Brevet FR2936328A1 — publié le 20100326

PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'ASSOCIATION AUTOMATIQUE DE DONNÉES DE SERVICE(S) À DES CONTENUS MULTIMÉDIA s L'invention concerne les contenus multimédia et plus précisément l'association de données de service(s) à de tels contenus multimédia. On entend ici par � contenu multimédia � un ensemble de données multimédia d'un même type ou de types différents (vidéo et/ou audio et/ou texte et/ou images 2D ou 3D, notamment), comme par exemple des programmes de io télévision (audio et vidéo) ou de radio (audio), ou des vidéos diffusées par une infrastructure de diffusion (éventuellement à la demande (VoD)) ou stockées sur des supports de stockage (comme par exemple des disques vidéos (ou DVDs)). Par ailleurs, on entend ici par � données de service � des données numériques qui définissent au moins partiellement au moins un service choisi, 15 interactif ou non, comme par exemple un service d'information, un service de vote, un service de quiz ou un service de vente. Comme le sait l'homme de l'art, il a été proposé d'associer des données de service(s) à des contenus multimédia, afin de mettre ces services à la disposition de certaines au moins des personnes qui sont susceptibles d'utiliser 20 ces contenus multimédia. Pour effectuer de telles associations de façon automatique, on peut par exemple utiliser des analyseurs de contenus qui associent des descripteurs standardisés (par exemple de type MPEG-7) aux contenus multimédia. Cependant, ces analyseurs de contenus sont généralement dédiés à un unique 25 type de contenu (par exemple audio ou vidéo). En outre, il est généralement difficile, voire même impossible, de combiner les résultats des analyses effectuées en parallèle avec des analyseurs de contenus de types différents. De plus, il n'existe pas d'algorithme connu capable d'associer à des contenus multimédia des descriptions complètes et fiables quels que soient leurs types et 30 quelles que soient leurs utilisations. Enfin, il est généralement difficile de modifier et/ou de compléter la description d'un contenu multimédia obtenue avec un algorithme du type précité. II est également possible d'effectuer les associations de données de service(s) de façon manuelle. Mais, on comprendra que cette solution s'avère non seulement onéreuse et chronophage, mais également inadaptée au cas où s le nombre de contenus multimédia à traiter est très important. Aucune solution connue n'apportant une entière satisfaction, l'invention a donc pour but d'améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé, dédié à l'association de données de service(s) à des contenus multimédia, et comprenant les étapes suivantes : io i) analyser un contenu d'un type choisi avec au moins un analyseur de contenus choisi, propre à analyser des contenus du type choisi en fonction d'une partie au moins d'au moins une requête relative à au moins un service choisi, afin de déterminer d'éventuelles portions du contenu qui satisfont à au moins une telle requête de service, et is ii) associer à au moins une portion déterminée du contenu analysé des données de service qui définissent au moins partiellement au moins un service choisi dont elle satisfait au moins une requête qui s'y rapporte. Le procédé selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : 20 à l'étape i) on peut associer à chaque portion du contenu analysé, qui satisfait à au moins une requête de service, avec chaque analyseur de contenus choisi, au moins un descripteur sémantique représentatif d'une partie au moins de cette requête de service satisfaite. Dans ce cas, à l'étape ii) on peut associer à au moins une portion déterminée du contenu analysé, associée à 25 un descripteur sémantique, des données de service qui définissent au moins partiellement au moins un service choisi dont au moins une requête qui s'y rapporte est représentée par ce descripteur sémantique ; - avant l'étape i) on peut constituer une définition sémantique de chaque requête de service avec des descripteurs sémantiques. Dans ce cas, à 30 l'étape ii) on peut ne procéder à l'association de données de service, définissant au moins partiellement au moins un service choisi, à des portions du contenu analysé, qu'en présence d'une corrélation d'un niveau supérieur à un seuil choisi entre les descripteurs sémantiques associés aux portions et les descripteurs sémantiques de la définition sémantique de chaque requête relative au service choisi. On notera que chaque définition sémantique peut par exemple être constituée en fonction de données d'ontologie prédéfinies ; avant de procéder à une analyse de contenus d'un type choisi en référence à au moins un service choisi, on peut déterminer dans un groupe d'analyseurs de contenus de types différents chaque analyseur de contenus qui est propre io à analyser les contenus de ce type choisi en fonction d'une partie au moins d'une requête relative au service choisi, puis, en cas de détermination d'au moins un tel analyseur de contenus, on peut définir un premier jeu de règles d'utilisation et d'orchestration de cet (ces) analyseur(s) de contenus déterminé(s), afin d'utiliser ce(s) dernier(s) en fonction du premier jeu lors de 15 l'analyse d'un contenu du type choisi ; en présence d'analyseurs de contenus propres à associer des descripteurs sémantiques à des