Brevet FR3117638A1 — publié le 20220617

Procédé de collecte de données, procédé d’exploitation de données collectées, dispositif électronique et produits programme d’ordinateur et support correspondants L’invention concerne un procédé d’exploitation de structures de données comprenant une caractéristique textuelle, le procédé comprenant une sélection automatique d’une première caractéristique textuelle en tenant compte d’une association de la première caractéristique textuelle à une thématique de recherche; et une extraction de données d’une première structure, tenant compte de ladite caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. L’invention concerne un procédé mis en œuvre dans un réseau de communication, comprenant une obtention d’une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par un terminal dudit réseau, ladite donnée contextuelle comprenant un libellé descriptif du contenu dudit message et un identifiant d’un émetteur et/ou récepteur dudit message, et une obtention d’une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. L’invention concerne aussi les dispositifs électroniques, produits programme d’ordinateur et supports correspondants. Figure pour l'abrégé : Fig. 1 Procédé de collecte de données, procédé d’exploitation de données collectées, dispositif électronique et produits programme d’ordinateur et support correspondants 1. Domaine technique La présente application se rapporte au domaine de la collecte de données concernant au moins un groupe d’individus ainsi qu’à l’exploitation de données concernant des individus ces telles bases de connaissances. Il peut notamment s’agir d’un large groupe d’individus. Elle concerne notamment un procédé de collecte de données et un procédé d’exploitation de données collectées ainsi que des dispositifs électroniques, produits programmes d’ordinateur et supports correspondants. 2. Etat de la technique La connaissance des membres d’un groupe est un enjeu pour les personnes en charge de la gestion de ce groupe, en particulier lorsque la taille du groupe grandit. En effet, pour un large groupe, il est très difficile à une personne de bien connaître l’ensemble des membres du groupe et/ou de se rappeler finement de leurs spécificités. Une solution peut consister à tenir un registre des membres du groupe (comme un fichier client). Un tel registre peut par exemple prendre la forme d’une base de données rassemblant des informations sur les membres, comme des profils d’utilisateurs. De tels registres peuvent par exemple permettre une analyse statistique du groupe, ou la mise en œuvre d’actions un collectives sur des membres du groupe. Cependant les informations relatives à un membre (comme le profil d’un utilisateur, ou l’adresse d’une entreprise cliente) sont souvent mises à jour manuellement ou suite à une requête spécifique de ce membre ou d’un gestionnaire du registre. De ce fait, les mises à jour nécessaires sont parfois omises ou effectuées avec du retard. Il peut ainsi s’écouler plusieurs années entre un évènement et la mise à jour correspondante du registre (par exemple le changement de numéro de téléphone d’un interlocuteur d’une entreprise cliente ou fournisseur rarement contactée). De plus, lorsque le groupe est très étendu, le partage des informations au sein d’un groupe (par exemple entre directions et/ou branches d’une même entreprise) peut s’avérer difficile. De ce fait, il peut êtreimpossible à un gestionnaire d’un registre d’être informé de la nécessité d’une mise à jour. Ainsi, plus la taille du groupe augmente et plus il est difficile de maintenir un registre concernant ses membres et en particulier de s’assurer de la pertinence des informations du registre. La présente demande a pour objet de proposer des améliorations à au moins certains des inconvénients de l’état de la technique. 3. Exposé de l'invention La présente demande vise à améliorer la situation, selon un premier aspect, à l'aide d'un procédé mis en œuvre dans un réseau de communication, comprenant: une obtention d’au moins une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par au moins un terminal dudit réseau de communication, ladite donnée contextuelle comprenant au moins un libellé descriptif du contenu dudit message électronique et au moins un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur dudit message; une obtention d’au moins une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé comprend un stockage de ladite caractéristique obtenue, en association avec un identifiant dudit au moins un émetteur et/ou récepteur. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé comprend une anonymisation de ladite donnée contextuelle. Dans au moins un mode de réalisation, ladite anonymisation comprend un remplacement dans ladite au moins une donnée contextuelle d’au moins un desdits identifiant dudit émetteur et/ou dudit récepteur dudit message par un identifiant d’un groupe auquel appartient ledit émetteur et/ou récepteur. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé comprend une association de ladite caractéristique obtenue avec un identifiant dudit groupe. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé comprend l’obtention de ladite caractéristique textuelle comprend : une lemmatisation dudit libellé en tenant compte d’au moins une langue dudit libellé descriptif ; une extraction de ladite caractéristique textuelle dudit libellé lemmatisé. La présente demande vise à améliorer la situation, selon un second aspect, à l'aide d'un procédé d’exploitation de structures de données comprenant au moins une caractéristique textuelle, lesdites structures étant stockées sur au moins un support de stockage informatique accessible depuis un dispositif électronique, ledit procédé comprenant : une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. Ledit procédé peut être mis en œuvre au moins partiellement dans un dispositif électronique. Dans au moins un mode de réalisation, ledit émetteur et/ou récepteur est au moins un utilisateur d’au moins un terminal dudit réseau de communication. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé comprend: une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. Dans au moins un mode de réalisation, ladite sélection comprend : une obtention d’au moins une caractéristique candidate parmi lesdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une proximité sémantique avec au moins une caractéristique textuelle déjà associée à ladite thématique. une sélection de ladite première caractéristique parmi ladite au moins une caractéristique candidate. Dans au moins un mode de réalisation, ladite sélection comprend : une obtention d’au moins une définition textuelle desdites caractéristiques textuelles et/ou candidates depuis une base de connaissance ; une sélection de ladite première caractéristique en tenant compte de la présence dans ladite au moins une définition obtenue d’au moins un premier mot relatif à la recherche. Les caractéristiques, présentées isolément dans la présente demande en lien avec certains modes de réalisation de l’un des procédés de la présente demande peuvent être combinées entre elles selon d’autres modes de réalisation de ces procédés. Selon un autre aspect, la présente demande concerne également un dispositif électronique adapté à mettre en œuvre au moins un des procédé de la présente demande dans l’un quelconque de ses modes de réalisations. Par exemple, la présente demande concerne ainsi un dispositif électronique comprenant un moins un processeur configuré pour : une obtention d’au moins une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par au moins un terminal dudit réseau de communication, ladite donnée contextuelle comprenant au moins un libellé descriptif du contenu dudit message électronique et au moins un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur dudit message; une obtention d’au moins une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. Par exemple, la présente demande concerne ainsi un dispositif électronique comprenant un moins un processeur configuré pour une exploitation de structures de données comprenant au moins une caractéristique textuelle, lesdites structures étant stockées sur au moins un support de stockage informatique accessible depuis ledit dispositif électronique, ladite exploitation comprenant: une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. La présente demande concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre des divers modes de réalisation des procédés ci-dessus, lorsque le programme est exécuté par un processeur et un support d’enregistrement lisible par un dispositif électronique et sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur. Par exemple, la présente demande concerne ainsi un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre, lorsque le programme