Brevet FR3144883A1 — publié le 20240712

PROCEDE POUR AMELIORER L’EXPLOITATION DE DONNEES PARTAGE E PAR UNE PLURALITE D’UTILISATEURS Procédé pour mettre à jour différents espaces de données (WSi) enregistrées sur au moins un serveur distant (SERV 1 ), chaque espace de données (WSit) étant accessible à un ensemble d’utilisateurs ({Ui} i ), ledit procédé comportant : Création (CRE 1 ) d’un premier espace de données (WS 1 ) accessible à un premier utilisateur (U 1 ), ladite création d’espace comportant : Extraction (EXT 1 ) d’un ensemble de concepts ({Ci} i ) à partir d’un premier graphe de connaissance (GRAPH 1 ) et d’une première fonction apprenante (FA 1 ) entraînée à partir d’un premier domaine d’entraînement (DOMAIN 1 ) ; Identification (IDE 1 ) d’entités nommées (ENT i ) à partir des concepts extraits ({Ci} i ) et d’un algorithme de reconnaissance d’entités nommées (NER 1 ) ; Génération (GEN 1 ) d’une pluralité de localisateurs uniformes de ressources (URL i ) associés à une sélection d’entités nommées (ENTi) ; Annotation (ANN 1 ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) par le premier utilisateur (U 1 ) ; Mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine d’entraînement (DOMAIN 1 ) d’entraînement. Figure pour l’abrégé : Fig.1 PROCEDE POUR AMELIORER L’EXPLOITATION DE DONNEES PARTAGEE PAR UNE PLURALITE D’UTILISATEURS Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui des procédés et systèmes pour améliorer l’exploitation de données d’un espace de données accessibles à une pluralité d’utilisateurs. Le domaine de l’invention se rapporte plus particulièrement aux procédés pour mettre à jour automatiquement un domaine d’entraînement d’une fonction apprenante pour sa mise en œuvre afin d’extraire des données améliorant la navigation d’utilisateurs dans un espace de données. État de la technique Il existe différentes techniques permettant d’exploiter des données d’un ensemble de données. Une première technique vise à organiser les données sous la forme de catégories en organisant ces dernières sous la forme de grands domaines et de sous-domaines. Toutefois, cette solution est fastidieuse et demande une configuration importante. Par ailleurs, dès lors que l’ensemble de données est mis à jour régulièrement, il est difficile de maintenir une organisation des données selon un paramétrage prédéfini. Effectivement, il arrive que de nouvelles catégories puissent émerger au fil du temps et surtout, cette solution entraîne la mobilisation d’une ressource afin de contrôler chaque nouvelle donnée introduite dans l’ensemble de données à classer. Un autre système consiste à utiliser des balises ou des mots clefs d’un corpus documentaires afin de permettre une exploitation améliorée d’un ensemble de données. Toutefois, cette solution présente l’inconvénient que les mots clefs ne sont pas toujours homogènes entre les différents utilisateurs les éditant. Enfin, les mots clefs ne permettent pas d’exploiter des relations entre différents termes se rapportant à un même concept ou ayant une relation entre eux. Enfin, une mise à jour des mots clefs doit être effectuée et les mots clefs ne sont pas exhaustifs sur de l’intégralité des données d’un ensemble surtout lorsque le premier ensemble de données comporte un grand nombre de ressources. Enfin, les mots clefs générés par un individu sont sujet à une interprétation, parfois un biais qui ne permettent pas d’objectiver la définition des points d’accès à une ressource de données. Récemment, de nouvelles techniques de traitement du langage naturel et de méthode d’apprentissage machine ont permis une exploitation automatique d’un grand volume de données qui sont partagées par une communauté d’utilisateurs. A cette fin la demande US11250076 dont le titre est « Topical search portal » propose une solution visant à partager un ensemble de données et à exploiter des classes de concepts extraits des documents. Toutefois, ce document ne permet pas de prendre en compte des contributions de différents utilisateurs pour améliorer la fonction visant à extraire les concepts et entités nommées d’un corpus documentaire. Notamment, lorsqu’un utilisateur de l’espace partagé constate une erreur d’un concept extrait, aucune possibilité lui est offerte visant à corriger le modèle d’apprentissage machine visant à extraire des données facilitant la navigation au sein de l’espace de données. Aucune solution de l’état de la technique ne divulgue une solution efficace, robuste, fiable et capable de traiter un grand volume de données hétérogènes permettant de mettre à jour un domaine d’entraînement d’une fonction apprenante mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine. Il existe un besoin de définir une solution technique permettant d’améliorer l’extraction et l’exploitation de données d’un ensemble de données susceptibles d’évoluer au cours du temps et susceptibles d’être exploitées par une pluralité d’utilisateurs. Selon un aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour mettre à jour différents espaces de données enregistrées sur au moins un serveur distant, chaque espace de données étant accessible à un ensemble d’utilisateurs ayant des droits d’accès à cet espace, ledit procédé comportant les étapes : Création d’au moins un premier espace de données accessible à un premier utilisateur