Brevet FR3136298A1 — publié le 20231208

PROCEDE D’ASSOCIATION D’UNE DONNEE A UN DOCUMENT NUMERIQUE, SYSTEME ASSOCIE Procédé pour associer une donnée produite à un premier document numérique, ledit procédé comprenant : Affichage (AFF 1 ) d’un ensemble de données (ENS 1 ) dans une première fenêtre (F 1 ) ; Actionnement (ACT 1 ) d’une commande numérique pour extraire ledit ensemble de données (ENS 1 ) affiché dans la première fenêtre (F 1 ) ; Exécution (EXEC 1 ) d’un algorithme apprenant générant un texte à partir de l’ensemble de données (ENS 1 ) ; Exécution (EXEC 2 ) d’un second algorithme apprenant pour générer un ensemble de mots-clefs ; Exécution (EXEC 3 ) d’un troisième algorithme apprenant pour générer un ensemble de requêtes textuelles et de localisateurs uniformes de ressources ; Génération (GEN 2 ) d’une seconde fenêtre graphique (F 2 ) superposée à la première fenêtre (F 1 ), ladite seconde fenêtre (F 2 ) comportant un actionneur numérique permettant d’associer ces données à un identifiant d’un document prédéfini. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 PROCEDE D’ASSOCIATION D’UNE DONNEE A UN DOCUMENT NUMERIQUE, SYSTEME ASSOCIE Domaine de l’invention L’invention concerne un procédé pour associer un ensemble de données à un document numérique tel qu’un document en cours d’élaboration. Le domaine de l’invention se rapporte aux procédés pour assister et aider un utilisateur d’un réseau de données dans la collecte de données en vue de la préparation d’un document numérique. Le domaine de l’invention se rapporte plus particulièrement aux procédés visant à générer des conteneurs de données non homogènes pour leur exploitation ultérieure. État de la technique Il existe des conteneurs de données permettant de rassembler ou collecter des données d’un réseau de données pour leur traitement. On connait le « caddie », une fonction généralement offerte sur des sites d’achats en ligne sur internet qui permet de rassembler des données au cours d’une consultation d’une page WEB sans perdre le fil de navigation sur le réseau. Cette fonction a l’avantage de paralléliser des tâches réalisées sur un serveur de données tout en conservant des historiques de navigation afin de faciliter les opérations d’un utilisateur consultant différentes ressources de données. Cette fonction est utile dès lors qu’on souhaite collecter des données en vue d’une unique opération, c’est-à-dire un paiement en ligne d’une somme. Toutefois, elle n’est pas adaptée à la réalisation de différentes opérations de natures différentes manipulant des données hétérogènes. Il existe également dans les navigateurs disponibles permettant d’afficher des ressources d’un réseau de données des options permettant d’épingler un contenu et de l’intégrer à une liste de favoris. Toutefois, ces solutions ne permettent pas de hiérarchiser le contenu collecté et de différencier ce dernier en fonction d’un document à élaborer ultérieurement. Il existe également des conteneurs de données définissant des outils électroniques pour prendre des notes en vue de la rédaction d’un mémoire, toutefois la plupart du temps ces solutions ne permettent pas de structurer le document en fonction des données collectées dans les notes. Or certains documents numériques nécessitent une collecte de données importantes et de nature hétérogène. L’utilisateur d’un logiciel de traitement de texte perd un temps important à rassembler les données de manière non structurée. Enfin, lors de la collecte de ces données, il est difficile de juger en même temps de la pertinence des données collectées et de leur agencement dans un document. A cet effet, une fonction de type « caddie », ou une fonction permettant d’alimenter des favoris d’un navigateur ou encore une fonction logicielle de production d’un carnet de notes numériques ne permettent pas de collecter des données tout en archivant une structure de données et de qualifier les ressources de ces données dans un même procédé. Il existe donc un besoin de définition un conteneur de données permettant de fournir une aide à la structuration d’un document numérique selon la nature des données collectées. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour associer une donnée produite à un premier document numérique à partir d’une ressource de données affichée sur un afficheur d’un équipement informatique, ledit procédé comprenant : Affichage d’un premier ensemble de données accessible depuis au moins un premier localisateur uniforme de ressources dans une première fenêtre d’un navigateur d’un réseau de données ; Actionnement d’une commande numérique pour extraire un premier sous-ensemble de données affiché dans la première fenêtre et pour enregistrer ledit premier sous-ensemble de données dans une mémoire ; Exécution d’un premier algorithme apprenant comportant un modèle de langage et étant pré-entrainé avec un premier ensemble de données d’entrainement, ledit modèle de langage comportant un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle, pour générer un premier ensemble de données de sortie à partir du au moins un sous-ensemble de données extrait et à partir d’un premier modèle de données définissant un premier domaine d’entrainement spécifique, ledit premier domaine d’entrainement spécifique comportant un ensemble de données définissant des entrées du premier