portions de contenus analysés, on peut comparer les descripteurs sémantiques que peuvent associer respectivement ces analyseurs de contenus à ceux qui constituent une définition sémantique de 20 requête de service afin de choisir le(s) analyseur(s) de contenus propres à analyser des contenus d'un type choisi en fonction de cette requête de service ; en présence de plusieurs requêtes de service à satisfaire, on peut constituer un second jeu de règles d'utilisation et d'orchestration non redondant à partir 25 des premiers jeux définis respectivement pour ces requêtes de service, afin d'utiliser ce second jeu lors de l'analyse d'un contenu du type choisi en fonction de ces requêtes de service à satisfaire. L'invention propose également un dispositif, dédié à l'association de données de service(s) à des contenus multimédia, et comprenant : 30 i) des moyens d'analyse comportant un ensemble d'analyseurs de contenus et chargés d'analyser un contenu d'un type choisi avec l'un au moins de ces analyseurs de contenus en fonction d'une partie au moins d'au moins une requête relative à au moins un service choisi, afin de déterminer d'éventuelles portions de ce contenu qui satisfont à au moins une telle requête de service, et ii) des moyens d'association chargés d'associer à au moins une portion déterminée d'un contenu analysé par les moyens d'analyse des données de s service définissant au moins partiellement au moins un service choisi dont elle satisfait au moins une requête qui s'y rapporte. Le dispositif selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : ses moyens d'analyse peuvent être chargés d'associer à chaque portion d'un io contenu analysé, qui satisfait à au moins une requête de service, au moins un descripteur sémantique représentatif d'une partie au moins de cette requête de service satisfaite, et ses moyens d'association peuvent être chargés d'associer à au moins une portion déterminée d'un contenu analysé, associée à un descripteur sémantique, des données de service qui définissent au moins 15 partiellement au moins un service choisi dont au moins une requête qui s'y rapporte est représentée par ce descripteur sémantique ; - il peut comprendre, d'une part, des moyens de traitement chargés de constituer une définition sémantique de chaque requête de service avec des descripteurs sémantiques, et d'autre part, des moyens de comparaison 20 chargés de déterminer un niveau de corrélation entre les descripteurs sémantiques qui sont associés à des portions d'un contenu, analysé en fonction de requête(s) de service relative(s) à au moins un service choisi, et les descripteurs sémantiques de la définition sémantique de chacune de ces requêtes, et d'autoriser les moyens d'association à associer des 25 données de service, qui définissent au moins partiellement le service choisi, aux portions concernées du contenu analysé lorsque le niveau de corrélation déterminé est supérieur à un seuil choisi ; il peut comprendre des moyens de génération chargés de déterminer dans un ensemble d'analyseurs de contenus de types différents chaque analyseur de 30 contenus propre à analyser les contenus d'un type choisi en fonction d'une partie au moins d'une requête relative à un service choisi, et, en cas de détermination d'au moins un tel analyseur de contenus, de définir un premier jeu de règles d'utilisation et d'orchestration de cet (ces) analyseur(s) de contenus déterminé(s) en vue de son (leur) utilisation par les moyens d'analyse en fonction du premier jeu lors de l'analyse d'un contenu du type choisi ; - les moyens de génération peuvent être chargés, en présence d'analyseurs de contenus propres à associer des descripteurs sémantiques à des portions de contenus analysés, de comparer les descripteurs sémantiques que peuvent associer respectivement ces analyseurs de contenus à ceux qui constituent une définition sémantique de requête de service afin de io choisir le(s) analyseur(s) de contenus propres à analyser des contenus d'un type choisi en fonction de cette requête de service ; - les moyens de génération peuvent être chargés, en présence de plusieurs requêtes de service à satisfaire, de constituer un second jeu de règles d'utilisation et d'orchestration non redondant à partir des premiers jeux 15 définis respectivement pour ces requêtes de service, en vue de l'utilisation de ce second jeu par les moyens d'analyse lors de l'analyse d'un contenu du type choisi en fonction de ces requêtes de service à satisfaire. L'invention propose également un serveur de service(s), pour un réseau de communication, équipé d'un dispositif d'association du type de celui présenté 20 ci-avant. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et du dessin annexé, sur lequel l'unique figure illustre de façon très schématique un serveur de services équipé d'un exemple de réalisation d'un dispositif d'association selon l'invention et 25 connecté à un réseau de communication auxquels sont également connectés un serveur de contenus, des serveurs de services auxiliaires et des terminaux d'utilisateurs. Le dessin annexé pourra non seulement servir a compléter l'invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. 