Découverte de motifs intelligibles et caractéristiques d`anomalies

D´ecouverte de motifs intelligibles et caract´eristiques
d’anomalies dans les traces unitaires
Olivier Cavadenti, Victor Codocedo, Mehdi Kaytoue, Jean-Fran¸cois Boulicaut
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Olivier Cavadenti, Victor Codocedo, Mehdi Kaytoue, Jean-Fran¸cois Boulicaut. D´ecouverte de
motifs intelligibles et caract´eristiques d’anomalies dans les traces unitaires. 16`eme Conf´erence
Internationale Francophone sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances, Jan 2016, Reims,
France. 2016. <hal-01265254>
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Découverte de motifs intelligibles et caractéristiques
d’anomalies dans les traces unitaires
Olivier Cavadenti∗,∗∗, Victor Codocedo∗, Mehdi Kaytoue∗, Jean-François Boulicaut∗
∗Université de Lyon. CNRS, INSA-Lyon, LIRIS. UMR5205, F-69621, France.
∗∗Actemium Saint-Etienne
contact : [email protected]
Résumé. De nombreuses industries manufacturières s’intéressent aujourd’hui à
l’exploitation des grandes collections de traces unitaires. Les applications sont
multiples et vont du simple "reporting" à la détection de fraudes en passant par
la gestion de retours ou encore la mise en évidence d’incohérences dans les
circuits de distribution. Une étape importante consiste à détecter des anomalies
dans des collections de traces. Si les travaux concernant la détection d’anomalies
sont assez nombreux, peu permettent de caractériser les anomalies détectées par
une description intelligible. Étant donné un ensemble de traces unitaires, nous
développons une méthode d’extraction de motifs pour détecter et contextualiser
des comportements non conformes à un modèle expert (fourni ou construit à
partir des données). Le degré d’anomalie est alors quantifié grâce à la proportion
du nombre de mouvements des objets qui ne sont pas prévus dans le modèle
expert. Cette recherche est financée partiellement par un programme industriel
qui ne permet ni de dévoiler le contexte concret ni de parler des données réelles.
Ainsi, nous validons empiriquement la valeur ajoutée de la méthode proposée
par l’étude de traces de mobilité dans un jeu vidéo : nous pouvons alors discuter
d’un motif qui explicite les raisons de l’inexpérience de certains joueurs.
1 Introduction
Avec la dissémination de nombreux systèmes de capteurs, de très grands volumes de don-
nées sont accessibles sous la forme de collections de traces. Ces traces correspondent à la
séquence des évènements captés dans un système qui définit ce qui est captable. Les traces
modélisent alors la vie des objets dans ce système. Le type de traces qui motive cette recherche
est celui des traces unitaires de produits manufacturés qui peuvent être tracés depuis leur fabri-
cation jusqu’à leur vente en transitant via un réseau logistique éventuellement complexe. Les
traces unitaires codent les comportements des objets, dont certains sont prévisibles, qui per-
mettent d’avoir accès à de nombreuses informations spatio-temporelles ou sémantiques sur les
processus appliqués à ces objets. Parallèlement, ces systèmes de traçage possèdent eux-mêmes
de nombreuses caractéristiques comme les distances et positions entre les capteurs ainsi que
leur type, leur propriétaire, les données qu’ils fournissent, leur état, etc. On peut donc se de-
mander si les comportements des objets vérifient bien les processus attendus par ceux qui ont

Découverte de motifs intelligibles et caractéristiques d’anomalies dans les traces unitaires
mis en place le système : c’est un enjeu majeur pour la découverte d’anomalies dans des col-
lections de traces unitaires. Ce cas est observable dans de nombreux scénarios d’applications :
on peut rechercher des agents qui dévient de leurs déplacements habituels (taxis, joueurs, per-
sonnes) ou voir si des objets manufacturés suivent un circuit de distribution attendu. Ainsi,
cette recherche est motivée par la détection de produits contrefaits ou vendus en dehors du
marché pour lequel ils ont été achetés. Nous considérons dans cet article la recherche et la
caractérisation d’anomalies dans un environnement de traces unitaires et/ou de comportements
en définissant la notion d’anormalité par rapport à un modèle expert, un modèle, appelé mo-
dèle de filière dans le cas des applications aux produits manufacturés, qui détermine pour partie
l’attendu. La recherche d’anomalies dans un ensemble de données est un problème de fouille
de données bien connu (Aggarwal (2013),Chandola et al. (2009)). Il consiste à découvrir des
ensembles d’objets dont la valeur des attributs dévient suffisamment de l’ensemble des objets
de la base de données. Or dans notre problématique, les anomalies peuvent être fréquentes
mais non conformes à un comportement décrit par une connaissance experte a priori et non
au sein de l’ensemble des données captées. Notre première contribution est de formaliser cette
tâche de détection d’anomalies. Bien qu’assez peu étudié dans la communauté de la fouille
de données, quelques travaux ont souligné que les modèles experts pouvaient être exploités
dans des processus de découverte de collection de motifs pertinents (par exemple, utilisation
d’un réseau bayésien comme connaissance a priori pour la découverte d’ensembles fréquents
par Jaroszewicz et al. (2009) ou exploitation d’un modèle expert mathématique par Flouvat
et al. (2014)). De plus, si la détection d’objets anormaux a été bien étudiée, la description et la
caractérisation de ces anomalies restent un champ restreint à quelques études récentes comme
celles de Tang et al. (2013) ou de Duan et al. (2015). Notre seconde contribution est de progres-
ser sur la description des anomalies (anomalies contextuelles) via une méthode de génération
de contexte de fouille et une découverte d’anomalies, qui sont des ensembles de propriétés
qui caractérisent davantage les traces considérées comme anormales que les traces normales,
en exploitant des motifs émergents (Dong et Li (1999)). Nous voulons en effet établir leur
capacité à décrire en premier lieu les anomalies et non les comportements attendus.
