Brevet FR2981822A1 — publié le 20130426

Arrière-plan de l'invention L'invention se rapporte au domaine général des télécommunications. Elle concerne plus particulièrement la recommandation à un utilisateur ou à un groupe d'utilisateurs, de contenus audiovisuels numériques (i.e. de programmes) prenant en compte les préférences de l'utilisateur ou du groupe d'utilisateurs. Ces contenus numériques sont accessibles par l'utilisateur ou par le groupe d'utilisateurs par l'intermédiaire d'un réseau de télécommunications. Ainsi l'invention a une application privilégiée mais non limitative dans le contexte des réseaux de future génération NGN (Next Generation Network) définis dans le standard ETSI/TISPAN, qui intègrent de plus en plus de services personnalisés. On assiste aujourd'hui à une explosion de la télévision numérique sur Internet (ou IPTV pour Internet Protocol TeleVision) et aux services associés, comme par exemple les services d'enregistrement de programmes numériques personnalisés (nTS network Time Shifting ou nPVR pour network Personal Video Recorder). Compte-tenu de la multitude de programmes audiovisuels numériques diffusés chaque jour sur Internet, il est difficile pour un utilisateur d'identifier rapidement un programme adapté à ses goûts et à son environnement. Pour faciliter le choix de l'utilisateur, les opérateurs envisagent la mise en place de services de recommandation de programmes, destinés à proposer à l'utilisateur une liste personnalisée de programmes. De façon connue, cette liste peut être élaborée en prenant en compte les préférences de l'utilisateur (définies explicitement par l'utilisateur lors de la souscription au service de recommandation ou extraites à partir d'un historique des programmes précédemment visualisés par l'utilisateur), ainsi que d'autres facteurs liés au contexte de l'utilisateur et à son environnement (ex. moment de la journée, localisation de l'utilisateur, etc.). Par exemple, le document de L. Ardissono et al. intitulé « Personalized Recommendation of TV Programs », publié en 2003 dans AI*IA 2003, Advances in Artificial Intelligence, pages 474-486, Springer Verlag, décrit un mécanisme de recommandation basé sur la coopération de trois modules de modélisation des préférences de l'utilisateur, à savoir : - un premier module qui émet une première recommandation « partielle » s'appuyant sur des préférences explicites de l'utilisateur déclarées lors de la souscription au service de recommandation ; - un deuxième module qui émet une deuxième recommandation partielle s'appuyant sur des préférences de visualisation stéréotypées définies pour une ou plusieurs catégories d'utilisateurs auxquelles est associé l'utilisateur ; et - un troisième module qui émet une troisième recommandation partielle s'appuyant sur les habitudes de visualisation de l'utilisateur, éventuellement associées à divers contextes temporels de visualisation (heure dans la journée ou jour de la semaine). La recommandation finale résulte de la combinaison pondérée par un indice de confiance des recommandations partielles issues des trois modules. Dans ce document, seul l'impact d'un contexte temporel de visualisation sur les préférences de l'utilisateur est envisagé. En outre, aucune solution n'est proposée pour élaborer une recommandation à destination d'un groupe d'utilisateurs. Le document de S. Song, H. Moustafa et H. Afifi, intitulé « Personalized TV service through employing context-awareness in IPTV/IMS architecture », International Workshop on Future Multimedia Networking, Juin 2010, propose l'intégration dans les réseaux de future génération NGN d'un service de recommandation prenant en compte différentes catégories de contextes de visualisation de l'utilisateur (ex. contexte réseau, utilisateur, service, etc.). Plus précisément, ce document décrit une extension de l'architecture IPTV/IMS définie par l'ETSI/TISPAN et sur laquelle s'appuient les réseaux NGN, qui permet de collecter dynamiquement différentes informations de contextes durant la restitution d'un contenu à l'utilisateur ou lors de l'activation du service de recommandation, et d'utiliser ces informations pour établir une recommandation à l'utilisateur. Toutefois, si ce document s'intéresse à une architecture supportant un service de recommandation basé sur différentes catégories de contextes de visualisation, il ne décrit pas à proprement parler comment les recommandations sont établies en fonction de ces différentes informations de contextes. Objet et résumé de l'invention L'invention propose un mécanisme d'élaboration d'une liste de contenus audiovisuels numériques personnalisée, destinée à un utilisateur ou à un groupe d'utilisateurs se trouvant dans un contexte de visualisation déterminé, à partir d'informations collectées dynamiquement, ces informations étant relatives à des contenus audiovisuels numériques précédemment visualisés par l'utilisateur ou par le groupe d'utilisateur, et à des contextes de visualisation de ces contenus. Au sens de l'invention, l'expression « contexte de visualisation» désigne de façon générale tout type d'information susceptible de caractériser la situation d'un utilisateur et/ou de son environnement (équipements de l'utilisateur, réseau de télécommunications, etc.) lors de la restitution d'un contenu audiovisuel numérique à cet utilisateur ou en prévision d'une restitution de ce contenu. Par ailleurs, par visualisation d'un contenu numérique par un utilisateur, on entend ici la restitution de ce contenu par un réseau de télécommunications jusqu'à un équipement terminal de l'utilisateur auquel il peut accéder ou qu'il peut contrôler en vue de visualiser ce contenu. On notera toutefois que cette définition ne tient pas compte du fait que l'utilisateur ait réellement visualisé ou non ce contenu à l'aide de son terminal. Par souci de simplification, dans la suite de la description, en l'absence de précision explicite, le terme contenu fera référence à un contenu numérique audiovisuel. Ainsi, l'invention propose un procédé d'élaboration d'une liste répertoriant au moins un contenu audiovisuel numérique, associée à au moins un utilisateur et correspondant à un contexte de visualisation déterminé dudit au moins un utilisateur, ce procédé comprenant : - une étape d'obtention d'informations relatives à des contenus audiovisuels numériques précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - une étape d'estimation, à partir de ces informations, pour au moins une caractéristique de contexte de visualisation : o d'un degré d'influence de cette caractéristique de contexte sur les contenus précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur ; et o pour au moins une caractéristique de contenu, d'un degré de préférence dudit au moins un utilisateur pour des contenus comprenant cette caractéristique de contenu en combinaison avec cette caractéristique de contexte de visualisation ; - une étape d'élaboration de la liste correspondant au contexte de visualisation déterminé dudit au moins un utilisateur à partir des degrés de préférence et d'influence ainsi estimés. Corrélativement, l'invention vise également un dispositif d'élaboration d'une liste répertoriant au moins un contenu audiovisuel numérique, associée à au moins un utilisateur et correspondant à un contexte de visualisation déterminé dudit au moins un utilisateur, ce dispositif comprenant : - des moyens d'obtention d'informations relatives à des