est exécuté par un processeur d’un dispositif électronique, d’un procédé comprenant: une obtention d’au moins une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par au moins un terminal dudit réseau de communication, ladite donnée contextuelle comprenant au moins un libellé descriptif du contenu dudit message électronique et au moins un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur dudit message; une obtention d’au moins une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. Par exemple, la présente demande concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre, lorsque le programme est exécuté par un processeur d’un dispositif électronique, d’un procédé d’exploitation de structures de données comprenant au moins une caractéristique textuelle, lesdites structures étant stockées sur au moins un support de stockage informatique accessible depuis un dispositif électronique, le procédé comprenant : une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. Par ailleurs, la présente demande concerne par exemple un support d’enregistrement lisible par un processeur d’un dispositif électronique et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre, lorsque le programme est exécuté par le processeur, d’un procédé comprenant : une obtention d’au moins une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par au moins un terminal dudit réseau de communication, ladite donnée contextuelle comprenant au moins un libellé descriptif du contenu dudit message électronique et au moins un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur dudit message; une obtention d’au moins une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. Par exemple, la présente demande concerne aussi un support d’enregistrement lisible par un processeur d’un dispositif électronique et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre, lorsque le programme est exécuté par le processeur, d’un procédé d’exploitation de structures de données comprenant au moins une caractéristique textuelle, lesdites structures étant stockées sur au moins un support de stockage informatique accessible depuis un dispositif électronique, le procédé comprenant : une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. Les programmes mentionnés ci-dessus peuvent utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Les supports d'informations mentionnés ci-dessus peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, un support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique. Un tel moyen de stockage peut par exemple être un disque dur, une mémoire flash, etc. D'autre part, un support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Un programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, un support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel un programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution de l’un quelconque des modes de réalisation du procédé objet de la présente demande de brevet. 4. Brève description des dessins D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : La présente une vue simplifiée d’un système, cité à titre d’exemple, dans lequel au moins certains modes de réalisation du procédé de la présente demande peuvent être implémentés, La présente une vue simplifiée d’un dispositif adapté à mettre en œuvre au moins certains modes de réalisation du procédé de la présente demande, La présente un aperçu du procédé de collecte de données de la présente demande, dans certains de ses modes de réalisation La présente un aperçu du procédé d’exploitation de données de la présente demande, dans certains de ses modes de réalisation La présente un exemple d’un nuage de mots associés à la thématique « Intelligence Artificielle »’ dans certains de ses modes de réalisation La présente un exemple de réseau thématique obtenu certains de modes de réalisation du procédé d’exploitation de données La présente un exemple de compétences techniques résultant d’une sélection automatique pour la thématique « Intelligence artificielle », dans certains de ses modes de réalisation La présente un exemple de compétences techniques résultant d’une sélection automatique pour la thématique « Bigdata » dans certains de ses modes de réalisation La présente un exemple de restitution graphique d’une extraction dans certains de ses modes de réalisation 5. Description des modes de réalisation La présente invention vise à collecter des données automatiquement (ou au moins partiellement automatiquement) concernant des individus d’un groupe d’individus en se basant sur des échanges électroniques par messages entre et/ou avec ces individus. Ces données peuvent par exemple être utilisées par exemple pour constituer ou enrichir une base de connaissances concernant ces individus. Il peut s’agir de messages tels que des messages électronique audio, vidéo et/ou textuels comme par exemple des courriers électroniques (courriels ou « email » selon la terminologie anglaise) ou des messages instantanés (tchat). La digitalisation des échanges entre individus offre en effet des possibilités accrues d’acquisition au moins partiellement automatique d’informations relatives à ces individus, par exemple par le biais de techniques de traitement automatique de langues. Ces informations à acquérir sont par exemple des « propriétés » attachées à des individus (comme des informations relatives à des compétences de ces individus). Par individu, on entend un émetteur ou un récepteur d’un message. Il peut donc s’agir d’une unique personne comme d’une pluralité de personnes agissant collectivement dans le cadre de ces échanges (telles que par exemple une pluralité de personnes accessible à travers une même adresse email). Dans ce dernier cas, selon les modes de réalisation, les propriétés identifiées seront attribués à un unique individu « fictif » associé à la pluralité d’individus ou à chacune des personnes. Le groupe d’individus peut notamment comprendre un grand nombre d’individus. Il peut s’agir par exemple des membres d’une fédération sportive, d’une association, d’une entreprise publique ou privée, et/ou d’une collectivité ayant un nombre important de collaborateurs, de clients et/ou de fournisseurs (ou plus généralement d’interlocuteurs)). Il peut aussi s’agir des membres d’un groupe inter-projets, comme des membres d’une plateforme collaborative de communication telle que « Slack © et/ou d’un réseau social d’entreprise. La présente invention est présentée plus en détail ci-après en relation avec des modes de réalisation, cités à titre d’exemples non limitatifs, qui concernent une base de connaissance d’individus d’une entreprise (par exemple une entreprise considérée comme une Grande Entreprise (GE), comptant plus de 5000 collaborateurs). Les individus sont par exemple les collaborateurs de l’entreprise ou d’une partie d’une entreprise et les propriétés à acquérir concernent des compétences de ces individus, comme des compétences dans un domaine technique particulier (comme un langage de programmation particulier, les réseaux de neurones en intelligence artificielle, etc..). En effet, l’identification des compétences au sein d’une grande entreprise est une donnée clé pour son organisation et pour ses enjeux. Cette identification peut s’avérer difficile dans des entreprises proposant à ses collaborateurs un nombre important de métiers, impliquant pour les salariés des compétences diverses, ou lorsque ces compétences sont susceptibles d’évoluer rapidement dans le temps, du fait par exemple de nombreuses départs et/ou arrivées de collaborateurs et /ou d’un environnement technologique très évolutif (comme dans des secteurs de haute technologie tel que le secteur des télécommunications, de l’aéronautique, du secteur pharmaceutique ou médical, etc…). On décrit à présent, en lien avec la , de façon plus détaillée la présente demande. La représente un système de télécommunication 100 dans lequel certains modes de réalisation de l’invention peuvent être mis en œuvre. Le système 100 comporte un ou plusieurs dispositifs électroniques, certains au moins pouvant communiquer entre eux via un ou plusieurs réseaux de communication 120, éventuellement interconnectés, comme un réseau local ou LAN (Local Area Network, 1) et/ou un réseau de type étendu, ou WAN (Wide Area Network, 2). Par exemple, le réseau peut comprendre un réseau LAN d’entreprise ou domestique et/ou un réseau WAN de type internet, ou cellulaire, GSM - Global System for Mobile Communications, UMTS - Universal Mobile Telecommunications System, Wifi - Wireless, etc.) . Comme illustré en , le système 100 peut également comprendre plusieurs dispositifs électroniques, comme un terminal (tel qu’un ordinateur portable 110, un smartphone 130, 132, 134, une tablette 136), et/ou un serveur 140, par exemple un serveur d’applications, un dispositif de stockage 150. Le système peut également comprendre des éléments de gestion et/ou d’interconnexion réseau (non représentés). Ces dispositifs électroniques peuvent être associés à au moins un individu 160, 162, 164, 166 (par le biais par exemple d’un compte utilisateur accessible par login), certains des dispositifs électroniques 110, 130 pouvant être associés à un même utilisateur 160. La illustre une structure simplifiée d’un dispositif électronique 200 du système 100, par exemple le dispositif 100, 130 ou 140 de la , adapté à mettre en œuvre les principes de la présente demande. Selon les modes de réalisation, il peut s’agir d’un serveur, et/ou d’un terminal. Le dispositif 200 comprend notamment au moins une mémoire M 210. Le dispositif 200 peut notamment comprendre une mémoire tampon, une mémoire volatile, par exemple de type RAM (pour « Random Access Memory » selon la terminologie anglaise), et/ou une mémoire non volatile (par exemple de type ROM (pour « Read Only Memory » selon la terminologie anglaise). Le dispositif 200 peut également comprendre une unité de traitement UT 220, équipée par exemple d'au moins un processeur P 222, et pilotée par un programme d'ordinateur PG 212 stocké en mémoire M 210. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PG sont par exemple chargées dans une mémoire RAM avant d'être exécutées par le processeur P. Ledit au moins un processeur P 222 de l'unité de traitement UT 220 peut notamment mettre en œuvre, individuellement ou collectivement, l'un quelconque des modes de réalisation de l’un et/ou de l’autre des procédés de la présente demande (décrit notamment en relation avec la ), selon les instructions du programme d'ordinateur PG. Le dispositif peut également comporter, ou être couplé à, au moins un module d’entrée/ sortie I/O 230, tel qu’un module de communication, permettant par exemple au dispositif 200 de communiquer avec d’autres dispositifs du système 100, via des interfaces de communication filaires ou sans fils, et/ou tel qu’un module d’interfaçage avec un utilisateur du dispositif (aussi appelé plus simplement dans cette demande « interface utilisateur »).Par interface utilisateur du dispositif, on entend par exemple une interface intégrée au dispositif 200, ou une partie d’un dispositif tiers couplé à ce dispositif par des moyens de communication filaires ou sans fils. Par exemple, il peut s’agir d’un écran secondaire du dispositif ou d’un ensemble de hauts parleurs connectés par une technologie sans fils au dispositif. Une interface utilisateur peut notamment être une interface utilisateur, dite «de sortie», adaptée à un rendu (ou au contrôle d’un rendu) d’un élément de sortie d‘une application informatique utilisée par le dispositif 200, par exemple une application s’exécutant au moins partiellement sur le dispositif 200 ou une application « en ligne » s’exécutant au moins partiellement à distance, par exemple sur le serveur 140 du système 100. Par rendu, on entend ici une restitution (ou « output » selon la terminologie anglaise) sur au moins une interface utilisateur, sous une forme quelconque, par exemple comprenant des composantes textuelle, audio et/ou vidéo, ou une combinaison de telles composantes. Des exemples d’interface utilisateur de sortie du dispositif incluent un ou plusieurs écrans, notamment au moins un écran graphique (tactile par exemple), un ou plusieurs haut-parleurs, un casque connecté. L’interface du dispositif 200 peut par exemple être adaptée aux rendus illustrés par les figures 5 à 9. Par ailleurs, une interface utilisateur peut être une interface utilisateur, dite «d’entrée», adaptée à une acquisition d’une information provenant d’un utilisateur du dispositif 200. Il peut s’agir notamment d’une information destinée à une application informatique accessible via le dispositif 200, par exemple une application s’exécutant au moins partiellement sur le dispositif 200 ou une application « en ligne » s’exécutant au moins partiellement à distance, par exemple sur le serveur 140 du système 100. Des exemples d’interface utilisateur d’entrée du dispositif 200 incluent un capteur, un moyen d’acquisition audio et/ou vidéo (microphone, caméra (webcam) par exemple), un clavier, une souris. Dans certains modes de réalisation, ledit au moins un microprocesseur du dispositif 200 peut par exemple être adapté pour : une obtention d’au moins une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par au moins un terminal dudit réseau de communication, ladite donnée contextuelle comprenant au moins un libellé descriptif du contenu dudit message électronique et au moins un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur dudit message; une obtention d’au moins une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. Dans certains modes de réalisation, ledit au moins un microprocesseur du dispositif 200 peut par exemple être adapté pour une exploitation de structures de données comprenant au moins une caractéristique textuelle, comprenant : une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. Certains des modules d‘entrée -sorties ci-dessus sont optionnels et peuvent donc être absents du dispositif 200 dans certains modes de réalisation. Notamment, si la présente demande est parfois détaillée en lien avec un dispositif communiquant avec au moins un second dispositif du système 100, le procédé peut également être mis en œuvre localement par un dispositif, lorsqu’il est utilisé successivement par plusieurs utilisateurs échanges des messages asynchrones par exemple. Au contraire, dans certains de ses modes de réalisation, le procédé peut être mis en œuvre de façon distribuée entre au moins deux dispositifs 110, 130, 132, 134, 136, 140 et/ou 150 du système 100. Par le terme « module » ou le terme « composant » ou «élément » du dispositif, on entend ici un élément matériel, notamment câblé, ou un élément logiciel, ou une combinaison d’au moins un élément matériel et d’au moins un élément logiciel. Le procédé selon l’invention peut donc être mis en œuvre de diverses manières, notamment sous forme câblée et/ou sous forme logicielle. La illustre certains modes de réalisation du procédé 300 de collecte de données de la présente demande. Le procédé 300 peut par exemple être implémenté par le dispositif électronique 200 illustré en . Comme illustré en , le procédé 300 de collecte de données peut comprendre une obtention 310 (ou collecte) de données à partir de messages électroniques échangés entre plusieurs individus, en utilisant par exemple d’au moins un des dispositifs électroniques du système 100. Dans les modes de réalisation détaillés, les données (ou traces) obtenues à partir d’un message électronique comprennent par exemple une date et/ou heure de l’émission et/ou de la réception du message, un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur du message, et/ou un libellé descriptif du message (tel qu’un titre, ou objet, du message dans le cas d’un courriel par exemple, ou un contenu textuel d’un courriel ou d’un message instantané). Dans le cadre d’un message audio ou d’un message vidéo ayant une composante audio, le descriptif peut correspondre par exemple à une retranscription textuelle d’au moins une partie du message (obtenu par exemple par des techniques de conversion de voix en texte connues sous le nom de STT (Speech To Text selon la Terminologie anglaise)). Comme exposé avec plus de détail ci-après, le procédé peut également comprendre une obtention 330 d’au moins une caractéristique textuelle, à partir des données contextuelles d’un message. Différents traitements peuvent être effectués sur les données collectées pour obtenir ces caractéristiques. Ainsi, dans certains modes de réalisation, le procédé 300 peut comprendre un filtrage 331 des données collectées. Par exemple, certaines données considérées comme personnelles ou confidentielles peuvent être supprimées. Ce filtrage peut tenir compte du libellé descriptif du message. Ainsi, ce filtrage peut être effectué au moins partiellement automatiquement, par application de règles de filtrage, comme la suppression de données d’un message, en présence de mot clé (ex., « personnel », « confidentiel », « private », etc.) indicatifs d’un caractère personnel ou confidentiel d’un message, dans un libellé descriptif obtenu. Dans la , le procédé de collecte de données comprend aussi une étape de détection 332 d’au moins une langue (par exemple le français et/ou l’anglais) utilisée dans un libellé descriptif d’un message, parmi une pluralité de langues candidates. Selon les modes de réalisation, et notamment selon les données collectées (leur taille, les langues «candidates » supportées, et les contraintes de sécurité relatives à ces données, notamment en termes d’accès, par exemple), différents méthodes peuvent être utilisées