Brevet FR3103937A1 — publié le 20210604

Dans un procédé d’identification et de compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un dossier d’appel d’offres commercial (CTD), des différents CTD de différentes personnes sont téléchargés dans le stockage fixe d’un ordinateur. Ensuite, les différents CTD sont chargés en mémoire et regroupés dans des différents regroupements selon au moins un critère de regroupements. Pour chacun des CTD, un regroupement correspondant parmi les regroupements est identifiée et un modèle de segmentation est sélectionné choisi parmi les regroupements identifiés. Par la suite, une segmentation est exécutée sur le CTD en utilisant le modèle de segmentation sélectionné pour produire un ensemble des portions segmentées du CTD. Enfin, pour chacune des portions segmentées, un ensemble de règles d’extraction mappées à ladite portion est récupéré, au moins une question extraite de ladite portion segmentée utilisant l’ensemble de règles d’extraction et chaque question extraite stockée dans une base de données à participation productives de questions pour les CTD. Figures pour l’abrégé : Figure 1 IDENTIFICATION ET COMPRÉHENSION DE QUESTIONS PILOTÉES PAR ORDINATEUR DANS UN DOSSIER D’APPEL D’OFFRES COMMERCIAL POUR LE TRAITEMENT AUTOMATISÉ D’OFFRES Domaine technique de l’invention La présente invention concerne le domaine du traitement des offres commerciales et plus particulièrement le traitement automatisé des dossiers d’appel d’offres commercial. Arrière-plan technique Les dossiers d’appel d’offres commercial fait référence à l’ensemble des documents commerciaux de base utilisés dans le commerce pour l’acquisition de biens ou de services. Les dossiers d’appel d’offres commerciaux vont de l’appel d’offres (RFT pour « request for tender » en anglais) ou de l’invitation à faire une offre (ITB pour « invitation to bid » anglais) lorsque la nature des biens ou des services à acquérir est bien comprise, à la demande de proposition (RFP pour « request for proposal » en anglais) lorsque la nature des biens ou des services à acquérir est moins claire. Dans tous les cas, la structure essentielle des dossiers d’appel d’offres commerciaux comprend une série de questions auxquelles le répondant éventuel doit répondre. Dans certains cas, les questions sont organisées d’une manière structurellement raisonnable. Mais, dans d’autres cas, les questions manquent d’organisation adéquate. Le processus de réponse à un appel d’offres commercial consiste à identifier chaque question dans un dossier d’appel d’offres commercial et à formuler une réponse écrite. La réponse écrite, donc, peut être comparée à d’autres réponses écrites afin que le demandeur puisse attribuer à l’un des soumissionnaires un contrat d’approvisionnement subséquent, ou afin que le demandeur puisse offrir à un ou plusieurs soumissionnaires une demande d’offre subséquente telle qu’une demande de renseignements (RFI pour « request for information » en anglais) ou une demande de prix (RFQ pour « request for quotation » en anglais). Dans un cas comme dans l’autre, l’exercice de réponse à un appel d’offres commercial tend à être un exercice manuel qui se répète pour chaque appel d’offres commercial. Reconnaissant la nature répétitive de la réponse à un appel d’offres commerciale, les fournisseurs de logiciels ont proposé dans le passé des outils automatisés et semi-automatisés facilitant la génération d’une réponse à un appel d’offres commercial. Les solutions typiques se concentrent sur le processus de réponse à la RFP et s’appuient sur un dépôt centralisé d’information d’entreprise à partir duquel des réponses normalisées aux questions de la RFP peuvent être sélectionnées et insérées dans un modèle de réponse à une RFP, soit manuellement, automatiquement ou, dans la plupart des cas, une combinaison des deux. Certaines solutions permettent de baliser les réponses avec des méta-données pour faciliter l’organisation du contenu de réponse pré-construit, facilement accessible par l’utilisateur final. En fait, certaines solutions vont jusqu’à classifier la fraîcheur ou l’actualité du contenu de la réponse afin d’assurer l’utilisation du contenu de la réponse la plus récente dans une réponse à une RFP. Toutefois, dans tous les cas, les solutions de gestion des réponses aux RFP se concentrent uniquement sur un répertoire des réponses aux questions utilisées dans le passé sans égard au contexte des questions posées et plus précisément, au contexte de la RFP elle-même. De toute évidence, la meilleure réponse à une question dépend du contexte de la RFP. Cependant, les solutions modernes automatisées de RFP ne tiennent pas compte du contexte de la RFP. De plus, bien que les ensembles de questions d’une RFP puissent sembler différents, ce qui donne lieu à une solution automatisée fournissant un mappage des réponses à la question spécifique présentée, de nombreuses questions peuvent être sémantiquement identiques malgré l’utilisation de mots différents. Dans ce cas, un large éventail de