algorithme et des ensembles de sorties souhaitées du premier algorithme ; Exécution d’un second algorithme apprenant comportant un second modèle de langage pour générer un ensemble de mots-clefs définissant un second ensemble de sorties à partir d’au moins un sous-ensemble de données extrait ; Exécution d’un troisième algorithme apprenant comportant un troisième modèle de langage pour générer un ensemble de requêtes textuelles formant des entrées d’un moteur de recherche comportant un ensemble de ressources indexées sur un réseau de données ; Génération desdites requêtes au sein d’un premier moteur de recherche, récupération d’un ensemble de localisateurs uniforme de ressources retourné par le moteur de recherche et traitement desdites ressources pour les filtrer selon un critère prédéfini, lesdites ressources filtrées définissant un troisième ensemble de sortie ; Génération d’une seconde fenêtre graphique superposée à la première fenêtre, ladite seconde fenêtre affichant au moins une donnée de chaque ensemble de sorties et un premier actionneur numérique permettant d’enregistrer le premier localisateur uniforme de ressources et lesdites données de sortie produites dans une mémoire, l’actionnement du premier actionneur entrainant la création d’une association des données de sorties à un identifiant utilisateur. Un avantage est de permettre une navigation sur des pages d’un réseau de données d’intérêt tout en permettant une analyse des données consultées offrant des indications de pertinentes rapidement et un moyen pour collecter ces données sans perdre le fil de la navigation. Selon un mode de réalisation, l’actionnement du premier actionneur entraine la création d’une association des données de sorties avec un identifiant d’un espace mémoire et/ou à un premier document numérique prédéfini. Un avantage est de permettre de construire dynamiquement un document en l’annotant au fil d’une discussion avec des informations d’intérêt qui peuvent être organisées et ordonnées selon un plan ou une structure prédéfinie ou pouvant être modifiée selon les données collectées. Selon un mode de réalisation, le premier ensemble de données de sortie est un résumé ou un avis en langage naturel du sous-ensemble de données extrait lorsque ce dernier est un texte en langage naturel. Un avantage est de permettre de prendre une décision rapidement par un utilisateur consultant de nombreuses ressources de données. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend un traitement du premier sous-ensemble de données pour homogénéiser desdites données. Un avantage est de réduire le bruit et optimiser la sortie de la ou des fonctions apprenantes. Selon un mode de réalisation, un second actionneur numérique permet d’accéder à l’ensemble des données d’au moins un ensemble de données de sortie. Un avantage est de permettre un approfondissement à la demande selon le contexte de la donnée produite. La seconde fenêtre permet une aide à la décision sur la retenue d’une donnée pertinente, sa consultation au moment de l’analyse ou une consultation ultérieure. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend la production d’un ensemble de données en entrée du troisième algorithme apprenant définissant un domaine spécifique d’entrainement, ledit troisième algorithme apprenant étant pré-entrainé à partir d’un domaine générique, ledit domaine spécifique d’entrainement comprenant un second modèle de données définissant un second domaine d’entrainement spécifique, ledit second domaine d’entrainement spécifique comportant des textes en langages naturels en entrée et des requêtes en langages naturels définissant des sorties souhaitées du troisième algorithme apprenant. Selon un mode de réalisation, le premier algorithme apprenant, le second algorithme apprenant et le troisième algorithme apprenant, sont des transformeurs de type GPT-3 désignant « generative Pre-Training Transformer ». Un avantage est de permettre de définir des requêtes en langues naturelles avec une syntaxe ou une grammaire propre à un domaine spécifique. Selon un mode de réalisation, le premier algorithme apprenant a une dimension de 12288, le second algorithme apprenant a une dimension de 1024 et le troisième algorithme apprenant a une dimension de 4096. Un avantage est de dissocier pour chaque fonction utilisée la bonne capacité de calcul. La dissociation des dimensions selon les différents algorithmes permet de produire la sortie la plus optimisée en fonction du résultat que l’on cherche à obtenir. Ainsi, une telle configuration offre un bon compromis entre la pertinence des résultats retournés par les trois algorithmes et un temps de calcul réduit. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de configuration visant à définir une taille des données de sortie du premier algorithme, un nombre maximal de mots-clefs en sortie du second algorithme et un nombre maximal de requêtes en sortie du troisième algorithme et un nombre maximal de localisateurs de ressources pour chaque requête produite par le troisième algorithme. Un avantage est de permettre de créer une seconde fenêtre comportant des informations riches et variées et analysables pour un utilisateur. L’utilisateur n’est pas noyé sous une multitude d’informations, l’invention permet de produire des données en nombre suffisante pour l’aider à prendre une décision. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape visant à associer une pluralité de données de sortie à un même premier document numérique. Un avantage est de fournir une aide à la conception d’un document à partir de plusieurs ressources collectées lors d’une ou plusieurs navigations sur un réseau de données. Selon un mode de réalisation, l’association de l’ensemble des données de sortie au premier document numérique comporte une indexation des dites données selon une séquence ordonnée d’une pluralité de données de sortie correspondant à d’autres sous-ensembles de données du même ensemble de données ou d’un autre ensemble de données. Selon un second aspect, l’invention concerne un système comportant au moins un serveur de données comportant une mémoire et des moyens de calculs permettant de définir un espace de travail dans lequel au moins un document numérique en cours d’élaboration est enregistré et des données de profils utilisateur, le système comportant en outre un terminal électronique muni d’un afficheur, d’une mémoire et d’un calculateur, ledit système étant configuré pour réaliser les étapes du procédé de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : : un exemple d’étapes mises en œuvre selon un exemple de réalisation du procédé ; : un exemple de représentation d’une fenêtre d’un navigateur et de représentation d’une fenêtre produite par le procédé de l’invention ; : un exemple d’un système comportant un serveur de données pour exécuter les fonctions apprenantes. Description de l’invention La représente un exemple de réalisation des différentes étapes du procédé de l’invention. Selon un mode de réalisation, lors d’une navigation sur un réseau de données, tel que le réseau internet, l’utilisateur accède à un contenu qui est affiché sur un afficheur d’un terminal électronique tel qu’un ordinateur personnel, un téléphone mobile tel qu’un Smartphone, un casque de réalité virtuelle, un dispositif d’affichage avec une fonction de réalité augmentée ou encore une tablette numérique. Le contenu peut être stocké sur une ou plusieurs mémoires distances de serveurs de données. Une URL, désignant un localisateur uniforme de ressource permet de récupérer des données à partir d’une requête de données émise auprès d’au moins un serveur de données. Le procédé de l’invention comprend donc une première étape d’affichage AFF 1 d’un contenu numérique provenant d’au moins un serveur distant. Cet affichage est préférentiellement réalisé à partir d’un navigateur, tel qu’un navigateur WEB. Il s’agit plus généralement d’un logiciel permettant de consulter et afficher un contenu structuré provenant d’un réseau de données tel que le Word Wide Web. Un navigateur est un client http. Le procédé comprend une étape visant à sélectionner toute ou partie du contenu. Cette étape est notée ACT 1 sur la . Elle peut être activée à partir d’un bouton d’un navigateur ou à partir d’un menu accessible par le navigateur et offrant des commandes permettant d’accéder et interpréter les données affichées. Le bouton peut être par exemple un module d’extension, appelée "plug-in", du navigateur afin de permettre d’accéder à une nouvelle fonction logicielle telle que celle pouvant être exécutée par le procédé de l’invention. Selon un mode de réalisation, afin de sélectionner des données comprises dans une portion de la page affichée, notées sous-ensemble de données SSENS 1 , une pluralité de boutons agencée dans différentes zones du navigateur permet de sélectionner ledit sous-ensemble de données SSENS 1 . Le procédé de l’invention se rapporte plus particulièrement au cas où les données SSENS 1 sont des données représentant des symboles d’une langue naturelle. La représente un exemple d’un navigateur comportant différentes zones comportant chacune des données. Les différentes zones définissent des contenus numériques de nature différente, il peut y avoir des zones de textes, des titres, des menus, des images, des pieds de page ou des entêtes, etc. La illustre quelques sous-ensembles de données SSENS 1 , SSENS 2 , SSENS 3 , SSENS 4 ayant différentes caractéristiques selon leur agencement, leur police, etc. Dans le cas de la , l’utilisateur sélectionne le sous-ensemble SSENS 1 qui comprend différents paragraphes représentés par des rectangles sur la figure. La sélection de l’ensemble des données du sous-ensemble SSENS1 aboutit à la production de la fenêtre F 2 grâce au procédé de l’invention. Un avantage de la sélection d’un sous-ensemble de contenu numérique est d’obtenir un traitement des données par les algorithmes ci-après décrits plus pertinents. En effet, seules les données d’intérêt sont traitées par les algorithmes d’intelligence artificielle ce qui permet un traitement optimisé et une diminution du bruit dans la production des données de sortie. Selon un exemple, afin de sélectionner le contenu numérique définissant les données du sous-ensemble SSENS 1 qui est affiché au sein du navigateur, un outil de sélection tel qu’une souris ou un écran tactile permet de sélectionner une région donnée du navigateur. Selon un mode de réalisation, les zones sont définies par des balises ou un langage interprétable par une machine et peuvent être délimitées automatiquement à partir d’une fonction interprétant le langage encodant les données dans le navigateur. Ainsi