pour détecter une langue. Par exemple, dans le mode de réalisation illustré, la détection 332 peut tirer parti de différences lexicales entre au moins deux langues candidates, comme le français et l’anglais. En effet, à l’exception de la mention d’entités et/ou individus (nom de personnes, entreprise, etc.), une phrase en anglais ne contient pas d’accents ni certains caractères spéciaux (tels que é,è,ù,ô,û,….), à l’opposé d’une phrase en français. Par ailleurs, il existe des connecteurs lexicaux, tels que des « mots de liaisons », (comme « pour », « des », « la », « le », « alors », « etc » pour le français et (by, the, for, …). pour l’anglais), qui sont spécifiques à certaines langues, et peuvent donc aider à les différentier. Dans certains modes de réalisation, le procédé peut donc comprendre un test de la présence, dans le libellé descriptif, d’accent et/ou de d’éléments lexicaux spécifiques à une des langues candidates. Dans certains modes de réalisation, par exemple lorsque le test précédent a été infructueux, le procédé peut comprendre un calcul d’une probabilité d’appartenance du libellé descriptif à une des langues candidates. Une telle probabilité peut par exemple être définie en tenant compte d’une intersection entre les mots du libellé et les mots existants dans un dictionnaire électronique d’une langue candidate. L’algorithme ci-après peut exemple être mis en œuvre sur le libellé (qui est dans cet exemple l’objet d’un email). Entrée de l’algorithme : Objet d’un email Initialisation : fr_caracteres_speciaux = ["à","â","ç","é","è","œ","ê","ù","ô",….] fr_mots_relatifs = ["les", "le", "pas", "ici", "alors", "aussi", "encore", "par", "dans", "sur", "pour", ….] en_mots_relatifs = ["by", "the", "in", "under", "for", ….] Prem ier test : intersection_elt = fr_caracteres_speciaux ∩ les alphabets constituant l’objet Si intersection_elt != alors Retourner fr Fin d’algorithme Sinon passer à l’étape 4. Deuxième test : fr_element = fr_mots_relatifs ∩ la liste des mots constituant l’objet Si fr_element != alors Retourner fr Fin d’algorithme Sinon en_element = en_mots_relatifs ∩ la liste des mots constituant l’objet Si en_element != alors Retourner en Fin d’algorithme Sinon : passer à l’étape 5. Troisième test : fr_element = la liste des mots constituant l’objet ∩ liste des mots constituant le dictionnaire fr en_element = la liste des mots constituant l’objet ∩ liste des mots constituant le dictionnaire en Si la taille de fr_element > en_element alors Retourner fr Fin d’algorithme Sinon Retourner en Fin d’algorithme Résultats expérimentaux L’exemple de détection détaillée ci avant peut présenter, dans certains modes de réalisation, des avantages en termes de pertinence de la détection de langue par rapport à certains algorithmes existants, par exemple des algorithmes utilisation le langage de programmation Python. Notamment, elle peut par exemple, dans certains modes de réalisation, ne pas être sensible (ou très faiblement) à la longueur des phrases en entrée, à l’inverse de certains autres algorithmes dont les résultats se dégradent lorsque la longueur des phrases en entrée augmente. Le mode de réalisation détaillé ci-avant offre de plus l’avantage de pouvoir être mise en œuvre localement sans accès à Internet (hors-ligne - ou « offline » selon la terminologie anglaise). Ainsi, il peut être adapté, au moins dans certains modes de réalisation, à une utilisation de données stockées dans un environnement sécurisé sans accès à internet. Le tableau ci-après représente le taux de classification correcte obtenu, par plusieurs algorithmes, dont l’algorithme présenté ci-avant, lors d’un essai de classification en fonction de leur langue des données d’une base de de test contenant 109 phrases (longues et courtes). Comme le montre le tableau, dans cet essai, l’algorithme présenté ci-avant est l’algorithme le plus performant, et arrive à 99% à bien assigner la bonne langue à chaque phrase. Méthodes Taux de classification correcte Polyglot 0.92 Langdetect 0.93 Langid 0.94 Méthode proposée dans la présente demande 0.99 Dans certains modes de réalisation, la détection 332 peut permettre une détection de la présence dans un libellé classifié comme relatif à une première langue, de mots d’une seconde langue. En effet, un titre d’émail en français peut par exemple contenir des mots techniques en anglais comme « data », « machine learning »). Dans certains modes de réalisation, par exemple lorsque une détection automatique n’a pas permis de déterminer avec certitude (ou avec une probabilité suffisante, par exemple une probabilité supérieure à une première valeur « dite seuil »), le procédé peut comprendre une obtention ou une vérification de la langue utilisée dans au moins un libellé descriptif via une interface utilisateur (telle que l’interface utilisateur du dispositif 200 par exemple). L e procédé de collecte de données de la présente demande peut également comprendre une étape de lemmatisation 333 d’au moins une partie du libellé descriptif, par exemple de certains mots ou ensemble de mots du libellé. Une lemmatisation désigne un traitement lexical apporté à un mot de façon à lui associer sa forme neutre canonique, et à pouvoir regrouper ainsi les mots d’une même famille sous une même forme canonique. Par exemple, une lemmatisation permet de regrouper des verbes, substantifs, et/ou adjectifs associés à une même forme canonique(ou lemme ) dans un codage commun. Selon les modes de réalisation de l’invention, plusieurs méthodes de lemmatisation peuvent être mises en œuvre. Ainsi, dans des modes de réalisations où la lemmatisation est effectuée sur un libellé après une détection 332 (ou détermination) d’au moins une langue utilisée dans le libellé, des méthodes différentes de lemmatisation peuvent être utilisées selon la langue utilisée. Par exemple, dans certains modes de réalisation, la méthode de lemmatisation « treetagger » peut être utilisée pour un libellé (ou une partie de libellé) en français et tandis que la méthode de lemmatisation « nltk » peut être utilisée pour l’anglais. Selon un autre exemple, il peut être utilisé, pour la langue anglaise par exemple, une méthode de lemmatisation basée sur la méthode « nltk » mais y apportant certaines modifications, par exemple intégrant une fonction syntaxique (verbe, nom, etc), telle que celle utilisée par la méthode treetagger. Une telle intégration peut en effet permettre, dans certains modes de réalisation, une meilleure identification de la syntaxe d’un mot qu’avec la méthode « nltk », aboutissant donc avec plus de probabilité à l’obtention de la forme canonique du mot. (Par exemple, pour la phrase “ the best moment be when I saw my baby walk on their foot ”, le lemmatiseur de « nltk » n’arrive pas à considérer «saw» comme le verbe « voir » au passé et donc il reste inchangé). Ainsi l’intégration d’une fonction syntaxique peut permettre dans certains modes de réalisation d’obtenir une meilleure performance qu’avec la méthode « nltk » seule. Dans certains modes de réalisation, par exemple lorsque la détection 332 a conclu à la présence dans un libellé utilisant une première langue, de mots d’une seconde langue, une première lemmatisation peut être appliquée aux parties du libellé dans la première langue du libellé, une seconde lemmatisation différente de la première lemmatisation étant appliquée aux mots dans la seconde langue. En effet, si un titre d’émail en français contient des mots techniques en anglais comme « data », « machine learning », un lemmatiseur adapté au français pourrait transformer ces mots techniques anglais en « dater » et « machiner learning » respectivement, ce qui n’aurait pas de sens. Après l’étape de lemmatisation(s), le libellé ne contient plus que des verbes, des noms, des adjectifs et des connecteurs lexicaux (tels que des adverbes). Dans certains modes de réalisation, le procédé de la présente demande peut également comprendre une étape de suppression 334 de mots non informatifs (« stopWords » selon la terminologie anglaise), tels que des connecteurs lexicaux (tels que « avant », « pour », « sur », « la », etc.). La détection de ces mots non informatifs à supprimer peut par exemple mettre en œuvre une comparaison des mots du libellé avec ceux d’au moins une liste (ou dictionnaire) regroupant des mots non informatifs dans au moins une des langues candidates. Par exemple, le procédé peut mettre en œuvre une consultation d’au moins une liste correspondant à la (ou les) langue(s) détectée(s) dans le libellé parmi au moins une pluralité de listes, chacune étant spécifique à une des langues candidates). Dans certains modes de réalisation, le procédé de collecte de données peut comprendre une détection 335 de mots composés), qu’il convient de traiter conjointement (et non séparément). Il peut s’agir notamment