30 L'invention a pour objet d'offrir un procédé et un dispositif associé destinés à associer automatiquement des données de service(s) à des contenus multimédia. Dans ce qui suit, et comme illustré non limitativement sur l'unique figure, on considère à titre d'exemple non limitatif que les contenus multimédia sont des contenus vidéo qui sont fournis par un serveur de contenus et diffusés par une infrastructure de diffusion R (de n'importe quel type, par exemple radio ou câble s ou satellite) à destination de terminaux T d'utilisateurs. Mais, l'invention n'est pas limitée à ce type de contenu multimédia. Elle concerne tout type de contenu multimédia constitué d'un ensemble de données multimédia d'un même type ou de types différents, et notamment les programmes de télévision ou de radio ou les vidéos stockées sur des supports de stockage (comme par exemple des io disques vidéos (ou DVDs)). Par ailleurs, on considère dans ce qui suit, à titre d'exemple non limitatif, que les données de service définissent au moins partiellement au moins un service de type interactif. Mais, l'invention n'est pas limitée à ce type de service. Elle concerne tout type de service, qu'il soit interactif ou non (comme par is exemple un simple affichage et/ou une simple diffusion audio d'informations n'offrant pas la possibilité à un utilisateur d'effectuer des tâches prédéfinies). Le procédé d'association, selon l'invention, peut être mis en oeuvre au moyen d'un dispositif d'association D, selon l'invention. Ce dernier (D) peut, comme illustré sur l'unique figure, faire partie d'un serveur de service(s) SS, 20 connecté à l'infrastructure de diffusion R (ou éventuellement à un réseau de communication connecté à cette dernière). Mais, dans une variante, il pourrait être externe au serveur de service(s) SS tout en étant connecté à ce dernier. Le procédé d'association comprend deux étapes principales. Une première étape principale (i) consiste à analyser un contenu d'un 25 type choisi avec au moins un analyseur de contenus ACi choisi parmi un ensemble GAC d'analyseurs de contenus ACi du fait qu'il est capable d'analyser des contenus de ce type choisi en fonction d'une partie au moins d'au moins une requête qui est relative à au moins un service choisi. Cette analyse est destinée à déterminer d'éventuelles portions (d'une image ou d'une scène) du contenu qui 30 satisfont à au moins une telle requête de service. Tout type de requête de service peut être utilisé, dès lors qu'il permet de comprendre le sens d'une requête de service, directement ou après une éventuelle interprétation. Ainsi, une requête peut par exemple être écrite en langage naturel (comme par exemple la phrase � détecter si une scène a lieu sur une plage � ou la phrase � préciser les noms des personnes qui sont reconnues dans une scène �) ou dans un langage structuré décrivant un contexte à détecter (par exemple de type RDF ou MPEG-7). Il est important de noter qu'un service est défini par au moins une requête (de service) et des données de service qui devront être associées à une portion de contenu s'il résulte de l'analyse de cette portion qu'elle satisfait à cette (ces) requête(s) (de service). De tels services sont par exemple fournis par un ou io plusieurs serveurs de service(s) auxiliaire(s) S1 et S2 qui sont par exemple connectés à l'infrastructure de diffusion R (ou éventuellement à un réseau de communication connecté à cette dernière). Par exemple, on peut souhaiter analyser des contenus par rapport à des premier et second services, le premier service étant défini par une première 15 requête telle que � détecter si une scène a lieu sur une plage � et des premières données de service définissant un logo comportant un lien vers un site Internet choisi devant être associé à une portion de contenu analysé satisfaisant à la première requête, et le second service étant défini par une seconde requête telle que � préciser les noms des personnes qui sont reconnues dans une scène � et 20 des secondes données de service définissant un bouton transparent devant être placé (par association) à côté de la tête d'une personne reconnue dans une portion de contenu analysé et contenant le nom de cette dernière. Les données de service peuvent être éventuellement accompagnées d'une interface de programmation d'application (ou API pour � Application 25 Programming Interface �) destinée notamment à permettre le déploiement du service et/ou la mise à jour d'informations. La première étape principale (i) peut par exemple être mise en oeuvre par des moyens d'analyse MAN du dispositif D qui comportent l'ensemble GAC précité d'analyseurs de contenus ACi, lesquels sont chacun agencés de manière 30 à analyser un contenu d'un certain type en fonction d'une partie au moins d'au moins une requête relative à au moins un service. Le nombre N d'analyseurs de contenus ACi (i = 1 à N) peut prendre n'importe quelle valeur au moins égale à 1. Bien entendu, plus la valeur de N est élevée, plus le dispositif D sera en mesure de prendre en compte un nombre (très) élevé de requêtes de service et de types de contenu (multimédia). Préférentiellement, l'ensemble GAC peut être mis à jour par ajout et/ou retrait d'analyseur(s) de contenus ACi. s Les moyens d'analyse MAN comprennent une entrée destinée à être alimentée en contenus à analyser. Tout type d'analyseur de contenus ACi peut être ici utilisé, et notamment ceux (bien connus de l'homme de l'art) qui sont capables d'associer à une portion de contenu qui satisfait à au