contenus audiovisuels numériques précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - des moyens d'estimation, à partir de ces informations, pour au moins une caractéristique de contexte de visualisation : o d'un degré d'influence de cette caractéristique de contexte sur les contenus précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur ; et o pour au moins une caractéristique de contenu, d'un degré de préférence dudit au moins un utilisateur pour des contenus comprenant cette caractéristique de contenu en combinaison avec cette caractéristique de contexte de visualisation ; - des moyens d'élaboration de la liste correspondant au contexte de visualisation déterminé dudit au moins un utilisateur à partir des degrés de préférence et d'influence ainsi estimés. L'invention propose ainsi, pour élaborer une liste personnalisée de contenus numériques associée à un utilisateur (ou à un groupe d'utilisateurs), de prendre en compte l'impact du contexte de visualisation dans lequel se trouve l'utilisateur sur les contenus qu'il visualise. Cet impact est évalué par le biais des degrés de préférence et d'influence estimés au cours de la mise en oeuvre de l'invention, à partir des informations collectées sur les contenus numériques précédemment visualisés par l'utilisateur, et sur les contextes de visualisation de ces contenus qui reflètent les habitudes de l'utilisateur en termes de visualisation de contenus numériques. Par exemple, dans un mode particulier de réalisation de l'invention, le degré de préférence d'un utilisateur pour des contenus comprenant une caractéristique de contenu en combinaison avec une caractéristique de contexte de visualisation est égal, sur une période d'observation prédéterminée, au rapport de la durée pendant laquelle l'utilisateur a visualisé des contenus audiovisuels numériques comportant cette caractéristique de contenu en combinaison avec la caractéristique de contexte de visualisation, sur la durée totale pendant laquelle l'utilisateur a visualisé des contenus audiovisuels numériques en combinaison avec cette caractéristique de contexte de visualisation. Dans un autre mode particulier de réalisation de l'invention, le degré d'influence d'une caractéristique de contexte de visualisation sur les contenus précédemment visualisés par un utilisateur est égal, sur une période d'observation prédéterminée, au rapport de la durée pendant laquelle un utilisateur a visualisé des contenus en combinaison avec cette caractéristique de contexte de visualisation, sur la durée totale pendant laquelle ledit utilisateur a visualisé des contenus. Ces définitions du degré d'influence et du degré de préférence présentent l'avantage de pouvoir être estimées de façon automatique à partir des informations collectées relatives à l'historique de visualisation de l'utilisateur. Il n'est donc pas nécessaire de solliciter l'avis de l'utilisateur concernant ses préférences pour en déduire les degrés d'influence et de préférence pris en compte dans l'invention. En variante, au moins une partie des degrés d'influence et/ou de préférence sont saisis manuellement par l'utilisateur. L'invention établit donc une hiérarchie entre les différents facteurs ou caractéristiques de contexte (ex. moment de la journée, localisation de l'utilisateur, activité, etc.) qui sont pris en compte pour élaborer la liste associée à l'utilisateur. Il s'agit par ce biais de distinguer l'influence de ces facteurs dans le choix des programmes opéré par l'utilisateur, et d'enrichir le principe d'élaboration de la liste en reflétant cette influence. Cette hiérarchie est établie en prenant en compte non seulement l'influence du contexte de visualisation dans lequel se trouve l'utilisateur sur le choix des contenus qu'il visualise, mais également la préférence de l'utilisateur pour un type de contenus en fonction du contexte dans lequel il se trouve. On notera que de façon particulièrement avantageuse, l'invention permet également de déterminer une liste personnalisée associée à un groupe d'utilisateurs. Pour mieux illustrer l'invention, considérons par exemple les habitudes de visualisation suivantes d'un utilisateur: - l'utilisateur regarde rarement la télévision numérique à 4 heures ; toutefois quand il regarde la télévision à 4 heures, il regarde un journal d'informations ; et - l'utilisateur regarde fréquemment la télévision dans le salon ; et la plupart du temps, quand il regarde la télévision dans le salon, il regarde des films. Il résulte de ces habitudes que la caractéristique « heure de visualisation = 4 heures » a un degré d'influence moins important sur les contenus visualisés par l'utilisateur que la caractéristique « lieu de visualisation = salon ». Par conséquent, si le contexte de visualisation courant de l'utilisateur (contexte de visualisation déterminé au sens de l'invention) correspond à une localisation dans le salon à 4 heures, l'invention élaborera une liste dans laquelle sera répertorié en premier lieu un film, et non un journal d'informations. La liste élaborée conformément à l'invention se rapproche ainsi avantageusement du choix que l'utilisateur opèrerait en présence d'une pluralité de contenus audiovisuels numériques s'il se trouvait dans le contexte de visualisation déterminé. L'invention propose donc une liste personnalisée très pertinente compte tenu des habitudes et des préférences de l'utilisateur. On notera que la liste élaborée conformément à l'invention peut répertorier un seul contenu numérique (contenu préféré compte tenu des choix effectués par l'utilisateur dans le passé) ou en variante plusieurs contenus numériques ordonnés par ordre de préférence compte tenu des choix effectués par l'utilisateur dans le passé, cet ordre étant déterminé à partir des degrés d'influence et de préférence estimés au cours de l'invention. Différentes catégories de contextes de visualisation peuvent être prises en compte conformément à l'invention, comme par exemple : - au moins un contexte relatif à l'environnement de l'utilisateur durant la visualisation des contenus ; - au moins un contexte relatif à ou aux équipements utilisés par l'utilisateur pour la visualisation des contenus ; - au moins un contexte relatif au réseau utilisé par l'utilisateur pour visualiser les contenus ; et - au moins un contexte relatif au service offrant les contenus. Dans un mode particulier de réalisation, les degrés d'influence et de préférence estimés au cours de l'étape d'estimation sont mis à jour à des instants paramétrables (tels que par exemple une fois par jour ou à l'issue de l'utilisation du service de recommandation s'appuyant sur l'invention), ou suite à l'obtention de nouvelles informations relatives à des contenus visualisés par ledit au moins un utilisateur et/ou à des contextes de visualisation de ces contenus. L'invention met ainsi en oeuvre un apprentissage dynamique permanent des préférences de l'utilisateur basé sur les expériences de visualisation passées de celui-ci. Les changements dans les habitudes de l'utilisateur peuvent ainsi être pris en compte en temps réel. Dans un mode particulier de réalisation, la liste est élaborée en appliquant à chaque contenu d'une présélection de contenus, un réseau de neurones artificiel apte à évaluer pour le contenu présélectionné un score reflétant une préférence dudit au moins un utilisateur pour ce contenu dans le contexte déterminé de visualisation, ce réseau de neurones