Brevet FR2984067A1 — publié le 20130614

Adaptation d'information contextuelle La présente invention concerne le domaine du traitement de données contextuelles. Elle concerne plus précisément des applications de traitement de données contextuelles telles que des données de localisations issues de capteurs, ou encore de données météorologiques, de données relatives à l'actualité, etc. Ainsi, on entend par données contextuelles, toute information concernant la situation d'un utilisateur. Dans certaines applications sensibles au contexte, des données contextuelles décrivant la situation de certains utilisateurs sont transmises à d'autres utilisateurs. Par exemple, Bob (premier utilisateur) peut recevoir, sur requête, des informations concernant la localisation d'Alice (second utilisateur). Ces informations peuvent être exprimées d'une pluralité de manières différentes. Par exemple, la localisation d'Alice peut s'exprimer par « Alice se trouve aux coordonnées géographiques (X,Y) », « Alice se trouve à côté de Charlie » ou « Alice se trouve à son lieu de travail », etc. Cependant, lorsque de telles informations sont transmises à Bob, il est important de déterminer l'expression la mieux adaptée à la compréhension de Bob. Dans les exemples précédents, la pertinence de chacune des expressions dépend des connaissances de Bob au sujet de Charlie et au sujet du lieu de travail d'Alice. Ainsi, il existe un besoin d'adapter des données contextuelles à une personne auxquelles elles sont destinées. La présente invention vient améliorer la situation. Un premier aspect de l'invention concerne à cet effet un procédé de traitement de données de géo-localisation, comportant : a) constituer une base de données comportant des points d'intérêt associés à des informations sociales sur un premier utilisateur, ces points d'intérêt étant stockés en correspondance de positions respectives de géo-localisation, b) identifier une position courante d'un terminal d'un deuxième utilisateur, c) se référer à la base de données pour déterminer au moins un point d'intérêt de la base, dans un voisinage de la position courante, et associer au point d'intérêt un jeu de données d'informations contextuelles en fonction d'informations sociales de la base, en vue d'une communication au premier utilisateur du jeu de données d'informations contextuelles associé au point d'intérêt déterminé. La présente invention permet ainsi avantageusement de fournir une description à un premier utilisateur d'un point d'intérêt déterminé à proximité d'un second utilisateur, cette description étant pertinente puisque dépendant d'informations sociales concernant le premier utilisateur. On entend par information sociale au sens de l'invention, toute relation entre des personnes (premier utilisateur, second utilisateur ou toute autre personne) et des lieux (bâtiment, salle, rue, ville, zone, pays, continent). Les lieux et les autres personnes peuvent être assimilés aux points d'intérêt à partir desquels on peut localiser la seconde personne. Une relation sociale entre une personne et un lieu, peut par exemple être que le lieu correspond au lieu d'habitation ou au lieu de travail de cette personne. Des relations sociales entre personnes peuvent par exemple être une relation d'amitié, familiale, professionnelle, hiérarchisée etc. On entend par terminal tout dispositif fixe tel qu'un ordinateur de bureau ou un serveur, ou encore tout dispositif portable tel qu'un ordinateur portable, un PDA, un téléphone mobile ou une tablette tactile. En plus de déterminer une expression adaptée, sous forme d'un jeu de données d'informations contextuelles, le procédé selon l'invention peut déterminer le point d'intérêt le plus pertinent parmi une pluralité de points d'intérêt. A cet effet, une pluralité de points d'intérêt candidats étant déterminée dans le voisinage de la position courante du terminal du deuxième utilisateur, à l'étape c), au moins un point d'intérêt de la base est sélectionné parmi les points d'intérêt candidats en fonction des informations sociales de la base. Ces points d'intérêt étant sélectionnés à partir des informations sociales de la base peuvent ainsi être directement liés au premier utilisateur à qui le jeu de données d'informations contextuelles est destiné. En complément, selon certains modes de réalisation, chaque point d'intérêt est localisé par un disque de localisation autour de l'adresse de géolocalisation du point d'intérêt dans la base de données, le voisinage de la position courante est défini comme une surface déterminée : - à partir d'une distance entre la position courante du terminal du deuxième utilisateur et une position courante d'un terminal du premier utilisateur, et - à partir d'un coefficient prédéterminé, multiplicatif de la distance, et un point d'intérêt est retenu en tant que point d'intérêt candidat si l'intersection du disque de localisation de ce point d'intérêt avec la surface est non vide. Selon d'autres modes de réalisation, un point d'intérêt peut être localisé par un polygone, dont la forme approxime la couverture effective géographique du point d'intérêt, en particulier dans le cas où le point d'intérêt représente un lieu tel qu'un bâtiment, un quartier ou une ville. Ainsi, les points d'intérêt candidats sont sélectionnés dans un voisinage du terminal du deuxième utilisateur qui dépend de la distance entre les terminaux des premier et deuxième utilisateurs, ce qui permet d'améliorer la pertinence associée à la sélection des points d'intérêt candidats. En effet, un premier utilisateur éloigné du deuxième utilisateur préférera avoir une localisation plus approximative du deuxième utilisateur, donc des points d'intérêt relatifs à une ville ou une région, tandis que s'ils sont proches, une localisation précise sera requise, par exemple relative à une rue, un bâtiment ou une salle. On entend par disque de localisation, une zone dans laquelle un point d'intérêt est localisé. La taille d'un tel disque dépendra notamment du concept auquel le point d'intérêt se réfère. Ainsi, le disque de localisation d'une ville a une taille supérieure au disque de localisation d'une salle d'un bâtiment. En complément ou en variante, à l'étape a), la base de données est constituée en définissant des relations sociales entre le premier utilisateur et les points d'intérêt de la base, et l'étape c) comprend en outre : cl ) compléter les données de la base de données en y incluant des relations contextuelles de proximité géographique, entre le second utilisateur et les points d'intérêt candidats, les relations contextuelles étant définies à partir de la position courante du terminal du second utilisateur et des positions respectives des points d'intérêt candidats ; c2) en fonction de la relation contextuelle entre chaque point d'intérêt candidat et le deuxième utilisateur et de la relation