moins une requête de service au moins un io descripteur sémantique qui est représentatif d'une partie au moins de cette requête de service satisfaite. Par exemple, il peut s'agir d'un analyseur vidéo capable de détecter des formes spécifiques dans des images vidéo (comme par exemple des têtes de personnes), ou d'un analyseur vidéo capable de reconnaître certains visages et de fournir le nom de la personne correspondante, 15 ou d'un analyseur vidéo capable de détecter dans des images vidéo des objets ou portions de paysage (comme par exemple un ciel, une plage, une montage, un champ, une ville, un immeuble ou un véhicule automobile), ou d'un analyseur vidéo capable de reconnaître des couleurs particulières dans des images vidéo, ou d'un analyseur vidéo capable de reconnaître des textures particulières dans 20 des images vidéo, ou encore d'un analyseur audio capable de reconnaître des spectres de voix et de fournir le nom de la personne correspondante. On notera qu'avant la première étape principale (i) on peut constituer une définition sémantique de chaque requête de service avec des descripteurs sémantiques. Comme illustré, le dispositif D peut par exemple comporter des 25 moyens de traitement MT chargés de constituer de telles définitions sémantiques des requêtes de service qu'ils reçoivent sur une entrée, par exemple en provenance des serveurs de service(s) auxiliaires S1 et S2. Plus précisément, les moyens de traitement MT peuvent par exemple comporter un premier module M1 chargé tout d'abord d'analyser (ou interpréter) 30 chaque requête de service reçue afin de la transformer en une requête selon un format compréhensible par le reste du dispositif D, comme par exemple le format MPEG-7. A titre d'exemple, la première requête en langage naturel précitée peut être transformée en � arrière plan de la scène, scène extérieure, plage �, et la seconde requête en langage naturel précitée peut être transformée en � objet se déplaçant dans la scène, personne, nom �. Ce premier module M1 est ensuite chargé de constituer une définition s sémantique à partir de la requête de service qu'il vient de transformer. Pour ce faire, il peut par exemple utiliser des données d'ontologies prédéfinies qui sont stockées dans des premiers moyens de stockage MS1. Ces derniers (MS1) peuvent se présenter sous n'importe quelle forme connue de l'homme de l'art, et notamment sous la forme d'une mémoire d'ontologies ou d'une base de données io d'ontologies. Comme illustré non limitativement sur l'unique figure, ils peuvent faire partie du dispositif D, et par exemple de ses moyens de traitement MT. Mais, dans une variante ils pourraient être externes au dispositif D tout en étant accessibles à ce dernier. Ainsi, ils pourraient faire partie du serveur de service(s) SS ou bien de tout autre serveur. 15 Pour que le premier module M1 puisse constituer des première et seconde définitions sémantiques à partir respectivement des première et seconde requêtes présentées ci-avant, les premiers moyens de stockage MS1 doivent stocker des concepts sémantiques qui ont un rapport (notamment) avec ces première et seconde requêtes, comme par exemple les concepts de 20 personne et de plage. A titre d'exemple simplifié, non limitatif, le concept de plage peut être défini par des descripteurs sémantiques (de bas niveau), tels que : environ 30% de la scène est constituée dans sa partie supérieure d'un ciel qui est bleu, 25 environ 30% de la scène est constituée dans sa partie intermédiaire d'une eau qui est bleue ou verte et qui présente une texture d'eau, environ 30% de la scène est constituée dan sa partie inférieure d'un sable qui est jaune ou blanc et qui présente une texture de sable. Les moyens de traitement MT peuvent éventuellement comporter des 30 deuxièmes moyens de stockage MS2 chargés de stocker les définitions sémantiques qui sont constituées par leur premier module M1. Ces deuxièmes moyens de stockage MS2 peuvent se présenter sous n'importe quelle forme connue de l'homme de l'art, et notamment sous la forme d'une mémoire ou d'une base de données. Cela permet de stocker un grand nombre de définitions sémantiques qui peuvent alors être réutilisées à tout moment. Les analyseurs de contenus ACi, qui vont devoir analyser ensemble des contenus d'un type choisi en fonction d'une partie au moins des requêtes relatives à un service, sont choisis dans l'ensemble GAC des moyens d'analyse MAN en fonction des définitions sémantiques de ces requêtes de service, qui sont stockées dans les deuxièmes moyens de stockage MS2. Ce choix peut par exemple être fait par des moyens de génération MG du dispositif D. io Plus précisément, les moyens de génération MG peuvent par exemple comporter un deuxième module M2 chargé tout d'abord de déterminer dans l'ensemble GAC d'analyseurs de contenus ACi chaque analyseur de contenus ACi qui est adapté à l'analyse des contenus d'un type choisi en fonction d'une partie au moins d'une requête relative à un service choisi, qui se présente 15 éventuellement sous la forme d'une définition sémantique. Pour ce faire, si une requête de service a été transformée en définition sémantique et si les analyseurs de contenus ACi sont agencés de manière à associer des descripteurs sémantiques prédéfinis à des portions de contenus analysés, le deuxième module M2 peut par exemple comparer les descripteurs sémantiques 20 que peuvent associer respectivement les analyseurs de contenus ACi aux descripteurs sémantiques qui constituent la définition sémantique d'une requête de service, afin de choisir les analyseurs de contenus ACi qui associent des descripteurs sémantiques similaires ou identiques ou simplement correspondants aux descripteurs sémantiques de cette définition sémantique. 