives à un type de signal physiologique mesuré de l’individu, une multitude de modèles de test d’authentification (par exemple une centaine), puis ii) tester lesdits modèles de test d’authentification avec les signaux de l’individu considérés comme authentiques, iii) classer les meilleurs modèles de test (ceux avec une probabilité la plus élevée relative à la reconnaissance de l’individu) et, iv) ne retenir qu’un groupe des meilleurs (par exemple une dizaine) modèles testés qui sont dits modèles d’authentification. La multitude de modèles de test d’authentification est obtenue par apprentissage automatique à partir de caractéristiques discriminantes des données captées. La multitude de modèles générés avec les données de l’individu et le fait de les avoir tous testés pour n’en retenir qu’un groupe réduit, les meilleurs modèles, procure des modèles d’authentification qui seront les plus fiables possibles pour l’authentification de l’individu. Le groupe de modèles d’authentification est couplé à une clé unique liée à l’identité de l’utilisateur (ID utilisateur ). Concernant l’extraction des données quant aux signaux physiologiques pour réaliser l’étape i) de génération de la multitude de modèles de test, le module de reconnaissance 20 met en œuvre des étapes ou phases en soi connues de traitement des données (via des algorithmes) que sont les phases de prétraitement (en particulier selon un type donné de fenêtrage), de filtrage (par exemple en utilisant une Transformée de Fourier et/ou par filtrage numérique) qui peut être effectué avant le prétraitement, d’extraction de (nombreuses) caractéristiques et de sélection de ces caractéristiques (avantageusement par apprentissage automatique, par exemple selon une fonction PCA (pour « Principal Component Analysis » en anglais ou APC pour « Analyse en Composantes Principales » en français)) et enfin de classification (par exemple par SVM pour « Support Vector Machine » en anglais, ou par réseau de neurones). Certains réseaux de neurones sont adaptés à faire les étapes d’extraction, de sélection et de classement. Les algorithmes pour réaliser ces différentes phases pourront également être des algorithmes génétiques. Les étapes ou phases de prétraitement, filtrage, extraction, sélection et classification pour générer à chaque fois un modèle de test peuvent chacune faire appel à différents types de méthodes (comme exemplifiés plus haut : différents types de fenêtrages, différentes méthodes de filtrage (Transformée de Fourrier ou autre), différentes méthodes d’extraction (PCA ou APC), etc.). De préférence, selon l’invention, les algorithmes qui permettent de réaliser ces phases et de générer à la suite une multiplicité de modèles de test, mettent en œuvre, éventuellement de manière aléatoire dans certains résultats de modèles de test, diverses combinaisons des différentes méthodes propres à chacune des phases. Avantageusement, dans l’étape i) de génération d’une multitude de modèles de test d’authentification, le traitement des données exploite non seulement les données de l’individu mais également les données d’au moins un imposteur connu, la quantité de données utilisées de tous les imposteurs connus considérés dans la génération de la multitude de modèles de test ne devant pas dépasser le ratio entre la quantité totale de données de l’individu et le nombre d’imposteurs connus. De préférence, au moins les modèles de tests retenus en tant que modèles d’authentification ont également été testés durant l’étape ii) avec les données d’au moins un imposteur connu pour vérifier que la probabilité de confiance de reconnaissance avec ces données d’un imposteur connu est bien extrêmement faible voire nulle. Ce test à partir de données d’un imposteur fiabilise les modèles de test retenus au final. Concernant l’authentification, si des imposteurs sont relevés, le module de reconnaissance 20 contient la liste des Y personnes ayant le plus haut score d’imposteurs, et a avantageusement comparé cette liste avec les autres individus enregistrés et liés à leur module de reconnaissance. Si besoin, cela permet d’éliminer de la liste des imposteurs, des individus connus. En outre, très avantageusement, le module de reconnaissance 20 présente son algorithme d’apprentissage automatique qui permet de poursuivre l’apprentissage de reconnaissance des signaux physiologiques de l’individu pendant le temps que l’individu continue à porter le dispositif connecté 1 après avoir été authentifié une première fois ; l’apprentissage se poursuit durant toute la durée de la vérification continue d’authentification et même après, tant que le dispositif connecté est porté (selon un nombre de fois et/ou des périodes données). Cet apprentissage continu participe à augmenter la légitimité du résultat d’authentification en continu et d’une prochaine authentification initiale (lors d’une nouvelle demande d’accès), engendrant une sécurisation accrue. En effet, il s’est révélé que les performances d’authentification