sociale entre chaque point d'intérêt candidat et le premier utilisateur, sélectionner au moins un point d'intérêt parmi les points d'intérêt candidats, et c3) associer au point d'intérêt un jeu de données d'informations contextuelles en fonction de la relation contextuelle entre le point d'intérêt et le deuxième utilisateur et en fonction de la relation sociale entre le point d'intérêt et le premier utilisateur. Ainsi, le jeu de données d'informations contextuelles est précis quant à la localisation du deuxième utilisateur, mais il est également pertinent quant à la description du point d'intérêt dans le jeu de données d'informations contextuelles. L'invention prend ainsi en compte des données statiques concernant des relations sociales entre le premier utilisateur et des points d'intérêt candidats, et des données dynamiques concernant la localisation du deuxième utilisateur par rapport aux points d'intérêt candidats. En complément, à l'étape cl ), chaque relation contextuelle entre le second utilisateur et un point d'intérêt candidat est quantifiée par un coefficient de localisation, propre au point d'intérêt candidat, et fonction d'une distance entre le point d'intérêt candidat et le terminal du deuxième utilisateur. Ainsi, des coefficients de localisation différents peuvent traduire des degrés de précision de la localisation du deuxième utilisateur. Par exemple, dire que le deuxième utilisateur est situé à un endroit est plus précis que de dire qu'il est à côté d'un autre endroit. Le coefficient de localisation peut en outre dépendre d'une taille du concept représenté par le point d'intérêt candidat. Selon certaines réalisations de l'invention, chaque relation sociale entre le premier utilisateur et un point d'intérêt candidat comporte un ou plusieurs chemins sociaux reliant le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat, pour chaque chemin social, on calcule un coefficient de connaissance entre le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat auquel il est relié via le chemin social, et à l'étape cl ) on affecte à chaque point d'intérêt candidat, un coefficient de connaissance global calculé en fonction des coefficients de connaissance respectifs des chemins sociaux reliant le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat. Ainsi, des coefficients de connaissance globaux différents peuvent traduire des degrés de connaissance de points d'intérêt par le premier utilisateur. Ces coefficients de connaissance globaux dépendent du chemin social entre le point d'intérêt et le premier utilisateur. Par exemple, le premier utilisateur est plus susceptible de connaître le lieu de travail de sa femme que le lieu d'habitation d'un collègue. Par ailleurs, plusieurs chemins peuvent relier un même point d'intérêt au premier utilisateur. Par exemple, un bâtiment comprenant le lieu de travail d'un ami du premier utilisateur peut également être le lieu de résidence du frère du premier utilisateur, ce qui augmente la probabilité que ce bâtiment soit bien connu du premier utilisateur. En complément, le chemin social comporte une ou plusieurs branches reliant chacune : - le premier utilisateur à un point d'intérêt, ou - un point d'intérêt à un autre point d'intérêt, et on calcule le coefficient de connaissance associé au chemin social au moins en fonction du nombre de branches que le chemin comporte. Ainsi, le coefficient de connaissance d'un chemin dépend d'un « éloignement social » entre le premier utilisateur et le point d'intérêt. Par exemple, le premier utilisateur est plus susceptible de connaître le lieu d'habitation d'un collègue (chemin à deux branches) que le lieu d'habitation du frère d'un collègue (chemin à trois branches). Selon certaines réalisations, à l'étape c2), on sélectionne au moins le point d'intérêt parmi les points d'intérêts candidats dont : - le coefficient de localisation, - ou le coefficient de connaissance global, - ou une combinaison du coefficient de localisation et du coefficient de connaissance global, est maximum. Ainsi, la sélection d'un point d'intérêt pertinent pour le premier utilisateur peut être soit précise au niveau de la localisation du deuxième utilisateur, soit pertinente au vu de connaissances du premier utilisateur, soit à la fois précise et pertinente. Selon certains modes de réalisation de l'invention, des points d'intérêt candidats supplémentaires sont déterminés à partir de points d'intérêt candidats dans le voisinage de la position courante et à partir de règles prédéfinies de transitivité entre points d'intérêt. Ces modes de réalisation permettent d'élargir la sélection des points d'intérêt candidats à partir de règles prédéterminées. En complément, chaque point d'intérêt étant localisé par un disque de localisation autour de la position de géo-localisation du point d'intérêt dans la base de données, les règles de transitivité prédéfinies comprennent les règles suivantes : - si le disque de localisation d'un point d'intérêt candidat est inclus dans le disque de localisation d'un point d'intérêt donné, alors le point d'intérêt donné est un point d'intérêt candidat ; - si le disque de localisation d'un point d'intérêt candidat comporte une intersection non vide avec le disque de localisation d'un point d'intérêt donné, alors le point d'intérêt donné est un point d'intérêt candidat. Ainsi, les règles de transitivité permettent d'élargir la sélection des points d'intérêt candidats, tout en sélectionnant des points d'intérêt qui sont à proximité du deuxième utilisateur. Un deuxième aspect de l'invention concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon le premier aspect de l'invention, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Un troisième aspect de l'invention concerne un dispositif de traitement de données de géo-localisation, comportant : a) des moyens de stockage d'une base de données comportant des points d'intérêt associés à des informations sociales sur au moins un premier utilisateur, ces points d'intérêt étant stockés en correspondance de positions respectives de géo-localisation des points d'intérêt, b) des moyens pour identifier au moins une position courante d'un terminal d'un deuxième utilisateur, c) des moyens de lecture de la base de données pour déterminer au moins un point d'intérêt de la base, dans un voisinage de ladite position courante, et pour associer au point d'intérêt un jeu de données d'informations contextuelles en fonction d'informations sociales de la base. Selon certaines réalisations de l'invention, le dispositif comporte en outre des moyens de stockage du jeu de données d'informations contextuelles associé au point d'intérêt déterminé. Le stockage du jeu de données d'informations contextuelles peut être temporaire ou durable. Par exemple, dans le cas d'une transmission de ces données vers une entité externe, le stockage peut être