Brevet FR3139211A1 — publié le 20240301

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de rendu d’un ensemble de contenus numériques. A cet effet, des premières données représentatives de critères de recherche sont reçues (41). Des deuxièmes données représentatives de sources de contenus numériques sont générées (42) comme résultat d’une recherche automatique basée sur les premières données. Des troisièmes données représentatives de l’ensemble de contenus numériques sont obtenues (43) par extraction des sources. Des données de texte associées aux troisièmes données sont traitées (44) par méthode de traitement automatique de langage naturel. Les données de texte traitées sont classifiées (45) selon au moins une méthode d’apprentissage automatique. L’ensemble de contenus numériques est rendu (46) en fonction d’un résultat de la classification. Figure pour l’abrégé : Figure 4 Procédé et dispositif de rendu de contenus numériques La présente invention concerne les procédés et dispositifs de rendu de contenus numériques. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de recherche d’un ou plusieurs contenus numériques. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de classification de données représentatives d’un ensemble de contenus numériques. Arrière-plan technologique Avec le développement d’internet, le volume d’informations disponibles sur une multitude de sujets est extrêmement important, ces informations étant fournies sous la forme d’une multitude de sources de données disponibles, notamment au travers des sites internet (aussi appelés sites web), des bases de données de vidéos, d’images, de texte ou de tout autre contenu de données numériques. Pour faciliter la recherche d’informations sur un sujet particulier, il est connu d’utiliser un ou plusieurs moteurs de recherche alimentés par un ou plusieurs mots clés entrés par la personne faisant la recherche. La recherche d’informations sur un sujet particulier peut aider à la prise de décision, par exemple lorsqu’il s’agit de prendre une décision sur une orientation à prendre dans la conception et le développement d’un produit, par exemple un véhicule. Cependant, la seule utilisation d’un moteur de recherche dans le cadre d’une recherche sur un sujet particulier retourne un très grand nombre de données qu’il est parfois difficile d’exploiter pour la personne ayant effectué la recherche du fait du volume de données disponibles. Ainsi, l’accès à l’information la plus pertinente n’est pas garantie et les décisions qui s’appuient sur le résultat de la recherche peuvent s’avérer mauvaises. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la recherche de données sur des réseaux de type internet et/ou extranet. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de rendu d’un ensemble de contenus numériques, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives d’un ensemble de critères de recherche ; - génération de deuxièmes données représentatives d’un ensemble d’adresses de sources de contenus numériques comme résultat d’une recherche automatique via au moins un moteur de recherche alimenté par une requête de recherche par mots clés générée automatiquement à partir des premières données ; - génération de troisièmes données représentatives de l’ensemble de contenus numériques par une technique d’extraction de données, dite « web scraping », contenues dans les sources de contenus numériques ; - traitement de données de texte associées aux troisièmes données par méthode de traitement automatique de langage naturel ; - classification des données de texte traitées selon au moins une méthode d’apprentissage automatique ; - rendu de l’ensemble de contenus numériques en fonction d’un résultat de la classification. La classification de données extraites de plusieurs sources de données et traités par une méthode de traitement automatique de langage naturel permet d’analyser sur une même base un grand nombre de données issues de différentes sources pour faire ressortir les plus pertinentes vis-à-vis de critères de recherche donnés. Cela permet d’améliorer l’aide à la décision sur un sujet ou une problématique donnée en mettant en avant le ou les contenus répondant au mieux aux critères de recherche. Selon une variante, le rendu comprend un affichage de l’ensemble de contenus numériques sur un dispositif d’affichage, l’affichage étant organisé en fonction du résultat de la classification. Selon une autre variante, l’ensemble de contenus numériques comprend : - au moins un contenu textuel ; et/ou - au moins un contenu vidéo ; et/ou - au moins une image. Selon une variante supplémentaire, la recherche automatique est en outre fonction de données représentatives d’évaluation associées aux contenus numériques et/ou les troisièmes données sont ordonnancées en fonction des données représentatives d’évaluation associées aux contenus numériques. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de traduction automatique des données de texte vers une langue cible déterminée préalablement au traitement par méthode de traitement automatique de langage naturel. Selon une variante additionnelle, la classification comprend la génération d’un score associé à chaque contenu numérique, le score étant en outre fonction des données représentatives d’évaluation associées aux contenus numériques. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de réception de données représentatives d’évaluation du rendu, les données représentatives d’évaluation du rendu étant prises en compte dans un apprentissage de paramètres d’au moins un modèle de classification mis en œuvre par la au moins une méthode d’apprentissage automatique. Selon une variante supplémentaire, la au moins une méthode d’apprentissage automatique est de type supervisé, non supervisé ou semi-supervisé. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de rendu d’un ensemble de contenus numériques, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un réseau de communication de données, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un processus de rendu de contenus numériques obtenus lors d’une recherche de données via le réseau de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif du réseau de la configuré pour le rendu de contenus numériques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de rendu de contenus numériques mis en œuvre par le dispositif de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de rendu de contenus numériques vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. La illustre schématiquement un système de communication de données 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le système 1 comprend par exemple un dispositif de traitement de données 10 de type ordinateur ou ordinateur portable. Selon une variante, le dispositif 10 correspond à un dispositif de communication mobile, par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone ») ou une tablette. Le dispositif 10 est relié en communication filaire et/ou sans fil à un ou plusieurs dispositifs distants 101, de tels dispositifs distants hébergeant des données de contenus numériques, par exemples des données de texte, des données de contenus vidéo, des données d’image, etc. L’infrastructure de communication reliant le dispositif 10 à le ou les dispositifs distants 101 correspond à une des infrastructures suivantes ou à une infrastructure combinant plusieurs des infrastructures suivantes : - infrastructure d’un réseau de communication sans fil, par exemple un réseau cellulaire sans fil de type 4G ou 5G ou un réseau de type WLAN (de l’anglais « Wireless Local Area Network » ou en français « Réseau local sans fil ») ; - infrastructure d’un réseau de communication filaire de type WAN (de l’anglais « Wide Area Network » ou en français « Réseau étendu ») ou LAN (de l’anglais « Local Area Network » ou en français « Réseau local ») ; - infrastructure d’un réseau à fibre optique. Le ou les dispositifs distants correspondent par exemple à des serveurs web hébergeant des ressources du web (pages web, images, vidéos, etc.). Le ou les dispositifs distants 101 appartiennent par exemple à un réseau public 100 (internet) et/ou à un réseau privé (intranet). La illustre schématiquement un processus de rendu de contenus numériques obtenus par analyse et traitement des résultats d’une recherche automatique de contenus dans un ensemble de sources de données de contenus numériques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le processus de la est par exemple mis en œuvre dans le système 1, et plus spécifiquement dans le dispositif de traitement de données 10, par exemple par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif 10. Un exemple de réalisation matérielle d’un tel dispositif est décrit en relation avec la ci-dessous. Dans une première opération 201, des premières données représentatives d’un ensemble de critères d’une recherche à effectuer sur un sujet particulier ou une problématique déterminée sont reçus. Ces critères sont par exemple renseignés par un utilisateur via un formulaire généré par le dispositif 10 et rendu, par exemple affiché, sur un écran du dispositif 10 via une interface homme-machine (IHM) graphique. A cet effet, l’utilisateur renseigne par exemple un ensemble de champs à l’aide d’interface(s) ad hoc (par exemple un clavier et/ou une souris et/ou une interface tactile) reliées au dispositif 10. Le ou les champs du formulaire correspondent par exemple à une ou plusieurs zones de texte à renseigner (par exemple avec un ou plusieurs mots clés), à une ou plusieurs cases à cocher, à une sélection dans une ou plusieurs listes à menu déroulant. Un tel formulaire permet ainsi à l’utilisateur de fournir au dispositif 10 les éléments nécessaires pour exécuter la recherche de contenus numériques sur le sujet décrit par l’utilisateur via le formulaire (mots clés, langue(s) des sources à rechercher, dates de publication des sources, etc.). Le