comportant des noeuds connectés entre eux, les connexions entre les noeuds étant associées à des poids définis à partir des degrés de préférence et d'influence estimés au cours de l'étape d'estimation. Le recours à un réseau de neurones favorise la prise en compte d'une pluralité de contextes de visualisation et de caractéristiques de contenus dans l'élaboration de la liste. Plus précisément, la structure en couches des réseaux de neurones facilite la modélisation des divers facteurs pris en compte pour l'élaboration de la liste. Ainsi, par exemple, le réseau de neurones appliqué sur un contenu présélectionné peut s'appuyer sur : une première couche composée d'au moins un noeud représentant ladite au moins une caractéristique de contenu ; une seconde couche composée d'au moins un noeud représentant ledit au moins un contexte de visualisation ; et une troisième couche composée d'un noeud apte à évaluer le score associé au contenu présélectionné. On peut par ailleurs aisément prendre en compte de nouvelles caractéristiques de contenu ou de contextes de visualisation en ajoutant des noeuds et/ou des couches au réseau de neurones. L'invention peut donc s'adapter facilement à une évolution des habitudes de visualisation de l'utilisateur. Par ailleurs, selon une première variante, lorsque l'on élabore une liste associée à un utilisateur, on associe dans le réseau de neurones : à une connexion reliant un noeud fi de la première couche à un noeud vj de la deuxième couche un poids w(fivj) égal au degré de préférence de cet utilisateur pour des contenus comprenant la caractéristique associée au noeud fi en combinaison avec la caractéristique de contexte de visualisation associé au noeud vj ; et - à une connexion reliant un noeud vj de la deuxième couche au noeud R de la troisième couche un poids w(vjR) égal au degré d'influence du contexte de visualisation associé au noeud vj sur les contenus précédemment visualisés par l'utilisateur. Selon une seconde variante, lorsque l'on élabore une liste associée à un groupe d'utilisateurs, on associe dans le réseau de neurones : à une connexion reliant un noeud fi de la première couche à un noeud vj de la deuxième couche un poids Gw(fivj) égal à une somme pondérée des degrés de préférence des utilisateurs du groupe pour des contenus comprenant la caractéristique associée au noeud fi en combinaison avec la caractéristique de contexte de visualisation associé au noeud vj ; et - à une connexion reliant un noeud vj de la deuxième couche au noeud R de la troisième couche un poids Gw(vjR) égal à une somme pondérée des degrés d'influence du contexte de visualisation associé au noeud vj sur les contenus précédemment visualisés par les utilisateurs du groupe. La somme pondérée peut être notamment une moyenne dans le cas où une importance équivalente est donnée à chaque utilisateur du groupe ou en variante, il est possible d'appliquer des pondérations différentes en fonction des utilisateurs (ex. pondération plus importante pour les parents par rapport aux enfants d'une famille d'utilisateurs). D'autres modélisations qu'un réseau de neurones peuvent bien entendu être envisagées pour établir la liste, comme par exemple un réseau de Bayes. Dans un mode particulier de réalisation de l'invention, le procédé d'élaboration comprend en outre une étape de présélection de contenus audiovisuels avant d'élaborer la liste, cette étape de présélection prenant en compte des informations statiques liées audit au moins un utilisateur et/ou à des équipements utilisés par ledit au moins un utilisateur pour visualiser les contenus. Il s'agit dans ce mode de réalisation d'établir un premier filtrage des contenus audiovisuels numériques proposés à l'utilisateur en prenant en compte des informations statiques liées à l'utilisateur ou à son environnement et qui conditionnent l'accès aux contenus numériques par l'utilisateur. De telles informations statiques sont par exemple l'âge de l'utilisateur (ex. afin de ne pas proposer dans la liste des contenus non adaptés à son âge), les capacités du réseau ou de l'équipement terminal (ex. équipement haute définition ou pas), etc. Ceci permet d'accélérer l'élaboration de la liste personnalisée à partir des informations dynamiques. Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé d'élaboration sont déterminées par des instructions de programmes d'ordinateurs. En conséquence, l'invention vise aussi un programme d'ordinateur sur un support d'informations, ce programme étant susceptible d'être mis en oeuvre dans un dispositif d'élaboration ou plus généralement dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en oeuvre des étapes d'un procédé d'élaboration tel que décrit ci-dessus. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise aussi un support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Selon un autre aspect, l'invention vise également un système de recommandation d'au moins un contenu audiovisuel numérique à au moins un utilisateur correspondant à un contexte de visualisation déterminé dudit au moins un utilisateur, ce système comprenant : - au moins un dispositif de collecte d'informations relatives à des contenus audiovisuels numériques et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - un serveur de traitement apte à centraliser les informations collectées par ledit au moins un dispositif de collecte pour ledit au moins un utilisateur et à fournir à partir de ces informations centralisées, des informations relatives à des contenus audiovisuels numériques précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - un dispositif d'élaboration selon l'invention d'une liste associée audit au moins un utilisateur et correspondant au contexte de visualisation déterminé, cette liste étant élaborée à partir des informations fournies par le serveur de traitement ; et - des moyens pour envoyer à destination dudit au moins un utilisateur une recommandation basée sur cette liste. Le système dispose des mêmes avantages décrits précédemment pour le procédé et le système d'élaboration. On peut également envisager, dans d'autres modes de réalisation, que le procédé d'élaboration et/ou le dispositif d'élaboration selon l'invention présentent en combinaison tout ou partie des caractéristiques précitées. Brève description des dessins D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : - la figure 1 représente, de façon schématique, un système de recommandation et un dispositif d'élaboration d'une liste conformes à l'invention dans un mode particulier de réalisation ; - la figure 2 représente, de façon schématique, l'architecture matérielle du dispositif d'élaboration représenté sur la figure 1, dans un mode particulier de réalisation ; - la figure 3 représente, sous forme d'ordinogramme, les principales étapes d'un procédé d'élaboration d'une liste conforme à l'invention, dans un mode particulier de réalisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif d'élaboration représenté sur la figure 1 ; et - la figure 4 représente un réseau de neurones utilisé par le dispositif d'élaboration de la figure 1 dans un mode particulier de réalisation. Description détaillée de l'invention La figure 1 représente, dans son environnement, un système 1 de recommandation conforme à l'invention, dans un mode particulier de réalisation. Le système 1 est apte à proposer à un utilisateur U un service de recommandation d'au moins un contenu audiovisuel numérique (c'est-à-dire