disposant des droits d’accès au premier espace créé, ladite création d’espace comportant les étapes suivantes : Sélection d’un premier ensemble de données, organisées au sein d’une pluralité de pages, chaque page comportant une pluralité de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle et étant accessible depuis au moins un premier localisateur uniforme de ressources d’un réseau de données ; Enregistrement du premier ensemble de données et indexation des pages ; Extraction d’un ensemble de concepts du premier ensemble de données à partir d’une première base de connaissance prédéfinie et d’une première fonction apprenante entraînée pour générer un premier domaine d’entraînement ; Identification d’un ensemble d’entités nommées à partir d’un algorithme de reconnaissance d’entités nommées ; Annotation du premier ensemble de données par le premier utilisateur, ladite annotation générant au moins une première métadonnée associée à une donnée du premier ensemble de données ; Mise à jour du premier domaine d’entraînement à partir de la au moins métadonnée générée pour extraire et afficher de nouvelles entités nommées à partir de ladite première base de connaissance prédéfinie et entraînement de la première fonction apprenante à partir du premier domaine mis à jour ; Partage de l’accès du premier espace de données du premier utilisateur à un second utilisateur ; Annotation du premier ensemble de données par le second utilisateur, ladite annotation générant au moins une seconde métadonnée associée à une donnée du premier ensemble de données ; Mise à jour du premier domaine d’entraînement à partir de la au moins une seconde métadonnée générée pour extraire et afficher de nouvelles entités nommées à partir de ladite première base de connaissance prédéfinie. Un avantage est de permettre de définir un espace de données collaboratif d’information muni d’outils de recherche, d’extraction de données et d’aide à la navigation permettant d’accéder à des données d’intérêts plus rapidement et de manière plus efficace. Un avantage de l’invention est de créer des domaines d’entraînement pour des fonctions apprenantes qui soient alimentés par l’ensemble des utilisateurs ayant accès à un espace de données collaboratif et notamment par leurs actions sur les données de l’espace. Selon un mode de réalisation, la première base de connaissance est un graphe de concepts prédéfini accessible depuis un réseau de données. Un avantage est de définir une solution qui soit compatible d’un graphe de données déjà existants. L’utilisation d’une base de connaissance organisée sous la forme de graphe permet d’extraite des données enrichies et structurées pour entraîner un domaine d’entraînement d’une fonction apprenante. Selon un mode de réalisation, un second espace de données est créé par le premier utilisateur selon une séquence d’étapes identiques à la création du premier espace de données comportant notamment la sélection d’un second ensemble de données, ledit second espace de données comportant un second domaine permettant d’entraîner une seconde fonction apprenante, ledit procédé comportant en outre les étapes suivantes : Partage de l’accès du second espace de données à au moins un troisième utilisateur ; Annotation du second ensemble de données par le troisième utilisateur ; Mise à jour du second domaine d’entraînement pour extraire de nouvelles entités nommées et entraînement de la seconde fonction apprenante à partir du second domaine mis à jour. Un avantage est de permettre la génération d’une pluralité d’espaces de données par chaque utilisateur et que chacun d’entre eux puissent partager chaque espace avec une communauté d’utilisateurs donnée. Un intérêt est de permettre la définition de domaines d’entraînement qui sont mis à jour en fonction de chaque espace de données et en fonction de chaque communauté. Selon un mode de réalisation, la création d’un premier espace de données comprend la création d’au moins un premier domaine préliminaire, ledit premier domaine préliminaire étant sélectionné par un utilisateur, ladite sélection entrainant l’extraction d’un sous-graphe de concepts d’un graphe de concepts de référence, ledit premier domaine généré comportant une réunion des concepts issus d’une extraction d’un graphe issu des concepts extraits du premier ensemble de données et d’une extraction d’un graphe issu des concepts extraits d’un graphe de référence. Un avantage est de permettre un pré-entraînement en fonction d’un domaine donné. Le domaine présélectionné permet d’extraire des premières données selon une fonction apprenante ayant déjà un entraînement donné. Un avantage est de permettre d’être plus efficace, plus rapide et plus performant dès la création d’un espace de données et dès l’intégration des premières données dans l’espace. Selon un mode de réalisation, chaque domaine d’entraînement créé est défini par un ensemble de concepts extraits d’un graphe de référence définissant une base de connaissance, ledit ensemble de concepts extrait définissant un graphe de concepts. Selon un mode de réalisation, la génération d’au moins un premier domaine comprend l’exécution d’une fonction apprenante, dite fonction apprenante de domaine, non supervisée générant des classes de concepts hiérarchisées, les hiérarchies entre concepts étant extraites à partir