réponses autrement viables seront exclues de l’utilisation dans la sélection d’une réponse appropriée. Enfin, bien que les outils modernes de gestion des réponses aux RFP sélectionnent les réponses présentées dans les réponses passées aux RFP, aucune considération n’est fournie quant à la probabilité de succès individuel de chaque réponse sélectionnée. Les réalisations de la présente invention comblent les lacunes de l’état de l’art en ce qui concerne la production automatisée d’un document de réponse pour un dossier d’appel d’offres commercial (CTD pour « commercial tender document » en anglais) et fournissent un procédé, un système et un produit de programme informatique nouveaux et non évidents pour l’identification et la compréhension des questions par ordinateur dans un CTD. Dans un procédé d’identification et de compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un CTD, différents CTD de différentes personnes sont téléchargés dans un stockage fixe d’un ordinateur à partir d’un réseau de communication informatique à partir de différents clients informatiques. Ensuite, les CTD différents parmi les CTD sont chargés dans la mémoire de l’ordinateur. Les différents CTD peuvent ensuite être regroupés en des multiples regroupements différents en fonction d’au moins un critère de regroupement. Pour chacun des CTD, un regroupement correspondant parmi les regroupements est identifié et un modèle de segmentation est sélectionné pour le regroupement identifié parmi les regroupements. Par exemple, le modèle de segmentation peut être un modèle d’un prototype de CTD pour la classification industrielle indiquant des différentes sections topiques du prototype de CTD. Par la suite, une segmentation est effectuée sur le CTD parmi les CTD en utilisant le modèle de segmentation sélectionné pour produire un ensemble de portions segmentées dudit CTD parmi les CTD. Enfin, pour chaque portion segmentée, un ensemble de règles d’extraction mappées à la portion segmentée est récupéré, au moins une question est extraite de la portion segmentée en utilisant l’ensemble de règles d’extraction et chaque question extraite est stockée dans une base de données de production participative de questions pour les CTD. Dans un aspect du mode de réalisation de l’invention, le critère de regroupement est une classification industrielle pour une source différente de chacun des CTD. De plus, dans un autre aspect de réalisation de l’invention, la classification industrielle est spécifiée dans les méta-données lisibles par machine incluses avec chacun des CTD. Dans un autre aspect de réalisation de l’invention, la classification industrielle est déterminée en analysant des mots-clés de chacun des CTD et pour chacun des CTD, les mots-clés analysés sont mis en correspondance aux mots connus pour correspondre à une classification industrielle spécifique. Dans encore un autre aspect du mode de réalisation de l’invention, la classification industrielle est déterminée en analysant des mots-clés de chacun des CTD et pour chacun des CTD, en soumettant les mots-clés correspondants parmi les mots-clés analysés à un réseau neuronal formé pour corréler les termes soumis avec une classification industrielle particulière. Enfin, un autre aspect du mode de réalisation de l’invention inclut également le traitement en langage naturel de chaque question extraite dans la base de données de production participative. Les questions sont ensuite regroupées dans la base de données en fonction de similarité basée sur le traitement de langage naturel. Ensuite, une forme la plus simple des questions regroupées est sélectionnée comme question représentative parmi les questions et les questions regroupées sont associées à la forme la plus simple des questions regroupées. Enfin, la forme la plus simple des questions regroupées est stockée dans la base de données en tant que question représentative parmi les questions regroupées. Dans un autre mode de réalisation de l’invention, un système informatique de traitement des données est configuré pour l’identification et la compréhension de questions par ordinateur dans un CTD. Le système comprend un système informatique hôte qui comprend un ou plusieurs ordinateurs, chacun avec mémoire et au moins un processeur. Le système comprend également une mémoire de données couplée au système informatique qui stocke dans celle-ci une pluralité de différents CTD reçus d’un réseau de communication informatique de différents clients informatiques de différentes personnes. Enfin, le système comprend un module d’identification de questions. Le module comprend des instructions de programme informatique s’exécutant dans la mémoire du système informatique hôte. Les instructions de programme, à leur tour, permettent d’effectuer un processus d’identification et de compréhension de questions par ordinateur dans un CTD. Plus précisément, lors de l’exécution dans la mémoire du système informatique hôte, les instructions chargent dans la mémoire une pluralité de CTD, et regroupent les