temporel, tandis que dans le cas d'élaboration d'un historique, ou dans le cas d'une mise à disposition du jeu de données, le stockage peut être durable. En complément, le dispositif comporte en outre des moyens de communication reliés aux moyens de stockage, en vue d'une communication du jeu de données d'informations contextuelles à un terminal du premier utilisateur. Aucune restriction n'est attachée au type de moyens de communication utilisés. Il peut par exemple s'agir de moyens sans fil ou en filaire, via tout réseau de communication. Selon certaines réalisations, le dispositif est intégré à un terminal. Le terminal peut par exemple être un terminal à disposition du premier utilisateur. En variante, le dispositif est intégré à un serveur. Le serveur peut comporter par exemple des moyens de communication avec un terminal à disposition du premier utilisateur. Un quatrième aspect de l'invention concerne un système comportant un premier terminal et un deuxième terminal, reliés par un réseau de télécommunication, et un dispositif selon le troisième aspect de l'invention, dans lequel le dispositif reçoit un message de position courante du deuxième terminal, et transmet au premier terminal ledit jeu de données d'informations contextuelles associé au point d'intérêt déterminé. Le premier terminal peut être un serveur ou un terminal à disposition du premier utilisateur. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels: - la figure 1 représente un dispositif de traitement de données de géo-localisation selon certains modes de réalisation de l'invention; - la figure 2 illustre un exemple de sélection d'un ensemble de points d'intérêt à partir de positions courantes d'un premier terminal et deuxième terminal ; - la figure 3 représente un modèle sémantique de géo-localisation selon certains modes de réalisation de l'invention ; - la figure 4 illustre un modèle sémantique statique selon certains modes de réalisation de l'invention ; - la figure 5 est un diagramme illustrant les étapes d'un procédé selon certains modes de réalisation de l'invention. La figure 1 illustre un dispositif 1 de traitement de données de géo- localisation selon certains modes de réalisation de l'invention. Le dispositif 1 comprend une interface de réception 2, une unité d'identification 3, une unité de stockage d'une base de données de géo- localisation 4, une unité de détermination 5, une unité de stockage d'une base de données statiques 6, une unité de fusion 7, une unité de transformation 8, une unité d'attribution de scores 9, une unité de sélection 10 et une unité de transmission 11. L'unité de réception 2 et l'unité de transmission 11 sont adaptées pour communiquer avec un terminal utilisateur distant via une liaison sans-fil ou avec un terminal utilisateur relié par une interface filaire. En outre, le dispositif 1 peut être directement intégré dans un terminal utilisateur ou dans un serveur possédant des moyens de communication avec un terminal utilisateur. L'unité de réception 2 est adaptée pour recevoir une requête d'un premier terminal d'un premier utilisateur. Par le biais de cette requête, le premier utilisateur peut requérir des données contextuelles au sujet d'un deuxième utilisateur. Il peut par exemple s'agir de données contextuelles relatives à la localisation d'un deuxième terminal du deuxième utilisateur. La présente invention permet de fournir au premier utilisateur une expression sous la forme d'un jeu de données d'informations contextuelles constituant une réponse à cette requête. Le jeu de données peut être transmis par l'unité de transmission 11 au premier terminal et il est déterminé de manière à être pertinente pour le premier utilisateur. Le procédé peut également être mis en oeuvre sans réception préalable d'une requête d'un premier utilisateur. Par exemple, un jeu de données d'informations contextuelles peut être élaboré périodiquement pour un stockage dans le dispositif 1 en vue d'une consultation ou d'une transmission ultérieure. On considère par la suite le cas de la réception d'une requête par le premier utilisateur. La requête du premier utilisateur peut comprendre un identifiant du deuxième utilisateur à localiser, ainsi qu'un identifiant du premier utilisateur. Ces identifiants peuvent être des identifiants de leurs terminaux respectifs ou des identifiants propres aux utilisateurs par exemple. A cet effet, sur réception de la requête, l'unité de réception 2 transmet la requête à l'unité d'identification 3 qui est adaptée pour en déduire un identifiant du deuxième utilisateur dont le deuxième terminal est à localiser. Afin de localiser les premier et deuxième terminaux, l'unité d'identification peut consulter la base de données de géo-localisation contenues dans l'unité de stockage 4, qui est adaptée pour maintenir à jour des positions courantes d'une pluralité d'utilisateurs, dont les premier et deuxième utilisateurs, et de points d'intérêt (pouvant être des lieux ou des utilisateurs tiers). La base de données stocke donc une position courante pour le premier terminal et une position courante pour le deuxième terminal. La position courante du premier terminal ainsi que la position courante du deuxième terminal sont ainsi transmises à l'unité d'identification 3 qui les transmet à l'unité de détermination 5. L'unité de détermination 5 est adaptée pour consulter la base de données de géo-localisation via l'unité de stockage 4 afin de sélectionner un ensemble de points d'intérêt candidats dans un voisinage de la position courante du second terminal du second utilisateur. En effet, la base de données de géo-localisation peut également comprendre des données de géo-localisation sous la forme de points d'intérêt, qui peuvent être décrits sous la forme d'un disque de localisation autour d'une position de géo-localisation du point d'intérêt et ayant un rayon donné 2 9 8406 7 10 dépendant de la taille du point d'intérêt. On entend par point d'intérêt en particulier dans le cadre de la localisation d'une personne, tout bâtiment d'une ville donné, toute pièce d'un bâtiment, toute rue, toute ville, toute zone, tout pays, tout continent et même toute autre personne autre que les premier et 5 second utilisateurs. Aucune restriction n'est attachée au type de point d'intérêt considéré au sens de l'invention. Chaque point d'intérêt peut être décrit par une collection de types, tels que « bâtiment », « école », etc. Ces types pourront ainsi être utilisés par la suite pour convertir un point d'intérêt en un concept sémantique. 