un programme) diffusé sur un réseau NW (non représenté) en fonction de ses préférences. Dans le mode de réalisation décrit ici, le réseau NW est un réseau NGN s'appuyant sur une architecture IPTV/IMS telle que décrite dans le document TS 182 028 v3.3.1 (2009-10) « NGN integrated IPTV subsystem architecture » élaboré par le standard ETSI TISPAN. Bien entendu, cette hypothèse n'est pas limitative et l'invention s'applique également à d'autres types de réseaux et/ou d'architecture. Conformément à l'invention, le système 1 de recommandation comprend : - un dispositif 2 d'élaboration d'une liste LIST personnalisée pour l'utilisateur U, conforme à l'invention ; - des dispositifs 3A-3D de collecte de diverses informations relatives à des contenus audiovisuels numériques et à des contextes de visualisation de ces contenus. Les dispositifs 3A-3D sont aptes notamment à collecter des informations concernant un contexte de visualisation « courant » de l'utilisateur (contexte de visualisation déterminé au sens de l'invention). Dans l'exemple envisagé ici, la collecte des informations par les dispositifs 3A-3D est réalisée en temps réel de façon continue ou quasi-continue (en variante, elle peut être réalisée à des instants prédéterminées, ou sur détection d'un événement particulier, ou sur requête, etc.) ; - et un serveur de traitement 4, apte à centraliser (c'est-à-dire à regrouper) les informations de contenus et de contextes collectées de façon continue par les dispositifs de collecte sur une période de temps prédéterminée notée Tupd. Autrement dit, le serveur 4 dispose à la fois : o d'informations relatives à des contenus précédemment visualisés par l'utilisateur U (i.e. pendant au moins la période Tupd) et aux contextes de visualisation de ces contenus (historique de visualisation de l'utilisateur U) ; et o d'informations relatives au contexte de visualisation « courant » de l'utilisateur U. Le serveur de traitement 4 est en outre apte à fournir les informations ainsi centralisées (éventuellement après traitement) au dispositif d'élaboration 2. Comme mentionné précédemment, au sens de l'invention, un contexte de visualisation (associé à un utilisateur) désigne de façon générale tout type d'information susceptible de caractériser la situation de l'utilisateur et/ou de son environnement (équipements de l'utilisateur, réseau de télécommunications, etc.) lors de la restitution (ou en prévision de la restitution) d'un contenu audiovisuel numérique à cet utilisateur. Autrement dit, au sens de l'invention, on peut envisager différentes catégories de contextes de visualisation (ex. contexte dit réseau portant sur les caractéristiques du réseau lors de la restitution des contenus, contexte dit utilisateur portant sur les caractéristiques liées à l'utilisateur à proprement parler, contexte dit service portant sur les caractéristiques des contenus, etc.). Chaque contexte de visualisation d'un utilisateur peut correspondre à une ou plusieurs catégories et comprendre plusieurs caractéristiques (ex. heure, jour de la semaine, etc.), chaque caractéristique pouvant elle-même prendre plusieurs valeurs (ex. 8h, 10h, etc.). Plus précisément ici : - le dispositif de collecte 3A est apte à collecter des informations de contexte relatives à l'utilisateur et à son environnement, telles que par exemple : o des informations « statiques » concernant le profil de l'utilisateur, enregistrées lors de la souscription au service de recommandation auprès de l'opérateur du réseau NW et disponibles au niveau de la base HSS (Home Subscriber Service) du réseau (ex. son âge, son genre, ses préférences explicites en termes de contenu (c'est-à-dire telles qu'il les a définies lors de la souscription), etc.) ; et o des informations « dynamiques », pouvant être obtenues par le biais de capteurs (ex. caméra), ou en interrogeant d'autres services, comme par exemple la localisation de l'utilisateur, son agenda, les équipements de restitution/visualisation de contenus à sa proximité, etc. ; - le dispositif de collecte 3B est apte à collecter des informations de contexte relatives aux équipements susceptibles d'être contrôlés ou accessibles par l'utilisateur pour visualiser un contenu, telles que par exemple les identifiants de ces équipements, leurs états (allumés/éteints, volume), leurs capacités et leurs proximités à l'utilisateur. Ces informations peuvent être obtenues par le dispositif de collecte 3B à l'aide de capteurs ou en interrogeant directement les équipements de l'utilisateur connectés au réseau NW ; - le dispositif de collecte 3C est apte à collecter des informations de contexte relatives au réseau NW, telles que par exemple la bande passante du réseau ou des informations relatives à l'état du réseau (dérive ou « jitter », taux de perte de paquets, retard, etc.). A cette fin, le dispositif de collecte 3C peut interroger notamment le système de contrôle d'admission et de ressources (RACS, Resource and Admission Control Subsystem) du réseau NW ; et - le dispositif de collecte 3D est apte à collecter des informations de contexte relatives au service offrant la restitution des contenus audiovisuels numériques à l'utilisateur. Ces informations concernent notamment la description des caractéristiques des contenus en cours de diffusion ou à diffuser (ex. type de contenu, heure de début et de fin du programme, langue) et la description du média utilisé pour restituer le contenu (ex. type de codec, taille de l'image, résolution). On notera que la liste des caractéristiques des contenus est standardisée ; elle est présentée notamment dans le document intitulé « Digital Video Broadcasting ; Specification for Service Information in DVB systems », Janvier 2011 (section 6.2.9). Bien entendu dans le cadre de l'invention, il est possible d'envisager d'autres catégories de contextes, ainsi qu'un nombre réduit des catégories précitées. Les informations de contextes et de contenus collectées par les dispositifs de collecte 3A-3D sont transmises via le réseau NW au serveur 4 de traitement, qui est apte, comme décrit précédemment, à agréger ces informations sur une période de temps Tupd. Autrement dit, dans le mode de réalisation décrit ici, le serveur de traitement 4 dispose d'informations relatives aux contenus précédemment visualisés par l'utilisateur (ou tout du moins restitués à destination de l'utilisateur) sur la période Tupd au moins. Ces informations caractérisent, avec les contextes de visualisation de ces contenus, l'historique de visualisation de l'utilisateur. Elles regroupent notamment les identifiants des contenus visualisés par l'utilisateur sur la période Tupd, leurs caractéristiques (telles que définies par le document « Digital Video Broadcasting ; Specification for Service Information in DVB systems » cité précédemment), ainsi que la durée pendant laquelle l'utilisateur a visualisé ces contenus durant la période totale Tupd. Par ailleurs, dans le mode de réalisation décrit ici, le serveur de traitement 4 reçoit des dispositifs de collecte 3A-3D, des informations relatives au contexte de visualisation courant de l'utilisateur. Le serveur de traitement 4 est apte à modéliser, à partir de ces informations, le contexte courant de l'utilisateur sous la forme d'un vecteur z comprenant m caractéristiques z1, z2,..., zm. Dans l'exemple envisagé ici, ces caractéristiques sont prédéterminées et représentées par des valeurs booléennes : par exemple, z1 