Brevet FR3011959A1 — publié le 20150417

PROCEDE DE DECOUVERTE D'UN ENSEMBLE DE SOURCES DEFINISSANT DES PAGES WEB DOMAINE Le domaine de l'invention concerne les procédés permettant d'explorer les pages WEB d'un réseau tel que le réseau internet. Le domaine de l'invention s'applique aux procédés permettant de découvrir de nouvelles sources de données non connues à priori à partir d'un ensemble d'URL connu d'un utilisateur ou de mots clés. En outre, le domaine de l'invention concerne des robots d'exploration et leurs applications pour la découverte de sources faiblement référencées au sein d'un réseau. ETAT DE L'ART Actuellement, il existe des moteurs de recherche connus du grand public qui permettent de présenter des résultats pertinents au vu d'une requête formulée par un utilisateur. Les résultats obtenus sont essentiellement organisés selon la popularité des pages. Ainsi, plus une page web est populaire, plus sa pertinence est élevée dans son référencement. Ceci présente un premier inconvénient lorsque l'utilisateur s'intéresse à des sources de données peu connues du grand public et qui sont faiblement indexées ou peu visitées. Un second inconvénient est que les résultats de la recherche sont fortement conditionnés à la définition des termes ou expressions choisis pour construire une requête. Or, l'utilisateur ne connait pas toujours, à priori, la formulation des termes du domaine qu'il souhaite découvrir. Par ailleurs, il peut arriver que l'utilisateur ait du mal à formuler une requête efficace car les termes peuvent avoir plusieurs sens, plusieurs orthographes, différents synonymes, etc. Certains moteurs de recherche ne permettent pas de définir des nuances ou des requêtes complexes. Les robots d'exploration prennent en compte l'importance de certaines balises telles que le titre ou les URL d'une page WEB, ou encore une partie de ladite page. En revanche, les URL des pages explorées ne sont elles-mêmes pas ou peu prises en compte pour explorer de nouvelles pages. Par exemple, Chakrabarti, van den Berg & Dom 1999 divulgue une méthode permettant de prendre en compte l'arborescence d'un annuaire internet et de l'interpréter comme une base taxonomique définissant des liens entre URL pour définir des niveaux de pertinence. En revanche, cette classification a l'inconvénient de favoriser des sources connues ou déjà bien référencées. Il existe également des approches multi-agents, les agents étant des robots comme par exemple des robots d'exploration. Ces approches sont basées sur des modèles d'intelligence artificielle pour explorer le WEB 10 en répartissant les charges de calculs et les temps de découvertes. Un des objectifs des agents est de trouver des résultats pertinents au regard de critères de recherche et la prise en compte des résultats des autres agents. Un inconvénient de cette architecture est qu'une partie du WEB reste inexplorée et qu'elle n'est pas adaptée à la prise en compte de 15 nouvelles URL. RESUME DE L'INVENTION L'invention vise à pallier aux inconvénients précités. Un objet de l'invention concerne un procédé de découverte d'un 20 ensemble de sources définissant des pages WEB. Le procédé comprend avantageusement : - une définition d'un profil utilisateur comprenant : o une liste d'adresses URL définissant chacune une graine, chaque URL définissant un accès vers une page 25 WEB comprenant un ensemble de données ; o un ensemble de mots clefs et/ou de concepts ; - une collecte d'un ensemble de données de chaque page désignées par une URL de la graine, la collecte comprenant : o une définition d'un ensemble de mots clefs issus des 30 termes collectés de chaque page ; o une attribution d'au moins un indice de pertinence à au moins un mot clef selon au moins une donnée d'occurrence de chacun d'eux ; o un ajout de chaque mots clefs dans le profil ; 35 - une collecte des URL de chaque page WEB explorée dans une mémoire ; - une attribution d'un niveau de pertinence à chaque page collectée, le niveau de pertinence étant issu d'un calcul d'une distance sémantique entre les données de l'index de profil et les données collectées d'une page ; - un calcul d'un indice de priorité d'exploration de chaque URL à collecter ; - une création d'une liste ordonnée d'URL selon leur indice de priorité d'exploration ; - un choix d'une nouvelle URL pour explorer automatiquement une nouvelle page WEB, le choix de l'URL étant déterminé par l'indice de priorité d'exploration de la liste d'URL ordonnée. Un avantage est de permettre une formulation d'une requête indépendante de la terminologie choisie par un utilisateur mais par la prise 15 en compte d'un ensemble de pages WEB définissant une problématique autour d'un ou plusieurs intérêt(s). Un avantage est de permettre de modéliser des requêtes complexes. Un autre avantages est de permettre de collecter des URL non connues qui seront-elles-mêmes explorées. 