formulaire correspond par exemple à une ou plusieurs pages d’une IHM d’une application exécutée par le dispositif 10 ou à une ou plusieurs pages web affichées et accessible via un navigateur exécuté par le dispositif 10. Une fois le formulaire renseigné, la recherche de contenus numériques est lancée, par exemple suite à une action de l’utilisateur tel qu’un clic ou un appui sur un bouton virtuel de l’IHM. Le sujet objet de la recherche correspond par exemple à l’automobile, à la construction de bâtiment, à la santé ou à tout autre sujet. A titre d’exemple illustratif, le sujet objet de la recherche correspond par exemple au domaine du véhicule électrique ou encore au domaine du véhicule autonome. Dans une deuxième opération 202, une recherche automatique via un ou plusieurs moteurs de recherche (par exemple Google®, Qwant®, Bing®) est lancée sur la base de mots clés et autres critères d’une requête de recherche obtenue ou générée automatiquement à la première opération 201 via les renseignements fournis par l’utilisateur. Parmi les critères de la recherche, une limite sur le nombre de pages web ou de ressources de contenus numériques est par exemple fixée (par exemple dans les critères de recherche ou comme paramètre par défaut du système). La recherche via le ou les moteurs de recherche est faite sur internet et/ou sur un réseau privé tel qu’un intranet. Dans une troisième opération 203, un ensemble de ressources ou de sources de contenus numériques (pages web, contenus vidéo sur des plateformes telles que Youtube® par exemple, images, publicités, contenus audios, etc. et tout commentaire associé à ces contenus) sont identifiées selon toute méthode connue de l’homme du métier. Par exemple, la technique mise en œuvre pour l’identification des sources (aussi appelées ressources) de contenus numériques correspond à la méthode dite de « Web Scraping » (ou en français « méthode d’extraction de contenu de sites Web », également appelée « harvesting » en anglais). Une telle méthode est mise en œuvre par l’exécution d’un ou plusieurs scripts (par exemple en python) ou programmes. L’identification des sources retourne par exemple un ensemble d’adresses de sites hébergeant un ou plusieurs contenus numériques (texte, vidéo, image, audio, etc.), par exemple sous la forme d’adresses web ou de lien hypertexte. Selon une variante de réalisation optionnelle, l’identification des sources ou ressources prend en compte des données représentatives d’évaluation des contenus numériques associés aux contenus numériques. Une évaluation d’un contenu correspond par exemple à tout commentaire, à toute appréciation (de type « like » (ou « aime » en français) ou « dislike » (ou « n’aime pas » en français), nombre d’étoiles marquant le niveau d’appréciation) faite par une personne ayant accédé au et/ou consommé le contenu numérique, selon la disponibilité de ces évaluations au niveau de la source des contenus numériques. Dans une quatrième opération 204, une ou plusieurs trames de données sont générées sous la forme de deuxièmes données représentatives d’adresses de contenus numérique. L’identification des sources mises en œuvre à la troisième opération retourne ou génère par exemple tout ou ou partie des deuxièmes données suivantes : - un premier ensemble d’adresses pointant vers des contenus textuels ; et/ou - un deuxième ensemble d’adresses pointant vers des contenus vidéo ; et/ou - un troisième ensemble d’adresses pointant vers des contenus d’image ; et/ou - un quatrième ensemble d’adresses pointant vers d’autres types de contenu (audio, publicité, etc). Les deuxièmes données représentatives d’adresse sont par exemple stockées dans un ou plusieurs registres d’une mémoire du dispositif 10, par exemple de manière transitoire ou temporaire. Dans une cinquième opération 205, les sources de contenus identifiées et générées aux opérations 203 et 204 sont analysées en fonction des mots clés utilisés pour la recherche, par exemple selon la méthode de « Web Scraping ». Les contenus textuels (pages web, commentaires) sont parcourus pour identifier les contenus comprenant les mots clés utilisés dans la recherche. Les images ou vidéos sont analysées (par exemple en appliquant des méthodes de type apprentissage automatique ou apprentissage machine (de l’anglais « machine learning ») ou encore de type « deep learning » (ou en français « apprentissage profond »)) pour identifier des objets dans les images ou vidéo en lien avec les mots clés recherchés. Par exemple, lorsque la recherche concerne un véhicule électrique, une recherche d’un objet de type véhicule est effectuée dans les images et vidéos pour identifier les contenus comprenant un tel objet. Dans une sixième opération 206, un ou plusieurs ensembles de troisièmes données représentatives des contenus numériques identifiés à la cinquième opération 205 sont générés et stockés en mémoire du dispositif 10. Les troisièmes données comprennent par exemple un