FR 3164551 A1 20260116 FR 2407723 A 20240715 Le procédé de validation d’une transaction compare une chaîne de caractères candidate (Cc) à une chaîne de référence (Cr), représentant des noms de pays, personnes ou organisations. Il utilise : un bloc primaire (Bs) qui détermine un score initial (Si) basé sur des règles ou un modèle léger puis compare ce score à des domaines prédéfinis pour validation immédiate (Da), non-validation (Dna), et contrôle (Dc). Un bloc expert (Be) qui utilise une IA complexe pour déterminer un score de similarité (Sc) avec des règles complexes et des modèles avancés. Le procédé génère un état de validation (A) ou de non-validation (NA) basé sur ces scores, et active le bloc expert si nécessaire pour obtenir une validation de similarité (Ds). Figure pour la publication : Figure 1 Procédé et dispositif hybride pour la validation de transaction à partir de la comparaison de deux chaînes de caractères Domaine de l’invention La présente invention concerne un dispositif hybride pour la validation d’une transaction à partir de la comparaison d’une chaîne de caractères, dite candidate, avec une chaîne de caractères, dite de référence. Elle concerne également un procédé associé. Art antérieur La vérification de la correspondance entre deux noms, de personnes ou d’organisation, est une fonction essentielle dans de nombreuses applications allant de la gestion des bases de données aux protocoles de sécurité. Dans le secteur des paiements, il existe un large éventail de cas d’utilisation qui nécessitent une correspondance de noms robuste. Par exemple, la vérification instantanée des noms de paiement : dans plusieurs scénarios de fraude, un fraudeur ment sur son nom à une victime afin de la tromper. La possibilité de comparer le nom saisi au nom réel associé à un IBAN est donc cruciale pour prévenir ce type de fraude. Le blanchiment d’argent peut également être évité plus facilement si l’on peut vérifier les noms des titulaires de comptes avant chaque transaction. De plus, empêcher les utilisateurs figurant sur une liste noire d’effectuer des transactions nécessite de vérifier le nom d’un titulaire de carte par rapport à des listes de sanctions publiques pour prévenir le blanchiment d’argent et les activités criminelles. Un procédé de correspondance des noms doit être en mesure de traiter un ensemble très varié de cas de correspondance. : faire correspondre des noms comportant des erreurs typographiques ou des caractères omis : ex : Sarah/Sarag, Kjel/Kjeld faire correspondre des homonymes, ex : Kristof/Christophe faire correspondre des synonymes, ex : Kristof/Christophe détecter et ignorer les titres, par exemple : Mr/Dr/Mme… détecter des correspondances avec des initiales détecter des correspondances avec des noms de famille doubles traiter des données relatives aux entités juridiques (BV, NV, SA,…) etc. Un procédé de correspondance des noms doit respecter des contraintes de temps, de coût et de variabilité linguistique pour chaque opération d’appariement. Une idée qui est à la base de l’invention est d’observer que ces opérations d’appariement sont complexes, longues et coûteuses en énergies pour leur traitement. Il est proposé un dispositif et un procédé appliquant une méthode originale de validation d’une transaction à partir de la comparaison d’une chaîne de caractères, dite candidate, avec une chaîne de caractères, dite de référence, les deux chaînes de caractères transcrivant des noms de pays ou de personnes ou organisation, comprenant : un bloc de traitement dit primaire, et un bloc de traitement dit expert comportant un module d’intelligence artificielle, dit complexe. Le dispositif et la méthode sont configurés pour générer un état de validation de la transaction pour le cas où un score initial de comparaison appartient à un domaine prédéterminé de validation immédiate, générer un état de non-validation de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient à un domaine prédéterminé de non-validation immédiate, activer le bloc de traitement expert lorsque ledit score initial de comparaison appartient à un domaine prédéterminé de contrôle, générer un état de validation lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé dit de validation de similarité. Le bloc de traitement primaire est configuré pour : déterminer le score, dit initial, de comparaison desdites deux chaînes de caractères, le score de comparaison étant déterminé sur la base d’un ensemble de règles prédéfinies ou d’un modèle d’apprentissage automatique léger, puis comparer ledit score initial de comparaison avec un domaine prédéterminé dit de validation immédiate, un domaine prédéterminé dit de non-validation immédiate et un domaine prédéterminé dit de contrôle, Le bloc de traitement expert est configuré pour : déterminer un score, dit de similarité, desdites deux chaînes de caractères, le score de similarité de comparaison étant déterminé à l’aide d’une combinaison de règles complexes et de modèles d’apprentissage automatique avancés, le