20 Avantageusement, la collecte d'un ensemble de données de chaque page désignée par une graine comprend : - une génération d'un ensemble de concepts à partir d'une base de données sémantique ; 25 - une attribution d'au moins un indice de pertinence à au moins un concept - une indexation du concept dans l'index de profil. Avantageusement, la distance sémantique est calculée par une 30 comparaison des mots clefs et/ou concepts communs de l'index de profil et d'une graine en prenant en compte les indices de pertinence. Un avantage est de permettre de prendre en compte la modélisation sémantique de termes et concepts, leur rapprochement par la 35 prise en compte du type de relation entre concept et leur niveau de relation. En ce qui concerne les mots clefs, leur occurrence peut être prise en compte pour déterminer un indice de pertinence. Les indices de pertinence des concepts peuvent être élevés lorsque par exemple un ensemble de concepts comprend des concepts proches par leur relation. Selon un mode de réalisation, l'indice de priorité d'exploration attribué à une URL est identique au niveau de pertinence de la page WEB 5 comprenant la dite URL. Selon un autre mode de réalisation, l'indice de priorité d'exploration attribué à une URL est calculé par la prise en compte du niveau de pertinence de la page WEB et d'un contexte local d'une URL de la dite page WEB. 10 Avantageusement, le contexte local d'une URL comprend des mots clefs et des concepts soit de l'URL, soit d'un paragraphe comprenant ladite URL de la page WEB. Avantageusement, la collecte d'un ensemble de données de 15 chaque page désignée par une URL comprend : - la normalisation du contenu de la page ; - la désambiguïsation sémantique des concepts générés. Avantageusement, une collecte des données d'au moins une page 20 WEB dite « parente » correspondant à une URL pointant vers une page d'une graine est explorée lorsque le premier niveau de pertinence est supérieur à un premier seuil prédéfini, les mots clefs et concepts de la page parente étant référencés dans l'index de profil, et les URL de la page parente étant stockées dans la mémoire et ordonnées dans la liste d'URL. 25 Avantageusement, une URL de la liste ordonnée, ayant un indice de priorité d'exploration supérieur à un second seuil prédéfini, peut être automatiquement définie comme une nouvelle graine dans la liste des graines du profil utilisateur, un nouvel index de profil étant redéfini par un 30 calcul des indices de pertinence des mots clefs et des concepts du profil. Un avantage est d'améliorer le profil utilisateur avec des pages jugées pertinentes par l'utilisateur. Une URL pertinente peut définir une nouvelle graine permettant la prise en compte de nouveaux mots clefs ou concepts. 35 Avantageusement, un ensemble de mots clefs de l'index de profil ayant un indice de pertinence supérieur à un troisième seuil prédéfini permet de définir une requête d'un moteur de recherche, un ensemble de premiers résultats définissant un ensemble de graines nouvelles dans la liste de graines du profil utilisateur, un nouvel index de profil étant redéfini par un calcul des indices de pertinence des mots clefs et des concepts du profil. Un avantage est de prendre en compte des sources issues d'un 5 moteur de recherche conventionnel pour compléter les graines déjà repérées par l'utilisateur. Ceci permet d'injecter d'autres graines permettant de trouver d'autres pages. Avantageusement, la liste ordonnée d'URL est réordonnée selon 10 un calcul des nouveaux d'indices de priorité d'exploration de chaque URL, lesdits indices étant recalculés lors de la redéfinition d'un nouveau profil. Un avantage est de permettre d'obtenir une liste à jour de la liste d'URL ordonnée selon un niveau de priorité d'exploration. Cela permet d'obtenir des résultats pertinents en un minimum de temps. Les URL ayant 15 un important indice de priorité d'exploration sont explorées en priorité. Avantageusement, chaque mot clef et/ou de concept peut être pondéré selon un indice de pondération calculé à partir d'une consigne utilisateur. 