25 Si le deuxième module M2 a déterminé au moins un analyseur de contenus ACi pour une définition sémantique, il peut alors définir un premier jeu de règles d'utilisation et d'orchestration de cet (ces) analyseur(s) de contenus ACi, destiné à être appliqué par les moyens d'analyse MAN lors de l'analyse d'un contenu d'un type choisi. 30 Dans le cas de la première requête présentée ci.-avant, si le deuxième module M2 a déterminé un premier analyseur de contenus AC1 capable de détecter des visages de personnes, un deuxième analyseur de contenus AC2 capable de reconnaître certains visages et de fournir les noms des personnes correspondantes en relation avec une base de données de visages et de noms, et un troisième analyseur de contenus AC3 capable de suivre les visages détectés d'une image à une autre, alors il peut par exemple constituer un premier s jeu du type de celui qui suit : utiliser le premier analyseur de contenus AC1, si au moins un visage a été détecté, alors utiliser le deuxième analyseur de contenus AC2, déterminer les noms et les positions des personnes dont les visages ont été io détectés, utiliser le troisième analyseur de contenus AC3 pour suivre les visages détectés. De même, dans le cas de la seconde requête présentée ci-avant, si le deuxième module M2 a déterminé un premier analyseur de contenus AC4 propre 15 à détecter du sable dans des images vidéo, alors il constitue un premier jeu qui peut ne comprendre qu'une règle telle que � utiliser le premier analyseur de contenus AC4 �. En revanche, si ce dernier n'existe pas, mais qu'il a déterminé un premier analyseur de contenus AC5 capable de détecter dans des images vidéo des objets ou portions de paysage, un deuxième analyseur vidéo AC6 20 capable de reconnaître des couleurs particulières dans des images vidéo, et un troisième analyseur vidéo AC7 capable de reconnaître des textures particulières dans des images vidéo, alors il peut par exemple constituer un premier jeu du type de celui qui suit : utiliser le premier analyseur de contenus AC5 pour extraire l'arrière plan des 25 images, utiliser le deuxième analyseur de contenus AC6 pour déterminer la répartition de la couleur principale dans les images, utiliser le deuxième analyseur de contenus AC6 pour déterminer si la couleur principale dans la partie supérieure des images est bleue, 30 - utiliser le deuxième analyseur de contenus AC6 pour déterminer si la couleur principale dans la partie intermédiaire des images est verte, utiliser le deuxième analyseur de contenus AC6 pour déterminer si la couleur principale dans la partie inférieure des images est jaune, utiliser le troisième analyseur de contenus AC7 pour analyser la texture dans la partie intermédiaire des images, et pour déterminer si cette texture s correspond à celle de l'eau, utiliser le troisième analyseur de contenus AC7 pour analyser la texture dans la partie inférieure des images, et pour déterminer si cette texture correspond à celle du sable. Les moyens de génération MG peuvent éventuellement comporter des io troisièmes moyens de stockage MS3 chargés de stocker les premiers jeux de règles d'utilisation et d'orchestration qui sont constitués par leur deuxième module M2. Ces troisièmes moyens de stockage MS3 peuvent se présenter sous n'importe quelle forme connue de l'homme de l'art, et notamment sous la forme d'une mémoire ou d'une base de données. Cela permet de stocker un grand ls nombre de premiers jeux qui peuvent alors être réutilisés à tout moment. On notera que lorsque l'on souhaite que plusieurs requêtes de service soient appliquées à un contenu d'un type choisi, on peut constituer un second jeu de règles d'utilisation et d'orchestration non redondant à partir des premiers jeux qui ont été respectivement définis pour ces requêtes de service à appliquer. Il 20 s'agit ici d'optimiser l'analyse en essayant de trouver un second jeu de règles d'utilisation et d'orchestration qui permet d'utiliser un minimum de fois (et si possible une seule fois) chaque analyseur de contenus ACi concerné par un premier jeu. C'est alors ce second jeu qui sera utilisé par les moyens d'analyse MAN lors de l'analyse d'un contenu du type choisi. 25 On notera que le second jeu peut par exemple se présenter sous la forme d'un fichier de type BPEL ou d'un service web (ou � web service �) ou encore d'une description de type XML. Les moyens de génération MG peuvent par exemple comporter un troisième module M3 chargé de déterminer les seconds jeux, qui correspondent 30 à un groupe de requêtes à appliquer, en fonction des premiers jeux qui correspondent respectivement à ces requêtes à appliquer et qui sont stockés dans les troisièmes moyens de stockage MS3. II est important de noter que la génération d'un premier jeu ou d'un second jeu peut se faire soit par anticipation, c'est-à-dire avant de recevoir des contenus à analyser (et donc avant la première étape principale du procédé selon l'invention), soit sensiblement en même temps que I"on reçoit un contenu à analyser (et donc éventuellement au tout début de la première étape principale du procédé selon l'invention). Les moyens d'analyse MAN sont chargés d'analyser les contenus qu'ils reçoivent sur une entrée en fonction d'au moins un premier jeu ou d'un second jeu. Pour ce faire, ils comprennent par exemple un quatrième module M4 qui est io couplé aux différents analyseurs de contenus ACi de l'ensemble GAC et qui est chargé de déclencher l'utilisation de ceux qui sont désignés dans ces jeux selon un ordonnancement qui est défini par les règles d'utilisation et d'orchestration qu'ils comprennent respectivement et pour les opérations qui sont définies par lesdites règles. 