CTD en regroupement différents multiples selon au moins un critère de regroupement. Pour chacun des CTD, on peut identifier un regroupement correspondant parmi les regroupements et sélectionner un modèle de segmentation pour le regroupement identifié parmi les regroupements. Ensuite, la segmentation peut être effectuée sur chaque CTD en utilisant le modèle de segmentation sélectionné pour produire un ensemble de portions segmentées du CTD parmi les CTD. Enfin, pour chacune des portions segmentées, un ensemble de règles d’extraction mappé à la partie segmentée est reçu et au moins une question extraite de la portion segmentée en utilisant l’ensemble de règles d’extraction. Ensuite, chaque question extraite est stockée dans une base de données de production participative de questions pour les CTD. À cet égard, étant donné que la base de données de production participative comprend des questions pour les CTD provenant de différentes entités, des tendances peuvent être identifiées parmi les questions. Plus précisément, comme les questions similaires sont groupées sous un genre commun, les questions qui présentent le plus d’intérêt dans les différents CTD traités à un moment donné peuvent être identifiées comme une tendance à l’interrogation. Pour chaque question traitée extraite d’un CTD, la question peut être associée à un groupe particulier et un certain nombre de questions pour chaque groupe peut être calculé. Par conséquent, une distribution de questions reçues dans l’ensemble peut être observée de manière à révéler, par calcul, des questions dont la prévalence est la plus élevée pour une période de temps donnée. D’autre aspects de l’invention seront exposés en partie dans la description qui suit et en partie seront évidents dans la description, ou pourront être appris par la pratique de l’invention. Les aspects de l’invention seront réalisés et atteints au moyen des éléments et combinaisons particulièrement indiqués dans les différentes modes de réalisation décrits. Il est entendu que la description générale qui précède et la description détaillée qui suit sont toutes deux données à titre d’exemple et explicatives et ne sont pas restrictives à l’égard de l’invention. Brève description des figures Les dessins accompagnant, qui sont incorporés dans le présent fascicule et en font partie intégrante, illustrent des modes de réalisation de l’invention et servent, avec la description, à expliquer les principes de l’invention. Les modes de réalisation illustrés ici sont actuellement préférés, étant entendu, toutefois, que l’invention ne se limite pas aux arrangements et aux instruments précis montrés, dans lesquels : La figure 1 est une illustration picturale d’un processus d’identification et de compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un CTD ; La figure 2 est une illustration schématique d’un système informatique de traitement des données adapté à l’identification et à la compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un CTD, La figure 3 est un organigramme illustrant un processus d’identification et de compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un CTD. Description détaillée de l’invention Les modes de réalisation de l’invention permettent d’identifier et de comprendre les questions pilotées par ordinateur dans un document tel qu’un CTD. Conformément à la réalisation de l’invention, des différents CTD sont reçus de différentes personnes et sont ensuite regroupés en différents regroupements selon des critères de regroupement, par exemple une classification industrielle d’une source d’un CTD correspondant parmi les CTD. Par la suite, pour chaque CTD, un regroupement correspondant est identifié, et un modèle de segmentation est sélectionné pour le regroupement identifié parmi les regroupements. En utilisant le modèle de segmentation la segmentation est effectuée sur le CTD de manière à produire un ensemble de portions segmentées du CTD. Enfin, pour chaque portion segmentée, un ensemble de règles d’extraction mappé est récupéré, au moins une question extraite de la portion segmentée à l’aide de l’ensemble de règles d’extraction et chaque question extraite est stockée dans une base de données de production participative de questions pour les CTD. Par conséquent, des réponses optimales peuvent être formulées pour chacune des questions et automatiquement incluses en réponse à un CTD reçu ultérieurement en faisant correspondre les questions du CTD subséquent à celles de la base de données de production participative et en fournissant les réponses optimales à ces questions. Dans une autre illustration, la figure 1 illustre schématiquement un processus d’identification et de compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un CTD. Comme le montre la figure 1, une multiplicité de CTD 100A différents, par exemple des RFQ, des RFP, des ITB, des RFI et autres similaires, sont reçus de différentes personnes ou organisations à partir d’un réseau de communication informatique tel que l’Internet mondial. Les CTD 100A