20 Selon un mode de réalisation, un mécanisme de retour de pertinence permet à l'utilisateur de fournir un indicateur de satisfaction pour une page donnée. Ce retour permet de générer un indice de pondération répercuté sur chaque mot clef et concept de ladite page WEB. Selon un autre mode de réalisation, la consigne utilisateur 25 comprend au moins un indicateur de satisfaction d'au moins un mot clef ou au moins un concept permettant de générer un nouvel indice de pertinence dudit au moins un mot clef ou dudit au moins un concept lorsqu'ils sont déjà stockés dans l'index. Selon un autre mode de réalisation, la consigne utilisateur 30 comprend la définition d'au moins un mot clef ou d'un concept et d'un indice de pertinence associé et l'ajout dudit au moins un mot clef ou dudit au moins un concept dans l'index thématique. Avantageusement, chaque URL collectée lors de l'exploration est intégrée dans la liste ordonnée d'URL en fonction de son indice de priorité 35 d'exploration. Avantageusement, une comparaison des indices de priorité d'exploration d'une URL avant et après la mise à jour d'un profil utilisateur permet de générer un indice de régression d'un mot clef ou d'un concept nouvellement pris en compte dans l'index suite à la mise à jour du profil utilisateur. Avantageusement, une liste de pages est générée et ordonnée 5 selon un ordre croissant ou décroissant du niveau de pertinence de chaque page. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront à 10 la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : ^ figure 1 : un schéma synthétique de trois étapes du procédé de l'invention ; ^ figure 2 : un schéma fonctionnel des principes d'exploration selon 15 le procédé de l'invention ; ^ figure 3 : un cas d'exemple d'une nouvelle graine prise en compte dans le profil utilisateur selon le procédé de l'invention. DESCRIPTION 20 La figure 1 représente un schéma fonctionnel des principales étapes du procédé de l'invention. Définition du profil utilisateur Une première étape consiste à définir un profil utilisateur noté 25 PROFIL sur la figure 1. Le profil utilisateur comprend au moins une liste de liens définissant des URL pointant vers une page web d'un serveur sur le réseau internet. La liste d'URL est au départ définie par un utilisateur. Elles sont dénommées « graines », car elles constituent un point de départ d'une 30 recherche sur un réseau d'un ensemble de pages WEB. Cette liste de graines comprend au moins une URL mais elle comprend préférentiellement une pluralité d'URL. Le profil utilisateur comprend une liste de mots clefs et/ou une liste de concepts qui ont été extraits des pages correspondants aux graines, ou 35 donnés par l'utilisateur. Un concept est défini selon une ontologie donnée qui peut être modélisée par exemple dans une base sémantique. Ainsi, les concepts peuvent avoir des relations entre eux dans certains cas et peuvent être indépendants vis à vis d'autres concepts dans d'autres cas. Lorsqu'un lien existe entre deux concepts, il peut définir une relation transversale ou une relation hiérarchique. Par exemple, une relation hiérarchique peut établir une relation entre le concept « voiture » et le concept « voiture à moteur diesel ». Une relation transversale peut correspondre par exemple à la relation entre les deux concepts : « voiture » et « bus ». Dans ce dernier cas, les concepts « voiture » et « bus » peuvent avoir un concept parent « véhicule de transport » qui établit deux relations hiérarchiques avec les concepts enfants « voiture » et « bus ». Un niveau d'une relation peut correspondre au nombre de liens dans le modèle sémantique séparant deux concepts. Par exemple, le concept « moto » et le concept « guidon » peuvent avoir un niveau de relation égal à 1. Dans ce cas, en conservant notre exemple précédent, les concepts « véhicule de transport » et le concept « guidon » peuvent avoir un niveau de relation égale à 2. Les concepts sont en général générés à partir de termes et de leur occurrence à partir d'une base sémantique. Un mot clef peut comprendre un terme ou un ensemble de termes. En outre, un mot clef peut former une phrase, voir un paragraphe. Les mots clefs peuvent être contextualisés par un champ également appelé « balise ». Un champ permet de définir la nature d'un terme ou d'un groupe de termes comme par exemple : un champ texte, un champ lien, un champ titre, etc. L'analyse des mots, des champs et de leur occurrence dans une page WEB permet de définir des mots clefs. Selon un mode de réalisation amélioré, un traitement automatique du langage naturel peut être utilisé. Ce dernier permet de prendre en compte la langue d'un terme, les différentes orthographes de certains termes, les règles de grammaire et de conjugaison qui s'appliquent à un terme ou une suite de termes, les racines sémantiques de termes ou d'expressions, les anaphores et les synomymes, etc. Les URL contenues dans chaque page explorée peuvent également être collectées en tant que données dans l'index de profil. Les termes qui composent une URL peuvent être indexés et obtenir