selon cette option, une pluralité de zones peut être segmentée automatiquement. Un intérêt est de proposer une analyse de portions d’intérêt de la page ayant une cohérence structurelle considérée ensemble, telle qu’une succession de paragraphes sous un titre. Un autre avantage est de ne pas considérer des données d’une autre zone n’ayant pas d’intérêt pour l’utilisateur ou ayant un rapport éloigné avec un autre contenu d’une autre zone. Lorsqu’un contenu numérique est un texte numérique comportant éventuellement des métadonnées, les données sélectionnées sont enregistrées dans une mémoire. Les métadonnées peuvent correspondre à des liens, URL, une langue, des balises d’un langage interprété par le navigateur ou d’autres données se rapportant aux données affichées. La mémoire peut être une mémoire du terminal électronique ou une mémoire d’un serveur distant. Le procédé de l’invention comprend une étape de pré-traitement visant à traiter les données sélectionnées. Selon un mode de réalisation, ces traitements comprennent des actions automatiques visant à homogénéiser les données notamment des suppressions de mises en forme telles que des soulignements, majuscules, police, style d’un texte ou encore la suppression de retours à la ligne. Le texte ainsi traité est enregistré de sorte à définir une entrée d’un algorithme d’intelligence artificielle. Premier algorithme : génération de résumé ou d’avis Selon un exemple une première fonction apprenante ALGO 1 est mise en œuvre pour traiter le texte sélectionné. La première fonction apprenante est également appelée premier algorithme apprenant dans la mesure où l’algorithme est instancié avec des variables physiques et un paramétrage pour définir une fonction. L’instanciation est par exemple définie par des tailles souhaitées de données en sortie et le paramétrage peut être défini par un apprentissage spécifique d’un modèle générique réalisé à partir d’un domaine spécifique d’apprentissage. La première fonction apprenante peut être exécutée par exemple au moyen d’un service proposé par un site internet par exemple sous la forme d’une API, désignant une interface de programmation d’application. La première fonction apprenante comporte préférentiellement un modèle d’apprentissage profond. Selon un exemple, la première fonction apprenante est apprise avec un modèle de langage MOD_LANG 1 qui comporte un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle. Selon un exemple, il est pré-entrainé avec un premier ensemble de données d’entrainement TR 1 . Dans ce dernier cas de figure, le modèle pré-entrainé est un système BERT, désignant dans la terminologie anglosaxonne « Bidirectional Encoder Représentations from Transformers » ou un système GPT, désignant dans la terminologie anglosaxonne « Generative Pre-training Transformer ». Selon un exemple de réalisation, le modèle de langage GPT-3 est mis en œuvre dans l’invention. Le modèle DAVINCI de GPT-3 de dimensions 12288 peut être utilisé pour obtenir la production d’un résumé ou d’un avis à partir d’un texte fourni en entrée du modèle. Les données d’entrainement permettant le pré-entrainement peuvent par exemple provenir d’un corpus Wikipédia. Selon un autre exemple, le corpus Common Crawl comprenant un grand nombre d'unités textuelles sous-lexicales encodées par l'algorithme BPE peut être utilisé et/ou encore le corpus WebText2 et/ou le corpus Books1 ou Books2. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention permet de définir deux entrées de cet algorithme. La première entrée correspond aux données sélectionnées et éventuellement prétraitées. Cette première entrée peut donc être un texte en anglais d’une pluralité de lignes comportant une pluralité de phrases. La seconde entrée comprend un ensemble de modèles définissant un domaine d’entrainement spécifique TR 2 comportant des entrées du premier algorithme et des sorties souhaitées dudit algorithme. Selon un mode de réalisation, l’ensemble des modèles comprend des couples d’entrée et de sortie de la fonction apprenante, ladite sortie correspondante à ladite entrée. Chaque entrée comprend un texte, de préférence en anglais d’une longueur donnée. Chaque sortie comprend un texte, de préférence en anglais, dont la longueur peut dépendre du résultat qu’on souhaite. Selon un mode de réalisation, la longueur du texte en sortie peut être un paramètre du premier algorithme apprenant ALGO 1 . La sortie du second algorithme apprenant, notée ENS A , peut correspondre à un résumé du texte délivré en entrée. Selon un autre exemple, la sortie peut correspondre à un avis du texte délivré en entrée. Les sorties souhaitées du domaine d’entrainement spécifique TR 2 peuvent être des textes révisés obtenus avec le premier algorithme ALGO 1 pré-entrainé. Selon un autre cas, les sorties souhaitées du domaine d’entrainement spécifique TR 2 sont des données produites « à la main », c’est-à-dire générées par un ou plusieurs individus. Selon un autre exemple, les sorties souhaitées comprennent un premier ensemble de sorties générées par un ou plusieurs individus et un second ensemble de sorties générées par le premier algorithme ALGO 1 et modifié par un individu. L’avantage de l’utilisation d’un domaine d’entrainement spécifique TR 2 est d’obtenir des résultats plus pertinents selon le cas d’espèce souhaité. Le domaine