sont regroupés dans des différents regroupements selon des critères de regroupement, tels qu’une classification industrielle associée, une région géographique ou un profil démographique, pour ne citer que quelques exemples. Une fois regroupés, chaque CTD 100B regroupé est ensuite soumis à une segmentation basée sur l’application d’un modèle de segmentation 120 dans un pool 130 de modules de segmentation 120, chacun correspondant à une classification différente définie par les critères de regroupement 110. Le modèle de segmentation 120 peut être un modèle associé à la classification spécifique, fournissant une architecture attendue pour le CTD 100B regroupé - à savoir le nombre et le type de différentes sections ou segments 140A, 140N devant être présents dans le CTD 100B regroupé selon la classification correspondante. Par exemple, dans la mesure où le CTD 100B regroupé est classé comme ayant trait à la construction de bâtiment, les segments 140A, 140N seraient spécifiés dans le modèle de segmentation 120 sélectionné en fonction des exigences matérielles, des phases de construction, de l’autorisation d’exercer et des sous-traitants, alors que dans la mesure où le CTD 100B regroupé est classé comme ayant trait aux services de santé, les segments 140A et 140N seraient spécifiés dans le modèle 120 sélectionné selon les biographies des prestataires de soins, les privilèges des hôpitaux, les compétences en gestion des maladies, etc. Une fois que le CTD 100B regroupé a été segmenté en différents segments 140A, 140N, un ensemble d’une ou plusieurs règles d’extraction 160 est sélectionné pour chacun des segments 140A, 140N. Chacune des règles d’extraction 160 fournit une directive pour localiser une question 150 dans un segment correspondant parmi des segments 140A, 140N. Des exemples comprennent des étapes comprenant à identifier un texte précédant une ponctuation spécifique comme un point d’interrogation ou des deux points, ou un texte suivant des verbes spécifiques indiquant une question, comme "état", "fournir", "liste", "indiquer", "expliquer", etc. Comme chaque question 150 est extraite d’un segment correspondant parmi les segments 140A, 140N, la question 150 est stockée dans une base de données de questions 170 pour traitement ultérieur. En particulier, le traitement ultérieur peut inclure la formulation de réponses pour correspondre à chacune des questions stockées 150, dont les réponses peuvent être réutilisées en réponse à un nombre quelconque de CTD 100A reçus ultérieurement. Il est à noter que le processus d’extraction de questions peut être un processus automatisé qui dépend exclusivement des règles d’extraction 160. De plus, le processus d’extraction des questions peut être un processus hybride homme-machine dans lequel des différents segments parmi les segments 140A, 140N sont annotés manuellement par un utilisateur final au moyen d’une interface utilisateur au CTD 100B. L’annotation appliquée à chaque question 150 est ensuite associée à la structure de la question de sorte que des questions 150 de localisation similaire sont attribuées la même annotation. En effet, les règles d’extraction parmi les règles d’extraction 160 peuvent être déduites sur la base d’une corrélation entre les termes de chaque question annotée parmi les questions et les annotations elles-mêmes. En outre, une fois qu’une règle d’extraction 160 a été déduite d’une annotation humaine de la question 150, la règle d’extraction 160 peut être présentée dans l’interface d’utilisateur pour confirmation par l’utilisateur final. Dans un variante, les questions 150 de la base de données 170 peuvent être regroupées davantage pour des raisons de similarité sémantique. À cet égard, chacune des questions 150 peut être soumise à un traitement du langage naturel afin de réduire chacune des questions 150 à une forme plus simple de sorte que les ensembles de questions 150 puissent être considérés comme la même question générale lorsque les questions 150 de l’ensemble ont le même résultat sémantique du traitement du langage naturel. En regroupant les questions 150 dans la base de données 170, chaque réponse déjà mappée à une forme de genre d’un ensemble de questions 150 peut être appliquée à toutes les espèces de questions 150 de l’ensemble sans nécessiter un mappage séparé de chaque réponse à chaque espèce de questions 150 de l’ensemble. Le processus décrit en liaison avec la figure 1 peut être mis en œuvre dans un système informatique de traitement des données. Dans une autre illustration, la figure 2 montre schématiquement un système informatique de traitement des données adapté à l’identification et à la compréhension des questions pilotées par ordinateur dans un CTD. Le système comprend un système informatique hôte 200. Le système informatique hôte 200 comprend un ou plusieurs ordinateurs, chacun avec une mémoire et au moins un processeur. Une application de gestion de réponse CTD 240 s’exécute dans la mémoire de la plate-forme informatique hôte 210 et fournit la gestion