initiale chutent de 15 à 30% lorsqu’une durée relativement longue s’est écoulée telle qu’une semaine pour une nouvelle demande d’accès par le même individu. Or, les inventeurs ont mis en évidence que l’apprentissage continu lors de la vérification continue d’authentification augmente la performance d’authentification non seulement au cours de la vérification continue mais également lors d’une prochaine authentification. En particulier, une partie des signaux utilisés pour l’authentification continue sur une journée sont conservés, utilisés pour créer un nouveau jeu de données et pour entraîner des nouveaux modèles de test et en déduire un nouveau groupe de modèles d’authentification mis à jour et toujours dédiés à l’utilisateur. Ce nouveau groupe de modèles d’authentification mis à jour est stocké dans une chaîne telle qu’une block-chain, et permet de tracer ainsi tous les apprentissages des modèles d’authentification. A chaque nouvelle authentification, c’est le dernier groupe enregistré de modèles d’authentification, qui sera utilisé pour déterminer l’identité de l’utilisateur, participant à une plus grande fiabilité du résultat d’authentification. En variante, le module de reconnaissance 20 peut répondre à une demande d’authentification à partir des N derniers modèles d’authentification (correspondant au dernier groupe enregistré de modèles d’authentification et à un ou plusieurs autres groupes enregistrés précédemment), ce qui augmente encore la sécurité. De plus, la conservation sous forme de chaînes des différentes versions des modèles d’authentification et des résultats associés des authentifications, facilite les enquêtes en cas d’attaque du système d’authentification 2. Si un attaquant, est capable de modifier le jeu d’entraînement pour y insérer ses données personnelles en remplacement de celles de l’utilisateur, le système sera apte à reconnaître l’attaquant en tant qu’utilisateur non-légitime. Concernant les itérations d’authentification, celles-ci peuvent être effectuées après avoir déterminer un résultat afin de confirmer dans le temps l’authentification, ou bien peuvent être effectuées sur une durée dite longue afin de réaliser plusieurs vérifications avant de délivrer le résultat. Sur l’étape 6 de génération du certificat d’identité par le module IAM 21, les données qui sont comprises dans ce certificat sont par exemple : - l’horodatage (correspondant au « timestamp » en anglais), - la validation de l’identité (VRAI) ou le rejet (FAUX), - le délai / la date de fin de validité d’autorisation d’accès, - l’identité certifiée (ID utilisateur certifiée), - le jeton d’identité (qui est unique et aléatoire). Des Informations complémentaires peuvent être intégrées telles que : - la liste des signaux utilisés pour l’authentification, - la décision prise par chaque module de reconnaissance et l’indice de confiance associé, - l’état de santé du porteur, - l’activité détectée, - le nombre de signaux et la qualité du signal, - la signature cryptographique du certificat. Ces informations complémentaires sont notamment utiles en cas d’enquête et de détection d’intrusion. Ces informations complémentaires pourraient être mises en mémoire dans un module de traitement particulier lié à l’intrusion. Afin d’améliorer encore la pertinence du système d’authentification 2 et participer à sa sécurité globale (de sorte à duper des attaquants), il est de préférence ajouté diverses informations relatives à l’authentification et l’identification, en plus des données déjà listées plus haut, et qui sont écrites dans la fiche de l’individu enregistrée dans le module de stockage 22. Ces informations complémentaires sont notamment : - activité détectée (marche, course, repos, travail sur ordinateur etc.) via un accéléromètre et un gyroscope, - état émotionnel (calme, stressé, excité, peur etc.), - état de santé global (bon, mauvais, moyen), - détection d’accident (chute, arythmies, infarctus, modification brute de tension etc.), - géolocalisation interne (zone d’un rayon défini à l’aide de capteurs de proximité ou bornes ou systèmes de badges, etc.), - géolocalisation par GPS, - informations sur l’environnement telles que la luminosité, le bruit ambiant, - température corporelle de l’individu (via capteur approprié), - saturation en oxygène dans le sang (via capteur approprié). Parmi les informations listées ci-dessus, l’état de santé de l’individu après authentification peut jouer une importance dans la sécurité ou la sûreté selon l’application visée. Par exemple, la dégradation rapide du niveau de santé de l’individu authentifié pourrait se traduire par un problème de santé soudain ou une attaque contre lui, ce qui doit être détecté dans des milieux ultra-sensibles comme les centres militaires ou nucléaires. Ce changement d’état est destiné à être pris en compte par le système d’authentification 2 pour alerter et/ou conduire à des décisions automatisées. L’état de santé de l’individu est notamment vérifié à partir de de