L’article est organisé comme suit. Nous exposons notre méthode de découverte de des-
criptions d’anomalies en décrivant les principales notions utiles et en définissant le problème
dans la Section 2. La Section 3 donne lieu à des expérimentations avec deux cas de découverte
d’anomalies et leurs descriptions dans le jeu de stratégie Dota 2. Nous exposons les travaux
similaires dans la Section 4 avant de conclure.
2 Méthode de découverte de descriptions d’anomalies
2.1 Notations et définition du problème
Nous appelons trace unitaire la séquence des enregistrements captés par un système donné
lors du déplacement d’un objet. A chaque objet correspond une et une seule trace.
Définition 1 (Enregistrement).Soit un ensemble d’attributs A={A1, ..., An}numériques ou
catégoriels. Un enregistrement r∈Rest un n-uplet r= (a1, ..., an)avec ai∈dom(Ai).

O. Cavadenti et al.
Définition 2 (Trace unitaire).On note t=hr1, ..., rkiune trace unitaire avec ri∈R. Une
trace unitaire indique la suite d’évènements captés lors du cycle de vie d’un produit. Une
collection de traces est notée T.
Définition 3 (Modèle expert de filière).Un modèle de filière correspond à la connaissance
globale que l’on a des sites et des transitions potentielles entre eux. Il se peut que des sites de
captation ne soient pas présents dans le modèle. Chaque enregistrement est réalisé sur un site,
c’est un attribut d’enregistrement rparticulier (noté site(r)). L’ensemble des sites forme un
graphe G= (V, E)avec Vles nœuds et E⊆V×Vles arêtes, que l’on appelle modèle de
filière. Un enregistrement rcorrespond à une action effectuée à un instant tet à un site v∈V.
Exemple 1. Soit le modèle de filière décrit dans la Figure 1 avec un ensemble de sites V.
Deux séquences d’enregistrements appartenant à deux traces unitaires sont présentées dans le
tableau à droite de la Figure 1. L’attribut ’loc’ permet de préciser le site de l’enregistrement.
On observe que la trace numéro 2 possède une séquence de sites : < A, A, C, C, D >. Nous
voyons sur le modèle de filière que ces sites sont connectés par le chemin A→C→D.
A
C
B
G
D E
H
I
J
Ftid event_id timestamp loc action
1 1 101 A COMMISSING
1 2 102 A STORING
1 3 105 A SHIPPING
1 4 251 C RECEIVING
2 5 150 A COMMISSING
2 6 152 A SHIPPING
2 7 172 C RECEIVING
2 8 174 C SHIPPING
2 9 263 D RECEIVING
FIG. 1 – Un modèle expert (à gauche) ainsi que des traces captées qui sont données sous
forme d’enregistrements (à droite).
La trace unitaire t∈ T d’un objet dénote son comportement tout au long de son déplace-
ment dans un réseau de sites. Il est important de remarquer que le modèle de filière correspond
aux comportements captables et que la trace unitaire correspond aux comportements captés.
Ainsi, il est possible que les déplacements captables ne sont pas captés. Pour chaque trace uni-
taire, on génère des descriptions qui peuvent concerner des propriétés/attributs des nœuds du
graphe visités par la trace, ou d’autres propriétés numériques, booléennes, etc.
Définition 4 (Description d’une trace unitaire).La fonction description :T → Dassocie à
chaque trace t∈ T une description sous forme vectorielle classique formée de paires d’attri-
but/valeur, ou dans un langage de description où l’on peut construire un infimum demi-treillis.