automatisée de la génération des documents de réponse aux différents CTD. Différents utilisateurs finaux accèdent à l’application de gestion de réponse CTD 240 à partir d’un réseau de communication informatique 210 via différentes interfaces utilisateur 260 fournies dans différents dispositifs informatiques clients 260. Il convient de noter que les applications de gestion des réponses CTD 240 facilitent l’assemblage d’un document de réponse à un CTD particulier en identifiant les questions dans le CTD particulier, et en mappant les questions identifiées parmi les questions similaires ou identiques stockées dans la mémoire de données de questions 220 et les réponses correspondantes stockées dans la mémoire de données de réponses 230. Pour ce faire, le module d’extraction de questions 300 est couplé à l’application de gestion des réponses CTD 240. Pendant l’exécution dans la plate-forme informatique hôte 200, le module d’extraction de questions 300 est configuré pour automatiser la population de la mémoire de données de questions 220 avec des questions identifiées parmi une multiplicité de CTD fournis par les utilisateurs finaux via les différentes interfaces utilisateur 260 afin de produire une base de données de production participative de questions dans la mémoire de données 220. Plus précisément, le module d’extraction de questions 300 est défini par des instructions de programme informatique qui sont activées pendant l’exécution pour regrouper une série de CTD reçus par l’intermédiaire d’un réseau de communication informatique 210 par classification de chacun des CTD. Plus précisément, les instructions de programme déterminent la classification de chacun des CTD en fonction d’un certain nombre de mécanismes. Ces mécanismes peuvent comprendre l’extraction, à partir de chacun des CTD, de méta-données indiquant la classification. D’autres mécanismes comprennent l’analyse du texte de chaque CTD afin d’identifier différents termes et la comparaison de ces termes aux mots-clés présents dans un tableau de classification 280A. Une prédominance de certains termes corrélés à des mots-clés de la même classification entraîne l’attribution de cette classification au CTD. Enfin, un autre mécanisme comprend l’analyse du contenu de chaque CTD, le filtrage du contenu à un sous-ensemble de termes dans le CTD et la soumission du sous-ensemble de termes à un réseau neuronal de classification 280A formé pour corréler différents ensembles de termes avec une probabilité d’une classification particulière. Dans tous les cas, une fois que les instructions de programme du module d’extraction de questions 300 ont regroupé les CTD par classification, les instructions de programme sélectionnent un modèle de segmentation 290 pour chacun des CTD correspondant à la classification assignée au regroupement du CTD. Les instructions de programme appliquent ensuite le modèle de segmentation 290 sélectionné pour chaque CTD correspondant parmi les CTD afin de segmenter chacun des CTD dans différents segments. Enfin, les instructions de programme, pour chaque segment de chacun des CTD, localisent dans un tableau de règles d’extraction 250 un ensemble spécifique de règles d’extraction pour chaque segment, et appliquent les règles d’extraction localisées au segment respectif afin d’identifier et d’extraire une ou plusieurs questions pour stockage dans la mémoire de données des questions 220. De cette façon, la mémoire de données des questions 220 peut être remplie par une sélection de questions de production participative qui peuvent ensuite être traitées individuellement ou par groupe de questions regroupées pour formuler des réponses dans la mémoire de données des réponses 230. Une fois que les réponses sont présentes dans la mémoire de données de réponse 230, l’application de gestion de réponse CTD 240 peut faciliter l’accès à ces réponses, ou même remplir automatiquement une réponse à un CTD reçu en même temps avec des réponses mappées aux questions reconnues dans le CTD reçu en même temps et déterminées comme étant similaires ou identiques aux questions correspondantes de la mémoire de données des questions 220. Pour illustrer encore davantage le fonctionnement du module d’extraction de questions 300, la Figure 3 est un organigramme illustrant un processus d’identification et de compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un CTD. A partir du bloc 210, un CTD est sélectionné pour traitement et dans le bloc 320, le texte du CTD est analysé et transmis à un classificateur pour classer le CTD comme appartenant à un regroupement particulier de CTD. Ensuite, dans le bloc 330, un modèle de segmentation sélectionné qui correspond à la classification du regroupement et le modèle est appliqué au CTD dans le bloc 340, pour segmenter le CTD dans des différents segments dans lesquels on peut trouver des différentes questions. Dans le bloc 350, un premier segment parmi les segments est sélectionné pour le traitement et dans le bloc 360, une règle d’extraction est localisée pour le