son rythme cardiaque, de sa fréquence respiratoire, de la durée de sommeil, de sa température corporelle et de la saturation en oxygène, ces paramètres étant mesurés à partir du dispositif connecté 1 qui comprend les capteurs appropriés. Le traitement de ces données fournit un score relatif à l’état de santé ; en fonction de la valeur du score par rapport à une valeur de référence, par exemple en dessous de la valeur de référence, le système d’authentification 2 enverra une alerte, bloquera temporairement les accès, ou demandera une validation hiérarchique. En plus de la détection et du traitement de signaux physiologiques, le procédé d’authentification peut faire appel à d’autres paramètres biométriques pour compléter l’authentification, comme par exemple et de manière non exhaustive : empreinte digitale, iris, visage, géométrie de la main forme des veines de la main, gestuelle dédiée. En plus de l’authentification par signaux physiologiques, le procédé d’authentification peut faire appel à des protocoles d’authentification qui n’utilisent pas des données biométriques et portent sur une interaction avec l’objet auquel l’accès est demandé par l’individu, comme par exemple par mot de passe, mot de passe à usage unique, carte à puce, badge, certificat ou clé de chiffrement sur support amovible (clé USB, disque dur), action et/ou validation sur un second appareil tel qu’un téléphone. Avantageusement, le procédé d’authentification de l’invention tient compte, pour évaluer le résultat d’authentification (VRAI/FAUX), de la qualité du signal envoyé par le dispositif connecté 1 et reçu par le système d’authentification 2. L’évaluation de la qualité du signal correspond à l’évaluation au moins du bruit du signal. Un signal de mauvaise qualité peut provenir d’événements tels que des mouvements sur le capteur ou de conditions extérieures. De tels événements peuvent par exemple être pour un bracelet en tant que dispositif connecté, une modification du port du poignet, un changement de porteur, une éventuelle attaque sur le porteur du bracelet, une chute ou une perte de connaissance. Ainsi, le procédé d’authentification comporte une étape d’évaluation de la qualité du signal, cette étape combinée à l’étape de traitement des signaux physiologiques reçus, conduit à une étape, avant la génération du résultat de reconnaissance, de rejet des signaux non exploitables au lieu du rejet de l’identité de l’individu. De plus, le suivi temporel de la qualité du signal permet aussi de détecter le bon port du capteur sur une durée longue (en particulier d’au moins une dizaine de minutes). Une qualité du signal parfaite sur un temps long, peut, par exemple, montrer une attaque par forgeage. Afin de déterminer la proportion de signaux de mauvaise qualité, il sera par exemple utilisé une Transformée de Fourier. De façon à évaluer la qualité du signal, le système d’authentification 2 comporte un module d’évaluation de la qualité du signal (sur une certaine durée) comprenant au moins un algorithme d’évaluation de la qualité du signal (du bruit) du type par exemple KNN (pour « K-nearest neighbors » en anglais ou des « K plus proches voisins » en français) ou SVM. Ainsi, sur une durée, par exemple d’une heure, le module d’évaluation de la qualité du signal détermine les morceaux du signal trop bruités pour être exploitables et donne des probabilités sur le port effectif du dispositif connecté 1 par l’utilisateur. Cette évaluation peut également être faite sur des intervalles de temps répétés, en particulier entre plusieurs minutes à plusieurs heures selon les besoins, ce qui ajoute à la sécurité d’authentification. De plus, il est possible d’ajouter des modules dédiés à l’analyse des mouvements de l’utilisateur (via accéléromètre et gyroscope) afin d’améliorer les prédictions et d’associer le bruit avec des mouvements typiques de l’utilisateur. Ceci permettra par exemple de détecter plus facilement des incidents comme le retrait du dispositif ou l’injection de signaux forgés. En outre, le système d’authentification 2 peut comporter un module d’amélioration de qualité du signal à partir de filtres appropriés, tels que des filtres Butter Worth, FIR, auto-encodeurs, etc. Avantageusement, le procédé d’authentification de l’invention inclut une méthode pour détecter des signaux forgés et pour accélérer l’enregistrement des données de l’utilisateur (et donc accélérer l’apprentissage préalable par le module de reconnaissance 20). Le système d’authentification 2 comporte à cet effet un module de détection de forgeage 23 avec un ou plusieurs algorithmes associés et en en lien avec le module de reconnaissance 20. Un exemple de méthode pour détecter des signaux forgés et pour accélérer l’enregistrement des données est de générer artificiellement des signaux ressemblant à ceux des utilisateurs en cours d’enregistrement (la génération de signaux artificiels tels que des signaux ECG, est en soi connue). En modifiant artificiellement les données, il sera