de mots composés en lien avec le domaine d’application concerné et/ou des ressources (qualité, compétences) recherchées (tels que « machine learning », « intelligence artificielle », Edge computing, Conception UX dans le domaine des télécommunications ou «grand cru » dans le domaine viticole Dans certains modes de réalisation, la détection 335 de mots composés peut par exemple tenir compte d’une présence dans un dictionnaire technique et/ou une base de connaissances d’une association d’au moins deux mots successifs d’un libellé. Dans certains modes de réalisation, la détection 335 de mots composés peut par exemple tenir compte d’un nombre d’occurences d’une succession d’au moins un premier et un second mot dans une pluralité de libellés et une comparaison de ce nombre d’occurrences « en association », avec le nombre d’occurrence de ces même mots (premier mot, second mot, etc. ;) pris séparément. Par exemple, dans certains modes de réalisation, la détection 335 de mots composés peut utiliser un modèle telle que « Phrases » de la librairie Gensim de Python pour détecter des mots composés dans l’ensemble des libellés des messages obtenus. L’étape d’obtention 330 aboutit ainsi à des libellés ne contenant plus que des verbes, des noms et/ou des adjectifs(mots ou groupe de mots comme des mot composés) ; Ces termes (ou caractéristiques) sont relatifs aux émetteurs et/ou récepteurs des messages (en effet, un thème abordé dans un échange peut impliquer à la fois l’émetteur et le récepteur du message). Comme illustré en , le procédé peut de plus comprendre une étape de stockage 340 de la ou des caractéristique(s) obtenue(s). Par exemple les caractéristiques peuvent enrichir une base de connaissances comprenant au moins certains des émetteurs et/ou récepteurs des messages. Dans certains modes de réalisation, (notamment lorsque l’identifiant de l’émetteur et/ou du récepteur du message n’a pas été précédemment « anonymisé » (ie rendu anonyme) comme exposé ci-après), ces caractéristiques peuvent être associées à l’émetteur ou au récepteur du message (par exemple, elles peuvent être ajoutées à ses données personnelles, de façon à enrichir son « profil »), ou en variante d’au moins un terminal de l’émetteur ou du récepteur du message. Alternativement ou de façon cumulative, dans certains modes de réalisation, ces caractéristiques peuvent être associées à une entité de plusieurs individus à laquelle appartient à l’émetteur ou au récepteur du message (ou en variante une entité de plusieurs terminaux dont au moins un appartient à l’émetteur ou du récepteur du message), par exemple une entité de substitution identifiée, lors d’une anonymisation 321 d’un identifiant de l’émetteur et/ou du récepteur du message comme exposé ci-après. Dans certains des modes de réalisation du procédé 300 de collecte de données, au moins certaines caractéristiques stockées peuvent être utilisées ultérieurement par le procédé d’exploitation 400 décrit ci-après en lien avec la , dans certains de ses modes de réalisation. Dans certains modes de réalisation, le procédé de collecte de données peut comprendre une étape 320 d’anonymisation des données obtenues lors de l’étape 310. Cette étape peut être facultative ou systématique selon les modes de réalisation, par exemple en fonction des données collectées, et/ou d’une sécurisation des équipements ou réseau par lesquels vont transiter les données collectées, et/ou en fonction de la règlementation en vigueur dans un pays dans lesquels est mis en œuvre le procédé de collecte de la présente demande et/ou encore d’une règlementation interne à une entreprise mettant en œuvre le procédé de collecte de la présente demande (en application par exemple du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) (ou encore GDPR, de l'anglais « General Data Protection Regulation ») de l’Union Européenne). Dans l’exemple illustré, l’anonymisation 320 peut comprendre une substitution 321, dans les données obtenues d’un message, de l’identifiant de l’émetteur et/ou du récepteur du message par un autre identifiant, par exemple un identifiant relatif à une entité (appelée ci-après entité de substitution) à laquelle appartient (est rattaché) au moins un émetteur et/ou récepteur du message (ou en variante un terminal de cet émetteur et/ou cet récepteur). Il peut s’agir ainsi d’un identifiant tel qu’une référence alphanumérique ou un sigle visuel (logo, couleur particulière etc..) relatif à une entité telle qu’une équipe sportive et/ou qu’une entité hiérarchique ou fonctionnelle au sein d’une entreprise. Selon les modes de réalisation, l’entité de substitution peut être choisie (ou sélectionnée) en tenant compte de différents critères, tels qu’un nombre d’individus (ou de terminaux) appartenant à l’entité de substitution, et/ou qu’une proximité (logique, fonctionnelle et/ou géographique) entre une entité de substitution et l’émetteur ou récepteur du message concerné. Par exemple, dans une entreprise, l’entité de substitution peut être l’entité hiérarchique la plus proche de l’individu à laquelle appartient un nombre de salariés supérieur à une certaine valeur (par exemple un nombre de salariés au moins égal à 1, 5,10 ou 15 salariés). Un critère relatif à une taille minimale d’une entité de substitution peut en effet limiter les risques d’identification d’un individu dans l’entité de substitution. Cette taille minimale, et donc le degré de précision souhaitée lors d’une analyse ultérieure des données, peut varier selon les modes de réalisation. Notamment, elle peut être fonction du nombre potentiel d’émetteurs et/ ou de récepteurs de messages, de contraintes règlementaires (liées au RGPD par exemple) et/ou du caractère sensible d‘une thématique qui peut y être associée (voir ci-après). Par exemple, il peut être choisi une plus grande taille minimale pour des modes de réalisation dans le domaine médical que dans le domaine sportif. Dans certains modes de réalisation, l’anonymisation 320 peut comprendre une anonymisation 322 du libellé descriptif, afin de supprimer le cas échéant d’un libellé au moins une indication pouvant aider à une identification d’au moins un émetteur et/ou d’ au moins un récepteur du message dont les données sont collectées ou d’autres individus ou entités impliqué par la données collectée (par exemple supprimer les nom et/ou prénom d’au moins une personne ou entité nommée dans une donnée textuelle). Selon les modes de réalisation, l’anonymisation 321 d’au moins un des identifiants et/ou l’anonymisation 322 au moins partielle du libellé peut être effectuée avant, pendant ou l’obtention et/ou le stockage de la caractéristique. Par exemple, l’anonymisation 321 de l’identifiant peut être effectué en parallèle à l’obtention 330 d’au moins une caractéristique à partir du libellé. L’anonymisation 322 du libellé, si elle est effectuée avant la détection de la langue du libellé peut offrir l’avantage de supprimer potentiellement certains mots (comme des noms de personnes ou d’entité) dont la présence dans un libellé pourrait perturber la détection de la langue du libellé (comme un prénom avec accent dans un libellé an anglais). De plus, il peut être plus efficace, en terme de charge de traitement, d’anonymiser un libellé en amont d’une détection de langue, d’une lemmatisation, d’une suppression de mots non informatifs et /ou d’une détection de mots composés) de façon à raccourcir éventuellement un libellé et donc limiter les données d’entrée de ces étapes. Il a été détaillé ci-avant un procédé 300 de collecte de données relative à un groupe des individus, pour obtention de caractéristiques destinée à être stockées pour une exploitation ultérieure en relation un groupe d’individus ou d’entités comprenant ces individus (par exemple à enrichir une base de connaissance d’un groupe d’individus ou d’entités comprenant ces individus). On détaille à présent un procédé 400 d’exploitation (ou utilisation) de données relative à un groupe des individus, et notamment de caractéristiques textuelles d’un groupe d’individus, ou d’entités comprenant ces individus. Le groupe d’individus peut correspondre par exemple aux collaborateurs d’une entreprise, ou d’une partie d’une entreprise Selon les modes de réalisation, au moins certaines des caractéristiques d’au moins un des individus ou entités utilisées par le procédé d’exploitation 400 peuvent avoir été obtenues par le procédé 300 de collecte décrit ci-avant et/ou de façon différente. Par exemple, des caractéristiques relatives à au moins un individu peuvent avoir été saisies via une interface utilisateur (par exemple, dans un groupe de collaborateurs d’une entreprise, lors d’une embauche ou suite à une formation collective). Ainsi, selon les modes de réalisation le procédé de collecte et le procédé d’exploitation peuvent mis en