correspond à la caractéristique « 9h », et est égale à 1 si il est 9h, à 0 sinon ; z2 correspond à la caractéristique « salon » et est égale à 1 si l'utilisateur se trouve dans le salon, à 0 sinon ; etc. En variante, la modélisation sous la forme du vecteur z peut être réalisée par le dispositif d'élaboration 2 à partir des informations de contexte courant transmises par le serveur de traitement 4. Les informations centralisées et éventuellement traitées par le serveur de traitement 4 sont transmises au dispositif d'élaboration 2, par exemple de façon périodique (une fois par jour). En variante, elles peuvent être transmises à des instants paramétrables (ex. sur détection d'un changement d'état de l'utilisateur, etc.). Elles sont stockées par le dispositif d'élaboration 2 dans une base de données DB. Le dispositif d'élaboration 2 dispose ici de l'architecture matérielle d'un ordinateur, telle que représentée schématiquement sur la figure 2. Il comporte notamment un processeur 5, une mémoire vive 6, une mémoire morte 7, une mémoire volatile 8 et des moyens de communication 9 avec d'autres entités du réseau NW (mettant en oeuvre notamment ici le protocole SIP, Session Initiation Protocol), connus en soi. La mémoire morte 7 du dispositif d'élaboration 2 constitue un support d'enregistrement conforme à l'invention, lisible par le processeur 5 et sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur conforme à l'invention, comportant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'invention d'élaboration d'une liste personnalisée pour l'utilisateur U décrites ultérieurement en référence à la figure 3. L'architecture du système 1 est présentée plus en détail dans le document de S. Song et al. précédemment cité, et ne sera donc pas décrite davantage ici. Nous allons maintenant décrire, en référence à la figure 3, les principales étapes d'un procédé selon l'invention d'élaboration d'une liste personnalisée associée à l'utilisateur U, dans un mode particulier de réalisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif d'élaboration 2 de la figure 1. Cette mise en oeuvre est conforme ici aux recommandations du standard ETSI/TISPAN, décrites dans le document TS 182 028. Elle comporte deux phases : - une première phase P1 d'agrégation à proprement parler des diverses informations (aussi connues sous le nom de metadata) collectées par les dispositifs de collecte 3A-3D ; et - une seconde phase P2 d'élaboration d'une liste personnalisée associée à l'utilisateur U et adaptée à son contexte courant de visualisation. Au cours de la phase P1, les informations collectées par les dispositifs de collecte 3A- 3D, puis centralisées par le serveur de traitement 4 sur la période Tupd, et éventuellement traitées par ce serveur de traitement 4 pour modéliser le contexte courant de l'utilisateur, sont transmises au dispositif d'élaboration 2 (étape E10) et stockées dans la base DB. La transmission de ces informations du serveur de traitement 4 vers le dispositif d'élaboration 2 peut se faire périodiquement ou à des instants paramétrables (choisis notamment en vue d'assurer un compromis entre la quantité d'informations stockées et transmises sur le réseau et la qualité de la recommandation). Le dispositif d'élaboration 2 répertorie ces informations selon plusieurs catégories dans la base DB (étape E20) : - une catégorie d'informations relatives à l'historique de visualisation de l'utilisateur U qui comprennent notamment les caractéristiques des contenus visualisés précédemment par l'utilisateur (sur la période Tupd), les durées de visualisation de ces contenus, ainsi que les informations relatives aux contextes de visualisation de ces contenus ; - une catégorie d'informations dites conditionnelles : il s'agit d'informations de contexte qui sont susceptibles de conditionner l'accès aux contenus par l'utilisateur, comme par exemple son âge, la capacité de ses équipements, la capacité du réseau, la souscription ou non à des chaînes payantes, etc. ; et - une catégorie d'informations liées à la situation courante de l'utilisateur et qui sont susceptibles d'influencer le choix de l'utilisateur. Il s'agit par exemple d'informations de contexte liées à la localisation de l'utilisateur, à l'heure de la journée, etc. Ces informations sont données par le contexte de visualisation courant z de l'utilisateur modélisé par le serveur de traitement 4. On suppose maintenant que le système 1 de recommandation reçoit une requête pour établir une recommandation (c'est-à-dire une liste ordonnée) de contenus audiovisuels numériques personnalisée pour l'utilisateur U. La réception de cette requête déclenche la phase de recommandation P2. Dans le mode de réalisation décrit ici, le dispositif d'élaboration 2 procède en deux temps pour élaborer la liste personnalisée associée à l'utilisateur U : - dans un premier temps, un module F-STAT du dispositif d'élaboration 2 effectue un filtrage d'une liste LIST 1 répertoriant un ensemble de contenus proposés sur le réseau NW, ce premier filtrage consistant à éliminer les contenus non accessibles par l'utilisateur U (étape E30). La liste LIST1 est obtenue à partir des informations collectées par le dispositif de collecte 3D et transmises par le serveur de traitement 4 au cours de l'étape E10 : elle répertorie une pluralité de contenus x ainsi que les caractéristiques de ces contenus selon un format prédéterminé (conforme ici au format de contenu décrit dans le document « Digital Video Broadcasting ; Specification for Service Information in DVB systems » décrit précédemment) ; - puis dans un second temps, un module F-DYN du dispositif d'élaboration 2 réalise un classement par ordre de préférence de l'utilisateur (préférence établie grâce à l'historique de visualisation de l'utilisateur) des contenus répertoriés dans la liste LIST2 délivrée par le module F-STAT (étape E40). Plus précisément, au cours de l'étape de filtrage (étape E30), le module F-STAT du dispositif d'élaboration 2 applique à la liste LIST1 un certain nombre de règles ou de conditions dérivées des informations conditionnelles précédemment agrégées dans la base DB. Il supprime de la liste LIST1 tous les contenus dont les caractéristiques ne sont pas conformes aux informations conditionnelles agrégées à l'étape E20. Ainsi, si les capacités des équipements de l'utilisateur ne supportent pas la télévision Haute Définition, tous les contenus de la liste LIST1 comprenant cette caractéristique sont éliminés. De façon similaire, tous les contenus de la liste LIST1 qui ne sont pas autorisés pour l'utilisateur, compte tenu par exemple de l'âge de l'utilisateur ou d'un accès restreint de l'utilisateur à certaines chaînes (ex. chaîne payante), sont supprimés. On notera qu'au sens de l'invention, les listes LIST1 et LIST2 sont des pré-sélections de contenus audiovisuels numériques. La liste LIST2 délivrée par le module F-STAT est ensuite traitée par le module F-DYN du dispositif d'élaboration 2. Plus précisément, celui-ci ordonne les contenus de la liste LIST2 en fonction des préférences de l'utilisateur 2, afin de personnaliser cette liste. A cette fin, le module F-DYN utilise des paramètres reflétant les préférences « implicites » de l'utilisateur compte tenu du contexte de visualisation courant (i.e. de la situation) dans lequel il se trouve. Par « préférences implicites », on entend ici des préférences qui ne sont pas explicitement définies par