dispositif et la méthode sont configurés pour générer un état de validation de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de validation immédiate, générer un état de non-validation de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de non-validation immédiate, activer le bloc de traitement expert lorsque ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de contrôle, générer un état de validation lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé dit de validation de similarité. Le dispositif/méthode hybride améliore l’efficacité en employant le bloc primaire pour la résolution rapide de scénarios primaires de correspondance de noms, conservant ainsi les ressources informatiques. Le dispositif/méthode garantit la robustesse et la précision de la correspondance des noms en faisant appel au bloc expert pour les cas les plus difficiles, que le bloc primaire ne peut résoudre. Le dispositif/méthode à deux blocs est évolutif, ce qui permet au dispositif de gérer un large éventail de complexités dans la recherche de noms multilingues sans compromettre la vitesse ou la précision. Le dispositif/méthode hybride offre l’avantage de la modularité, en permettant l’inclusion d’un bloc primaire et d’un bloc expert complexe. Cette modularité permet au dispositif de résoudre rapidement les cas de correspondance de noms primaires et courants, tout en gérant des scénarios de correspondance plus complexes. Le dispositif/méthode peut être configuré pour retourner une chaîne de caractères, dite suggérée, lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé dit de suggestion de similarité. La chaîne de caractères suggérée peut être déterminée à partir d’une entrée dans une base de données préexistante. Le dispositif/méthode selon l’invention peut être configuré pour générer un état d’invalidation, lorsqu’après que la chaîne de caractères suggérée a été retournée, le bloc de traitement expert est activé lors d’une comparaison d’une autre chaîne de caractères candidate avec la chaîne de référence, et que le score de similarité de ladite autre chaîne de caractères candidate et la chaîne de référence n’appartient pas au domaine de validation de similarité. La chaîne de caractères suggérée peut être déterminée à partir d’une entrée dans une base de données. Avantageusement, le bloc de traitement primaire est en outre configuré pour prétraiter des chaînes de caractères correspondant à des noms en les convertissant en minuscules et en supprimant les chaînes de caractères correspondant à des titres communs Le prétraitement des noms selon une casse uniforme et la suppression des titres communs normalisent les données d’entrée, ce qui peut réduire de manière significative la complexité du processus de mise en correspondance. L’étape initiale de prétraitement peut améliorer les performances du dispositif en réduisant le risque de fausses correspondances dues à la sensibilité à la casse ou à des informations de titre non pertinentes. La simplification des données d’entrée par le biais du prétraitement peut entraîner des temps de traitement plus rapides pour le bloc primaire, améliorant ainsi le débit global du dispositif. De préférence, le bloc de traitement primaire identifie et remplace, dans les chaînes de caractères, les initiales par des noms complets correspondants. En transformant les initiales en noms complets, le dispositif peut accroître la précision des correspondances, en particulier dans les cas où les abréviations peuvent être source d’ambiguïté ou de confusion. La transformation consiste à chercher dans la chaîne de caractères de référence si un mot commence par la même lettre qu’une initiale présente dans la chaîne candidate, et dans ce cas effectuer le remplacement. Cette fonction peut améliorer l’expérience de l’utilisateur en réduisant le nombre de faux négatifs potentiels, augmentant ainsi la fiabilité du processus de correspondance des noms. Le bloc de traitement expert peut utiliser des modèles de plongement sémantique pour générer des représentations vectorielles des noms et comparer les vecteurs pour déterminer le score complexe de similarité. L’inclusion de modèles de plongement sémantique dans le bloc expert offre l’avantage de l’automatisation. Ces modèles génèrent des représentations vectorielles des noms. Il est alors possible de déterminer un score de similarité à partir de ces représentations (par exemple avec un calcul de distance), automatisant ainsi le processus de détermination des correspondances de noms sans intervention manuelle. L’utilisation de modèles de plongement sémantique pour créer des représentations vectorielles permet une comparaison nuancée des noms, en saisissant les similitudes sémantiques qui peuvent ne pas être apparentes lors d’une comparaison directe de chaînes de caractères. La génération de scores de similarité basés sur des comparaisons vectorielles permet au dispositif de gérer plus efficacement les variations orthographiques et phonétiques des noms, ainsi que les cas de translittération (transcription d’un nom vers un système d’écriture différent). Les représentations vectorielles facilitent la mise en correspondance des noms dans différentes langues et écritures, ce qui est particulièrement utile dans un contexte multilingue. Avantageusement, le bloc de traitement expert peut comprendre une fonction de détection de la langue permettant d’identifier et d’ajuster les cas de translittération. L’ajustement comporte une étape de détection de la langue puis de transcription de la chaîne de caractère candidate dans un alphabet cible (latin). Ceci offre l’avantage de l’hétérogénéité. Cette fonction permet au dispositif d’identifier et d’ajuster les cas de translittération, où les noms peuvent être écrits différemment dans différentes langues. En tenant compte des variations linguistiques, le dispositif peut traiter plus efficacement les correspondances de noms multilingues. En identifiant la langue des noms, le dispositif peut appliquer des règles de traitement spécifiques à la langue, ce qui améliore la précision du processus de mise en correspondance. L’ajustement des cas de translittération garantit que le dispositif reste efficace même lorsqu’il s’agit de noms qui ont été convertis d’un système d’écriture à un autre, ce qui est courant dans un environnement mondialisé. De préférence, le bloc de traitement primaire comporte en outre un composant de calcul configuré pour renvoyer un score de correspondance entre deux chaînes de caractères appariées. La fourniture d’un score de correspondance indiquant la détermination de la correspondance permet une évaluation quantifiable des résultats, ce qui peut être essentiel pour les applications exigeant une grande précision, telles que la vérification d’identité ou la déduplication de données. Le score de correspondance permet au dispositif de classer les correspondances potentielles, ce qui facilite l’examen par l’utilisateur et une analyse plus approfondie, améliorant ainsi l’efficacité des processus de vérification manuelle. Le composant de calcul peut mettre en œuvre la distance de Levenshtein entre les deux chaînes de caractères. L’utilisation de la distance de Levenshtein garantit que le score de correspondance reflète la similarité réelle entre les chaînes de caractères, ce qui améliore la fiabilité du processus de correspondance. Le score de correspondance peut être celui renvoyé pour l’identité de deux chaînes de caractères lorsque la distance de Levenshtein est inférieure à un seuil prédéterminé. Le seuil prédéterminé pour la distance de Levenshtein permet au dispositif d’éviter les faux positifs qui peuvent survenir en cas de variations orthographiques mineures ou d’erreurs typographiques courantes dans une chaîne de caractères, ce qui améliore la précision du dispositif. Le système bloc de traitement peut être configuré pour réorganiser les composantes d’un nom afin de minimiser la distance de Levenshtein et de faciliter la correspondance La réorganisation des composantes d’un nom pour minimiser la distance de Levenshtein peut améliorer de manière significative la précision de la correspondance pour les ensembles de données multiculturelles ou multilingues où l’ordre des noms peut varier, garantissant ainsi une meilleure qualité de la normalisation des données. La possibilité de faciliter l’appariement en minimisant la distance de Levenshtein peut réduire la nécessité de corriger ou de normaliser manuellement les données, ce qui permet de gagner du temps et d’économiser des ressources dans les flux de traitement des données. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront au cours de la lecture de la description détaillée qui va suivre pour la compréhension de laquelle on se reportera aux dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 est une vue schématique d’un dispositif hybride selon l’invention. FIG. 2 est une autre vue schématique du dispositif hybride. Description détaillée de l’invention La présente invention concerne un dispositif hybride (D) conçu pour valider une transaction à partir de la comparaison d’une chaîne de caractères Sc, dite candidate, avec une chaîne de caractères Sr, dite de référence, les deux chaînes de caractères transcrivant des noms de pays, de personnes, d’organisations ou autres. Le dispositif comprend deux parties : un bloc de traitement dit primaire Bs équipé pour traiter les tâches de mise en correspondance primaires, et un bloc de traitement dit expert Be configuré pour traiter les scénarios de mise en correspondance de noms les plus complexes. Le premier élément de l’invention est le bloc de traitement primaire Bs qui peut être un ensemble de règles soigneusement élaborées ou un modèle léger d’apprentissage automatique. L’objectif du bloc primaire Bs est d’accélérer le processus de mise en correspondance des noms en résolvant rapidement les cas les plus courants et les plus primaires, tels que les correspondances exactes ou les variations dues à des erreurs typographiques. Cette première ligne de défense