15 Par exemple, les moyens d'analyse MAN délivrent sur une sortie des positions de portions d'un contenu analysé, qui satisfont à au moins une requête de service appliquée, et des descripteurs sémantiques qui sont associés à ces portions et qui constituent en quelque sorte la description contextuelle du contenu analysé pour ce qui concerne la ou les requêtes de service appliquées. 20 Chaque description contextuelle de contenu petit être éventuellement stockée (au moins temporairement) dans des quatrièmes moyens de stockage MS4 du dispositif D à l'initiative des moyens d'analyse MAN. La seconde étape principale (ii) du procédé d'association consiste à associer à au moins une portion déterminée d'un contenu analysé des données 25 de service qui définissent au moins partiellement au moins un service choisi dont elle satisfait au moins une requête qui s'y rapporte. Cette association peut être effectuée par des moyens d'association MAS du dispositif D. Ces derniers peuvent par exemple associer à au moins une portion déterminée d'un contenu analysé, associée à (au moins) un descripteur 30 sémantique, des données de service qui définissent au moins partiellement au moins un service choisi dont au moins une requête qui s'y rapporte est représentée par ce descripteur sémantique associé. On notera qu'il est possible d'associer des données de service relatives à un service choisi à chaque portion déterminée associée à un même groupe de descripteurs sémantiques. Mais, cela n'est pas obligatoire. En effet, on peut par exemple envisager de n'associer ces données de service qu'à l'une de ces portions ou bien à certaines d'entre elles (par exemple selon des règles d'affichage de service(s) destinées à éviter l'affichage répétitif du (des) même(s) service(s) et/ou selon des règles de cohérence d'affichage pour que des services ne se masquent pas les uns les autres). Il est important de noter que l'association des données de service peut io se faire de deux façons. Une première façon consiste à les adjoindre aux données qui définissent un contenu, de manière à les transmettre sensiblement en même temps que ledit contenu et par les mêmes moyens de transmission. Une seconde façon consiste à les transmettre de façon séparée du contenu correspondant, par exemple au sein d'un fichier, avec des moyens de 15 transmission différents de ceux utilisés pour transmettre le contenu vers les terminaux T des utilisateurs. Dans cette seconde façon, la transmission d'un fichier (ou analogue) associé à un contenu peut se faire en même temps que la transmission de ce contenu ou bien postérieurement à cette dernière (par exemple lorsqu'un lecteur de vidéos implanté dans un terminal T commence à 20 lire un contenu (vidéo) et qu'il a établi une liaison bidirectionnelle avec le serveur de service(s) SS pour que son dispositif D analyse le contenu en cours de lecture pour lui fournir les données de service associées). Le dispositif D peut également et éventuellement comprendre des moyens de comparaison MC intercalés entre ses moyens d'analyse MAN et ses 25 moyens d'association MAS. Ces moyens de comparaison MC sont chargés de déterminer un niveau de corrélation entre les descripteurs sémantiques qui sont associés à des portions d'un contenu (qui a été analysé en fonction de requête(s) de service relative(s) à au moins un service choisi), et les descripteurs sémantiques de la définition sémantique de chacune de ces requêtes. 30 Il s'agit en fait de vérifier si la description contextuelle qui a été associée à un contenu analysé par les moyens d'analyse MAN et qui est constituée de descripteurs sémantiques, correspond effectivement à la définition sémantique d'une requête qui a été appliquée par lesdits moyens d'analyse MAN à ce contenu et qui est stockée dans les deuxièmes moyens de stockage MS2. On comprendra en effet que les descripteurs sémantiques qui sont associés aux portions d'un contenu par les moyens d'analyse MAN peuvent être légèrement s différents de ceux qui constituent une définition sémantique. Les moyens de comparaison MC peuvent par exemple comprendre un cinquième module M5, connecté aux deuxièmes MS2 et quatrièmes MS4 moyens de stockage, et chargé de déterminer pour chaque contenu analysé le niveau de corrélation entre la description contextuelle qui lui a été associée et io une (ou plusieurs) définition(s) sémantique(s) représentative(s) d'une (ou plusieurs) requête(s) de service(s). Le niveau de corrélation peut par exemple être estimé au moyen d'une mesure de distance sémantique (méthode bien connue de l'homme de l'art). Si un niveau de corrélation entre