10 Les points d'intérêt ainsi que les terminaux des utilisateurs peuvent être localisés grâce à des positions de géo-localisation telles que leurs coordonnées GPS par exemple. Ainsi, la position d'un terminal utilisateur ou d'une personne constituant un point d'intérêt peut être mise à jour régulièrement tandis que les positions des points d'intérêt tels que des 15 bâtiments sont des données statiques. La figure 2 illustre à cet effet un exemple de sélection de points d'intérêt candidats parmi un ensemble de points d'intérêt 23.1, 23.2 et 23.3 à partir de positions courantes d'un premier terminal 21 et deuxième terminal 22. Selon l'exemple représenté à la figure 2, le premier terminal 21 et le 20 deuxième terminal 22 sont espacés d'une distance D. Selon l'invention, une surface 24 est définie autour de la position courante du deuxième terminal à partir de la distance D. Par exemple, cette surface peut être un disque centré sur la position courante du deuxième terminal et d'un rayon R égal à un certain coefficient multiplicatif k, préférentiellement inférieur à 1, de la distance D. 25 Ainsi, R = k. D. Chacun des points d'intérêt 23.1-23.3 est repéré par une zone de localisation, dans le cas d'espèce par un disque de localisation, dont la taille (représentée par une dimension telle que le rayon) dépend du ou des concepts représentés par le point d'intérêt. Ainsi la zone de localisation d'un bâtiment 30 aura une taille inférieure à celle d'une ville par exemple. Les points d'intérêt candidats sont sélectionnés par l'unité de détermination 5 parmi les points d'intérêt dont l'intersection entre la surface circulaire et la surface autour de la position courante du second utilisateur est non vide. 2 98406 7 11 L'unité de détermination 5 peut ensuite sélectionner en tant que point d'intérêt candidats, les points d'intérêt dont l'intersection entre la surface circulaire et la surface 24 est non nulle. Ainsi, uniquement les points d'intérêt 23.1 et 23.2 sont sélectionnés en tant que points d'intérêt candidats. On 5 distingue ensuite deux types de points d'intérêt candidats : - les points d'intérêt candidats dont la surface inclut la position courante du deuxième terminal 22, tel que le point d'intérêt candidat 23.1. Ces points d'intérêt candidats peuvent ainsi être liés au deuxième utilisateur par une relation contextuelle du type « est situé à ». Ainsi, le deuxième utilisateur 10 est situé au niveau du point d'intérêt candidat 23.1 ; - les points d'intérêt candidats dont la surface possède une partie commune avec la surface 24 mais n'incluant pas la position courante du deuxième terminal 22, tel que le point d'intérêt candidat 23.2. Ces points d'intérêt candidats peuvent ainsi être liés au deuxième utilisateur par une 15 relation contextuelle du type « est à côté de ». Ainsi, le deuxième utilisateur est à côté du point d'intérêt candidat 23.2. Dans le cas où le point d'intérêt candidat est un bâtiment, une relation contextuelle du type « est situé dans » peut être utilisée en complément. Tous les autres points d'intérêt peuvent être ignorés, dans le cas présent le point 20 d'intérêt 23.3 uniquement. En sélectionnant de la sorte des points d'intérêt candidats, la sélection dépend uniquement de la distance D et de la position du deuxième terminal 22, ce qui permet d'obtenir des points d'intérêt candidats localisés pertinents. En effet, plus les premier et deuxième utilisateurs sont éloignés, plus 25 la gamme englobant ce qui est considéré comme « proche » du second utilisateur est large. Par exemple, en considérant que les premier et deuxième utilisateurs sont localisés dans deux petites villes à proximité d'une grande ville telle que Paris, déterminer que le deuxième utilisateur est proche de Paris n'est pas pertinent pour le premier utilisateur, parce qu'il est lui-même proche de 30 Paris. Au contraire, en considérant que le premier utilisateur est situé à 500 kilomètres de Paris, alors le jeu de données d'informations contextuelles « le deuxième utilisateur est proche de Paris » devient pertinente, car le deuxième utilisateur est effectivement proche de Paris comparé au premier utilisateur. Les points d'intérêt candidats sont pertinents en faisant varier le rayon de la surface 24 proportionnellement à la surface D. A partir de cette sélection de points d'intérêt candidats et de leur classification (« est à côté de », « est situé à ») l'unité de détermination 5 peut construire un modèle sémantique en utilisant tous les points d'intérêt candidats. Ainsi, les points d'intérêt candidats peuvent être traduits en concepts sémantiques et en instances, en utilisant les types qui leur sont associés dans la base de données de géo-localisation 4 (tel que « bâtiment », « école »). Pour chaque point d'intérêt candidat ayant un nom « X » et une collection de types associés fti,...tnI, n étant supérieur ou égal à 1, dans la base de données de géo-localisation 4, un modèle sémantique de géo-localisation peut être créé comprenant des concepts t1 à tn ainsi que le nom « X » qui est une instance de chaque concept. Ainsi, le point d'intérêt candidat 23.1 peut être représenté par un nom « Poli » qui est une instance des concepts « bâtiment » et « école », et le point d'intérêt candidat 23.2 qui peut être représenté par un nom « Po12 » qui est une instance du concept « rue », par exemple. Le modèle sémantique de géo-localisation comprend également le deuxième utilisateur ainsi que les notions de proximité « est situé à » et « est à côté de » qui constituent des relations contextuelles entre le deuxième utilisateur et chaque nom « Poli » et « Po12 » dans le modèle sémantique de géo-localisation. Il est à noter que d'autres notions de proximité peuvent être considérées, augmentant ainsi la granularité du procédé et donc le nombre de relations contextuelles possibles. Ainsi, le modèle sémantique de géo-localisation peut être représenté par la figure 3. Le deuxième utilisateur est représenté par un cadre 30 et est relié au cadre 31.1 représentant le nom « Poli » du point d'intérêt 23.1, par le biais d'une relation contextuelle de localisation géographique 34.1 constituée par la notion de proximité « est situé à ». Le cadre 30 est également relié au cadre 31.2 représentant le nom « Po12 » du point d'intérêt 23.2, par le biais d'une relation contextuelle de localisation géographique 34.2 constituée par la notion de proximité « est à côté de ». Le cadre 31.1 est en outre relié aux cadres 32.1 et 32.2 représentant respectivement les concepts « bâtiment » et « école » dont le nom « Poli » est une instance. Le cadre 31.1 est en outre relié au cadre 32.3 représentant le concept « rue » dont le nom « Po12 » est une instance. Ainsi, le modèle sémantique de géo-localisation permet de synthétiser les relations contextuelles de localisation géographique entre le deuxième utilisateur et les points d'intérêt candidats 23.1 et 23.2. Le modèle sémantique ainsi construit est basé sur une approche ontologique similaire à celle utilisée pour le Web sémantique (« Semantic Web » en anglais). Le Web sémantique est une extension du web actuel dans lequel des sémantiques bien définies sont ajoutées à des informations web, ce qui