dans la séquence de mise en correspondance des noms permet de déterminer et de renvoyer immédiatement les résultats de la mise en correspondance lorsque c’est possible, ce qui améliore considérablement l’efficacité du dispositif. Le bloc de traitement dit primaire est configuré pour : déterminer un score Si, dit initial, de comparaison desdites deux chaînes de caractères, le score de comparaison étant déterminé sur la base d’un ensemble de règles prédéfinies ou d’un modèle d’apprentissage automatique léger, puis comparer ledit score initial Si de comparaison avec un domaine prédéterminé Da dit de validation immédiate, un domaine prédéterminé Dna dit de non-validation immédiate et un domaine prédéterminé Dc dit de contrôle. Le bloc de traitement dit expert Be comporte un module d’intelligence artificielle Mi, dit complexe, configuré pour : déterminer un score Sc, dit de similarité, desdites deux chaînes de caractères, le score de similarité de comparaison étant déterminé à l’aide d’une combinaison de règles complexes et de modèles d’apprentissage automatique avancés. Le dispositif hybride D est configuré pour : générer un état de validation A de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de validation immédiate Da, générer un état de non-validation Na de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de non-validation immédiate Dna, activer le bloc de traitement expert Be lorsque le score initial Si de comparaison appartient au domaine prédéterminé de contrôle, générer un état de validation A lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé Ds dit de validation de similarité. Lorsque le bloc primaire Bs ne parvient pas à déterminer une correspondance, la tâche est transférée au deuxième bloc : le bloc expert Be. Ce niveau sophistiqué est constitué d’une combinaison de règles complexes et de modèles d’apprentissage automatique de haut niveau. Des modèles de plongement sémantique peuvent être utilisés pour comparer les homonymes et les noms multilingues, en utilisant la distance entre les vecteurs comme score de similarité. La détection de la langue et la transcription vers un alphabet latin commun peuvent également être utilisées pour traiter les cas de translittération. Le bloc expert se penche sur les nuances linguistiques et les contextes culturels pour distinguer les noms similaires avec une grande précision. La pierre angulaire de cette invention est la collaboration entre les blocs primaires et complexes de l’intelligence artificielle. Le premier agit comme un filtre, résolvant les cas primaires et ne transmettant que les cas complexes au second, ce qui permet d’économiser des ressources informatiques et du temps. Cette approche à plusieurs niveaux permet au dispositif hybride D de rester léger et rapide sans compromettre sa capacité à traiter des tâches complexes de mise en correspondance. Le diagramme représenté sur FIG. 1 comprend deux blocs primaires représentant les principaux blocs du dispositif : Référence Bs. « Bloc de traitement primaire » — représenté par un bloc rectangulaire en haut, ce bloc est responsable du filtrage initial et du traitement des noms sur la base de règles prédéfinies ou d’un modèle léger d’apprentissage automatique. Ce bloc correspond à la première partie du système, qui traite les cas de correspondance de noms primaires et courants. Référence Be. « Bloc de traitement expert » — représenté par un bloc rectangulaire sous le bloc primaire, ce bloc sophistiqué entreprend un traitement supplémentaire des noms en utilisant des règles complexes et des modèles d’apprentissage automatique avancés lorsque le bloc d’IA primaire ne suffit pas à trouver une correspondance. En outre, trois états de résultat sont décrits dans le diagramme : Référence A — « Validation » — une forme ovale suggère un résultat de correspondance réussi lorsqu’une correspondance est déterminée, référence NA — « Non Validation » — une forme ovale indique un résultat négatif lorsqu’il est déterminé qu’il n’y a pas correspondance, Référence SC — « Suggérer une correction » — une autre forme ovale indique un résultat négatif lorsqu’une correspondance est déterminée. Ainsi, le diagramme permet de visualiser le processus global et le flux de décision du dispositif pour la mise en correspondance de noms multilingues. Bien sûr, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l’invention. De plus, les différentes caractéristiques, formes, variantes et modes de réalisation de l’invention peuvent être associés les uns avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où ils ne sont pas incompatibles ou exclusifs les uns des autres. Procédé (P) de validation d’une transaction à partir de la comparaison d’une chaîne de caractères (Cc), dite candidate, avec une chaîne de caractères (Cr), dite de référence, les deux chaînes de caractères transcrivant des noms de pays, de personnes ou d’organisation, le procédé mettant en œuvre : un bloc de traitement (Bs) dit primaire configuré pour : déterminer un score (Si), dit