Problématique. Dans de nombreux scénarios, les comportements des objets, captés sous
forme de traces, sont différents de ceux décrits par le modèle de filière. Deux enregistrements
d’un même objet peuvent être captés consécutivement sur deux localisations sans que la tran-
sition n’apparaisse (e6∈ E). Ces comportements correspondent à des comportements déviants
et rares qui peuvent être dû à des erreurs ponctuelles ou à des actions intentionnelles (fraudes).
Par exemple, si un groupe de produits manufacturés est acheminé par erreur (ou dans le cadre
d’un détournement) à une destination non prévue, ils seront enregistrés à deux localisations non
reliés par le modèle de la filière qui fait transiter les produits. S’il est possible de séparer les
traces unitaires en deux bases –celles dont un grand pourcentage de transitions sont absentes

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du modèle (anormales) et les autres (normales)–, il n’est pas possible d’expliquer les raisons
de ces détournements. C’est le problème que nous voulons résoudre. Pour ce faire, on se tourne
vers une méthode de découverte supervisée de motifs (Novak et al. (2009)), où l’objectif est
d’extraire des descriptions qui caractérisent des classes. Dans notre cas, une description est
intéressante si elle apparaît dans de nombreuses traces anormales, et très peu dans les classes
normales, ce que l’on appelle des motifs émergents (Dong et Li (1999)).
Méthode. En pratique, nous proposons donc une méthode qui permet de transformer les
traces unitaires dans un contexte de fouille d’itemsets via un codage de propriétés décrivant les
traces. Ces propriétés intègrent des connaissances de haut niveau sur les objets qui peuvent être
de nature spatio-temporelle ou symbolique. Nous cherchons, parmi les descriptions des traces
unitaires classées en anormales, les ensembles de propriétés qui décrivent ces traces et non
les traces normales. Cette méthodologie permet d’une part d’exploiter la connaissance experte
du domaine pour définir une notion d’anormalité plus proche et plus compréhensible pour les
experts ; et d’autre part d’introduire la description des anomalies dans le codage des propriétés
même et non dans le processus algorithmique. Il est possible en codant des propriétés inté-
ressantes pour la caractérisation de causes possibles d’anomalies, de produire une infinité de
scénarios à partir des mêmes traces unitaires et obtenir des explications des anomalies.
Exemple 2 (suite).Pour définir l’anormalité d’une trace unitaire, nous utilisons un encodage
simple qui consiste à générer la séquence des sites visités. A partir des traces de la Figure 1,
on a les séquences de sites < A, C > et < A, C, D > qui indiquent que l’objet de la trace 1
est passé par Apuis C, celui de la trace 2 est passé par A,Cpuis D. Une trace ayant la sé-
quence de sites < A, C, H, J > est anormale : la transition entre Cpuis Hn’existe pas dans
le modèle de filière. Une trace peut contenir une proportion variable de transitions non pré-
sentes dans le modèle de filière. C’est ce qui définira son appartenance à l’ensemble des traces
normales (proportion faible) ou à l’ensemble des traces anormales (proportion forte). Cepen-
dant, nous n’avons aucune information pour définir ce qui caractérise exclusivement la base
de traces anormales (les causes des anomalies). Avec une description assignée à chaque trace
nous pouvons fournir une explication plus riche de ces anomalies en étudiant les descriptions
communes aux traces anormales qui ne décrivent pas les traces normales.
2.2 Modèle expert ou modèle de filière
Le modèle de filière est la donnée de G= (V, E). Il peut s’agir d’un modèle expert,
c’est-à-dire les connaissances disponibles des experts sur les flux d’objets prévus lors du fonc-
tionnement du système qui peuvent être partielles. Le modèle de filière peut aussi être produit
de manière automatique quand la connaissance experte n’est pas disponible ou non formalisée.
On peut imaginer diverses manières d’agréger la totalité des traces pour générer le modèle de
filière, en partant du principe classique que la normalité est définie par un agrégat. Par exemple,
on calcule la moyenne µdu nombre de passages entre les paires de nœuds du graphe. Deux
localisations ont une arête dans le graphe si le nombre de passages est contenu dans l’intervalle
[µ−2σ, µ + 2σ]où µest la moyenne du nombre de passages pour toutes les arêtes et σest
l’écart type. Ce point sera traité tout particulièrement dans la partie expérimentale (Section 3).
Exemple 3 (suite).On considère le graphe donné en Figure 1 (gauche) comme un modèle
expert, décrivant la connaissance experte, où chaque nœud et arête peuvent être enrichis d’in-