d’entrainement spécifique peut se rapporter à un domaine technique ou un domaine sémantique ou un mixte des deux. Second algorithme : génération de concepts Selon un mode de réalisation de l’invention, un second algorithme apprenant ALGO 2 est exécuté à partir de la même entrée, c’est-à-dire les données sélectionnées SSENS 1 et possiblement prétraitées. Le second algorithme apprenant est également appelé seconde fonction apprenante dans la mesure où l’algorithme est instancié avec des variables physiques et un paramétrage. L’instanciation est par exemple définie par un nombre de concepts ou mots-clefs souhaités en sortie et le paramétrage de l’algorithme peut être défini par un apprentissage spécifique d’un modèle générique réalisé à partir d’un domaine spécifique d’apprentissage. Ce second algorithme apprenant peut-être de type RNN désignant un récurrent neural network ou encore un LSTM désignant « Long short-term memory qui est un réseau de neurones. Selon un autre mode de réalisation, le second algorithme apprenant est un transformeur de type BERT ou GPT, tel que GPT-3. Le modèle ADA de GPT-3 de dimensions 1024 peut être utilisé pour obtenir un ensemble de mots-clefs à partir d’un texte fournir en entrée du modèle. Le second algorithme apprenant ALGO 2 est entrainé de sorte à produire en sortie une liste de concepts, c’est-à-dire de mots-clefs, relative au texte sélectionné SSENS 1 . Selon un exemple, la seconde fonction apprenante est apprise avec un modèle de langage MOD_LANG 2 . De manière préférée, le second modèle de langue MOD_LANG 2 est identique au premier modèle de langue MOD_LANG 1 . La sortie du second algorithme apprenant ALGO 2 est notée ENS B . A titre d’exemple, les concepts peuvent être produits en fonction de leur occurrence dans le texte et/ou à partir d’une sémantique prise ensemble du texte et donc du ou des domaine(s) du texte. Selon un exemple, les concepts peuvent être produits en considérant un dictionnaire et/ou un thesaurus et/ou une ontologie. Le dictionnaire permet notamment d’extraire les différentes racines d’un terme voir des synonymes en cas d’un dictionnaire de synonymes. Le thesaurus permet d’extraire les termes d’un domaine donné et l’ontologie permet de hiérarchiser des notions entre elles selon un graphe connecté d’entités et de liens permettant de structurer des notions entre elles. Le second algorithme apprenant ALGO 2 correspond à la fonction permettant de produire en sortie une liste de concepts. L’entrainement du second algorithme peut être réalisé en prenant en considération dans l’apprentissage les dictionnaires, thesaurus ou ontologie relative à l’ensemble des séquences de symboles définissant des mots d’une langue donnée. Selon un autre exemple, l’apprentissage est réalisé de manière supervisée en labélisant chaque texte utilisé dans l’apprentissage avec des concepts donnés. Selon un autre exemple, l’apprentissage est réalisé de manière non supervisée, c’est-à-dire que les textes utilisés pour l’apprentissage sont classés en sortie de l’algorithme dans des groupes qui sont ensuite annotés. Les concepts produits par le second algorithme ALGO 2 à partir du texte sélectionné SSENS 1 dans le navigateur sont générés dans une même fenêtre F 2 que la sortie du premier algorithme ALGO 1 . Troisième algorithme : génération d’URL Enfin, un troisième algorithme apprenant ALGO 3 est exécuté à partir du texte sélectionné SSENS 1 dans le navigateur . Le troisième algorithme ALGO3 comprend une mise en œuvre d’une intelligence artificielle permettant de produire en sortie des requêtes en langage naturel produite à partir du texte en entrée SSENS 1 . Le troisième algorithme apprenant est également appelé troisième fonction apprenante dans la mesure où l’algorithme est instancié avec des variables physiques et un paramétrage donné. L’instanciation est par exemple définie par un nombre souhaité de requêtes produites en sortie et le paramétrage peut être défini par un apprentissage spécifique d’un modèle générique réalisé à partir d’un domaine spécifique d’apprentissage. Selon un exemple, la troisième fonction apprenante est apprise avec un troisième modèle de langage MOD_LANG 3 . De manière préférée, le troisième modèle de langue MOD_LANG 3 est identique au premier modèle de langue MOD_LANG 1 ou au second modèle de langue MOD_LANG 2 . Un tel algorithme apprenant est par exemple mis en œuvre à partir d’un réseau de neurones de type RNN désignant un récurrent neural network ou encore un LSTM désignant « Long short-term memory qui est un réseau de neurones. Selon un autre mode de réalisation, le troisième algorithme apprenant ALGO 3 est un transformeur de type BERT ou GPT, tel que GPT-3. Ce troisième algorithme ALGO 3 peut être pré-entrainé de manière à produire des requêtes en langage naturel à partir d’un texte en entrée. Le pré-entrainement peut être réalisé avec un corpus de données représentant une pluralité de textes en langage naturel dans un domaine générique noté TR 3 . Un entrainement réalisé à partir d’un domaine spécifique TR 4 peut être réalisé à partir du texte sélectionné SSENS 1 selon le contexte du texte, des métadonnées du texte sélectionné SSENS 1 ou de données présentes dans la page affichée et non sélectionnée comportant le texte SSENS 1 . Le domaine spécifique d’entrainement TR 4 peut être défini