permet une coopération automatisée entre ordinateurs et utilisateurs. Le modèle sémantique de géo-localisation peut ainsi être transmis par l'unité de détermination 5 à l'unité de fusion 7 qui est adaptée pour fusionner le modèle sémantique de géo-localisation avec un modèle sémantique statique stocké dans la base de données statique 6. Le modèle sémantique statique a pour but de fournir des connaissances au sujet de relations sociales entre utilisateurs, entre lieux (qui sont des points d'intérêt et qui peuvent être des points d'intérêt candidats), et entre utilisateurs et lieux. Il contient ainsi, en particulier, des informations sociales relatives au premier utilisateur. Ces relations sociales peuvent être : - entre utilisateurs : famille, ami, collègue, personnalité connue ; - entre lieux : « est à l'intérieur de », « est adjacent à », « est à côté de », « est un lieu connu » ; - entre utilisateurs et lieux : « maison », « lieu de travail », « lieu de loisirs », « véhicule ». Une ontologie dédiée à ces relations sociales peut également être utilisée et peut être représentée par la figure 4. L'ontologie est simplifiée par rapport au modèle sémantique de géo- localisation représenté en figure 3. En effet, chaque cadre représente une pluralité d'entités (noms ou concepts). Un cadre 41 représente des noms d'une pluralité d'utilisateurs, dont le premier utilisateur et le second utilisateur. Les utilisateurs autres que les premier et second utilisateurs peuvent être considérés comme des points d'intérêt, puisqu'ils peuvent permettre de localiser le second utilisateur. Les utilisateurs peuvent être reliés par des relations sociales 48.1 telles que précédemment détaillées (famille, ami, collègue, personnalité connue). Le cadre 41 peut également être relié à un cadre 42 représentant des noms de lieux, qui sont tous des points d'intérêt, et potentiellement des points d'intérêt candidats, via des relations sociales 48.2 telles que précédemment détaillées («lieu d'habitation », « lieu de travail », « lieu de loisirs », « véhicule »). Les noms des lieux sont liés entre eux via des relations sociales 48.3 telles que précédemment détaillées (« est à l'intérieur de », « est adjacent à », « est à côté de », « est un lieu connu »). La case 42 est reliée à une pluralité de cases 43, 44, 45, 46, 47 qui sont toutes associées à des concepts dont chaque lieu représenté par la case 42 est une instance, via des relations sociales 48.4. La case 43 est associée au concept « véhicule », la case 44 est associée au concept « pièce », la case 45 est associée au concept « école », la case 46 est associée au concept « bâtiment », la case 47 est associée au concept « hôpital » et la case 49 est associée au concept « lieu célèbre ». A noter que la case 42 est liée aux cases 45 et 47 par l'intermédiaire de la case 46 dans la mesure où « bâtiment » est un concept général regroupant le concept « école » et le concept « hôpital ». A partir du modèle sémantique statique et du modèle sémantique de géo-localisation, l'unité de fusion 7 peut générer un modèle fusionné permettant de combiner des relations sociales et des relations contextuelles entre utilisateurs et lieux (ou entre le premier utilisateur, le second utilisateur et des points d'intérêt pouvant être des lieux ou d'autres utilisateurs). Une vue globale d'une situation courante est ainsi obtenue à partir de laquelle il est possible de déterminer des points d'intérêt pertinents parmi les points d'intérêt candidats, comme expliqué par la suite. Il est à noter que cette étape de fusion du modèle sémantique statique et du modèle sémantique de géo-localisation est facultative et que l'invention peut être mise en oeuvre à partir des modèles sémantiques considérés séparément. Le modèle fusionné peut ainsi être transmis par l'unité de fusion 7 à une unité de transformation 8. L'unité de transformation 8 est adaptée pour implémenter des règles parmi les règles suivantes : - transitivité spatiale : ces règles permettent d'identifier des points d'intérêt candidats supplémentaire en considérant une transitivité spatiale. Par exemple, si le deuxième utilisateur est situé à un premier point d'intérêt qui est à l'intérieur d'un deuxième point d'intérêt, alors le deuxième utilisateur est également situé au deuxième point d'intérêt. De même, si le deuxième utilisateur est situé à un premier point d'intérêt qui est à côté d'un deuxième point d'intérêt, alors le deuxième utilisateur est à côté du deuxième point d'intérêt. On peut considérer en outre que si le deuxième utilisateur est à côté d'un premier point d'intérêt qui est à côté d'un deuxième point d'intérêt, alors le deuxième utilisateur est également à côté du deuxième point d'intérêt. Aucune restriction n'est attachée au type de règles de transitivité spatiale à appliquer. Il est à noter que cette règle peut être appliquée avant fusion des modèles sémantiques, et elle s'applique alors au modèle sémantique de géo-localisation ; - relations de « célébrité » : certains lieux peuvent être considérés comme des lieux célèbres. Pour chacun de ces points d'intérêt, une règle de transitivité permet d'ajouter une relation sociale de célébrité entre chacun des utilisateurs et ce point d'intérêt, dans le modèle fusionné. Il est à noter que cette règle peut être appliquée avant fusion des modèles sémantiques, et elle s'applique alors au modèle sémantique de géo- localisation. Après l'application de ces règles, qui sont facultatives, le modèle fusionné (ou les modèles sémantiques de géo-localisation et statique séparés) est transmis par l'unité de transformation 8 à l'unité d'attribution de scores 9. L'unité d'attribution de scores 9 a donc à disposition un ensemble de points d'intérêt candidats, ainsi que les relations sociales de ces points d'intérêt candidats avec le premier utilisateur et les relations contextuelles de ces points d'intérêt candidats avec le deuxième utilisateur. Il est à noter que les relations sociales entre un point d'intérêt candidat et le premier utilisateur forment un chemin dans le modèle fusionné (ou dans le modèle sémantique statique), ce chemin comprenant un certain nombre de branches. Par exemple si le point d'intérêt est le lieu de travail du premier utilisateur, une seule branche constitue le chemin entre le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat, et la relation sociale de cette branche est du type « lieu de travail ». En revanche, si le point d'intérêt candidat est le lieu de travail du frère du premier utilisateur, deux branches sont nécessaires, avec comme case intermédiaire le nom du frère du premier utilisateur. Les points d'intérêt candidats peuvent être considérés successivement, afin d'attribuer un score à chacun d'entre eux. A cet effet, selon certains modes de réalisation de l'invention, deux coefficients peuvent être affectés à un point