œuvre de façon indépendante, ou de façon conjointe. Comme illustré en , le procédé 400 d’exploitation de données de la présente demande peut comprendre une extraction 440 de données relatives à un groupe d’individus (par exemple des émetteurs et/ou de récepteurs de messages électroniques), en fonction d’au moins certaines des caractéristiques (issues par exemple des libellés des messages) associées à ces individus ou entités, par exemple en fonction d’une caractéristique ou d’une pluralité de caractéristiques particulières, associé(s) à une « thématique » ciblée pour l’exploitation des données. Ainsi, lorsque le procédé d’exploitation 400 est appliqué pour un groupe de collaborateurs d’une entreprise, une thématique peut correspondre à un domaine technique (par exemple assez général) de l’entreprise pour lequel on souhaite identifier des compétences dont dispose l’entreprise, et/ou pour lequel on souhaite localiser, au sein de l’organisation hiérarchique et/ou fonctionnelle de l’entreprise, les collaborateurs ayant des compétences en lien avec ce domaine technique. Par exemple, une pluralité de thématiques liées aux domaines techniques de l’entreprise peuvent être identifiés (Par exemple : Intelligence artificielle, 5G, banque, assurance, ….). A chaque thématique peut être associé(s) un ou plusieurs mots ou ensemble de mots la caractérisant (et appelés ci-après « caractéristiques »). Par exemple, à une thématique « Intelligence Artificielle», peuvent être associés les mots caractéristiques « machine learning » et « réseaux de neurones ». Une thématique et/ou des caractéristiques associées peuvent être obtenues 410 de diverses façons selon les modes de réalisation. Par exemple elles peuvent être obtenues au moins partiellement via une interface de communication ou une interface utilisateur du dispositif 200 de la , et/ou à partir d’un moyen de stockage accessible depuis le dispositif 200 (par exemple d’un ou plusieurs fichier(s) de configuration, qui peut être local au dispositif ou distant). Dans l’exemple de la , l’obtention 410 d’une thématique et de caractéristiques associées peut par exemple comprendre une obtention 411 d’une thématique et/ou de premières compétences associées à cette thématique via une interface utilisateur, et être suivie par une obtention automatique de secondes caractéristiques associées à cette thématique. Plus précisément, le procédé peut comprendre une obtention 412 (détermination) au moins partiellement automatique d’un nuage de mots (ou champ sémantique) caractérisant la thématique obtenue. Un tel nuage de mots peut être obtenu en calculant, ou estimant, des relations de proximité entre des mots issus d’au moins un glossaire électronique avec des caractéristiques déjà associées à la thématique (telles que les premières caractéristiques obtenues à l’étape 411). Ainsi, des mots proches sémantiquement des caractéristiques déjà associées à une thématique peuvent à leur tour être associés à la thématique, et utilisés ultérieurement pour des calculs de proximité avec d’autres mots du glossaire. Progressivement, en itérant le calcul, on peut faire grossir le nuage de caractéristiques associé à une thématique. Le glossaire peut être dédié au groupe considéré et comprendre et/ou correspondre, dans certains modes de réalisation, à l’ensemble des caractéristiques textuelles de l’ensemble des individus ou entités du groupe considéré. Par exemple, en lien avec le procédé 300 de collecte précédemment présenté, le glossaire peut comprendre l’ensemble des verbes, noms et/ou adjectifs obtenus suite à l’étape 330 à partir des libellés des messages échangés. Ces mots (ou caractéristiques) sont en effet susceptibles de traduire les intérêts, ou sujets de travail des émetteurs/ récepteurs des messages et donc de correspondre, au moins pour certains ; à des compétences de ces émetteurs/ récepteurs. Le glossaire peut par exemple contenir des termes spécifiques au groupe d’individus concerné (par exemple des termes liés à un contexte particulier au groupe considéré). Un tel mode de réalisation peut en effet permettre de prendre en compte, en liaison avec une thématique, de termes qui seraient absents d’un dictionnaire général (par exemple un dictionnaire du marché), ou avec un sens tout autre que celui que leur conférerait un message dont ils seraient extraits par exemple. Dans une variante, le glossaire électronique peut être par exemple un dictionnaire spécialisé, par exemple un dictionnaire technique. La détermination 412 peut par exemple utiliser plusieurs modèles de représentation d’éléments textuels, comme des modèles de représentation de mots dans un référentiel mathématique (« word embedding » selon la terminologie anglaise) (tels que Word2vec© et Fasttext©). Par exemple, après une phase d’apprentissage de plusieurs modèles sur l’ensemble du glossaire (par exemple l’ensemble des caractéristiques de l’ensemble des individus ou entités du groupe considéré), on peut identifier N caractéristiques les plus proches sémantiquement d’une même caractéristique (déjà identifiée) d’une thématique en utilisant au moins deux des modèles appris (avec N entier, strictement positif). On peut répéter ensuite cette identification de façon incrémentale en partant des caractéristiques déjà ou nouvellement identifiées. Bien entendu dans certains modes de réalisation, le nombre N de « plus proches caractéristiques identifiées » peut varier selon les modèles utilisés, par exemple la fiabilité des modèles. L’apprentissage peut par exemple être effectué pendant une durée déterminée (comme une durée de quelques mois ou dizaines de mois, par exemple 12 mois). Un critère d’arrêt des incrémentations peut par exemple être la réception d‘une commande d’arrêt via une interface utilisateur, le déroulement d’un nombre d’itérations, un nombre minimum et/ou maximum de caractéristiques associées à une thématique. Ces nombres peuvent être constants ou varier selon la taille du groupe d’individus ou d’entités et/ou nombre total de caractéristiques des individus ou des entités du groupe. Ainsi, selon un exemple d’implémentation, le nombre N peut être compris entre 5 et 15 (par exemple 10) et il est effectué 3 à 7 itérations (par exemple 5). Le procédé peut comprendre une étape, optionnelle, de rendu 413 (audio et/ou visuel) du nuage de mots sur une interface utilisateur. Ainsi, un rendu d’un nuage de mots comprenant des termes proches de la thématique « Intelligence Artificielle » est illustré à titre d’exemple en . Dans le mode de réalisation de la , le procédé d’exploitation de données peut comprendre une extraction 440 des données en lien avec une thématique et au moins certaines de ses caractéristique associées (par exemple au moins une partie du nuage de mots associé à la thématique). Cette extraction peut différer selon les modes de réalisation. Selon la , le procédé peut aussi comprendre un rendu 440 (ou restitution), par exemple visuel, du résultat de cette extraction 440. La illustre un exemple de rendu, graphique, d’un maillage thématique (ou réseau thématique) d’entités rassemblant des collaborateurs d’une entreprise et concernées par la caractéristique (ici une compétence) « process mining ». Les branches du maillage sont organisées par niveaux hiérarchiques descendants dans cet exemple. Dans certains modes de réalisation, l’extraction 440 de données peut être précédée par une obtention d’au moins un critère de sélection à utiliser lors de l’extraction 440 de données, notamment un critère relatif aux caractéristiques textuelles des données. Par exemple, dans un mode de réalisation où le nuage de mots est restitué 413 sur une interface utilisateur, une ou plusieurs caractéristiques peuvent être sélectionnées 430 via l’interface utilisateur (par exemple par clic sur un ou plusieurs mot(s) du nuage). Leur sélection peut permettre par exemple une extraction des identifiants des individus et/ou des entités associées au moins une des caractéristiques sélectionnées (ou à toutes les caractéristiques sélectionnées dans d’autres modes de réalisation). Ainsi, si le nuage de mots contient le nom d’une plateforme (ou d’un outil) en lien avec la thématique, la sélection 430 du nom de cette plateforme peut lancer une extraction permettant de faire apparaitre lors du rendu 460 (par exemple graphique) des entités ou individus associés à cette plateforme dans les données collectées et donc a priori concernées par cette plateforme. Dans une variante, une ou plusieurs caractéristiques peuvent être sélectionnées 430 via une interface utilisateur en utilisation d’un moteur de recherche limité au périmètre du nuage de mots. Ainsi dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre l’acquisition d’au moins un mot depuis une interface utilisateur et une sélection d’au moins un mot du nuage