à partir des actions produites par un utilisateur vis-à-vis des premiers résultats retournés à partir du texte sélectionné SSENS 1 ou d’un autre texte sélectionné SSENS i . Selon un mode de réalisation, les requêtes produites comprennent chacune une séquence de symboles définissant des phrases en langage naturel. Le procédé comprend une étape visant la génération de ces requêtes auprès d’un moteur de recherche MR 1 . Le moteur de recherche MR 1 est par exemple une application permettant à un utilisateur d'effectuer une recherche sur un réseau de données. Les résultats retournés sont généralement des ressources de données extraites et renvoyées à partir d'une requête composée de termes en langage naturel. Les ressources peuvent notamment être des pages web, des articles de forums, des images, des vidéos, des fichiers, des ouvrages, des sites pédagogiques, des applications, des logiciels open source. Le moteur de recherche comprend préférentiellement un index du contenu produit préalablement à la recherche effectuée à partir d’au moins une requête produite par le troisième algorithme ALGO 3 . Un moteur de recherche MR 1 renvoie généralement une liste de localisateurs des ressources identifiées sous la forme d’une page de résultats ordonnés selon un critère de pertinence. Le critère de pertinence est généralement calculé à partir d’un score représentant une probabilité calculée en comparant la requête et le contenu d’une ressource. Selon un mode de réalisation, une pluralité de moteurs de recherche MR1, MR2, etc. sont utilisés pour produire des résultats aux différentes requêtes générés par le troisième algorithme ALGO 3 . Le procédé de l’invention permet de sélectionner une partie des localisateurs de ressources produites afin de les rassembler au sein d’une liste générée dans la seconde fenêtre F 2 . Afin de sélectionner une partie uniquement des localisateurs retournés par un moteur de recherche obtenus au moyen d’une ou plusieurs requêtes, des filtres peuvent être configurés. Les filtres permettent de supprimer par exemple des types de localisateurs selon leur catégorie ou selon l’adresse du localisateur. Le procédé de l’invention permet également de configurer l’assignation d’une priorité au localisateur par exemple pour les trier et les sélectionner par importante. Le filtrage peut être réalisé à partir d’un critère prédéfini et/ou d’un dictionnaire contenant une liste de localisateurs d’intérêt. Selon un mode de réalisation, il est possible de retenir un nombre restreint de localisateurs par requête selon un critère de pertinence et selon le nombre de requêtes générées. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend une étape qui vise à comptabiliser les liens activés ou consultés par un utilisateur. Cette étape permet notamment de générer un domaine spécifique d’entrainement Fenêtre F2 Le procédé de l’invention comprend une étape GEN 2 visant à générer une fenêtre F 2 . Ainsi, la fenêtre F 2 produite en superposition de la fenêtre F 1 comprend un ensemble de données rassemblées issues des sorties ENS A , ENS B et ENS C des trois algorithmes ALGO 1 , ALGO 2 et ALGO 3 et de la génération des requêtes GEN 1 . La seconde fenêtre F 2 est avantageusement générée en superposition de la première fenêtre F 1 , une telle fenêtre est désignée dans la littérature technique anglo-saxonne « pop-up ». A partir des données synthétisées dans la fenêtre F 2 , un utilisateur est capable de rapidement prendre une action quant au contenu sélectionné, en effet, le premier ensemble ENS 1 lui permet de rapidement comprendre le sujet ou l’avis du texte, les mots-clefs permettent de représenter un champ sémantique relatif au texte sélectionné et les localisateurs de ressources permettent de rapidement accéder à un contenu lié au texte sélectionné. En d’autres termes un utilisateur d’un réseau de données possédant un navigateur et consultant des ressources de données peut très rapidement qualifier la donnée qui est consultée. Le procédé de l’invention permet non seulement d’afficher ces données dans une fenêtre F 2 en superposition de la fenêtre F 1 mais également de proposer des actions vis-à-vis des données collectées. Une première action consiste à enregistrer les données des ensembles ENS A , ENS B et ENS C dans une mémoire. Selon ce mode de réalisation, la mémoire peut être celle d’un serveur distant ou celle d’un terminal électronique local. Un premier bouton numérique B 1 permettant de générer une commande pour enregistrer le contenu rassemblé dans la seconde fenêtre F 2 peut être agencé au sein de la seconde fenêtre F 2 . De manière préférée, les données ainsi enregistrées des trois ensembles sont associées à un profil utilisateur U 1 . Le profil utilisateur peut lui-même être associé à un identifiant utilisateur et un mot de passe d’un espace de travail offrant des fonctions permettant d’organiser un ou plusieurs documents numériques D 1 , D 2 , etc. Selon un exemple, l’espace de travail d’un utilisateur peut comprendre une pluralité de documents numériques en cours d’élaboration telle qu’une thèse, un mémoire technique, un projet de publication, un document de suivi d’un stagiaire ou d’une personne réalisant une thèse, etc. Selon un exemple de réalisation, les données collectées au sein de la fenêtre F 2 peuvent être associées à un document