Brevet FR3136071A1 — publié le 20231201

Il est proposé un dispositif informatique mettant en œuvre un procédé d’assistance comportant : - établir un premier graphe sémantique (S5) au moins en fonction desdites données textuelles requises, - obtenir des données textuelles à partir de données issues d’au moins une source (S2), et établir au moins un deuxième graphe sémantique (S4) en fonction des données textuelles obtenues, - effectuer une recherche de similarité (S6) au moins partielle entre les premier et deuxième graphes sémantiques pour identifier au moins une partie des données textuelles requises parmi les données textuelles obtenues (S7), et - émettre une recommandation fonction des données textuelles identifiées. Figure de l’abrégé : Figure 1 Recommandation de données textuelles en cours d’acquisition La présente divulgation relève du domaine du traitement de données par des applications informatiques multiples. Dans un quotidien notamment professionnel et en particulier dans le cadre de « l’entreprise digitale », les utilisateurs requièrent l’exécution de processus informatiques divers. En particulier, ils peuvent contribuer à des projets multi-applications ou multi-supports, dont l’exécution peut nécessiter plusieurs applications ou respectivement plusieurs supports de restitution. Un utilisateur par exemple peut être amené à ouvrir une application, à y chercher des informations utiles à une tâche courante, puis à ouvrir une seconde application et y saisir des données textuelles en copiant certaines des informations précédemment trouvées. Dans un autre exemple, un support de restitution peut être une feuille de papier ou un tableau blanc sur lesquels un utilisateur saisit des caractères manuscrits et il est recherché un moyen de corriger éventuellement la saisie de l’utilisateur. Dans un autre exemple où un utilisateur lit une documentation ou un message d’une conversation, il peut déclencher une action en parallèle dans une autre application métier pour saisir des données textuelles en lien avec la documentation ou le message consulté. La donnée lue peut provenir d’un document informatique ou encore d’un livre, d’une affiche, d’une feuille de papier ou autre. La gestion de ces applications multiples par un utilisateur peut être fastidieuse et il est recherché un moyen informatique pour faciliter la navigation entre ces applications. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé d’assistance mis en œuvre par un dispositif informatique, comportant : - établir un premier graphe sémantique au moins en fonction desdites données textuelles requises, - obtenir des données textuelles à partir de données issues d’au moins une source, et établir au moins un deuxième graphe sémantique en fonction des données textuelles obtenues, - effectuer une recherche de similarité au moins partielle entre les premier et deuxième graphes sémantiques pour identifier au moins une partie des données textuelles requises parmi les données textuelles obtenues, et - émettre une recommandation relative auxdites données requises et fonction des données textuelles identifiées. On entend ici par « établissement d’un graphe sémantique », une analyse sémantique (et pas simplement lexicale) permettant de structurer les données textuelles selon par exemple une arborescence. Ainsi, la recherche de similarité précitée peut comporter l’identification d’une ou plusieurs branches comportant des éléments communs (des nœuds par exemple) entre les premier et deuxième graphes. L’établissement de tels graphes permet typiquement d'établir une structure des données textuelles requises pour identifier aisément les données textuelles de la source qui peuvent correspondre à ces données requises. Les données issues de la source sont réputées fiables et peuvent constituer ainsi des données de référence. Ainsi, il est possible de compléter et/ou corriger des données du premier graphe en fonction des données du second graphe. Le procédé peut alors offrir une assistance à un utilisateur pour saisir facilement des données textuelles fiables, qui peuvent être requises par exemple par une application, dans des modes de réalisation. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé peut comporter alors : - établir le premier graphe sémantique au moins en fonction de données textuelles à vérifier, - effectuer une recherche de similarité au moins partielle entre les premier et deuxième graphes sémantiques pour identifier au moins une partie des données textuelles à vérifier parmi les données textuelles obtenues, et - émettre une recommandation de correction si des données de la partie identifiée diffèrent des données textuelles correspondantes, obtenues. Une telle réalisation peut ainsi, au moins dans certains modes de réalisation, aider à détecter par exemple des erreurs dans des données requises et en cours de saisie typiquement, et recommander alors des corrections de ces erreurs. Ces données peuvent être requises par exemple par une application informatique en cours d’exécution et sollicitant les données requises. Dans au moins un mode de réalisation, le procédé peut alors comporter en outre une coopération avec une telle application informatique. Par exemple, une telle application peut animer la présentation d’un formulaire en ligne sur une page web active, et attendre ainsi (c’est-à-dire requérir) des données à saisir par un utilisateur. Selon un autre exemple, une telle application peut convertir des données d’images en cours d’acquisition par une caméra, en données textuelles (par reconnaissance optique de caractères). Ces images peuvent représenter par exemple des caractères sur une feuille de papier (par exemple un formulaire papier) ou un tableau blanc, notamment des caractères manuscrits, en cours de saisie par un utilisateur. Par exemple, dans ce cas, il peut être avantageux de mettre en œuvre une vérification des données textuelles déjà saisies par l’utilisateur pour lui suggérer des corrections, ou encore lui recommander de nouvelles données à saisir. Pour générer ces recommandations, le procédé peut comporter, dans un mode de réalisation : - animer une interface homme-machine connectée au dispositif informatique, et - émettre un message via l’interface homme-machine correspondant à ladite recommandation. Ce message peut mener à la suggestion de données à saisir, pour proposer à l’utilisateur les données textuelles à fournir à l’application informatique précitée. Un exemple d’une telle réalisation est illustré sur la montrant une fenêtre qui s’ouvre (en « pop-up ») pour suggérer une aide pendant que l’utilisateur tente de saisir des données, et s’il accepte l’aide proposée, le formulaire en ligne se remplit avec les données requises. Selon les modes de réalisation, l’interface homme machine peut être une interface intégrée au dispositif ou une interface couplée au dispositif via des moyens de communication filaire et/ou sans fil. Ainsi dans des exemples de réalisation, l’interface homme-machine peut comporter un écran affichant au moins une première fenêtre propre à l’application informatique, et le procédé comporte : - piloter un affichage sur l’écran de ladite recommandation dans une deuxième fenêtre, simultanément avec la première fenêtre. Une telle réalisation peut, au moins dans certains modes de réalisation, participer à améliorer l’ergonomie de l’interface utilisateur, la recommandation s’affichant par exemple « au-dessus » d’une fenêtre propre à l’application en cours (par exemple en transparence). Dans certains modes de réalisation, alternativement ou en complément, la recommandation précitée peut comporter directement les données textuelles identifiées, et le procédé comporte : - alimenter l’application informatique avec les données textuelles identifiées. Ainsi par exemple, les données textuelles requises par l’application sont directement fournies à l’application, sans intervention de l’utilisateur. Dans l’exemple illustré sur la , les données d’une ville de destination « Rennes » et de date de voyage « 7 jan. 2022 » sont directement remplies dans le formulaire en ligne. L’utilisateur peut bien entendu corriger ces données ultérieurement, si nécessaire. Dans cet exemple de la , les données requises apparaissent dans une image illustrée sur la qui correspond à un chat de messagerie instantanée par exemple. Cette image est considérée ici comme une source de données de référence et le formulaire en ligne à remplir (accessible via une page web par exemple) de la correspond à l’application sollicitant les données requises. Une analyse sémantique de ces données requises peut mener au premier graphe précité et une analyse sémantique du chat de la peut mener au deuxième graphe précité. Dans au moins un mode de réalisation, ces premier et deuxième graphes sémantiques sont arborescents et comportent : * des nœuds représentatifs de prédicats, et * des feuilles représentatives de données textuelles et répondant aux prédicats. Le procédé peut alors comporter : - identifier des nœuds à prédicats communs entre les premier et deuxième graphes, et - sélectionner dans le deuxième graphe des feuilles issues des nœuds à prédicats communs, lesdites feuilles sélectionnées correspondant à ladite partie des données textuelles requises parmi les données textuelles obtenues. Ainsi, dans une telle réalisation, il est mené une recherche de nœuds communs dans les graphes pour en déduire les feuilles issues de ces nœuds dans le deuxième graphe et qui correspondent à des réponses pertinentes pour fournir les données requises. Dans l’exemple des figures 4 et 5, il peut être identifié les nœuds communs sous la branche