segment à partir d’une table corrélant les règles d’extraction aux segments. Dans le bloc 370, la règle d’extraction localisée est appliquée au texte du segment afin d’extraire une question. Dans la case 380, la question extraite peut être simplifiée sémantiquement, par exemple, par un traitement du langage naturel ou par une partie d’identification de la parole, l’identification de termes synonymes et la réduction des phrases. Dans le bloc 390, la question simplifiée est ensuite comparée aux questions simplifiées existantes dans la mémoire de données des questions afin de déterminer si la question extraite doit être regroupée avec d’autres questions similaires appartenant au même genre que la question simplifiée. Si c’est le cas, la question extraite est regroupée sous le genre de la question simplifiée à laquelle une ou plusieurs réponses peuvent déjà avoir été mappées dans la mémoire de données des réponses. Enfin, dans le bloc de décision 400, s’il reste des segments supplémentaires à traiter dans le CTD, dans le bloc 410, un segment suivant dans le CTD est sélectionné pour traiter le processus retourne au bloc 360. Sinon, le processus retourne au bloc 310 avec la récupération d’un CTD suivant pour traitement. Il est important de noter que le processus ci-dessus peut se poursuivre pour chaque CTD reçu y compris les CTD reçus en même temps de sorte que la mémoire de données des questions change constamment en ce qui concerne le nombre et la nature des questions qui y sont stockées, ainsi que le regroupement des questions en différents regroupement. La présente invention peut être incorporée dans un système, un procédé, un programme informatique ou toute combinaison de ceux-ci. Le programme informatique peut comprendre un support de stockage lisible par ordinateur ou un support sur lequel se trouvent des instructions de programme lisibles par ordinateur pour amener un processeur à exécuter des aspects de la présente invention. Le support de stockage lisible par ordinateur peut être un dispositif tangible qui peut conserver et stocker des instructions à utiliser par un dispositif d’exécution d’instructions. Le support de stockage lisible par ordinateur peut être, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage semi-conducteur ou toute combinaison appropriée de ce qui précède, sans toutefois s’y limiter. Les instructions de programme lisibles par ordinateur décrites ici peuvent être téléchargées à partir d’un support de stockage lisible par ordinateur ou sur un ordinateur externe ou un périphérique de stockage externe via un réseau, sur les dispositifs de calcul/traitement respectifs. Les instructions lisibles par ordinateur peuvent être exécutées entièrement sur l’ordinateur de l’utilisateur, en partie sur l’ordinateur de l’utilisateur, en tant que progiciel autonome, en partie sur l’ordinateur de l’utilisateur et en partie sur un ordinateur distant ou entièrement sur l’ordinateur ou le serveur distant. Certains aspects de la présente invention sont décrits ici à l’aide d’organigrammes et/ou de schémas fonctionnels de procédés, d’appareils (systèmes) et de produits de programmes informatiques sur la base des modes de réalisation de l’invention. Il est entendu que chaque bloc des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels, ainsi que les combinaisons de blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels, peuvent être réalisés au moyen d’instructions de programme lisibles par ordinateur. Ces instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent être fournies à un processeur d’un ordinateur à usage général, d’un ordinateur à usage spécifique ou d’un autre appareil de traitement de données programmable pour produire une machine, de sorte que les instructions, qui sont exécutées par l’intermédiaire du processeur de l’ordinateur ou d’un autre appareil de traitement de données programmable, créent des moyens pour exécuter les fonctions/actions spécifiées dans le ou les blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels. Ces instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent également être stockées dans un support de stockage lisible par ordinateur qui peut diriger un ordinateur, un appareil de traitement de données programmable et/ou d’autres dispositifs pour fonctionner d’une manière particulière, de sorte que le support de stockage lisible par ordinateur dans lequel sont stockées des instructions comprend un article de fabrication comprenant des instructions qui exécutent des aspects des fonctions/actions spécifiées dans le ou les blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels. Les instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent également être chargées sur un ordinateur, un autre appareil de traitement de données programmable ou un autre dispositif pour provoquer l’exécution d’une série d’étapes opérationnelles sur l’ordinateur, un autre appareil programmable ou un autre dispositif pour produire un procédé exécuté par ordinateur, de sorte que les instructions qui exécutent