ou plusieurs des ensembles de données suivants : - un premier ensemble de données représentatives des textes des pages web et/ou sites internet identifiés comme source de données pertinente, ce premier ensemble de données formant une base de données dite base de connaissance ; et/ou - un deuxième ensemble de données représentatives de liens pointant vers les données vidéos stockées en mémoire des contenus vidéo identifiés comme pertinents ; et/ou - un troisième ensemble de données représentatives de liens pointant vers les données d’images stockées en mémoire des images identifiées comme pertinentes ; et/ou - un quatrième ensemble de données de texte (commentaires par exemple) associées aux contenus vidéos identifiés comme pertinents ; et/ou - un cinquième ensemble de données de texte (commentaires par exemple) associées aux images identifiées comme pertinentes ; et/ou - un sixième ensemble de données représentatives de liens pointant vers vers les données audios stockées en mémoire des contenus audios identifiés comme pertinents. Selon une variante de réalisation optionnelle, les données représentatives d’évaluation (par exemple nombre de « like » (ou « aime » en français), nombre de « dislike » (ou « n’aime pas » en français), nombre d’étoiles) sont pris en compte pour ordonnancer les contenus numériques, par exemple en organisant les contenus les mieux appréciés en tête de liste, l’ordre dans la liste des contenus étant fonction de l’évaluation, c’est-à-dire que le contenu le plus apprécié (c’est-à-dire celui avec le plus de « like » et/ou le plus d’étoiles et/ou le moins d’étoiles) est en tête de liste alors que le contenu le moins apprécié est en bas de liste. Dans une septième opération 207, les ensembles de troisièmes données sont stockées dans une zone déterminée d’une mémoire du dispositif 10. Par exemple une zone mémoire est prévu pour les contenus de type texte, une autre zone mémoire est prévue pour les contenus de type vidéo, une autre zone mémoire est prévue pour les contenus de type image, etc. Dans une huitième opération 208, les textes (pages web, commentaires) extraits des différentes sources de contenus identifiées comme pertinentes sont traduits automatiquement par un moteur de traduction automatique depuis leur langue de publication vers une langue cible déterminée, la langue cible déterminée correspondant par exemple à l’anglais. Selon une variante, un outil de filtrage des publicités associées aux contenus est mis en œuvre pour retirer les publicités des contenus à traduire. Les textes traduits sont par exemple enregistrés en mémoire en conservant le texte dans la langue d’origine, le texte traduit étant par exemple mis en correspondance du texte d’origine dans une table de correspondance. Dans une neuvième opération 209, les textes traduits sont analysés et traitées selon toute méthode de traitement automatique du langage naturel, dite NLP (de l’anglais « Natural Language Processing »), connue de l’homme du métier. Un tel traitement est par exemple mis en œuvre selon une méthode d’apprentissage automatique, par exemple mise en œuvre via un réseau de neurones. Un exemple de traitement automatique du langage naturel est par exemple décrit dans « Traitement automatique de la langue naturelle et interprétation : contribution à l’élaboration d’un modèle informatique de la sémantique interprétative », publié par Ludovic Tanguy (Informatique et langage, Université de Rennes 1) en 1997. Un traitement du texte selon une méthode NLP a pour objectif de préparer et homogénéiser les textes, par exemple pour un traitement ultérieur. Le traitement NLP identifie par exemple les éléments du texte correspondant aux verbes, adjectifs, aux termes ressortant le plus fréquemment. Le traitement NLP comprend par exemple des opérations de racinisation ou désuffixation (de l’anglais « stemming »), des opérations de lémmatisation, de suppression des mots d’arrêt (par exemple les mots de, des, une, …), de suppression des signes de ponctuation, etc. En sortie du ou des modèles de traitement NLP sont obtenus des textes préparés ou nettoyés pour les opérations suivantes, de tels textes étant stockés en mémoire (par exemple de manière temporaire) et associés aux textes traduits fournis en entrée du ou des modèles NLP. Dans une dixième opération 210, les données des textes traités par le ou les modèles NLP sont fournis en entrée d’un ou plusieurs modèles de classification d’une méthode d’apprentissage automatique. Ce ou ces modèles de classification sont par exemple mis en œuvre par un réseau de neurones. Par exemple, un modèle de classification de type supervisé est utilisé pour classifier les données lorsque ces dernières sont représentatives d’un cas connu ou appris à partir de données d’apprentissage préalablement à la dixième opération 210. Ainsi, un modèle de type supervisé s’appuie sur les données traitées selon la méthode NLP en entrée, sur des données apprises lors d’une phase