l'utilisateur (notamment lors de la souscription au service), mais estimées par le module F-DYN du dispositif d'élaboration 2 à partir de l'historique de visualisation de l'utilisateur U dont il dispose et des informations de contexte de visualisation associées à cet historique. Plus précisément, conformément à l'invention, le module F-DYN estime à partir de ces informations, pour au moins une caractéristique vj, j=1,...,m de contexte de visualisation prédéterminée (étape E40) : - un degré d'influence 6I(j) de cette caractéristique vj sur les choix de contenus effectués par l'utilisateur (ce choix est reflété par les contenus précédemment visualisés par l'utilisateur) ; et pour au moins une caractéristique fi, i=1,...,n de contenu (telle qu'identifiée dans le document « Digital Video Broadcasting; Specification for Service Information in DVB systems » cité précédemment), d'un degré de préférence ÔP(i,j) de l'utilisateur pour des contenus audiovisuels numériques comprenant cette caractéristique fi en combinaison avec la caractéristique vj. Dans le mode de réalisation décrit ici, les degrés d'influence M(j), j=1,..m, et les degrés de préférences 6P(i,j), i=1,...,n et j=-1,...m sont définis sur une période d'observation prédéterminée, par exemple sur la période Tupd, à partir des informations d'historique disponibles dans la base DB correspondant à cette période. Le choix de la période d'observation dépend en pratique de différents paramètres, comme la capacité de stockage de la base DB, la collecte suffisante d'informations concernant l'historique de visualisation de l'utilisateur U pour assurer une recommandation fiable, etc., et ne posera pas de difficultés à l'homme du métier. En outre, les degrés d'influence MW, j=1,..,n sont définis ici par le rapport suivant : MI(j) = d(vj)/d où d(vj) désigne la durée pendant laquelle l'utilisateur U a visualisé des contenus en combinaison avec vj et d désigne la durée totale pendant laquelle l'utilisateur U a visualisé des contenus. Ainsi, à titre d'exemple, si la caractéristique vj désigne une localisation particulière du domicile de l'utilisateur U telle que son salon, le degré d'influence MI(j) est égal au rapport de la durée pendant laquelle U a visualisé des contenus dans son salon sur la durée totale pendant laquelle U a visualisé des contenus (les durées étant évaluées sur la période d'observation considérée). Le degré d'influence 15I(j) permet donc de déterminer l'importance de la caractéristique « salon » dans les habitudes de visualisation de l'utilisateur U. De façon similaire, les degrés de préférence 513(i,j), j=-1,..,n sont définis par le rapport suivant : 6P(i,j) = d(fi,vj)/d(vj) où d(fi,vj) désigne la durée pendant laquelle l'utilisateur U a visualisé des contenus comportant la caractéristique fi en combinaison avec vj. Ainsi, à titre d'exemple, si la caractéristique fi désigne un film et la caractéristique vj désigne une localisation particulière du domicile de l'utilisateur U telle que son salon, le degré de préférence 6P(i,j) est égal au rapport de la durée pendant laquelle U a visualisé des films dans son salon sur la durée totale pendant laquelle U a visualisé des contenus dans son salon (les durées étant évaluées sur la période d'observation considérée). Le degré d'influence ÔP(i,j) permet donc de déterminer la préférence de l'utilisateur U pour un type de contenu, à savoir dans cet exemple un film, lorsqu'il se trouve dans une situation particulière, à savoir dans l'exemple son salon. Les durées d(fi,vj), d(vj) et d sont déduites par le module F-DYN des informations concernant l'historique de visualisation stockées dans la base DB. Le module F-DYN utilise ensuite les degrés de préférence et d'influence ainsi estimés pour établir un score S(x) pour chaque contenu x de la liste LIST2 (étape E50), représentatif d'un niveau de préférence de l'utilisateur pour ce contenu compte tenu du contexte courant de visualisation de l'utilisateur. Autrement dit, plus le score S(x) est grand, plus le contenu x est susceptible de convenir à l'utilisateur dans son contexte courant de visualisation. Dans le mode de réalisation décrit ici, pour établir le score S(x), le module F-DYN applique à chaque contenu x de la liste LIST2, un réseau de neurones N tel que représenté sur la figure 4 (étape E60). Ce réseau de neurones N a une structure multicouches, qui s'appuie ici sur : une première couche Ll composée de n noeuds représentant respectivement des caractéristiques fi, i=1,...,n de contenu. Par exemple, pour n=3, fl= « film », f2= « dessin animé » et f3= « news » ; une seconde couche L2 composée de m noeuds représentant respectivement des caractéristiques vj, j=1,...,m de contexte de visualisation. Par exemple, pour m=4, v1= « lundi », v2= « 8h », v3= « salon », v4= « chambre » ; et une troisième couche L3 composée d'un unique noeud R apte à évaluer le score S(x) associé au contenu x. L'invention s'applique bien entendu à des nombres de caractéristiques de contenu n et de caractéristiques de contexte m quelconques ; le choix de ces nombres résulte de choix d'implémentation de l'opérateur proposant le service de recommandation. Par souci de simplification, on désignera dans la suite de la description par fi le noeud de la couche Ll représentant la caractéristique de contenu fi, et par vj le noeud de la couche L2 représentant la caractéristique de contexte vj. Les connexions entre les noeuds fi, i=1,..,n, vj, j=1,..,m et R du réseau N sont définies à partir des degrés de préférence et d'influence estimés au cours de l'étape d'estimation, comme décrit plus en détails ultérieurement. Le réseau de neurones N délivre un score S(x) pour le contenu x traité (étape E70). Le module F-DYN applique sur chaque contenu x de la liste LIST2 le réseau de neurones N (étape E80). Lorsque l'ensemble des contenus x de la liste LIST2 a été traité, le dispositif d'élaboration 2 ordonne les éléments de la liste LIST2 par score décroissant, autrement dit par ordre de préférence pour l'utilisateur compte tenu de son contexte de visualisation. On obtient ainsi une liste de contenus ordonnés LIST (étape E90). Le dispositif d'élaboration 2 transmet alors à destination de l'utilisateur U une recommandation basée sur cette liste LIST (étape E100), selon une procédure et des moyens connus en soi, et décrits notamment dans le document TS 182 028. Cette recommandation peut notamment contenir la liste LIST entière ou un sous- ensemble de contenus sélectionnés parmi cette liste (par exemple seulement les contenus ayant un score supérieur à un seuil prédéterminé). Nous allons maintenant décrire plus en détails, en référence à la figure 4, la configuration du réseau de neurones N utilisé à l'étape E60 ainsi que son application sur le contenu x pour déterminer le score S(x). Comme décrit précédemment, dans l'exemple envisagé ici, le réseau de neurones N comporte trois couches successives L1, L2 et L3, chaque couche prenant ses entrées sur les sorties de la couche précédente. En outre, chaque noeud d'une couche est connecté ici à un noeud de la couche suivante, et à chaque connexion entre deux noeuds est associé un poids. Ainsi : - à une connexion reliant un noeud fi de la couche Li à un noeud vj de la couche L2 on associe un poids w(fivj) ; et - à une connexion reliant un noeud vj de la couche L2 au noeud R de la couche L3 on associe un poids w(vjR). Chaque noeud de la couche Li+1 évalue alors la somme des