numérique D 1 . On entend par document numérique au sens le plus large un conteneur de données tel qu’un fichier numérique, par exemple comportant un format prédéfini, tel que le format .doc, .txt, .pdf ou encore une base de données permettant d’agencer des données de manière organisée au sein d’une mémoire. Une seconde action permet de consulter les données DATA 1 et d’approfondir une exploration sur le réseau de données de certains ensembles de données, notamment des données des ensembles ENS 1 et ENS 3 . Lorsque le texte de l’ensemble ENS 1 est supérieur à une taille donnée, la consultation des données de l’ensemble ENS 1 permet soit d’agrandir la fenêtre F 2 soit de générer une nouvelle fenêtre de visualisation de l’intégralité des données de l’ensemble ENS 1 . Lorsqu’un certain nombre de localisateurs URL i sont présents dans la fenêtre F 2 mais que seul un nombre limité est affiché dans la fenêtre F 2 , une commande permet d’agrandir la fenêtre F 2 ou d’afficher la liste des localisateurs dans une autre fenêtre. Selon un exemple, une simple activation d’un localisateur, par exemple s’il comprend un lien hypertexte permet d’ouvrir un nouvel onglet du navigateur ou une nouvelle fenêtre du navigateur permettant d'afficher la ressource accessible depuis le localisateur. Association des données à un utilisateur et/ou un document Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend une étape d’association du contenu collecté DATA 1 disponible dans la fenêtre F 2 à un identifiant utilisateur ID U1 . Selon un autre exemple, le procédé de l’invention comprend une étape d’association du contenu collecté DATA 1 disponible dans la fenêtre F 2 . Selon un exemple de réalisation, un utilisateur peut associer le contenu collecté dans la fenêtre F 2 à un identifiant utilisateur U 1 puis dans un second temps, il est possible d’associer ce contenu DATA 1 à un document numérique spécifique D 1 de son espace de travail. Selon un exemple de réalisation, le procédé comprend une étape permettant de sélectionner tout ou partie du contenu de la fenêtre F 2 et de l’enregistrer dans l’espace de travail de l’utilisateur U 1 . Ainsi, grâce au procédé de l’invention, un utilisateur U 1 peut uniquement décider d’enregistrer les données ENS A et de les associer à un document numérique D 1 sans avoir à enregistrer l’ensemble des données DATA 1 . Selon un autre exemple, le procédé de l’invention offre une fonction permettant d’enregistrer les données DATA 1 de chaque ensemble ENS A , ENS B et ENS C dans un premier temps puis d’en sélectionner une partie, par exemple les données de l’ensemble ENS C afin de les associer à un document numérique D 1 . Multi-association à un même document numérique Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une pluralité d’associations de données DATA 1 à un même document numérique D 1 . Le procédé comprend une étape d’agencement automatique des différents contenus DATA 1 . L’agencement automatique peut comprendre par exemple un ordonnancement des différents contenus DATA 1 selon un plan ou une structure donnée. Selon un autre exemple, une proposition d’ordonnancement des différents contenus DATA 1 permet d’organiser le document D 1 avec les données extraites des différents contenus DATA 1 . La illustre un exemple d’un système de l’invention comportant un terminal électronique T 1 et un serveur de données distant SERV 1 permettant de stocker les données produites par les différents algorithmes mis en œuvre par le procédé de l’invention. Le réseau de données NET 1 est par exemple le réseau internet. Le serveur SERV 2 est par exemple un serveur permettant d’exécuter les algorithmes apprenant avec des configurations prédéfinies. Selon un exemple, les algorithmes exécutés sur le serveur SERV 2 délivrent des données au moyen d’une API accessible via le réseau de données NET 1 . Procédé pour associer une donnée produite (DATA 1 ) à un identifiant d’utilisateur (ID U1 ), ledit utilisateur étant identifié au sein d’un espace de travail comportant au moins une mémoire permettant l’enregistrement d’un premier document numérique (D 1 ) à partir d’une ressource de données affichée sur un afficheur d’un équipement informatique, ledit procédé comprenant : Affichage (AFF 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) accessible depuis au moins un premier localisateur uniforme de ressources (URL 1 ) dans une première fenêtre (F 1 ) d’un navigateur d’un réseau de données (NET 1 ) ; Actionnement (ACT 1 ) d’une commande numérique pour extraire un premier sous-ensemble de données (SSENS 1 ) affiché dans la première fenêtre (F 1 ) et pour enregistrer ledit premier sous-ensemble de données (SSENS 1 ) dans une mémoire ; Exécution (EXEC 1 ) d’un premier algorithme apprenant (ALGO 1 ) comportant un modèle de langage (MOD_LANG 1 ) et étant pré-entrainé avec un premier ensemble de données d’entrainement (TR 1 ), ledit modèle de langage (MOD_LANG 1 ) comportant un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle, pour générer un premier ensemble de données de sortie (ENS A ) à partir du au moins un sous-ensemble de données extrait (SSENS 1 ) et à partir d’un premier modèle de données (MOD 1 ) définissant un premier domaine d’entrainement spécifique (TR 2 ), ledit premier domaine d’entrainement spécifique (TR 2 ) comportant un ensemble de données