de mots en fonction du ou desdits mots acquis. Dans un autre mode de réalisation, une sélection 430 peut être effectuée de façon automatique parmi les caractéristiques du nuage de caractéristiques associé à la thématique, grâce à un filtrage basé sur des informations relatives à ces caractéristiques et obtenues via une base de connaissance (telle que Wikipedia). Plus précisément, le procédé peut comprendre une obtention 420 depuis une base de connaissances telle que Wikipédia, adaptée par exemple à la langue des mots ou caractéristiques présents dans le glossaire, d’au moins une définition d’au moins une des caractéristiques du glossaire. Dans certains modes de réalisation, par exemple lorsque elle est effectuée avant la sélection d’une thématique (comme illustrée en ), l’obtention des définitions 420 peut être effectuée pour l’ensemble des caractéristiques du glossaire. Un tel mode de réalisation peut permettre de limiter le coût, en temps et en ressource de calcul, d’une sélection 430 automatique éventuelle ultérieure. Dans certains modes de réalisation, par exemple lorsqu’elle est effectuée après sélection d’une thématique et détermination 412 du nuage de caractéristiques associées (systématiquement et/ou sur une activation d’une commande de sélection automatique de caractéristiques du nuage), l’obtention des définitions 420 peut être effectuée pour les caractéristiques du nuage de caractéristiques seulement. Un tel mode de réalisation peut aider à limiter le nombre de recherches dans la base de connaissance. Lorsqu’on recherche un mot sur une base de connaissance telle que Wikipédia, plusieurs paragraphes peuvent être reçus en retour, comportant une définition du mot ainsi que des exemples d’applications contextuelles du mot. Dans certains modes de réalisation, le procédé peut donc comprendre une sélection (manuelle ou automatique) d’un paragraphe parmi les paragraphes obtenus (reçus) pour sélectionner un paragraphe correspondant (probablement) à la définition du mot. Une sélection automatique d’un paragraphe peut se baser sur des règles grammaticales et/ou syntaxiques. Par exemple, une sélection automatique peut par exemple comprendre : une vérification de la présence du mot du glossaire/nuage de mots recherché dans au moins l’une des deux premières phrases des paragraphes reçus, si le mot est bien présent dans une phrase d’un paragraphe, un calcul de la position du mot dans la phrase, et une sélection du paragraphe, si le mot est situé en première position ou en deuxième position dans le phrase. Souvent, l’explication d’un acronyme apparait, dans une phrase, avant l’acronyme lui-même, ce qui décale la position du mot recherché dans la phrase quand celui-ci est un acronyme. De ce fait, dans certains modes de réalisation, le procédé peut par exemple comprendre, avant le calcul de la position d’un mot : un test de la présence de parenthèses autour du mot dans le paragraphe ; lorsque des parenthèses sont présentes, une comparaison des premières lettres des mots qui précèdent le mot recherché (ou plus exactement la parenthèse ouvrante) avec les lettres composant le mot entre parenthèses, et une suppression de ces mots qui précèdent le mot recherché (de façon à rapprocher l’acronyme du début de la phrase avant le calcul de sa position dans la phrase comme exposé ci-dessus). Le contenu du paragraphe sélectionné peut par exemple être considéré comme une définition du mot concerné du glossaire/nuage. Dans certains modes de réalisation, la sélection 430 automatique de caractéristiques du nuage de caractéristiques associé à la thématique (à utiliser comme critère d’extraction), peut comprendre un filtrage 432 des caractéristiques du nuage sur la base des définitions obtenues pour ces caractéristiques. Pour cela, le procédé peut comprendre par exemple une obtention 431 (depuis une interface utilisateur, un support de stockage et/ou une interface de communication) d’une pluralité de mots susceptibles d’être mentionnés dans la définition d’un mot en lien avec la thématique. Par exemple, lorsque la thématique est relative à un domaine technique particulier du développement logiciel (Intelligence Artificielle), et que la finalité de l’extraction est une identification de compétences dans ce domaine technique particulier, la pluralité de mots (méthode, algorithme, ensemble d’approches, etc.) peut être choisie de façon à conserver uniquement des définitions relatives à une compétence technique. Le filtrage 432 peut comprendre une détermination de la présence d’au moins un mot de cette pluralité de mots dans les définitions obtenues. Il peut également comprendre une vérification d’au moins un critère de positionnement d’au moins un mot de cette pluralité de mots présent dans une définition obtenue (tel qu’un positionnement dans la première et/ou de la deuxième phrase de la définition, et/ou juste avant un verbe par exemple). Le filtrage peut par exemple ne conserver que des mots du nuage ayant au moins une définition pour laquelle au moins un des critères de positionnement est vérifié. La et la représentent respectivement des exemples de caractéristiques textuelles (des compétences techniques dans cet exemple) résultant d’une sélection automatique pour la thématique « Intelligence artificielle » et pour la thématique « Bigdata ». Le procédé d’exploitation peut permettre différentes extractions selon ses modes de réalisation. Les exemples d’extraction cités ci-dessus peuvent participer à d’aider un utilisateur à explorer plus ou moins finement, des données relatives à un groupe d’individus ou d’entités, en lien avec certaines caractéristiques (des compétences par exemple) qu’il recherche (comme un nom de compétence technique recherchée ou un nom d’outil support à la compétence recherchée). En particulier, un utilisateur peut obtenir, au moins dans certains modes de réalisation, des résultats plus précis que ceux qu’il pourrait obtenir par des solutions existantes. En effet, dans le domaine de la collecte de compétences d’individus par exemple, l’utilisation d’un registre amène souvent à normaliser, dans un but de classification, les compétences au sein d’un groupe d’individus. De ce fait, un registre est souvent limité à l’identification de compétences très générales (ex : spécialiste en intelligence artificielle). Selon la présente demande, il peut être possible au contraire de varier le degré de précisions des informations restituées, et en particulier de détailler des compétences techniques très particulières (comme des compétences très « pointues », ou dans un domaine d’expertise très étroit, ou encore des compétences peu répandues (ex : spécialiste en word2vec). Dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre un filtrage avant rendu des données extraites. Par exemple, après extraction 440 d’information représentatives d’au moins certaines des entités du groupe concernées par au moins une caractéristique associée à la thématique (par exemple une compétence de la thématique « Intelligence Artificielle). le procédé peut comprendre un filtrage des informations représentatives obtenues pour ne conserver, par exemple, que les entités les plus significatives, comme les I (I entier supérieur à 0) entités associées le plus souvent à une caractéristique sélectionnée, et/ou les J (J entier supérieur à 0) entités employant le plus souvent la caractéristique sélectionnée dans les libellés de messages ayant pour un émetteur un individu de l’entité ou pour entité de substitution cette entité, et/ou les K (K entier supérieur à 0) entités qui emploient le plus souvent une caractéristique sélectionnée et/ou les L (L entier supérieur à 0) mots calculés comme étant les plus très proches de cette caractéristique sélectionnée (comme exposé en lien avec l’étape 410 d’obtention du glossaire thématique). Dans certains modes de réalisation du procédé d’exploitation mettant en œuvre plusieurs thématiques, le procédé peut comprendre une obtention 410 de nuage de caractéristiques pour plusieurs thématiques. Le procédé peut également une obtention de statistiques concernant ces thématiques et/ou la distribution des caractéristiques textuelles des données entre ces thématiques, comme par exemple une répartition (en nombre de caractéristiques et/ou de messages) des thématiques dans le groupe (ou un sous-groupe telle qu’une ou plusieurs entité). Par exemple, comme illustré en , on peut obtenir dans certains modes de réalisation, une caractérisation de chaque entité du groupe en termes de thématique(s), une portion du glossaire des mots associée à une thématique dans au moins une entité, et/ou une extraction des caractéristiques associées à une thématique pour une entité. Ainsi, la montre un rendu des différentes thématiques abordées par une entité, la surface des bulles étant représentative