une description contextuelle associée à 15 un contenu analysé et une définition sémantique représentative d'une requête d'un service considéré est supérieur à un seuil choisi, alors le cinquième module M5 autorise les moyens d'association MAS à associer des données de service, qui définissent au moins partiellement ledit service considéré, aux portions concernées du contenu analysé. Dans le cas contraire (niveau inférieur au seuil) 20 le cinquième module M5 interdit les moyens d'association MAS d'associer des données de service au contenu analysé. On notera qu'en présence d'un service interactif, comme par exemple un � bouton � de vote ou un menu ou encore un quiz, le résultat d'une interaction d'un utilisateur avec l'interface homme/machine de son terminal T (par activation 25 du service interactif qui est représenté par des données de service associées à une portion d'un contenu qu'il affiche (sur un écran) et/ou diffuse (avec un haut-parleur ou écouteur), peut être soit transmis au serveur de service(s) SS et traité localement par une application dédiée, soit transmis au serveur de service(s) SS qui se charge alors de le retransmettre à un autre serveur chargé de le traiter, 30 soit encore transmis directement à un serveur différent du serveur de service(s) SS et chargé de le traiter. On notera également qu'une personnalisation des services associés aux contenus, en fonction des utilisateurs des terminaux T, peut être envisagée. On notera également que l'on peut sauvegarder un fichier de description sémantique d'un contenu (ou média) analysé en vue de sa réutilisation ultérieure (éventuellement pour le modifier). En effet, un analyseur de contenus ACi pouvant être un analyseur de description sémantique, il est donc possible d'utiliser un analyseur de contenus ACi pour modifier la description sémantique d'un contenu qui a été précédemment décrit, afin de pouvoir l'analyser ultérieurement de façon plus complète. Le dispositif d'association D selon l'invention, et notamment ses moyens io d'association MAS, ses moyens d'analyse MAN, et ses éventuels moyens de traitement MT, moyens de génération MG et moyens de comparaison MC, peuvent être réalisés sous la forme de circuits électroniques, de modules logiciels (ou informatiques), ou d'une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. 15 L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation de dispositif d'association, de procédé d'association et de serveur de service(s) décrits ci-avant, seulement à titre d'exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l'homme de l'art dans le cadre des revendications ci-après. REVENDICATIONS1. Procédé d'association de données de service(s) à des contenus multimédia, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : i) analyser un contenu d'un type choisi avec au moins un analyseur de contenus (ACi) choisi, propre à analyser des contenus dudit type choisi en fonction d'une partie au moins d'au moins une requête relative à au moins un service choisi, de manière à déterminer d'éventuelles portions dudit contenu satisfaisant à au moins une telle requête de service, et io ii) associer à au moins une portion déterminée dudit contenu analysé des données de service définissant au moins partiellement au moins un service choisi dont elle satisfait au moins une requête qui s'y rapporte. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'à l'étape i) on associe à chaque portion dudit contenu analysé, satisfaisant à au moins une 15 requête de service, avec chaque analyseur de contenus (ACi) choisi, au moins un descripteur sémantique représentatif d'une partie au moins de ladite requête de service satisfaite, et en ce qu'à l'étape ii) on associe à au moins une portion déterminée dudit contenu analysé, associée à un descripteur sémantique, des données de service définissant au moins partiellement au moins un service choisi 20 dont au moins une requête qui s'y rapporte est représentée par ledit descripteur sémantique. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'avant l'étape i) on constitue une définition sémantique de chaque requête de service avec des descripteurs sémantiques, et en ce qu'à l'étape ii) on ne procède à l'association 25 de données de service, définissant au moins partiellement au moins un service choisi, à des portions du contenu analysé, qu'en présence d'une corrélation d'un niveau supérieur à un seuil choisi entre lesdits descripteurs sémantiques associés auxdites portions et les descripteurs sémantiques de la définition sémantique de chaque requête relative audit service choisi. 30 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'avant de procéder à une analyse de contenus d'un type choisi en référence à au moins un service choisi, on détermine dans un ensemble d'analyseurs decontenus (ACi) de types différents chaque analyseur de contenus (ACi) propre à analyser les contenus dudit type choisi en fonction d'une partie au moins d'une requête relative audit service choisi, puis, en cas de détermination d'au moins un tel analyseur de contenus (ACi), on définit un premier jeu de règles d'utilisation et s d'orchestration dudit (desdits) analyseur(s) de contenus (ACi) déterminé(s), de manière à utiliser ce(s) dernier(s) en fonction dudit premier jeu lors de l'analyse d'un contenu dudit type choisi. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce qu'en présence d'analyseurs de contenus (ACi) propres à associer des descripteurs io sémantiques à des portions de contenus analysés, on compare les descripteurs sémantiques que peuvent associer respectivement ces analyseurs de contenus (ACi) à ceux constituant une définition sémantique de requête de service de manière à choisir le(s) analyseur(s) de contenus (ACi) propres à analyser des contenus d'un type choisi en fonction de ladite requête de service. is 6. Procédé selon l'une des revendications 4 et 5 en combinaison avec la revendication 3, caractérisé en ce qu'en présence de plusieurs requêtes de service à satisfaire, on constitue un second jeu de règles d'utilisation et d'orchestration non redondant à partir des premiers jeux définis respectivement pour ces requêtes de service, de manière à utiliser ce second jeu lors de 20 l'analyse d'un contenu dudit type choisi en fonction desdites requêtes de service à satisfaire. 7. Dispositif (D) d'association de données de service(s) à des contenus multimédia, caractérisé en ce qu'il comprend : i) des moyens d'analyse (MAN) comportant un ensemble d'analyseurs de 25 contenus (ACi) et agencés pour analyser un contenu d'un type choisi avec l'un au moins desdits analyseurs de contenus (ACi) en fonction d'une partie au moins d'au moins une requête relative à au moins un service choisi, de manière à déterminer d'éventuelles portions dudit contenu satisfaisant à au moins une telle requête de service, et 30 ii) des moyens d'association (MAS) agencés pour associer à au moins une portion déterminée d'un contenu analysé par lesdits moyens d'analyse (MAN) des données de service définissant au moins partiellement au moins unservice choisi dont elle satisfait au moins une requête qui s'y rapporte. 8. Dispositif selon la revendication 7, caractérisé en ce que lesdits moyens d'analyse (MAN) sont agencés pour associer à chaque portion d'un contenu analysé, satisfaisant à au moins une requête de service, au moins un descripteur sémantique représentatif d'une partie au moins de ladite requête de service satisfaite, et en ce que lesdits moyens d'association (MAS) sont agencés pour associer à au moins une portion déterminée d'un contenu analysé, associée à un descripteur sémantique, des données de service définissant au moins partiellement au moins un service choisi dont au moins une requête qui s'y io rapporte est représentée par ledit descripteur sémantique. 9. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comprend i) des moyens de traitement (MT) agencés pour constituer une définition sémantique de chaque requête de service avec des descripteurs sémantiques, et ii) des moyens de comparaison (MC) agencés pour déterminer un niveau de 15 corrélation entre les descripteurs sémantiques associés à des portions d'un contenu, analysé en fonction de requête(s) de service relative(s) à au moins un service choisi, et les descripteurs sémantiques de la définition sémantique de chacune de ces requêtes, et pour autoriser lesdits moyens d'association (MAS) à associer des données de service, définissant au moins partiellement ledit service 20 choisi, auxdites portions concernées du contenu analysé lorsque ledit niveau de corrélation déterminé est supérieur à un seuil choisi. 10. Dispositif selon l'une des revendications 7 à 9, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de génération (MG) agencés pour déterminer dans un ensemble d'analyseurs de contenus (ACi) de types différents chaque analyseur 25 de contenus (ACi) propre à analyser les contenus d'un type choisi en fonction d'une partie au moins d'une requête relative à un service choisi, et, en cas de détermination d'au moins un tel analyseur de contenus (ACi), pour définir un premier jeu de règles d'utilisation et d'orchestration de cet (ces) analyseur(s) de contenus (ACi) déterminé(s) en vue de son (leur) utilisation par lesdits moyens 30 d'analyse (MAN) en fonction dudit premier jeu lors de l'analyse d'un contenu dudit type choisi. 11. Dispositif selon la revendication 10, caractérisé en ce que lesditsmoyens de génération (MG) sont agencés, en présence d'analyseurs de contenus (ACi) propres à associer des descripteurs sémantiques à des portions de contenus analysés, pour comparer les descripteurs sémantiques que peuvent associer respectivement ces analyseurs de contenus (ACi) à ceux constituant une définition sémantique de requête de service de manière à choisir le(s) analyseur(s) de contenus (ACi) propres à analyser des contenus d'un type choisi en fonction de ladite requête de service. 12. Dispositif selon l'une des revendications 5 et 6 en combinaison avec l'une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce que lesdits moyens de io génération (MG) sont agencés, en présence de plusieurs requêtes de service à satisfaire, pour constituer un second jeu de règles d'utilisation et d'orchestration non redondant à partir des premiers jeux définis respectivement pour ces requêtes de service, en vue de l'utilisation de ce second jeu par lesdits moyens d'analyse (MAN) lors de l'analyse d'un contenu dudit type choisi en fonction 15 desdites requêtes de service à satisfaire. 13. Serveur de service(s) (SS) pour un réseau de communication, caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif d'association (D) selon l'une des revendications 7 à 12.