d'intérêt candidat donné à partir du modèle fusionné, à savoir : - un coefficient de connaissance global dépendant d'un ou de plusieurs chemins sociaux entre le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat donné dans le modèle fusionné (ou dans le modèle sémantique statique) ; - un coefficient de localisation dépendant d'un chemin contextuel entre le deuxième utilisateur et le point d'intérêt candidat donné dans le modèle fusionné (ou dans le modèle sémantique de géo-localisation). Le coefficient de connaissance global d'un point d'intérêt candidat est représentatif de la connaissance que le premier utilisateur a du point d'intérêt candidat. Un point d'intérêt peut également être relié au premier utilisateur via une pluralité de chemins, lorsque par exemple le lieu de travail de la femme du premier utilisateur correspond au lieu de travail du frère du premier utilisateur. Ces deux relations sociales entre le point d'intérêt candidat et le premier utilisateur sont alors affectées de deux coefficients de connaissance, propres respectivement aux deux chemins sociaux. Le coefficient de connaissance global est alors calculé en fonction des coefficients de connaissance respectifs des chemins sociaux reliant le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat. Les tables 1.1, 1.2 et 1.3 peuvent par exemple représenter les coefficients de connaissance pour chaque chemin reliant le premier utilisateur à un point d'intérêt candidat.30 Relations personne/lieu Lieu Lieu Lieu de travail d'habitation de loisirs Famille 0,85 0,99 0,7 Ami 0,15 0,65 0,75 Collègue 0,99 0,1 0,1 Table 1.1 : Coefficients dans le cas d'un chemin à deux branches du type personne/lieu Relation directe a comme famille a comme ami a comme collègue connaît par renommée Coefficient 1 1 1 1 Table 1.2 : Coefficients dans le cas d'un chemin a une branche Relation personne/personne Famille Ami Collègue Famille 0,99 0,5 0,5 Ami 0,5 0,8 0,1 Collègue 0,1 0,1 0,9 Table 1.3 Coefficients dans le cas d'un chemin à deux branches de type personne/personne La table 1.1 répertorie les coefficients de connaissance qui peuvent être affectés à des chemins sociaux comprenant deux branches entre le premier utilisateur et un point d'intérêt candidat, lorsque le point d'intérêt candidat est un lieu (voir colonnes) et lorsqu'un intermédiaire entre le lieu et le premier utilisateur est une personne (voir lignes). Ainsi, le lieu de travail d'un membre de la famille du premier utilisateur (coefficient de connaissance 0.85) est susceptible d'être mieux connu du premier utilisateur que le lieu de loisirs d'un collègue du premier utilisateur (coefficient de connaissance 0.1). La table 1.2 répertorie les coefficients de connaissance qui peuvent être affectés à des chemins sociaux comprenant une branche entre le premier utilisateur et un point d'intérêt candidat, lorsque le point d'intérêt candidat est une personne. Les coefficients sont alors fixés à 1, dans la mesure où il peut être considéré que le premier utilisateur connaît les membres de sa famille, ses amis, ses collègues et des personnes célèbres. La table 1.3 répertorie les coefficients de connaissance qui peuvent être affectés à des chemins comprenant deux branches entre le premier utilisateur et un point d'intérêt candidat, lorsque le point d'intérêt candidat est une personne (voir colonnes) et lorsqu'un intermédiaire entre la personne et le premier utilisateur est une autre personne (voir lignes). Ainsi, un membre de la famille d'un membre de la famille du premier utilisateur (coefficient de connaissance 0.99) est susceptible d'être mieux connu de l'utilisateur qu'un membre de la famille d'un collègue du premier utilisateur (coefficient de connaissance 0.1). Il est à noter que dans les exemples précédents, un chemin social comprenant deux branches maximum a été représenté. Cependant, il est possible de prévoir des coefficients de connaissance pour des chemins sociaux à trois branches ou plus. Par exemple dans le cas d'un chemin social à trois branches, il peut être prévu plusieurs tableaux à trois entrées. Alternativement, un chemin social comprenant au moins trois branches peut être décomposé en une pluralité de chemins sociaux à deux branches ou moins, et le coefficient de connaissance du chemin social à au moins trois branches est obtenu par composition des coefficients de connaissance des chemins sociaux à deux branches ou moins. Dans le cas où plusieurs chemins relient le premier utilisateur à un même point d'intérêt candidat, le coefficient de connaissance global associé au point d'intérêt peut être déterminé en fonction des coefficients de connaissance respectifs des chemins sociaux reliant le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat. Par exemple, le coefficient de connaissance global peut être égal à la valeur minimale entre 1 et la somme des coefficients de connaissance des chemins sociaux reliant le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat. Aucune restriction n'est attachée à la manière dont le coefficient de connaissance global est calculé à partir des coefficients de connaissance. Par exemple, le coefficient de connaissance global peut être égal au plus grand des coefficients de connaissance des chemins sociaux reliant le premier utilisateur et le point d'intérêt candidat. Le coefficient de localisation d'un point d'intérêt candidat est représentatif de la relation contextuelle (d'une proximité géographique) entre le point d'intérêt candidat et le deuxième utilisateur. Il détermine ainsi la précision de la localisation du deuxième utilisateur pour un point d'intérêt candidat donné. Etant données les règles de transitivité spatiale précédemment détaillées, on considère par la suite que le chemin contextuel entre un point d'intérêt candidat et le deuxième utilisateur ne comprend qu'une branche. Le coefficient de localisation peut alors être déterminé en fonction d'un coefficient relatif à la position du deuxième utilisateur par rapport au point d'intérêt candidat (Table 2.1), et en fonction d'un coefficient traduisant la taille du point d'intérêt candidat (Table 2.2). Relation contextuelle est à côté de est situé à est à l'intérieur de Coefficient 0,1 1 0,9 Table 2.1 : coefficients relatifs à la position du deuxième utilisateur par rapport au point d'intérêt candidat Précision de la localisation Personne Salle Bâtiment Rue Coefficient 0,5 0,9 0,8 0,7 Ville Zone Pays Continent Coefficient 0,5 0,4 0,3 0,1 Table 2.2 : coefficients traduisant la taille du point d'intérêt candidat Le coefficient de localisation du point d'intérêt candidat peut ensuite être obtenu par multiplication du coefficient relatif à la position du deuxième utilisateur par rapport au point d'intérêt candidat (Table 2.1) et du coefficient traduisant la taille du point d'intérêt candidat (Table 2.2). En effet, localiser le second