sur l’ordinateur, un autre appareil programmable ou un autre dispositif mettent en œuvre les fonctions/actions indiquées dans le ou les blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels. L’organigramme et les schémas fonctionnels présentés dans les figures illustrent l’architecture, la fonctionnalité et le fonctionnement d’implémentations possibles de systèmes, de procédés et de produits de programmes informatiques sur la base des diverses modes de réalisation de la présente invention. À cet égard, chaque bloc de l’organigramme ou des schémas fonctionnels peut représenter un module, un segment ou une partie d’instructions, qui comprend une ou plusieurs instructions exécutables pour mettre en œuvre la ou les fonctions logiques spécifiées. Dans certaines implémentations alternatives, les fonctions notées dans le bloc peuvent se produire dans l’ordre indiqué dans les figures. Par exemple, deux blocs montrés successivement peuvent, en fait, être exécutés sensiblement simultanément, ou les blocs peuvent parfois être exécutés dans l’ordre inverse, sur la base de la fonctionnalité impliquée. Il convient également de noter que chaque bloc des schémas fonctionnels et/ou des organigrammes, et les combinaisons de blocs des schémas fonctionnels et/ou des organigrammes, peuvent être mis en œuvre par des systèmes matériels spéciaux qui effectue les fonctions ou les actes spécifiés ou exécutent des combinaisons de matériel spécial et d’instructions informatiques. Enfin, la terminologie utilisée dans le présent document ne vise qu’à décrire des modes de réalisation particuliers et ne vise pas à limiter l’invention. Il sera en outre entendu que les termes "comprend" et/ou "comprenant", lorsqu’ils sont utilisés dans la présente spécification, précisent la présence de caractéristiques, entiers, étapes, opérations, éléments et/ou composants indiqués, mais n’excluent pas la présence ou l’ajout d’une ou plusieurs autres caractéristiques, entiers, étapes, opérations, éléments, composants et/ou groupes de ceux-ci. Les structures, matériaux, actes et équivalents correspondants de tous les moyens ou éléments de l’étape et de la fonction dans les différents modes de réalisation de l’invention sont destinés à inclure toute structure, tout matériau ou tout acte pour exécuter la fonction en combinaison avec d’autres éléments. La description de la présente invention a été présentée à des fins d’illustration et de description, mais ne se veut pas exhaustive ou limitée à l’invention sous la forme divulguée. De nombreuses modifications et variations seront apparentes aux hommes du métier sans s’écarter de la portée et de l’esprit de l’invention. Le mode de réalisation a été sélectionné et décrit afin d’expliquer au mieux les principes de l’invention et son application pratique, et de permettre à d’autres hommes du métier de comprendre l’invention pour diverses modes de réalisation avec diverses modifications adaptées à l’usage particulier envisagé. Après avoir ainsi décrit l’invention de la présente demande en détail et par référence à ses modes de réalisation, il apparaîtra que des modifications et des variations sont possibles sans s’écarter de la portée de l’invention définie. Système de traitement de données informatique configuré pour identifier et comprendre des questions pilotées par ordinateur dans un dossier d’appel d’offres commercial (CTD), le système comprenant : un système informatique hôte comprenant un ou plusieurs ordinateurs, chacun avec une mémoire et au moins un processeur ; une mémoire de données couplée au système informatique et stockant dans celle-ci une multiplicité de différents CTD reçus d’un réseau de communication informatique de différents clients informatiques, de différentes personnes ; et, un module d’identification de question comprenant des instructions de programme informatique s’exécutant dans la mémoire du système informatique hôte, les instructions de programme effectuant les étapes consistant à : charger dans la mémoire du système informatique hôte, une pluralité de CTD; regrouper les CTD en des regroupements différents multiples selon au moins un critère de regroupement ; et, pour chacun des CTD : identifier un regroupement correspondant parmi les regroupements ; sélectionner un modèle de segmentation pour le regroupement identifié parmi les regroupements ; exécuter une segmentation sur ledit CTD parmi les CTD en utilisant le modèle de segmentation sélectionné pour produire un ensemble de portions segmentées dudit CTD parmi les CTD ; et, pour chacune des portions segmentées : récupérer un ensemble de règles d’extraction mappées sur ladite portion parmi les portions segmentées ; extraire au moins une question de ladite portion parmi les portions segmentées en utilisant l’ensemble des règles d’extraction ; et, stocker chaque question extraite dans une base de données de production participative de questions pour les CTD. Système selon la revendication 1, dans lequel le critère de regroupement est une classification industrielle