d’apprentissage préalable et optionnellement sur des données représentatives de la fiabilité de la source déterminée en fonction des données d’évaluation de la source. Un modèle de classification de type non supervisé est utilisé pour classifier les données lorsque ces dernières sont représentatives d’un cas non rencontré lors de la phase d’apprentissage du modèle supervisé. Ainsi, un modèle de type non supervisé s’appuie sur les données traitées selon la méthode NLP en entrée et optionnellement sur des données représentatives de la fiabilité de la source déterminée en fonction des données d’évaluation de la source. Enfin, selon un autre exemple, un modèle de classification de type semi-supervisé est utilisé pour classifier les données, que ces dernières correspondent à un cas rencontré dans la phase d’apprentissage ou pas, le modèle de type semi-supervisé étant affiné au fur et à mesure de la classification de différentes données obtenues lors de différentes recherches dans le mode de production. Ainsi, un modèle de type semi-supervisé s’appuie sur les données traitées selon la méthode NLP en entrée, sur des données apprises lors d’une phase d’apprentissage préalable sur un sujet donnée (ou pas) et optionnellement sur des données représentatives de la fiabilité de la source déterminée en fonction des données d’évaluation de la source. Dans une onzième opération 211, un score (ou une probabilité) est déterminé pour chaque texte fourni en entrée du ou des modèles de classification, le score étant alors associé audit texte. Le score est par exemple obtenu à partir de : - le nombre d’avis positif (détecté à partir des commentaires associés au texte) associé au texte ; - le nombre d’évaluations positives (par exemple le nombre de « like ») ; et - la probabilité d’appartenance à la classe obtenue en sortie de classification (par exemple selon la fonction score de la méthode dite de Random Forest (ou « Forêt aléatoire » en français). Dans une douzième opération 212, les contenus numériques d’origine associés aux textes classifiés sont récupérés de la mémoire du dispositif 10. Selon une variante, seuls les contenus ayant obtenu un score supérieur à un seuil déterminé (par exemple supérieur à 0.6, 0.7 ou 0.8) sont sélectionnés et récupérés de la mémoire. Dans une treizième opération 213, un rendu des contenus numériques obtenus à la douzième opération 212 est mis en œuvre pour restitution à l’utilisateur ayant lancé la recherche. Le rendu comprend par exemple un affichage des contenus numériques sélectionnés selon un ordonnancement qui dépend du score obtenu à la douzième opération, le ou les contenus numériques ayant le meilleur score (c’est-à-dire correspondant le mieux aux critères de recherche étant mis en avant (par exemple affiché avec une taille plus importante et/ou en haut de page (ou au centre de la page)). Lorsque le rendu correspond à un affichage, les contenus sont organisés sur une ou plusieurs pages en fonction de leurs scores respectifs pour un affichage sur l’écran d’affichage du dispositif 10 par exemple. Dans une quatorzième opération 214, une requête d’évaluation du résultat de la recherche est générée et rendue (par exemple affichée) à destination de l’utilisateur ayant lancé la recherche. Une telle requête prend par exemple la forme d’un formulaire à renseigner (par exemple avec des cases à cocher) pour vérifier que le résultat de la recherche est conforme ou non aux attentes de l’utilisateur. Dans une quinzième étape 215, les réponses de l’utilisateur au formulaire sont reçues et stockées en mémoire du dispositif 10. En absence de réponse de l’utilisateur, il est par exemple considéré que la synthèse des résultats de la recherche est conforme aux attentes de l’utilisateur. Dans une seizième étape 216, les données obtenues en réponse au formulaire sont utilisées pour affiner les paramètres du ou des modèles de classification mis en œuvre à la dixième opération 210. Un tel processus permet ainsi de prendre en considération un nombre de sources plus importants que dans les méthodes classiques de recherche sur internet, les données obtenues de la recherche étant analysées et traitées automatique en utilisant des techniques d’apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning ») pour filtrer et sélectionner les résultats de la recherche considérés comme étant les plus pertinents. Une synthèse des contenus retrouvés est générée en prenant en compte un score, ce qui permet de faciliter la lecture des résultats par l’utilisateur en mettant l’accent sur les contenus jugés comme étant les plus pertinents vis-à-vis des critères de recherche. Le résultat de la recherche est ainsi plus fiable, y compris sur des sujets de recherche complexes. La illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour la recherche de contenus numériques et pour le rendu d’une synthèse du résultat de la recherche, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple au dispositif de traitement de données 10 de la . Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un téléphone intelligent, une tablette. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un ou plusieurs serveurs distants. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres ordinateurs ou serveurs) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (par exemple un actionneur haptique) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de rendu de contenus numériques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif de traitement 10 d’un système de communication ou par le dispositif 3 de la . Dans une première étape 41, des premières données représentatives d’un ensemble de critères de recherche sont reçues. Dans une deuxième étape 42, des deuxièmes données représentatives d’un ensemble d’adresses de sources de contenus numériques sont générées comme résultat d’une recherche automatique via au moins un moteur de recherche alimenté par une requête de recherche par mots clés générée automatiquement à partir des premières données. Dans une troisième étape 43, des troisièmes données représentatives de l’ensemble de contenus numériques sont générées par une technique d’extraction de données, dite « web scraping », contenues dans les sources de contenus numériques Dans une quatrième étape 44, des données de texte associées aux troisièmes données sont traitées par méthode de traitement automatique de langage naturel. Dans une cinquième étape 45, les données de texte traitées sont classifiées selon au moins une méthode d’apprentissage automatique. Dans une sixième étape 46, l’ensemble de contenus numériques est rendu en fonction d’un résultat de la classification. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la ou 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de classification de données de textes associés à un ou plusieurs contenus numériques qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. Procédé de rendu d’un ensemble de contenus numériques, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception (41) de premières données représentatives d’un ensemble de critères de recherche ; - génération (42) de deuxièmes données représentatives d’un ensemble d’adresses de sources de contenus numériques comme résultat d’une recherche automatique via au moins un moteur de recherche alimenté par une requête de recherche par mots clés générée automatiquement à partir desdites premières données ; - génération (43) de troisièmes données représentatives dudit ensemble de contenus numériques par une technique d’extraction de données, dite « web scraping », contenues dans lesdites sources de contenus numériques ; - traitement (44) de données de texte associées auxdites troisièmes données par méthode de traitement automatique de langage naturel ; - classification (45) desdites données de texte traitées selon au moins une méthode d’apprentissage automatique ; - rendu (46) dudit ensemble de contenus numériques en fonction d’un résultat de ladite classification. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit rendu comprend un affichage dudit ensemble de contenus numériques sur un dispositif d’affichage, ledit affichage étant organisé en fonction dudit résultat de ladite classification (45). Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ledit ensemble de contenus numériques comprend : - au moins un contenu textuel ; et/ou - au moins un contenu vidéo ; et/ou - au moins une image. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel ladite recherche automatique est en outre fonction de données représentatives d’évaluation associées auxdits contenus numériques et/ou lesdites troisièmes données sont ordonnancées en fonction desdites données représentatives d’évaluation associées auxdits contenus numériques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une étape de traduction automatique (208) desdites données de texte vers une langue cible déterminée préalablement audit traitement (44) par méthode de traitement automatique de langage naturel. Procédé selon la revendication 4, pour lequel ladite classification comprend la génération (211) d’un score associé à chaque contenu numérique, ledit score étant en outre fonction desdites données représentatives d’évaluation associées auxdits contenus numériques. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de réception (215) de données représentatives d’évaluation dudit rendu, lesdites données représentatives d’évaluation dudit rendu étant prises en compte dans un apprentissage de paramètres d’au moins un modèle de classification mis en œuvre par ladite au moins une méthode d’apprentissage automatique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel ladite au moins une méthode d’apprentissage automatique est de type supervisé, non supervisé ou semi-supervisé. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (3) de rendu d’un ensemble de contenus numériques, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.