de l’importance de la thématique dans cette entité, du nuage de caractéristiques associé à une thématique (« intelligence artificielle ») et des caractéristiques associées à cette thématique dans cette entité. Le procédé d’exploitation, dans au moins certains modes de réalisation, peut s’avérer utile pour le pilotage d’un groupe. Ainsi, dans certains modes de réalisation, il peut aider un utilisateur à obtenir (par exemple à visualiser) une répartition de caractéristiques associées à au moins une thématique dans les différentes entités d’un groupe. Il peut ainsi par exemple aider à la constitution d’une nouvelle équipe, dédiée à au moins une thématique », transverse à des entités de rattachements d’individus (tels que des entités hiérarchiques) (par exemple une équipe projet transverse dans une entreprise). Une utilisation itérative du procédé d’exploitation, dans au moins certains modes de réalisation, peut de plus aider à étudier la diffusion d’une thématique se diffuse au sein d’un groupe Exemple d’application : Détermination et caractérisation automatique des équipes projets dans une entreprise et des thématiques abordées par ces projets. Avec l’hypothèse que les personnes qui envoient le plus souvent des courriels dont le titre comprend le nom d’un projet sont souvent celles qui appartiennent ou sont proches d’une équipe projet, on peut reconstituer une équipe projet au sein d‘un groupe en sélectionnant les individus associés à des courriels qui mentionnent dans leur titre le nom du projet (ou son acronyme), avec un filtrage optionnel sur les entités, en fonction par exemple du nombre de courriels avec un tel titre par entité. Cette entité peut être par exemple une entité de substitution ajoutée lors de l’anonymisation des données, de façon à ne conserver que les entités qui totalisent le plus grands nombre de courriels « projet ». Cette approche peut en particulier être adaptée à la reconstitution d’une équipe d’un projet transverse à des équipes utilisant pas des outils de gestion de projet différents, voire incompatibles. Le procédé d’exploitation peut être mise en œuvre de façon itérative sur un premier groupe pour obtenir un second groupe puis sur le second groupe pour obtenir un troisième groupe , etc…, avec des thématiques identiques ou différentes. Dans au moins certains modes de réalisation, le procédé de collecte et/ou le procédé d’exploitation peuvent aider à localiser des thématiques et compétences techniques dans une entreprise (entités hiérarchiques, projets), grâce aux messages électroniques échangés dans l’entreprise ; Ces messages électroniques, émis dans le cadre d’échanges professionnels, peuvent être considérés comme une source d’information fiable. De plus, celle-ci n’est pas déformée ou modifiée avant son exploitation (du fait par exemple d’une contrainte de normalisation. Elle peut être précise et ne nécessiter ni l’accompagnement d’un manager, ni une déclaration personnelle des collaborateurs. Lorsque les données (comme titres des messages électroniques) sont collectées fréquemment (par exemple quotidiennement ou de façon hebdomadaire), les procédés de la présente demande peut donc aider à tenir à jour la distribution des compétences au sein d’une entreprise et à obtenir plus facilement des cartographies de compétences relatives à des thématiques nouvelles ou déjà identifiées ; Par exemple, les mises à jour peuvent être effectuées automatiquement, au moins dans certains modes de réalisation, sans requérir un effort des individus concernés ou de leur mangement , au contraire de certaines solutions de l’art antérieur. Dans au moins certains modes de réalisation, certaines étapes (comme l’association de messages électroniques à au moins une thématique) peut se faire sans données d’apprentissage, ce qui peut faciliter la mise en œuvre d’au moins un des procédés de la présente demande Certains modes de réalisation ont été décrits avec des caractéristiques recherchées correspondant à des compétences techniques, dans d’autres modes de réalisation des caractéristiques recherchées peuvent être différentes (par exemple Au moins certains modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent être intégrés dans un outil de pilotage/d’audit d’une entreprise à destination de services de Ressources Humaines (RH). En effet, déterminer où sont les compétences dans une entreprise, évaluer l’apparition de nouvelles compétences et regarder comment elles évoluent temporellement dans l’entreprise sont des problématiques partagées par beaucoup de responsables de Ressources Humaines d’une entreprise. Au moins certains modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent aussi être utilisés dans un outil de pilotage de la stratégie d’une entreprise (afin par exemple de visualiser comment une thématique existante, nouvelle, ou à venir se décline dans les entités d’une entreprise) Au moins certains modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent aussi être mis en œuvre par des pilotes de la production de l’entreprise (comme des Project Management Office « PMO « ) . Ainsi, certains modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent aussi donner une vue transverse d’au moins une équipe projet et/ou fournr un indicateur de son cycle de vie (à partir par exemple du nombre d’occurrence de mots particuliers dans les échanges (comme croissance, stabilité, décroissance)), ou de la satisfaction d’une équipe (à partir par exemple du nombre d’occurrence de mots particuliers (à consonance positive ou a contrario négative) dans les échanges). Procédé d’exploitation de structures de données comprenant au moins une caractéristique textuelle, lesdites structures étant stockées sur au moins un support de stockage informatique accessible depuis un dispositif électronique, le procédé comprenant : une sélection au moins partiellement automatique d’au moins une première desdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une association de ladite première caractéristique textuelle à une thématique de recherche sur lesdites structures de données; une extraction d’au moins une partie des données d’au moins une première desdites structures, tenant compte de ladite au moins une caractéristique textuelle de ladite première structure et de ladite première caractéristique textuelle sélectionnée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite sélection comprend : une obtention d’au moins une caractéristique candidate parmi lesdites caractéristiques textuelles en tenant compte d’une proximité sémantique avec au moins une caractéristique textuelle déjà associée à ladite thématique. une sélection de ladite première caractéristique parmi ladite au moins une caractéristique candidate. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ladite sélection comprend : une obtention d’au moins une définition textuelle desdites caractéristiques textuelles et/ou candidates depuis une base de connaissance ; une sélection de ladite première caractéristique en tenant compte de la présence dans ladite au moins une définition obtenue d’au moins un premier mot relatif à la recherche. Procédé mis en œuvre dans un réseau de communication, comprenant : une obtention d’au moins une donnée contextuelle d’un message électronique émis ou reçu par au moins un terminal dudit réseau de communication, ladite donnée contextuelle comprenant au moins un libellé descriptif du contenu dudit message électronique et au moins un identifiant d’au moins un émetteur et/ou récepteur dudit message; une obtention d’au moins une caractéristique textuelle depuis ledit libellé descriptif. Procédé selon la revendication 4 comprenant un stockage de ladite caractéristique obtenue, en association avec un identifiant dudit au moins un émetteur et/ou récepteur. Procédé selon la revendication 4 ou 5 comprenant une anonymisation de ladite donnée contextuelle. Procédé selon la revendication 6 où ladite anonymisation comprend un remplacement dans ladite au moins une donnée contextuelle d’au moins un desdits identifiant dudit émetteur et/ou dudit récepteur dudit message par un identifiant d’un groupe auquel appartient ledit émetteur et/ou récepteur. Procédé selon la revendication 7 comprenant une association de ladite caractéristique obtenue avec un identifiant dudit groupe. Procédé selon l’une des revendications 4 à 8, dans lequel l’obtention de ladite caractéristique textuelle comprend : une lemmatisation dudit libellé en tenant compte d’au moins une langue dudit libellé descriptif ; une extraction de ladite caractéristique textuelle dudit libellé lemmatisé. Dispositif électronique comprenant au moins un processeur, ledit processeur étant configuré pour mettre en œuvre le procédé exploitation selon l’une des revendications 1 à 3 et/ou le procédé de collecte selon l’une des revendications 4 à 9.