utilisateur à l'intérieur d'un bâtiment donné (coefficient de localisation = 0.9 *0.8 =0.72) est plus précis que de localiser le second utilisateur à l'intérieur d'un pays (coefficient de localisation = 0.9 *0.1 =0.09). Un coefficient de 0.5 peut être affecté (Table 2.2) dans le cas où le point d'intérêt candidat est une personne. L'unité d'attribution de scores 9 peut ensuite attribuer un score global à chaque point d'intérêt candidat en multipliant, par exemple, (ou en additionnant) le score de localisation et le score de connaissance de chacun des points d'intérêt candidats. Ces scores globaux peuvent ensuite être transmis à l'unité de sélection 10, afin qu'elle sélectionne le point d'intérêt candidat dont le score global est maximum. En variante, l'unité de sélection peut sélectionner les n points d'intérêt candidats, n étant entier supérieur à 1, dont les scores globaux sont les plus grands. L'unité de sélection transmet ensuite les points d'intérêt candidats à l'unité de transmission 11. L'unité de transmission est adaptée pour générer un jeu de données d'informations contextuelles à partir du ou des points d'intérêt sélectionnés et en fonction des informations sociales sur le premier utilisateur contenues dans la base de données statiques 6. Le jeu de données d'informations contextuelles peut ensuite être stocké de manière temporaire ou durable dans une mémoire du dispositif 1, ou peut être directement transmis au premier terminal du premier utilisateur. Ainsi, la présente invention permet de déduire d'une information de bas niveau (la position courante d'un deuxième utilisateur) une information de haut niveau (le jeu de données d'informations contextuelles) adaptée aux connaissances d'un premier utilisateur cherchant à localiser le second utilisateur. La figure 5 est un diagramme représentant les étapes d'un procédé selon certains modes de réalisation de l'invention. A une étape 51, une base de données statiques est constituée à partir d'informations sociales, notamment sur un premier utilisateur, concernant des relations sociales entre le premier utilisateur et des points d'intérêt. Ces relations sociales peuvent être synthétisées en un diagramme sémantique statique. Une base de données de géo-localisation maintient par ailleurs à jour des positions de géo-localisation des points d'intérêt. Selon certains modes de réalisation, une requête d'un terminal du premier utilisateur peut par ailleurs être reçue afin de localiser un deuxième utilisateur. A une étape 52, une position courante d'un terminal d'un deuxième utilisateur est déterminée. A partir de cette position courante, la base de données de géo- localisation peut être consultée afin de déterminer un ensemble de points d'intérêt candidats dans un voisinage de la position courante du terminal du second utilisateur, à une étape 53. A une étape 54, des relations de localisation entre les points d'intérêt candidats et le deuxième utilisateur peuvent être déterminées, en fonction de la position courante du terminal du deuxième utilisateur et des positions respectives des points d'intérêt candidats. Un modèle sémantique de géolocalisation peut ainsi être élaboré. A une étape 55, le modèle sémantique de géo-localisation et le modèle sémantique statique peuvent être fusionnés afin d'obtenir un modèle fusionné. A une étape 56, des règles de transitivités peuvent être appliquées aux points d'intérêt afin de déterminer d'éventuels points d'intérêt candidats supplémentaires. A une étape 57, un score est attribué à chacun des points d'intérêt candidats, en fonction de relations contextuelles de proximité géographique entre chaque point candidat et le deuxième utilisateur, et en fonction de relations sociales entre le premier utilisateur et chaque point d'intérêt candidat, par consultation du modèle fusionné. A une étape 58, un point d'intérêt est sélectionné parmi les points d'intérêt candidats, et un jeu de données d'informations contextuelles est associé au point d'intérêt sélectionné en fonction des informations sociales contenues dans la base de données statiques. Il est à noter que la présente invention peut également permettre une localisation autre que celle d'un utilisateur. Par exemple, si un lieu donné n'est pas connu du premier utilisateur, un jeu de données d'informations contextuelles concernant ce lieu donné peut être généré. Dans le cas de la localisation d'un lieu, il n'est pas nécessaire de déterminer la position courante de ce lieu, sa position étant statique. Une application directe de la présente invention est la constitution d'un répertoire d'adresses contextuel qui permet d'afficher une situation contextuelle pour chacun des contacts enregistrés dans le répertoire. Ainsi, ces informations contextuelles permettent à l'utilisateur d'un tel répertoire de prendre des décisions plus rapidement. L'invention transpose à cet effet des données de localisation de bas niveau en jeu de données d'informations contextuelles qui se réfèrent à des lieux ou des personnes bien connus de l'utilisateur requérant ce jeu de données. L'invention peut par ailleurs être généralisée à n'importe quel type d'informations contextuelles telles que des prévisions météorologiques ou des informations concernant l'actualité, dont la formulation (jeu de données d'informations contextuelles) dépend de connaissances de l'utilisateur. Des facteurs autres que les connaissances du premier utilisateur peuvent par ailleurs être pris en compte, tel que la gestion de la confidentialité, l'optimisation de la taille des bases de données utilisées, permettant ainsi de déterminer la meilleure façon d'exprimer une information contextuelle. La présente invention peut également permettre d'exprimer l'emplacement d'un lieu inconnu pour le premier utilisateur, en se référant à des points d'intérêt que ce premier utilisateur connaît.15 REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données de géo-localisation, comportant : a) constituer une base de données comportant des points d'intérêt (23.1-23.3) associés à des informations sociales sur un premier utilisateur, ces points d'intérêt étant stockés en correspondance de positions respectives de géolocalisation, b) identifier une position courante d'un terminal (22) d'un deuxième utilisateur, c) se référer à ladite base de données pour déterminer au moins un point d'intérêt de ladite base, dans un voisinage (24) de ladite position courante, et associer audit point d'intérêt un jeu de données d'informations contextuelles en fonction d'informations sociales de la base, en vue d'une communication au premier utilisateur du jeu de données d'informations contextuelles associé au point d'intérêt déterminé. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, une pluralité de points d'intérêt candidats (23.1, 23.2) étant déterminée dans le voisinage de la position courante du terminal (22) du deuxième utilisateur, à l'étape c), au moins un point d'intérêt de ladite base est sélectionné parmi les points d'intérêt candidats en fonction desdites informations sociales de la base. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel chaque point d'intérêt (23.1 23.3) est localisé par un disque de localisation autour de l'adresse de géolocalisation du point d'intérêt dans la base de données, dans lequel le voisinage (24) de la position courante du terminal (22) du deuxième utilisateur est défini comme une surface déterminée : - à partir d'une distance (D) entre la position courante du terminal du deuxième utilisateur et une position courante d'un terminal (21) du premier utilisateur, et - à partir d'un coefficient prédéterminé, multiplicatif de ladite distance (D), et dans lequel un point d'intérêt est retenu en tant que point d'intérêt candidat (23.1, 23.2) si l'intersection du disque de localisation de ce point d'intérêt avec ladite surface est non vide. 4. Procédé selon l'une des revendications 2 et 3, dans lequel, à l'étape a), la base de données est constituée en définissant des relations sociales entre le premier utilisateur et les points d'intérêt (23.1-23.3) de la base, et dans lequel l'étape c) comprend en outre : c1) compléter les données de la base de données en y incluant des relations contextuelles de proximité géographique, entre le second utilisateur et les points d'intérêt candidats, lesdites relations contextuelles étant définies à partir de la position courante du terminal (22) du second utilisateur et des positions respectives des points d'intérêt candidats (23.1, 23.2) ; c2) en fonction de la relation contextuelle entre chaque point d'intérêt candidat et le deuxième utilisateur et de la relation sociale entre chaque point d'intérêt candidat et le premier utilisateur, sélectionner au moins un point d'intérêt parmi les points d'intérêt candidats, et c3) associer audit point d'intérêt un jeu de données d'informations contextuelles en fonction de la relation contextuelle entre ledit point d'intérêt et le deuxième utilisateur et en fonction de la relation sociale entre ledit point d'intérêt et le premier utilisateur. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, à l'étape cl ), chaque relation contextuelle entre le second utilisateur et un point d'intérêt candidat (23.1, 23.2) est quantifiée par un coefficient de localisation, propre au point d'intérêt candidat, et fonction d'une distance entre ledit point d'intérêt candidat et le terminal (22) du deuxième utilisateur. 6. Procédé selon l'une des revendications 4 et 5, dans lequel chaque relation sociale entre le premier utilisateur et un point d'intérêt candidat (23.1, 23.2) comporte un ou plusieurs chemins sociaux reliant le premier utilisateur et ledit point d'intérêt candidat, pour chaque chemin social, on calcule un coefficient de connaissance entre le premier utilisateur et ledit point d'intérêt candidat auquel il est relié via ledit chemin social, et à l'étape c1) on affecte à chaque point d'intérêt candidat, un coefficient de connaissance global calculé en fonction des coefficients de connaissancerespectifs des chemins sociaux reliant le premier utilisateur et ledit point d'intérêt candidat. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel ledit chemin social comporte une ou plusieurs branches (48.1-48.4) reliant chacune : - le premier utilisateur à un point d'intérêt (23.1-23.3), ou - un point d'intérêt à un autre point d'intérêt, et on calcule le coefficient de connaissance associé audit chemin social au moins en fonction du nombre de branches que le chemin comporte. 8. Procédé selon l'une des revendications 5 à 7, dans lequel, à l'étape c2), on sélectionne au moins le point d'intérêt parmi les points d'intérêts candidats (23.1, 23.2) dont : - le coefficient de localisation, - ou le coefficient de connaissance global, - ou une combinaison du coefficient de localisation et du coefficient de connaissance global, est maximum. 9. Procédé selon l'une des revendications 2 à 8, dans lequel des points d'intérêt candidats supplémentaires sont déterminés à partir de points d'intérêt candidats (23.1, 23.2) dans ledit voisinage (24) de la position courante et à partir de règles prédéfinies de transitivité entre points d'intérêt. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel chaque point d'intérêt (23.1 - 23.3) étant localisé par un disque de localisation autour de la position de géolocalisation du point d'intérêt dans la base de données, les règles de transitivité prédéfinies comprennent les règles suivantes : - si le disque de localisation d'un point d'intérêt candidat est inclus dans le disque de localisation d'un point d'intérêt donné, alors le point d'intérêt donné est un point d'intérêt candidat ; - si le disque de localisation d'un point d'intérêt candidat comporte une intersection non vide avec le disque de localisation d'un point d'intérêt donné,alors le point d'intérêt donné est un point d'intérêt candidat. 11. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 12. Dispositif de traitement de données de géo-localisation, comportant : a) des moyens de stockage (4, 6) d'une base de données comportant des points d'intérêt (23.1-23.3) associés à des informations sociales sur au moins un premier utilisateur, ces points d'intérêt étant stockés en correspondance de positions respectives de géo-localisation des points d'intérêt, b) des moyens (3) pour identifier au moins une position courante d'un terminal (22) d'un deuxième utilisateur, c) des moyens de lecture (5, 7, 8, 9, 10) de ladite base de données pour déterminer au moins un point d'intérêt de ladite base, dans un voisinage (24) de ladite position courante, et pour associer audit point d'intérêt un jeu de données d'informations contextuelles en fonction d'informations sociales de la base. 13. Dispositif selon la revendication 12, comportant en outre des moyens de stockage du jeu de données d'informations contextuelles associé au point d'intérêt déterminé. 14. Dispositif selon la revendication 13, comportant en outre des moyens de communication (2, 11) reliés aux moyens de stockage, en vue d'une communication du jeu de données d'informations contextuelles à un terminal du premier utilisateur. 15. Dispositif selon l'une des revendications 12 à 14, caractérisé en ce qu'il est intégré à un terminal. 16. Dispositif selon l'une des revendications 12 à 14, caractérisé en ce qu'il est intégré à un serveur. 17. Système, comportant un premier terminal (21) et un deuxième terminal (22), reliés par un réseau de télécommunication, et un dispositif selon l'une des revendications 12 à 16, dans lequel le dispositif reçoit un message de position courante du deuxième terminal, et transmet au premier terminal ledit jeu de données d'informations contextuelles associé au point d'intérêt déterminé.