définissant des entrées du premier algorithme (ALGO 1 ) et des ensembles de sorties souhaitées du premier algorithme (ALGO 1 ) ; Exécution (EXEC 2 ) d’un second algorithme apprenant (ALGO 2 ) comportant un second modèle de langage (MOD_LANG 2 ) pour générer un ensemble de mots-clefs définissant un second ensemble de sorties (ENS B ) à partir d’au moins un sous-ensemble de données extrait (SSENS 1 , SSENS 2 ) ; Exécution (EXEC 3 ) d’un troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) comportant un troisième modèle de langage (MOD_LANG 3 ) pour générer un ensemble de requêtes textuels formant des entrées d’un moteur de recherche (MR 1 ) comportant un ensemble de ressources indexées sur un réseau de données (NET 1 ) ; Génération (GEN 1 ) desdites requêtes au sein d’un premier moteur de recherche (MR 1 ), récupération d’un ensemble de localisateurs uniforme de ressources (URL i ) retourné par le moteur de recherche (MR 1 ) et traitement desdites ressources pour les filtrer selon un critère prédéfini, lesdites ressources filtrées définissant un troisième ensemble de sortie (ENS C ) ; Génération (GEN 2 ) d’une seconde fenêtre graphique (F 2 ) superposée à la première fenêtre (F 1 ), ladite seconde fenêtre (F 2 ) affichant au moins une donnée de chaque ensemble de sorties (ENS A , ENS B , ENS C, DATA 1 ) et un premier actionneur numérique (B 1 ) permettant d’enregistrer le premier localisateur uniforme de ressources (URL 1 ) et lesdites données de sortie (ENS A , ENS B , ENS C , DATA 1 ) produites dans une mémoire, l’actionnement du premier actionneur (B 1 ) entrainant la création d’une association des données de sorties (DATA 1 ) à un identifiant utilisateur (ID U1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’actionnement du premier actionneur (B 1 ) entraine la création d’une association des données de sorties (DATA 1 ) avec un identifiant d’un espace mémoire et/ou à un premier document numérique prédéfini (D 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le premier ensemble de données de sortie (ENS A ) est un résumé ou un avis en langage naturel du sous-ensemble de données extrait (SSENS 1 ) lorsque ce dernier est un texte en langage naturel. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend un traitement du premier sous-ensemble de données (SSENS 1 ) pour homogénéiser desdites données. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’un second actionneur numérique (B 2 ) permet d’accéder à l’ensemble des données d’au moins un ensemble de données de sortie (ENS A , ENS B , ENS C ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend la production d’un ensemble de données (MOD 2 ) en entrée du troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) définissant un domaine spécifique d’entrainement (TR 4 ), ledit troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) étant pré-entrainé à partir d’un domaine générique (TR 2 ), ledit domaine spécifique d’entrainement (TR 4 ) comprenant un second modèle de données (MOD 2 ) définissant un second domaine d’entrainement spécifique (TR 4 ), ledit second domaine d’entrainement spécifique (TR 4 ) comportant des textes en langages naturels en entrée et des requêtes en langages naturels définissant des sorties souhaitées du troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le premier algorithme apprenant (ALGO 1 ), le second algorithme apprenant (ALGO 2 ) et le troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ), sont des transformeurs de type GPT-3 désignant « generative Pre-Training Transformer ». Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que le premier algorithme apprenant (ALGO 1 ) a une dimension de 12288, le second algorithme apprenant (ALGO 2 ) a une dimension de 1024 et le troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) a une dimension de 4096. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le procédé comprend une étape de configuration visant à définir une taille des données de sortie du premier algorithme (ALGO 1 ), un nombre maximal de mots-clefs en sortie du second algorithme (ALGO 2 ) et un nombre maximal de requêtes en sortie du troisième algorithme (ALGO 3 ) et un nombre maximal de localisateurs de ressources pour chaque requête produite par le troisième algorithme (ALGO 3 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend une étape visant à associer une pluralité de données de sortie (DATAi) à un même premier document numérique (D 1 ). Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que l’association de l’ensemble des données de sortie (DATA 1 ) au premier document numérique (D 1 ) comporte une indexation des dites données (DATA 1 ) selon une séquence ordonnée d’une pluralité de données de sortie (DATA i ) correspondant à d’autres sous-ensembles de données (SSENS i ) du même ensemble de données (ENS 1 ) ou d’un autre ensemble de données (ENS i ). Système comportant au moins un serveur de données comportant une mémoire et des moyens de calculs permettant de définir un espace de travail dans lequel au moins un document numérique en cours d’élaboration est enregistré et des données de profils utilisateur, le système comportant en outre un terminal électronique muni d’un afficheur, d’une mémoire et d’un calculateur, ledit système étant configuré pour réaliser les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 11.