possible de détecter une éventuelle attaque qui viserait à uniquement reproduire des données artificielles et non des données combinées artificielles et authentiques d’un individu. Avantageusement, le procédé d’authentification de l’invention permet de détecter des attaques de (un tiers qui enverra dans le capteur 3 des données de l’individu qui auront été enregistrées antérieurement à son insu). Diverses méthodes de détection d’attaques de rejeu peuvent être mises en place. A titre d’exemple, une méthode consiste à utiliser une fonction de hachage et à conserver un grand nombre de « hash » des signaux. De plus, en couplant à la méthode de détection d’attaques de rejeu un algorithme de « picewise hashing », le système d’authentification 2 permet de détecter la réutilisation de signaux pré-enregistrés. Avantageusement, comme déjà indiqué plus haut, le procédé d’authentification de l’invention est apte à identifier les meilleurs imposteurs (utilisateurs qui tentent de se faire passer pour l’individu authentique). A cet effet, l’étape d’identification des meilleurs imposteurs comporte le calcul d’un score de réussite pour chaque utilisateur et le calcul d’un score de réussite ou d’impostures pour chaque imposteur face à cet utilisateur. En considérant que les distributions des scores pour l’utilisateur et des scores d’imposteurs suivent deux lois normales respectives, leur intersection et la taille de cette intersection plus ou moins grande seront considérées pour déterminer la probabilité pour un imposteur de réussir à être authentifié par le système d’authentification lors d’une attaque. Plus la taille de l’intersection est faible, plus le système d’authentification 2 garantit une authentification fiable de l’utilisateur. Ainsi, afin d’améliorer encore l’authentification et l’identification, le procédé d’authentification établit la liste des Y meilleurs imposteurs pour chaque utilisateur et, à chaque authentification de l’utilisateur, tente d’authentifier ces Y meilleurs imposteurs (par rapport aux autres individus connus dans le système d’authentification via les différents modules de reconnaissance dédiés à chaque individu enregistré) ; cela permet de réduire les probabilités et les scores de chacun de ces imposteurs finalement connus face à l’utilisateur afin d’obtenir une validation pour l’utilisateur et un rejet pour chaque imposteur. Néanmoins, cette étape d’identification des meilleurs imposteurs étant une tâche gourmande en ressources, elle ne sera avantageusement utilisée qu’en cas de doutes sur l’identité de la personne ou en cas d’authentification pour une action ultra-sensible. Un exemple de dispositif connecté associé à un exemple de mise en œuvre du procédé d’authentification de l’invention est à présent décrit. Pour le premier exemple, il est utilisé comme dispositif connecté 1, une montre connectée. La majorité des montres connectées possède les capteurs suivants : PPG (pour le rythme cardiaque et la SpO2 pour la saturation en oxygène), accéléromètre tri-dimensionnel (détection de l’activité sportive), gyroscope, et capteur de bio-impédance pour détecter le port ou non de l’objet. Le procédé d’authentification utilise alors en tant que capteurs 3, les capteurs PPG, l’accéléromètre tri-dimensionnel et le gyroscope. Deux modules de reconnaissance sont mis en œuvre, un module de reconnaissance 20A pour PPG et un module de reconnaissance 20B pour le mouvement en utilisant les signaux de l’accéléromètre et du gyroscope. Les données du capteur de bio-impédance serviront à déterminer si la montre est portée ou non. Le procédé d’authentification vise à déterminer si le porteur de la montre est bien le bon utilisateur et si tel est le cas à lui délivrer un certificat d’identité afin que l’utilisateur s’en serve pour être autoriser à accéder par exemple à un logiciel ou à un espace physique. En cas de changement d’état du capteur de bio-impédance (la montre n’est plus portée), les jetons et la mémoire de la montre sont réinitialisés. Dans cet exemple de montre, il est considéré une fréquence d’authentification par exemple de, une fois par minute avec un temps de mesure de 30 secondes. Le port de la montre par un bon utilisateur peut donner l’accès à une pièce sécurisée ; dans le cas d’une pièce sécurisée, on peut imposer que l’authentification continue soit relativement longue, par exemple selon une vérification de dix minutes. La montre mesure en permanence les signaux de l’ensemble des capteurs et les conserve en mémoire. Toutes les minutes, la montre transmet la dernière minute de signal au système d’authentification 2 qui analyse les 30 dernières secondes afin de valider l’identité de l’utilisateur (authentification). L’analyse d’authentification consiste à mettre en œuvre les étapes précitées 1 à 6 du procédé d’authentification. Au préalable, la montre a été portée durant un certain temps afin que le système d’authentification 2 génère un groupe de modèles d’authentification uniques et propres à