un indice de pertinence. En outre, les occurrences des termes présents dans plusieurs URL peuvent avoir également une pondération de leur indice de pertinence. Le profil utilisateur comprend un index de profil noté INDEX 5 PROFIL. Ce dernier comprend les mots clefs et concepts extraits des pages WEB correspondantes aux graines ainsi qu'un indice de pertinence pour chaque mot clef et chaque concept. L'indice de pertinence peut être calculé en fonction des occurrences des mots clefs et des occurrences des concepts trouvés dans les pages WEB pointés par chaque graine. En outre, l'indice de 10 pertinence d'un concept peut prendre en compte les relations entre concepts générés au moment de la collecte des pages WEB des graines, et du type de relation établie : hiérarchique ou transversale et du niveau de relation. Pour établir le profil utilisateur, le procédé de l'invention comprend 15 donc une étape manuelle qui consiste à définir un ensemble de graines comme des URL par exemple. Le procédé comprend ensuite une étape automatique de collecte des données des pages WEB des graines et d'extraction des mots clefs et concepts et une attribution à chacun d'eux d'un indice de pertinence. 20 A ce stade, le procédé de l'invention est capable d'indexer l'ensemble des données extraites des pages WEB des graines. En outre, le procédé de l'invention permet d'attribuer un niveau de pertinence à chaque page WEB correspondante à une graine par exemple en sommant les indices de pertinence des mots clefs et concepts de la page WEB. 25 Il peut exister d'autres modes de calcul prenant en compte l'importance de mots clefs ou de concepts, les niveaux de relation ou leur type. Une seconde étape notée EX consiste en une exploration d'un réseau comme par exemple internet et des logiques et priorisation 30 d'exploration de pages WEB. En outre, selon un mode de réalisation, l'étape d'exploration peut permettre de modifier le profil utilisateur en ajoutant de nouvelles graines et réorienter l'exploration par une modification des URL de départ et en recalculant tous les indices de pertinence et les niveaux de pertinence des pages WEB dont les URL ont été collectées. Une nouvelle 35 graine comme détaillée ci-après peut également engager le recalcul des indices de priorité des URL collectées lors de l'exploration. Enfin, une troisième étape consiste à présenter une liste de résultats ordonnés de pages WEB collectées selon un ordre de pertinence à un utilisateur. s Exploration et collecte La figure 2 permet de mieux comprendre les principes de l'exploration du réseau comprenant des pages WEB selon le procédé de l'invention. On considère que l'étape d'élaboration du profil et notamment de l'index de profil sont déjà établis. 10 Un robot d'exploration est exécuté au moyen d'un calculateur, d'une machine telle qu'un PC ou un serveur à partir de chaque graine. Les pages WEB correspondantes aux graines sont analysées et récupérées sous forme d'un ensemble de données dont une partie est indexée dans l'index de 15 profil comme détaillé précédemment. La figure 2 représente un bloc URL Q qui définit les URL des pages WEB explorées. Le bloc URL Q comprend les URL qui définissent des URL collectées au fur et à mesure de l'exploration. En outre, le bloc URL Q 20 peut également comprendre les URL des graines. La flèche 10 permet de définir l'opération qui consiste à choisir une première URL collectée et à commencer l'exploration de la page WEB correspondante. L'opération consistant à choisir une URL est effectuée selon 25 un ordre de priorité. En effet, le procédé de l'invention permet d'organiser une liste d'URL ordonnée selon un ordre de priorité d'exploration. Cette liste ordonnée correspond à la liste URL Q. En conséquence, le bloc URL Q comprend les URL récupérées ainsi que leur indice de priorité d'exploration. Lorsqu'une URL est choisie pour explorer une page WEB une 30 requête 11 permet de retrouver la page WEB sur le réseau et de collecter toutes les données de ladite page. La récupération des données d'une page est schématisée par la flèche 12. Une base DOC permet d'archiver temporairement les données collectées de toutes les pages explorées. Les URL de chaque page WEB explorée sont stockées dans une mémoire L. 35 Une opération de calcul d'un indice de priorité d'exploration est effectué de sorte à enregistrer l'URL ainsi que son indice de priorité d'exploration dans la liste ordonnée URL Q. -10- Des données de la base DOC sont indexées dans un index IND RESULT qui permet d'associer à chaque page collectée un niveau de pertinence. Le niveau de pertinence d'une page WEB est calculé à partir d'une distance sémantique établie entre l'index