sorties des noeuds de la couche Li qui lui sont connectés, pondérées par les poids des connexions. Dans le mode de réalisation décrit ici, les poids sont définis à partir des degrés de préférence et d'influence estimés au cours de l'étape E40, autrement dit w(fivj)- bP(i,j), i=1,..n, j=1,..m et w(vjR) = j=1,..m. Lors de l'application du réseau N au contenu x, la couche Ll prend comme vecteur d'entrées le vecteur x dont les composantes xl,...,xn correspondent respectivement aux caractéristiques de contenu représentées par les noeuds fi, i=1,...,n du réseau. Plus précisément ici, la valeur d'une caractéristique xi, i=1,...,n du vecteur x est égale à 0 si le contenu ne comprend pas la caractéristique fi et à 1 si le contenu comprend cette caractéristique. Dans l'exemple de réseau envisagé précédemment, si x est un film, ses composantes sont x1=1, x2=0 et x3=0. Chaque noeud fi de la couche L1 évalue à partir du vecteur d'entrée x les sorties gij suivantes : gij = val(fi).xi, i=1,...,n, j=1,...,m où val(fi) désigne la valeur de la caractéristique fi (initialisée à 1). Les sorties gij ainsi évaluées sont fournies aux noeuds de la couche L2 et pondérées par les poids des connexions. Un noeud vj de la couche L2 prend donc comme entrée la somme pondérée : gijW(fi y]) 1.1 Les noeuds vj de la couche L2 reçoivent également comme entrée le vecteur z=(z1,...,zm) modélisant le contexte de visualisation courant de l'utilisateur U, et dont les composantes correspondent respectivement aux caractéristiques de contexte représentées par les noeuds vj, j=1,..,m. La valeur d'une caractéristique zj, j=1,..,m du vecteur z est égale à 0 si le contexte courant de l'utilisateur ne correspond pas à la caractéristique vj et à 1 si le contexte courant de l'utilisateur correspond à cette caractéristique. Dans l'exemple de réseau envisagé précédemment, si le contexte z est égal à (z1=1,z2=0,z3=1,z4=0), cela signifie que le contexte courant de l'utilisateur correspond à « 8h dans le salon ». Chaque noeud vj évalue la sortie : g] =z1 x > uw(fivj) ,-1 Les sorties qj ainsi évaluées sont fournies au noeud R de la couche L3 et pondérées par les poids des connexions entre les couches L2 et L3. Finalement, le noeud R délivre comme score S(x) associé au contenu x : S(x) = qjw(vjR) =-1 Dans le mode de réalisation décrit ici, les poids des connexions reliant les noeuds des différentes couches du réseau de neurone N sont mis à jour de façon automatique de sorte à refléter le retour d'expérience (« feedback ») des utilisateurs sur les contenus proposés dans la liste de recommandation LIST. Ce retour des utilisateurs est pris en compte de façon implicite en mettant à jour les degrés d'influence et de préférence selon le schéma suivant : ÔP(i,j) Une mise à jour périodique des degrés d'influence et de préférence, par exemple chaque jour, ou à des instants prédéterminés (à la fin du service de recommandation), peut être implémentée. Dans l'exemple envisagé ici, on s'intéresse à l'élaboration d'une liste personnalisée pour un utilisateur U. Toutefois, l'invention permet également de façon avantageuse d'élaborer une liste personnalisée pour un groupe G de K utilisateurs. A cette fin, le déroulement du procédé d'élaboration est sensiblement le même que pour un utilisateur décrit précédemment en référence aux figures 1-4, en prenant en compte toutefois les éléments suivants : - les dispositifs de collecte 3A-3D collectent des informations de contexte relatives à chacun des utilisateurs du groupe (associées à un identifiant utilisateur afin de pouvoir être différentiées par le serveur de traitement 4). La distinction entre les utilisateurs lors de la collecte des informations par les dispositifs de collecte 3A-3D peut être réalisée à l'aide notamment d'une caméra, de tags RFID associés aux différents utilisateurs, etc. ; - le serveur de traitement 4 reconstitue l'historique de visualisation et le contexte courant de chaque utilisateur en utilisant les identifiants des utilisateurs ; - le module F-STAT du dispositif d'élaboration 2 effectue un premier filtrage en se basant sur les informations conditionnelles relatives aux différents utilisateurs du groupe. Ainsi, par exemple, si un utilisateur a moins de 12 ans, le module F-STAT filtre tous les contenus interdits aux personnes de moins de 12 ans ; le module F-DYN du dispositif d'élaboration 2 applique le réseau de neurone N à chaque contenu x de la liste LIST2 délivrée par le module F-STAT, en prenant en compte les contextes de visualisation de chaque utilisateur du groupe (pour certaines caractéristiques, les contextes peuvent être les mêmes pour tous les utilisateurs d'un même groupe). Par ailleurs, les poids associés à chaque connexion reliant deux noeuds du réseau de neurones N sont obtenus à partir d'une somme pondérée des poids correspondant à chaque utilisateur. Autrement dit, si on désigne par Gw(fivj) le poids associé à la connexion reliant le noeud fi de la couche Ll au noeud vj de la couche L2, et que l'on utilise comme somme pondérée une moyenne sur les K utilisateurs, on obtient : Gw(f ivj) =Elic=iWk K où wk (f ivj) désigne le degré de préférence ÔP(i,j) estimé pour l'utilisateur k. De même, si l'on désigne par Gw(vjR) le poids associé à la connexion reliant le noeud vj de la couche L2 au noeud R de la couche L3 et que l'on utilise comme somme pondérée une moyenne sur les K utilisateurs du groupe, on obtient Gw(vjR) = Eli(c=-1 wk(viR) où wk(vjR) désigne le degré d'influence MW estimé pour l'utilisateur k. En variante, des pondérations distinctes en fonction des utilisateurs peuvent être appliquées pour définir les poids de groupe associés aux connexions du réseau N. L'invention est donc très flexible et permet avantageusement d'élaborer une liste personnalisée destinée à un utilisateur ou à un groupe d'utilisateurs en prenant en compte implicitement les préférences de ces utilisateurs. REVENDICATIONS1. Procédé d'élaboration d'une liste (LIST) répertoriant au moins un contenu audiovisuel numérique, associée à au moins un utilisateur (U) et correspondant à un contexte de visualisation déterminé (z) dudit au moins un utilisateur, ledit procédé comprenant : - une étape d'obtention (E10) d'informations relatives à des contenus précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - une étape d'estimation (E40), à partir de ces informations, pour au moins une caractéristique (vj) de contexte de visualisation : o d'un degré d'influence (WIu)) de cette caractéristique de contexte sur les contenus précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur ; et o pour au moins une caractéristique (fi) de contenu, d'un degré de préférence (ÔP(i,j)) dudit au moins un utilisateur pour des contenus comprenant cette caractéristique (fi) de contenu en combinaison avec ladite caractéristique (vj) de contexte de visualisation ; - une étape d'élaboration (E90) de ladite liste correspondant audit contexte de visualisation déterminé (z) dudit au moins un utilisateur à partir des degrés de préférence (ÔP(i,j)) et d'influence (5I(j)) ainsi estimés. 2. Procédé d'élaboration selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit degré de préférence (15P(i,j)) d'un utilisateur pour des contenus comprenant une caractéristique (fi) de contenu en combinaison avec une caractéristique (vj) de contexte de visualisation est égal, sur une période d'observation prédéterminée, au rapport de la durée pendant laquelle l'utilisateur a visualisé des contenus comportant cette caractéristique de contenu en combinaison avec la caractéristique de contexte de visualisation, sur la durée totale pendant laquelle l'utilisateur a visualisé des contenus en combinaison avec cette caractéristique de contexte de visualisation. 