pour une source différente de chacun des CTD. Système selon la revendication 2, dans lequel la classification industrielle est spécifiée dans des méta-données lisibles par machine incluses avec chacun des CTD. Système selon la revendication 2, dans lequel la classification industrielle est déterminée en analysant des mots-clés de chacun des CTD et pour chacun des CTD, en faisant correspondre les mots-clés analysés à des mots connus pour correspondre à une classification industrielle spécifique. Système de la revendication 2, dans lequel la classification industrielle est déterminée en analysant des mots-clés de chacun des CTD et pour chacun des CTD, en soumettant les mots-clés correspondants parmi les mots-clés analysés à un réseau neuronal formé pour corréler les termes soumis avec une classification industrielle particulière. Système selon la revendication 2, dans lequel le modèle de segmentation est un modèle d’un CTD prototype pour la classification industrielle indiquant des différentes sections topiques du CTD prototype. Système selon la revendication 1, dans lequel les instructions de programme exécutent en outre les étapes consistant à : traiter en langage naturel chaque question extraite dans la base de données de production participative ; regrouper les questions dans la base de données en fonction de similarité basée sur le traitement de langage naturel ; sélectionner une forme la plus simple des questions regroupées en tant qu’une question représentative parmi les questions ; et, associer les questions regroupées à la forme la plus simple des questions regroupées et stocker la forme la plus simple des questions regroupées dans la base de données en tant que la question représentative parmi les questions pour les questions regroupées. Produit d’un programme informatique pour l’identification et la compréhension de questions pilotées par ordinateur dans un document d’appel d’offres commercial (CTD), le produit du programme informatique comprenant des instructions de programme enregistrées sur un support de stockage lisible par ordinateur, les instructions de programme étant exécutables par un dispositif pour amener le dispositif à effectuer les étapes consistant à : télécharger dans un stockage fixe d’un ordinateur à partir d’un réseau de communication informatique à partir de différents clients informatiques, des CTD différents de différentes personnes ; charger dans la mémoire de l’ordinateur, une pluralité de CTD; regrouper les CTD en des regroupements différents multiples selon au moins un critère de regroupement ; et, pour chacun des CTD : identifier un regroupement correspondant parmi les regroupements ; sélectionner un modèle de segmentation pour le regroupement identifié parmi les regroupements ; exécuter une segmentation sur ledit CTD parmi les CTD en utilisant le modèle de segmentation sélectionné pour produire un ensemble de portions segmentées dudit CTD parmi les CTD ; et, pour chacune des portions segmentées : récupérer un ensemble de règles d’extraction mappées sur ladite portion parmi les portions segmentées ; extraire au moins une question de ladite portion parmi les portions segmentées en utilisant l’ensemble des règles d’extraction ; et, stocker chaque question extraite dans une base de données de production participative de questions pour les CTD. Produit d’un programme informatique selon la revendication 8, dans lequel le critère de regroupement est une classification industrielle pour une source différente de chacun des CTD. Produit d’un programme informatique selon la revendication 9, dans lequel la classification industrielle est spécifiée dans des méta-données lisibles par machine incluses avec chacun des CTD. Produit d’un programme informatique selon la revendication 9, dans lequel la classification industrielle est déterminée en analysant des mots-clés de chacun des CTD et pour chacun des CTD, en faisant correspondre les mots-clés analysés à des mots connus pour correspondre à une classification industrielle spécifique. Produit d’un programme informatique selon la revendication 9, dans lequel le modèle de segmentation est un modèle d’un CTD prototype pour la classification industrielle indiquant des différentes sections topiques du CTD prototype. Produit d’un programme informatique selon la revendication 8, dans lequel les étapes effectuées par le dispositif comprennent en outre les étapes consistant à: traiter en langage naturel chaque question extraite dans la base de données de production participative ; regrouper les questions dans la base de données en fonction de similarité basée sur le traitement de langage naturel ; sélectionner une forme la plus simple des questions regroupées en tant qu’une question représentative parmi les questions ; et, associer les questions regroupées à la forme la plus simple des questions regroupées et stocker la forme la plus simple des questions regroupées dans la base de données en tant que la question représentative parmi les questions pour les questions regroupées.