de profil et les données de la page WEB collectée. La distance sémantique peut correspondre à une opération de comparaison des données collectées avec les données du profil utilisateur au moyen d'une fonction de mesure de la similarité des données. La fonction de similarité est représentée par le bloc C de la figure 2. Les opérations d'affectation des niveaux de pertinence des pages WEB collectées à partir d'une mesure de similarité avec le profil utilisateur sont représentées par la flèche 17 de la figure 2. Le bloc C permet d'effectuer les opérations de similarité en effectuant les comparaisons entre le profil utilisateur et les données 15 collectées d'une page WEB. Le bloc C comprend des moyens de calcul tels qu'un calculateur d'un PC ou d'un serveur. Le calculateur du bloc C permet d'affecter d'une part un niveau de pertinence à chaque page explorée et un indice de priorité d'exploration à chaque URL extraite d'une page WEB collectée. Cette zo dernière opération est représentée par la flèche 16 sur la figure 2. On nomme ainsi : - Un « indice de pertinence » : une valeur attribuée à un mot clef ou à un concept, cette attribution a lieu dès lors que le profil utilisateur est constitué ou modifié. 25 - Un « niveau de pertinence » : une valeur affectée à une page WEB. Les pages WEB correspondantes aux graines peuvent avoir également un niveau de pertinence. - Un « indice de priorité d'exploration » : une valeur affectée à une URL pour la classer dans la pile du bloc URL Q. 30 Ainsi, lors de la collecte, la pile URL Q est constamment modifiée par l'ajout de nouvelles URL collectées ayant un indice de priorité d'exploration. La nouvelle URL est intercalée dans la liste ordonnée entre deux URL déjà présentes dont les indices de priorité d'exploration sont respectivement inférieurs et supérieurs au nouvel indice de la nouvelle URL. 35 Modification du profil utilisateur Nouveaux mots clefs ou concepts Le profil utilisateur peut comprendre l'ajout de mots clefs et de concepts en plus de ceux déjà définis. Selon une variante de réalisation, des mots clefs et concepts peuvent être définis manuellement par un utilisateur par exemple au moyen d'une interface d'édition de son profil utilisateur. Selon une seconde variante, ces derniers peuvent être récupérés dans les pages déjà collectées et jugées comme pertinentes par l'utilisateur. Dans ce cas, les mots clefs et/ou concepts déjà existants dans le profil verront leur pondération augmenter. Selon une troisième variante, des concepts voisins, c'est-à-dire hiérarchiquement ou transversalement proches de ceux déjà présents dans le profil, peuvent être importés d'une base sémantique. A titre d'exemple, la base DBpedia permet de collecter des concepts sémantiques proches de ceux collectés grâce aux graines. Selon les modes d'implémentation, chacune de ses opérations peuvent être soumises à une validation de l'utilisateur. Nouvelle Graine Le procédé de l'invention permet de prendre en compte de nouvelles graines lors de l'exploration. De nouvelles graines peuvent être définies par exemple manuellement par un utilisateur qui souhaite améliorer en cours d'exploration la position du point de départ de l'exploration. Il peut également souhaiter réorienter la recherche par la prise en compte d'une nouvelle graine. Dans ce cas, la page Web de la graine est explorée et les données sont collectées de sorte à générer un niveau de pertinence de la page. En outre, les URL de cette même page sont extraites et un indice de priorité d'exploration est affecté à chaque URL pour être ordonnée dans la liste URL Q. Lorsqu'une nouvelle graine est définie, les indices de pertinence des mots clefs et des concepts déjà présents dans l'index de profil sont impactés puisque : d'une part, de nouveaux mots clefs et concepts sont extraits de la page WEB correspondant à la nouvelle graine ; d'autre part, des mots clefs et concepts extraits de la page de la nouvelle graine et déjà existant dans le profil utilisateur -12- permettent d'améliorer par exemple l'indice de pertinence car leur occurrence augmente. Dans ce cas, chaque indice de pertinence est recalculé en fonction des données collectées issues de la nouvelle graine. En outre, les niveaux de pertinence de chaque page WEB de l'index IND RESULT sont recalculés de sorte à réordonner une nouvelle liste de résultats en prenant en compte la nouvelle graine. Le système peut également proposer comme nouvelle graine une URL d'un lien pointant vers une graine déjà définie dans le profil utilisateur. Selon un mode de réalisation, une graine peut automatiquement être définie lorsque le niveau de pertinence d'une page dépasse un seuil prédéfini. En