3. Procédé d'élaboration selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit degré d'influence (ÔI(j)) d'une caractéristique (vj) de contexte de visualisation sur les contenus précédemment visualisés par un utilisateur est égal, sur une période d'observation prédéterminée, au rapport de la durée pendant laquelle l'utilisateur a visualisé des contenus en combinaison avec cette caractéristique de contexte de visualisation, sur la durée totale pendant laquelle l'utilisateur a visualisé des contenus. 4. Procédé d'élaboration selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits degrés d'influence (MW) et de préférence (bP(i,j)) sont mis à jour à des instants paramétrables ou suite à l'obtention de nouvelles informations relatives à des contenus visualisés par ledit au moins un utilisateur et/ou à des contextes de visualisation de ces contenus. 5. Procédé d'élaboration selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite liste est élaborée en appliquant à chaque contenu (x) d'une présélection (LIST2) de contenus, un réseau de neurones (N) artificiel apte à évaluer pour ledit contenu présélectionné un score (S(x)) représentatif d'une préférence dudit au moins un utilisateur pour ce contenu dans le contexte déterminé de visualisation (z), ledit réseau de neurones comprenant des noeuds connectés entre eux, les connexions entre les noeuds étant associées à des poids définis à partir des degrés de préférence et d'influence estimés au cours de l'étape d'estimation. 6. Procédé d'élaboration selon la revendication 5, caractérisé en ce que le réseau de neurones (N) appliqué sur un contenu (x) présélectionné s'appuie sur : une première couche (L1) composée d'au moins un noeud (fi) représentant ladite au moins une caractéristique de contenu ; une seconde couche (L2) composée d'au moins un noeud représentant ledit au moins une caractéristique de contexte de visualisation ; et une troisième couche (L3) composée d'un noeud (R) apte à évaluer le score (S(x)) associé au contenu présélectionné. 7. Procédé d'élaboration selon la revendication 6, caractérisé en ce que, lorsque l'on élabore une liste associée à un utilisateur, on associe dans le réseau de neurones (N) : - à une connexion reliant un noeud fi de la première couche à un noeud vj de la deuxième couche un poids w(fivj) égal au degré de préférence de cet utilisateur pour des contenus comprenant la caractéristique associée au noeud fi en combinaison avec la caractéristique de contexte de visualisation associée au noeud vj ; et à une connexion reliant un noeud vj de la deuxième couche au noeud R de la troisième couche un poids w(vjR) égal au degré d'influence de la caractéristique de contexte de visualisation associée au noeud vj sur les contenus précédemment visualisés par l'utilisateur. 8. Procédé d'élaboration selon la revendication 6, caractérisé en ce que, lorsque l'on élabore une liste associée à un groupe d'utilisateurs, on associe dans le réseau de neurones : - à une connexion reliant un noeud fi de la première couche à un noeud vj de la deuxième couche un poids Gw(fivj) égal à une somme pondérée des degrés de préférence des utilisateurs du groupe pour des contenus comprenant la caractéristique associée au noeud fi en combinaison avec la caractéristique de contexte de visualisation associée au noeud vj ; et - à une connexion reliant un noeud vj de la deuxième couche au noeud R de la troisième couche un poids Gw(vjR) égal à une somme pondérée des degrés d'influence de la caractéristique de contexte de visualisation associée au noeud vj sur les contenus précédemment visualisés par les utilisateurs du groupe. 9. Procédé d'élaboration selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits contextes de visualisation sont choisis parmi : - au moins un contexte relatif à l'environnement de l'utilisateur durant la visualisation des contenus ; - au moins un contexte relatif à ou aux équipements utilisés par l'utilisateur pour la visualisation des contenus ; - au moins un contexte relatif au réseau utilisé par l'utilisateur pour visualiser les contenus ; et - au moins un contexte relatif au service offrant les contenus. 10 10. Procédé d'élaboration selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de présélection (E30) de contenus avant d'élaborer ladite liste prenant en compte des informations statiques liées audit au moins un utilisateur et/ou à des ressources utilisées par ledit au moins un utilisateur pour visualiser les contenus audiovisuels numériques. 15 11. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de d'élaboration selon la revendication 1 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. 20 12. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé d'élaboration selon la revendication 1. 13. Dispositif d'élaboration (2) d'une liste (LIST) répertoriant au moins un contenu 25 audiovisuel numérique, associée à au moins un utilisateur (U) et correspondant à un contexte de visualisation déterminé (z) dudit au moins un utilisateur, ledit dispositif comprenant : - des moyens d'obtention d'informations relatives à des contenus précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur et à des contextes de visualisation de ces contenus, - des moyens d'estimation (F-DYN), à partir de ces informations, pour au moins une 30 caractéristique (vj) de contexte de visualisation o d'un degré d'influence (ôI(j)) de cette caractéristique (vj) de contexte sur les contenus précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur ; et o pour au moins une caractéristique (fi) de contenu, d'un degré de préférence (ÔP(i,j)) dudit au moins un utilisateur pour des contenus comprenant cette caractéristique (fi) de contenu 35 en combinaison avec ladite caractéristique (vj) de contexte de visualisation ; - des moyens d'élaboration (F-DYN) de ladite liste (LIST) correspondant audit contexte de visualisation déterminé (z) dudit au moins un utilisateur à partir des degrés de préférence (bP(i,j)) et d'influence (WIu)) ainsi estimés. 14. Système de recommandation (1) d'au moins un contenu audiovisuel numérique (LIST) à au moins un utilisateur (U) adapté à un contexte de visualisation déterminé (z) dudit au moins un utilisateur, ledit système comprenant : - au moins un dispositif (3A-3D) de collecte d'informations relatives à des contenus audiovisuels numériques et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - un serveur de traitement (4) apte à centraliser les informations collectées par ledit au moins un dispositif de collecte pour ledit au moins un utilisateur et à fournir à partir de ces informations centralisées, des informations relatives à des contenus audiovisuels numériques précédemment visualisés par ledit au moins un utilisateur et à des contextes de visualisation de ces contenus ; - un dispositif d'élaboration (2) selon la revendication 13 d'une liste associée audit au moins un utilisateur et correspondant au contexte de visualisation déterminé, cette liste étant élaborée à partir des informations fournies par le serveur de traitement ; et - des moyens pour envoyer à destination dudit au moins un utilisateur une recommandation basée sur cette liste.