l’individu à partir de la sélection de la multitude de modèles de test d’authentification qui ont été implémentés par l’apprentissage automatique des seules données personnelles de l’individu. Ultérieurement, lors d’une requête en authentification, si l’identité a été validée par le système d’authentification 2, celui-ci produit alors un certificat d’authentification qui peut contenir les informations suivantes : date, validation ou rejet de l’identité, le niveau de confiance, la qualité du signal, l’état émotionnel, l’état de santé, la saturation SpO2, la validation du non-changement d’état du capteur de bio-impédance (pas de retrait de la montre), l’activité détectée, le jeton d’identité. En retour, le jeton d’identité est transmis à la montre 1 de l’utilisateur, qui peut l’utiliser pour s’authentifier auprès de services logiciels ou accéder à un espace physique auquel il est autorisé. Lorsque l’utilisateur accrédité veut accéder à une salle sécurisée selon une authentification continue de 10 minutes, le système d’authentification 2 analysera les dix dernières minutes des signaux physiologiques enregistrés via la montre connectée afin de valider une seconde fois l’identité et la continuité des états d’authentification sur les dix dernières minutes du port de la montre. En cas de succès, un nouveau certificat d’identité et un jeton sont délivré de sorte que l’utilisateur peut accéder à la salle. Tant que la montre reste portée par l’utilisateur qui est dans la salle, le procédé d’authentification continue se poursuit, toujours de manière transparente pour l’utilisateur, permettant de poursuivre l’apprentissage des données de l’utilisateur afin de mettre à jour le groupe des modèles d’authentification de l’utilisateur. Dans un autre exemple, l’utilisateur porteur de la montre connectée, met en œuvre le procédé d’authentification continue de l’invention pour protéger son téléphone et sa montre ainsi que ses données personnelles. Lors du premier port de la montre connectée, le système d’authentification 2 (sur serveur) collecte un certain nombre de signaux PPG transmis par la montre connectée pour générer par apprentissage automatique les modèles d’authentification dédiés à l’utilisateur. Une fois le groupe généré de modèles d’authentification, celui-ci est enregistré dans le téléphone de l’utilisateur. Ultérieurement, à chaque besoin d’authentification de l’utilisateur par rapport au téléphone, la montre envoie les signaux PPG au téléphone qui met en œuvre (via une application logicielle spécifique) l’analyse d’authentification à partir des modèles d’authentification (du groupe) dédiés enregistrés dans le téléphone afin de reconnaître l’utilisateur. Régulièrement, une partie des données d’authentification du jour, seront transmises du téléphone au système de reconnaissance 2 sur serveur afin de poursuivre l’entrainement des modèles d’authentification dédiés de l’utilisateur et les mettre à jour. Procédé d’authentification continue de l’identité d’un individu, comportant une première étape d’authentification par la reconnaissance d’au moins un signal physiologique de l’individu transmis par au moins un capteur porté passivement par l’individu, et après la première étape d’authentification, au moins une étape d’itération d’authentification de l’identité par la reconnaissance dudit au moins un signal physiologique de l’individu, caractérisé en ce que - préalablement aux étapes d’authentification et d’itération d’authentification, le procédé comporte i) une étape dite d’apprentissage préalable qui consiste à traiter par apprentissage automatique les données d’au moins un signal physiologique propre à l’individu pour générer une multitude de modèles de test d’authentification, ii) à tester cette multitude de modèles de test d’authentification avec les données de l’individu qui continuent d’être captées, iii) à classer les modèles de test d’authentification selon leur pertinence de probabilité de correspondance avec les données de l’individu et iv) à ne retenir qu’une sélection d’un groupe de modèles de test d’authentification classés avec la meilleure probabilité de correspondance, ces modèles de test d’authentification sélectionnés étant les modèles dits d’authentification qui sont retenus pour les étapes d’authentification et d’itération d’authentification ; - les étapes d’authentification et d’itération d’authentification consistent à comparer les données captées de l’individu avec les modèles d’authentification propres à l’individu, d’associer une probabilité de correspondance au résultat de comparaison avec chacun des modèles d’authentification et à traiter les probabilités pour en déduire un résultat d’acceptation de l’authentification ou bien de rejet de l’authentification. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que dans l’étape i) qui consiste à générer une multitude de modèles de test d’authentification, le traitement des données exploite non seulement les données de l’individu mais également les données d’au moins un imposteur connu, la quantité de données utilisées de tous les imposteurs connus considérés dans la génération de la multitude de modèles de test ne devant pas dépasser le ratio entre la quantité totale de données de l’individu et le nombre d’imposteurs connus. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que, dans l’étape ii), au moins un modèle de test, est testé à partir des données d’au moins un autre individu considéré comme un imposteur connu. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le traitement des probabilités qui sont associées aux résultats de comparaison des données captées avec les modèles d’authentification, pour en déduire un résultat d’acceptation ou de rejet, est mis en œuvre par un arbre de décisions. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de délivrance d’un certificat d’authentification lorsque la reconnaissance est acceptée, les étapes d’itération d’authentification étant effectuées après la première étape d’authentification et la délivrance du certificat d’authentification, ou bien les étapes d’itération d’authentification étant effectuées à la suite de la première étape d’authentification et avant délivrance du certificat d’authentification. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il met en œuvre, durant au moins une étape d’itération d’authentification, un apprentissage automatique pour renouveler un ou plusieurs modèles d’authentification dédiés audit individu. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il renouvelle par apprentissage lors des étapes d’itération d’authentification d’un individu, les modèles d’authentification et enregistre N derniers modèles d’authentification qui correspondent à ceux immédiatement renouvelés et à ceux d’une ou d’étapes précédentes d’itération, et en ce que l’exécution du procédé d’authentification lors d’une nouvelle et ultérieure authentification est effectuée à partir des derniers modèles d’authentification enregistrés ou à partir d’une combinaison des N derniers modèles d’authentification enregistrés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il tient compte pour évaluer le résultat d’authentification qui est de type binaire (VRAI/FAUX), de la qualité du signal et de préférence de la qualité du signal sur une certaine durée, en particulier la qualité du signal étant évaluée par le traitement du bruit du signal. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le ou les signaux physiologiques sont choisis parmi le ou les signaux PPG et/ou ECG et/ou l’activité physique de l’individu et/ou sa bio-impédance, en particulier le procédé d’authentification comporte en outre une étape d’évaluation de l’état de santé de l’individu à partir des signaux physiologiques captés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il implémente un groupe de modèles d’authentification par type de signal physiologique et le procédé comporte un algorithme d’évaluation de l’authentification à partir de la combinaison des résultats de reconnaissance issus de chacun des groupes des modèles d’authentification pour chacun des types de signaux physiologiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il mesure et évalue d’autres données qu’un ou des signaux physiologiques de l’individu, lesdits autres données étant traitées de sorte que les résultats sont combinés aux résultats du ou des signaux physiologiques pour établir la reconnaissance, notamment lesdits autres données étant, prise seules ou en combinaison, des données biométriques telles que empreinte digitale, visage, iris, dessin des veines, ou un mot de passe pouvant être à usage unique, une carte à puce, un badge, un certificat ou une clé de chiffrement sur un support amovible tel qu’une clé USB, une action de validation sur un second appareil tel qu’un téléphone. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de détection d’attaque par rejeu et/ou une étape de détection de signaux forgés. Système d’authentification (2) continue de l’identité d’un individu, comportant des moyens de traitement électronique et des algorithmes pour mettre en œuvre le procédé d’authentification selon l’une quelconque des revendications précédentes, les moyens de traitement comprenant au moins un module de reconnaissance par individu (20), un module dit IAM (21) de gestion des identités et des accès, et un module de stockage (22) des données, le module de reconnaissance par individu générant par apprentissage automatique les modèles d’authentification dédiés à l’individu et en rapport avec un signal physiologique. Système d’authentification selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent un module de détection de rejeu, un module de détection de signaux forgés, et un module d’évaluation de données complémentaires propres à l’individu dont son état de santé. Programme d’ordinateur comportant des instructions de code pour l’exécution des étapes du procédé d’authentification selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.