initial, de comparaison desdites deux chaînes de caractères, le score de comparaison étant déterminé sur la base d’un ensemble de règles prédéfinies ou d’un modèle d’apprentissage automatique léger, puis comparer ledit score initial de comparaison avec un domaine (Da) prédéterminé dit de validation immédiate, un domaine (Dna) prédéterminé dit de non-validation immédiate et un domaine (Dc) prédéterminé dit de contrôle, un bloc de traitement (Be) dit expert comportant un module d’intelligence artificielle (Mi), dit complexe , configuré pour : déterminer un score (Sc), dit de similarité, desdites deux chaînes de caractères, le score de similarité de comparaison étant déterminé à l’aide d’une combinaison de règles complexes et de modèles d’apprentissage automatique avancés, le procédé comprenant : une étape de génération d’un état de validation (A) de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de validation immédiate, une étape de génération d’un état de non-validation (NA) de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de non-validation immédiate, une étape d’activation du bloc de traitement expert lorsque ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de contrôle, une étape de génération d’un état de validation (A) lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé (Ds) dit de validation de similarité. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une étape de retour d’une chaîne de caractères (Sc), dite suggérée, lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé dit de suggestion de similarité. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la chaîne de caractères suggérée (Sc) est déterminée à partir d’une entrée dans une base de données (Bd) . Procédé selon l’une des deux revendications précédentes, en outre configuré pour générer un état d’invalidation (Na), lorsqu’après que la chaîne de caractères suggérée a été retournée, le bloc de traitement expert (Be) est activé lors d’une comparaison d’une autre chaîne de caractères candidate avec la chaîne de référence, et que le score de similarité de ladite autre chaîne de caractères candidate et la chaîne de référence n’appartient pas au domaine de validation de similarité. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le bloc de traitement primaire (Bs) identifie et remplace, dans les chaînes de caractères, les initiales par des noms complets correspondants. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le bloc de traitement expert utilise des modèles de plongement sémantique pour générer des représentations vectorielles des noms et comparer les vecteurs pour déterminer le score complexe de similarité. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le bloc de traitement expert (Be) comprend une fonction de détection de la langue permettant d’identifier et d’ajuster les cas de translittération. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le bloc de traitement primaire comporte en outre un composant de calcul (C) configuré pour renvoyer un score de correspondance entre deux chaînes de caractères appariés. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le bloc de traitement primaire (Bs) est configuré pour réorganiser les composantes d’un nom afin de minimiser la distance de Levenshtein et de faciliter la correspondance. Dispositif (D) de validation d’une transaction à partir de la comparaison d’une chaîne de caractères (Cc), dite candidate, avec une chaîne de caractères (Cr), dite de référence, les deux chaînes de caractères transcrivant des noms de pays ou de personnes, ledit dispositif comprenant : un bloc de traitement (Bs) dit primaire configuré pour : déterminer un score (Si), dit initial, de comparaison desdites deux chaînes de caractères, le score de comparaison étant déterminé sur la base d’un ensemble de règles prédéfinies ou d’un modèle d’apprentissage automatique léger, puis comparer ledit score initial de comparaison avec un domaine (Da) prédéterminé dit de validation immédiate, un domaine (Dna) prédéterminé dit de non-validation immédiate et un domaine (Dc) prédéterminé dit de contrôle, un bloc de traitement (Be) dit expert comportant un module d’intelligence artificielle (Mi), dit complexe, configuré pour : déterminer un score (Sc), dit de similarité, desdites deux chaînes de caractères, le score de similarité de comparaison étant déterminé à l’aide d’une combinaison de règles complexes et de modèles d’apprentissage automatique avancés, le dispositif étant configuré pour générer un état de validation (A) de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de validation immédiate, générer un état de non-validation (NA) de la transaction pour le cas où ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de non-validation immédiate, activer le bloc de traitement expert lorsque ledit score initial de comparaison appartient au domaine prédéterminé de contrôle, générer un état de validation (A) lorsque le score de similarité appartient à un domaine prédéterminé (Ds) dit de validation de similarité.