d/date-entity correspondant à une date de future destination. Cette date du deuxième graphe de la donnant la réponse aux données requises sous les mêmes nœuds du premier graphe de la . Ainsi, la date (par exemple par défaut) du 10 février 2022 du premier graphe doit être corrigée en la date du 7 janvier donnée par le deuxième graphe. Par exemple, ces premier et second graphes sémantiques peuvent être en langage informatique de représentation sémantique abstraite, ou « AMR » (pour « Abstract Meaning Representation », en français « représentation sémantique abstraite »). Les données issues des sources peuvent être sous différentes formes. Par exemple, il peut s’agir de données d’image comportant du texte, et le procédé peut comporter alors : - traiter ces données d’image par reconnaissance de caractères pour obtenir des données textuelles. Ainsi, les données textuelles de référence peuvent être issues d’une image telle qu’une photographie numérique, une vidéo numérique, selon un format quelconque. Dans certains modes de réalisation, en complément ou en variante, des données issues d’une source peuvent être des données sonores, et le procédé peut comporter : - traiter lesdites données sonores pour détecter des signaux de parole et convertir les signaux de parole en données textuelles. Dans ce cas, les données textuelles de référence sont issues par exemple d’un enregistrement audio. Dans certains modes de réalisation, en complément ou en variante, des données d’une source peuvent être issues d’un dispositif informatique de saisie de caractères manuscrits, et le procédé peut comporter : - mettre en œuvre une reconnaissance de caractères manuscrits pour convertir les caractères saisis en données textuelles. Par exemple, les données textuelles de référence peuvent ici être issues d’un tableau blanc connecté ou d’une tablette graphique à reconnaissance de caractères manuscrits, ou autres. Dans certains modes de réalisation, alternativement ou en complément, les données textuelles requises peuvent elles-mêmes être issues d’une analyse de données d’image du type précité, ou encore d’un contenu audio, ou encore d’un fichier acquis par reconnaissance de caractères manuscrits. Bien entendu, les données référentes et/ou les données requises peuvent être issues de fichiers de texte éditable (par exemple au format « doc » ou « docx ») ou de texte non éditable (par exemple au format « pdf »). Dans un mode de réalisation, une partie au moins des données textuelles obtenues peuvent être enregistrées en mémoire du dispositif informatique avec une donnée relative à un type de source dont elles sont issues. Ainsi par exemple en cas de conflit entre les réponses respectives données par différentes sources, certaines données référentes (non éditables par exemple) peuvent « faire foi » par rapport à d’autres (par exemple du texte éditable qui peut comporter des erreurs de saisie typiquement). Selon un autre exemple, des données référentes provenant d’une source de confiance, comme une source officielle (par exemple un site institutionnel ou gouvernemental) peuvent faire foi par rapport à d’autres données référentes provenant d’une source quelconque. Dans un mode de réalisation, les données issues d’au moins une source sont enregistrées en mémoire du dispositif informatique pendant une première durée (qui peut être choisie et par exemple paramétrable), après une dernière utilisation pour la mise en œuvre du procédé. Une telle réalisation permet de conserver en mémoire (tampon par exemple) les données les plus fréquemment consultées et d’effacer par contre des données de référence qui n’ont pas servi depuis la première durée, précitée. Dans un mode de réalisation, le procédé peut comporter la mise en œuvre d’une intelligence artificielle programmée pour apprendre, en fonction de retours d’utilisateur, des recommandations pertinentes, et sélectionner après apprentissage une recommandation pertinente à émettre en fonction des données textuelles identifiées. Ainsi par exemple, si plusieurs feuilles de graphe sont possibles lorsqu’on dispose de plus de deux graphes à comparer, l’intelligence artificielle peut aider à écarter d’emblée les feuilles correspondant aux recommandations qui seraient rejetées par l’utilisateur. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif informatique comportant un circuit de traitement configuré pour la mise en œuvre du procédé selon les présentes. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 illustre un exemple de procédé selon un mode de réalisation possible. Fig. 2 illustre un exemple de source de données de référence pour l’établissement d’un « deuxième graphe » tel que défini ci-avant. Fig. 3 illustre un exemple de contexte d’acquisition de données, ici une application en cours d’exécution et requérant des données textuelles. Fig. 4 illustre un « deuxième graphe », établi d’après la source illustrée sur la . Fig. 5 illustre un « premier graphe » (tel que défini ci-avant), établi à partir des données requises dans le contexte de la . Fig. 6 illustre une animation d’interface pour proposer une recommandation à un utilisateur. Fig. 7 illustre un exemple de dispositif informatique pour la mise en œuvre du procédé. Procédé d’assistance mis en œuvre par un dispositif informatique, comportant : - établir un premier graphe sémantique (S5) au moins en fonction de données textuelles requises, - obtenir des données textuelles à partir de données issues d’au moins une source (S2), et établir au moins un deuxième graphe sémantique (S4) en fonction des données textuelles obtenues, - effectuer une recherche de similarité (S6) au moins partielle entre les premier et deuxième graphes sémantiques pour identifier au moins une partie des données textuelles requises parmi les données textuelles obtenues (S7), et - émettre une recommandation relative auxdites données requises et fonction des données textuelles identifiées. Procédé selon la revendication 1, le procédé comportant : - établir le premier graphe sémantique au moins en fonction de données textuelles à vérifier, - effectuer une recherche de similarité au moins partielle entre les premier et deuxième graphes sémantiques pour identifier au moins une partie des données textuelles à vérifier parmi les données textuelles obtenues, et - émettre une recommandation de correction si des données de la partie identifiée diffèrent des données textuelles correspondantes, obtenues. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant en outre une coopération avec une application informatique en cours d’exécution (S11) et requérant lesdites données requises (S13). Procédé selon la revendication 3, comportant : - animer une interface homme-machine connectée au dispositif informatique (S15), et - émettre un message via l’interface homme-machine correspondant à ladite recommandation. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’interface homme-machine comporte un écran (IHM) affichant au moins une première fenêtre propre à l’application informatique, et le procédé comporte : - piloter un affichage sur l’écran de ladite recommandation dans une deuxième fenêtre, simultanément avec la première fenêtre (FIG.6). Procédé selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel la recommandation comporte les données textuelles identifiées, et le procédé comporte : - alimenter l’application informatique avec les données textuelles identifiées. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les premier et deuxième graphes sémantiques sont arborescents et comportent : * des nœuds représentatifs de prédicats, et * des feuilles représentatives de données textuelles et répondant aux prédicats, le procédé comportant (FIG.4, FIG.5) : - identifier des nœuds à prédicats communs entre les premier et deuxième graphes, et - sélectionner dans le deuxième graphe des feuilles issues des nœuds à prédicats communs, lesdites feuilles sélectionnées correspondant à ladite partie des données textuelles requises parmi les données textuelles obtenues. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdits premier et second graphes sémantiques sont en langage informatique de représentation sémantique abstraite, ou « AMR ». Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données issues d’au moins une source sont des données d’image comportant du texte, et le procédé comporte : - traiter lesdites données d’image par reconnaissance de caractères (S2) pour obtenir des données textuelles (TXT2). Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données issues d’au moins une source sont des données sonores, et le procédé comporte : - traiter lesdites données sonores pour détecter des signaux de parole et convertir les signaux de parole en données textuelles. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données issues d’au moins une source sont des données issues d’un dispositif informatique de saisie de caractères manuscrits, et le procédé comporte : - mettre en œuvre une reconnaissance de caractères manuscrits pour convertir les caractères saisis en données textuelles. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données issues d’au moins une source sont enregistrées en mémoire du dispositif informatique pendant une première durée (S9), après une dernière utilisation pour la mise en œuvre du procédé. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant la mise en œuvre d’une intelligence artificielle programmée pour apprendre, en fonction de retours d’utilisateur, des recommandations pertinentes (S8, S10), et sélectionner après apprentissage une recommandation pertinente à émettre en fonction des données textuelles identifiées.