outre, une alerte peut être levée pour en avertir l'utilisateur et au besoin lui demander la confirmation de la prise en compte de la nouvelle graine. Le procédé de l'invention permet, dans ce cas de figure, d'alimenter le profil d'une nouvelle graine. L'index de profil est alors modifié, les indices de pertinences sont recalculés automatiquement comme exposé précédemment. Une nouvelle graine peut également être définie automatiquement lorsqu'une URL collectée est détectée dans le même contexte local d'une page WEB d'une graine déjà présente dans le profil utilisateur. Le contexte local peut être défini par une section d'une page WEB ou par une balise regroupant les deux URL, comme une balise « titre » par 25 exemple. Cela peut être le cas quand des sources bibliographiques sont citées conjointement. Le contexte local peut également être défini par un paragraphe correspondant à un nombre de termes ou de phrases avant et après l'URL considérée, ou par un procédé de segmentation thématique. 30 Lorsqu'une graine est ajoutée, le procédé peut permettre d'extraire un nombre N de pages ayant les niveaux de pertinence les plus élevés avant et après la prise en compte d'une nouvelle graine. L'utilisateur peut alors être invité à choisir la liste de résultats qui correspond le mieux à 35 ses attentes. Dans ce cas, la décision d'ajout ou de suppression d'une nouvelle graine peut être prise par l'utilisateur. Cette décision permet d'affiner les mots clefs et concepts pertinents dans le profil utilisateur -13- notamment par la génération d'un indice de pondération qui s'applique à chaque indice de pertinence concerné par la décision de l'utilisateur Un indice de pertinence est par exemple concerné par la décision de l'utilisateur lorsqu'avant et après l'ajout de la graine sa variation est supérieure à un seuil prédéfini. Indice de satisfaction, indice de pondération Selon un mode de réalisation, un utilisateur peut attribuer un indice de satisfaction à une page collectée et ordonnée dans l'index des résultats. Selon une première variante, une action de l'utilisateur peut consister à retirer la page de la liste. Dans ce cas, un indice de pondération peut être appliqué aux indices de pertinence des mots clefs et des concepts en commun entre la page supprimée de l'INDEX RESULT avec l'INDEX 15 PROFIL. Ils sont décotés au sens ou leur importance est moins prise en compte dans le calcul des niveaux de pertinence des pages. L'URL associée à la page retirée peut être également retirée de la liste URL Q. Lorsqu'une action d'un utilisateur affecte l'index de profil, alors tous les niveaux de pertinence de pages déjà collectées peuvent être 20 recalculés et la liste de pages est alors réordonnée. Les indices de priorité d'exploration des URL collectées et issues des pages collectées peuvent également être recalculés. Dans ce dernier cas, la liste URL Q est réordonnée. Selon une seconde variante, une action de l'utilisateur peut 25 consister à appliquer une pondération manuellement à un ou des mots clefs ou concepts choisis dans l'index de profil. Il peut s'agir également d'ajouter un concept ou un mot clef non déjà présent dans l'index de profil lors de la collecte des pages correspondantes aux graines. 30 Selon une troisième variante, une opération peut consister à appliquer un indice de pondération à un passage d'une page WEB comme par exemple un paragraphe. Dans ce cas, les mots clefs et concepts appartenant à ce paragraphe peuvent hériter d'une pondération favorable dans l'index de profil. En outre, si une ou plusieurs URL est /sont comprise(s) 35 dans un paragraphe sélectionné dans une page WEB par un utilisateur alors l'indice de priorité d'exploration desdites URL peut hériter d'un indice de -14- pondération favorable permettant d'augmenter par exemple l'indice de priorité d'exploration. L'action de l'utilisateur peut consister à indiquer une importance particulière sur certains mots clefs, concepts, pages ou URL mais elle peut également consister à indiquer un manque d'intérêt. Ainsi la pondération générée par le procédé de l'invention peut être une pondération positive ou négative. Indice de priorité d'exploration Selon un mode de réalisation, le procédé de l'invention peut être paramétré pour collecter des données de pages WEB pendant une durée prédéfinie. Selon un autre mode de réalisation, son fonctionnement peut être continu de sorte à agrémenter de nouvelles pages, de nouvelles graines et d'effectuer de nouveaux calculs d'indice de pertinence et d'indice de priorité d'exploration au fur et à mesure de l'exploration. Selon un mode de réalisation simplifié, l'indice de priorité d'exploration d'une adresse URL peut correspondre au niveau de pertinence de la page WEB qui la comprend. Dans ce cas, toutes les URL d'une page WEB héritent du même indice de priorité d'exploration. Selon une première variante, l'indice de priorité d'exploration peut être une combinaison du niveau de pertinence de la page WEB et d'un indice local correspondant à une pertinence locale de la page WEB définissant un contexte à I'URL. Le contexte peut être par exemple les termes compris dans l'URL ou encore les termes d'un paragraphe comprenant l'URL. Des concepts peuvent être générés à partir des termes du contexte de l'URL et être pris en compte dans le calcul des indices de priorité d'exploration. La figure 3 représente un cas de figure dans lequel le profil comprend 3 graines de départ. Les 3 graines sont 3 URL qui pointent chacune vers 3 pages WEB : P1, P2, P3. Chaque page Pi comprend un certain nombre de liens définissant des URL pointant vers d'autres pages WEB : P4, P5, P6, P7, P8 et P9 dans l'exemple de la figure 3. Chaque URL, noté URL; sur la figure 3, de chaque page, notée Pi, est stockée dans la base L. Pour chaque URL, le procédé de l'invention permet de calculer un indice de priorité d'exploration comme détaillé précédemment. La figure 3 illustre le cas où I'URL 91 comprend un indice de priorité d'exploration supérieur à un seuil prédéfini lui permettant d'être -15- réinjectée dans le profil utilisateur comme un nouvelle graine définissant alors une 4ème graine. L'utilisateur peut confirmer ou non cette action de sorte à valider un nouveau profil. Si la nouvelle graine est acceptée, le profil utilisateur peut réindexer tous les mots clefs et concepts déjà stockés avec la prise en compte des données correspondants à la nouvelle page pointée par URL91. Dans ce cas de figure, tous les indices de priorité d'exploration collectés dans la liste L sont recalculés avec la prise en compte du nouveau profil modifié. Le procédé de l'invention permet avantageusement de définir un mode d'exploration particulièrement efficace pour découvrir des sources de données peu référencées sur le WEB. En outre, la manière de définir le profil d'utilisateur permet une prise en compte efficace des intérêts d'un utilisateur notamment par une modélisation sémantique de son expression d'intérêts. REVENDICATIONS1. Procédé de découverte d'un ensemble de sources définissant des pages WEB, caractérisé en ce que le procédé comprend : - une définition d'un profil utilisateur (PROFIL) comprenant : o une liste d'adresses URL (Gi) définissant chacune une graine, chaque URL définissant un accès vers une page WEB (Pi) comprenant un ensemble de données et ; o un index de profil (INDEX PROFIL); - une collecte d'un ensemble de données de chaque page (Pi) désignée par une URL de la graine (Gi), la collecte comprenant : o une définition d'un ensemble de mots clefs issus des termes collectés de chaque page ; o une attribution d'au moins un indice de pertinence à au moins un mot clef selon au moins une donnée d'occurrence de chacun d'eux ; o une indexation de chaque mot clef dans l'index de profil (INDEX PROFIL); - une collecte des URL de chaque page WEB explorée dans une mémoire (L); - une attribution d'un niveau de pertinence à chaque page collectée (Pi), le niveau de pertinence étant issu d'un calcul d'une distance sémantique entre les données de l'index de profil (INDEX PROFIL) et les données collectées d'une page (Pi) ; - un calcul d'un indice de priorité d'exploration de chaque URL collectée ; - une création d'une liste ordonnée d'URL (URL Q) selon leur indice de priorité d'exploration ; - un choix d'une nouvelle URL pour explorer automatiquement une nouvelle page WEB, le choix de l'URL étant déterminé par l'indice de priorité d'exploration de la liste d'URL ordonnée.-17- 2. Procédé de découverte d'un ensemble de sources définissant des pages WEB, caractérisé en ce que la collecte d'un ensemble de données de chaque page désignée par une graine comprend : - une génération d'un ensemble de concepts à partir d'une base de données sémantique ; - une attribution d'au moins un indice de pertinence à au moins un concept - une indexation du concept dans l'index de profil (INDEX PROFIL). Distance sémantique 3. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que la distance sémantique est calculée par une comparaison (C) des mots clefs et/ou concepts communs de l'index de profil et d'une graine en prenant en compte les indices de pertinence. Contexte global 4. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'indice de priorité d'exploration attribué à une URL est identique au niveau de pertinence de la page WEB comprenant la dite URL. Contexte local 5. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 ou 3, caractérisé en ce que l'indice de priorité d'exploration attribué à une URL est calculé par la prise en compte du niveau de pertinence de la page WEB et d'un contexte local d'une URL de la dite page WEB. 6. Procédé de découverte selon la revendication 5, caractérisé en ce que le contexte local d'une URL comprend des mots clefs et des concepts soit de I'URL, soit d'un paragraphe comprenant ladite URL de la page WEB. Collecte des données-18- 7. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que la collecte d'un ensemble de données de chaque page désignée par une URL comprend : - la normalisation du contenu de la page ; - la désambiguïsation sémantique des concepts générés. Back links 8. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'une collecte des données d'au moins une page 10 WEB dite « parente » correspondant à une URL pointant vers une page d'une graine est explorée lorsque le premier niveau de pertinence est supérieur à un premier seuil prédéfini, les mots clefs et concepts de la page parente étant référencés dans l'index de profil, et les URL de la page parente étant stockées dans la mémoire et 15 ordonnées dans la liste d'URL. Nouvelle graine, nouveau profil 9. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'une URL de la liste ordonnée, ayant un indice 20 de priorité d'exploration supérieur à un second seuil prédéfini, peut être automatiquement définie comme une nouvelle graine dans la liste des graines du profil utilisateur, un nouvel index de profil étant redéfini par un calcul des indices de pertinence des mots clefs et des concepts du profil. 25 Requête de mots clefs 10. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'un ensemble de mots clefs de l'index de profil ayant un indice de pertinence supérieur à un troisième seuil prédéfini 30 permet de définir une requête d'un moteur de recherche, un ensemble de premiers résultats définissant un ensemble de graines nouvelles dans la liste de graines du profil utilisateur, un nouvel index de profil étant redéfini par un calcul des indices de pertinence des mots clefs et des concepts du profil. 35 11. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 9 ou 10, caractérisé en ce que la liste ordonnée d'URL est réordonnée-19- selon un calcul des nouveaux d'indices de priorité d'exploration de chaque URL, lesdits indices étant recalculés lors de la redéfinition d'un nouveau profil. Pondérateur, Données utilisateur 12. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que chaque mot clef et/ou de concept peut être pondéré selon un indice de pondération calculé à partir d'une consigne utilisateur. 13. Procédé de découverte selon la revendication 12, caractérisé en ce que la consigne utilisateur comprend un indicateur de satisfaction d'une page WEB permettant de générer un indice de pondération répercuté sur chaque mots clefs et concept de ladite page WEB. 14. Procédé de découverte selon la revendication 12, caractérisé en ce que la consigne utilisateur comprend au moins un indicateur de satisfaction d'au moins un mot clef ou au moins un concept permettant de générer un nouvel indice de pertinence dudit au moins un mot clef ou dudit au moins un concept lorsqu'ils sont déjà stockés dans l'index. 15. Procédé de découverte selon la revendication 12, caractérisé en ce que la consigne utilisateur comprend la définition d'au moins un mot clef ou d'un concept et d'un indice de pertinence associé et l'ajout dudit au moins un mot clef ou dudit au moins un concept dans l'index thématique. MAJ URL dans index 16. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que chaque URL collectée lors de l'exploration est intégrée dans la liste ordonnée d'URL en fonction de son indice priorité d'exploration. 17. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 15 à 16, caractérisé en ce qu'une comparaison des indices de priorité d'exploration d'une URL avant et après la mise à jour d'un profil utilisateur permet de générer un indice de régression d'un mot clef-20- ou d'un concept nouvellement pris en compte dans l'index suite à la mise à jour du profil utilisateur. Résultat utilisateur (retours) 18. Procédé de découverte selon l'une quelconque des revendications 1 à 16, caractérisé en ce qu'une liste de pages est générée et ordonnée selon un ordre croissant ou décroissant du niveau de pertinence de chaque page et stockée dans une mémoire (DOC). 19. Procédé de découverte selon la revendication 18, caractérisé en ce qu'un nombre de pages ayant un niveau de pertinence supérieur à un quatrième seuil est indexé dans un index de résultats (INDEX RESULT) et affiché sur un moyen d'affichage.15