d’un graphe de concepts de référence prédéfini. Selon un mode de réalisation, un domaine sélectionné au sein d’une librairie de domaines pour définir un premier domaine préliminaire d’un espace de données est mis à jour selon l’invention, ledit premier domaine mis à jour permettant de définir un domaine d’entraînement enrichi pour entraîner un modèle d’apprentissage machine définissant une fonction apprenante exécutée sur le premier ensemble de données accessible à une communauté d’utilisateurs. Selon un mode de réalisation, le premier domaine est mis à jour à partir : d’un ensemble d’actions réalisées par le premier utilisateur sur le premier ensemble de données, lesdites actions comportant notamment une ouverture ou une lecture d’au moins une page indexée du premier ensemble de données, la mise à jour du premier domaine comportant une pondération des concepts extraits de ladite première page indexée ; d’au moins une annotation comportant un mot clef ajouté par le premier utilisateur, les mots clefs étant associés à une page indexée du premier ensemble de données, la mise à jour du premier domaine comportant une extraction de concepts à partir d’un premier graphe de connaissance, lesdits concepts étant associés audit au moins un mot clef. Un avantage est de permettre un apprentissage en tenant compte de chaque marque d’intérêt d’un utilisateur d’une communauté vis-à-vis d’une portion de l’ensemble de données considérée. Selon un mode de réalisation, une annotation d’un utilisateur comprend : Une association d’un mot clef associé à une chaine de caractères ou d’un média d’une page du premier ensemble de données ; Une correction d’une annotation par un second utilisateur précédemment défini par un autre utilisateur ; Une sélection d’un concept donné parmi une liste de concepts extraits du premier domaine ; Un marquage d’un localisateur uniforme de ressource du premier ensemble de données. Un avantage est de permettre un apprentissage sur chaque opération active d’annotation d’un utilisateur sur les données d’un espace de données. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées comprend : détermination d’un ensemble de structures de données du premier ensemble de données comportant une pluralité de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle ; classification d’entités nommées formant des sous-séquences de symboles discrets dans une langue naturelle au sein de chaque structure déterminée ; normalisation des entités nommées visant à regrouper différentes entités nommées en une unique entité nommée ; désambiguïsation des entités nommées à partir d’un graphe de connaissance et d’un calcul de distance entre les différentes structures identifiées dans le premier ensemble de données. Un intérêt est de prendre en compte dans l’apprentissage des entités nommées. Un avantage est de tenir compte des fréquences de mises à jour des instances de chaque entité nommée référencée dans une base de connaissance. Un avantage est d’entraîner la fonction apprenante sur des temps courts en prenant en compte dès le départ un domaine défini par un utilisateur et des durées plus longues selon certaines fréquences de mises à jour de données telles que celles des entités nommées. Selon un mode de réalisation, la détermination des structures comporte la mise en œuvre d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles et la classification des entités nommées est mise en œuvre à partir d’une fonction apprenante spécifique comprenant la mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif et/ou d’un modèle de langage autorégressif génératif de type transformeur. Selon un mode de réalisation, les entités nommées extraites comprennent une valeur de référence définissant une catégorie à laquelle elles sont chacune associée, au moins une desdites valeurs de références étant comprises dans la liste suivante {organisation, nom d’entreprise, nom de personne, quantité, nombre ou devise monétaire, date et durée, nom d’évènement, lieu géographique, pourcentage, nom de produit}. Selon un mode de réalisation, la classification des entités nommées comprend une étape de classification du type de contenu, ladite classe étant associée à une fréquence de rafraichissement du contenu. Selon un mode de réalisation, la classification des entités nommées comprend la génération d’un rang de classement parmi les autres entités nommées classées, ledit rang étant généré à partir d’un calcul d’un score prenant en compte notamment les occurrences d’une entité nommée, les actions de l’utilisateur, les annotations de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend : la génération d’une pluralité de requêtes comportant une sélection d’entités nommées extraites, lesdites requêtes étant exécutées au sein d’un réseau de données comportant une pluralité de ressources de données ; traitement desdits résultats pour extraire une pluralité de localisateurs uniformes de ressources associés respectivement à une pluralité de localisateurs ; extraction d’une pluralité de nouveaux concepts à partir d’un graphe de connaissance ; mise à jour d’au moins un domaine d’entraînement à partir des concepts extraits. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend : Identification d’un ensemble de localisateurs uniformes de ressources du premier ensemble de données à partir d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles ; Extraction d’une pluralité de nouveaux concepts de chaque ressource pointée par un localisateur uniforme de ressources à partir d’un graphe de connaissance ; mise à jour d’au moins un domaine d’entraînement à partir des concepts extraits. Selon un mode de réalisation, le premier ou le second domaine d’entraînement est mis à jour à partir de l’adjonction d’un troisième graphe, ladite adjonction étant réalisée automatiquement à partir d’une sélection d’un troisième domaine d’entraînement. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend la génération d’une première zone graphique dans laquelle une sélection des concepts du premier domaine d’entraînement sont affichés dans le premier espace de données. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend la génération d’une seconde zone graphique dans laquelle une sélection d’entités nommées extraites du premier ensemble de données est affichée dans le premier espace de données. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend la génération d’une troisième zone graphique dans laquelle une sélection de localisateurs uniformes de ressources d’un réseau de données extraite du premier ensemble de données sont affichés dans le premier espace de données. Selon un mode de réalisation, au moins une zone graphique est rendue activable pour accéder à une seconde sélection de donnée extraite du premier ensemble de données. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système comportant au moins un serveur pour mettre en œuvre les étapes du procédé de l’invention. Les étapes du procédé peuvent être mises en œuvre par un ou plusieurs calculateur(s) et par une ou plusieurs mémoire(s). 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 mode de réalisation des différentes étapes du procédé de l’invention illustrant le partage d’un espace de données d’un utilisateur à un autre utilisateur ; : un exemple de mise en œuvre des étapes du procédé lorsque deux espaces de données sont créés par un utilisateur et dont l’un est partagé avec un autre utilisateur ; : un exemple d’un système de l’invention comportant différents équipements utilisateurs ; : un exemple d’une interface utilisateur générée par le procédé de l’invention. Dans la suite de la description, un mot clef et un mot extrait d’un contenu numérique comportant une pluralité de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle. La structure d’un mot peut être extraite à partir d’un dictionnaire, d’une ontologie, d’un thésaurus ou encore de règles de syntaxe. Un mot clef est donc une entité numérique présente dans un document numérique et formant une suite de symboles définissant des caractères d’une police. Dans la suite de la description, un « concept » est une entité d’un réseau sémantique, c’est à dire un graphe dont les nœuds sont les concepts et/ou des instances d’un concept et les liens, appelés également arcs, décrivent des relations entre les concepts et/ou leurs instances. Une instance est une forme dérivée d’un concept telle qu’une variante sémantique désignant sensiblement la même entité par exemple dans un contexte grammatical prédéfini. Ainsi, un concept peut comprendre plusieurs instances correspondant à des formes d’écriture de ce concept affecté par un contexte d’une grammaire et d’une syntaxe prédéfinies. Les arcs peuvent par exemple définir des liens d’agrégation, de composition ou d’instanciation. Le graphe ainsi formé est destiné à représenter une connaissance modélisée pour être exploitée par un programme d’ordinateur permettant la consultation de valeurs du graphe, l’extraction de données du graphe ou encore la mise à jour de valeurs du graph. On peut noter qu’à partir d’une ressource numérique telle qu’un corpus de documents numériques, un ensemble de mots clefs peuvent être identifiés dans cette ressource et que des concepts ou des instances de ces mots clefs issus d’un graphe sémantique peuvent se rapporter à ces mots clefs. L’opération d’extraction dans un graphe sémantique d’un concept ou d’une instance se rapportant à un mot clef permet notamment d’obtenir un ensemble de métadonnées décrivant les liens de ce concept avec d’autres concepts et permet également de connaître l’ensemble des instances d’un concept. Un domaine d’entraînement est un graphe, un fichier ou une base de données décrivant un ensemble d’entités numériques pouvant être des concepts ou des mots clefs. Ces derniers sont utilisés pour affecter le paramétrage d’une fonction apprenante visant à extraire des entités d’une ressource numérique comportant par exemple une pluralité de documents numériques. Les entités extraites des documents numériques peuvent être des concepts, des mots clefs, des localisateurs uniformes de ressources, notés URL, ou encore des entités nommées extraites d’une base de connaissance qui peut être également un graphe de données permettant de décrire des entités nommées. Les entités extraites peuvent être des instances d’un nœud d’un graphe tel que des concepts ou des valeurs de concepts représentant différentes variantes du concept. Les entités extraites peuvent également correspondre à des liens d’un graphe ou des valeurs associées à ces liens. La représente les étapes du procédé de l’invention mises en œuvre au sein d’une première machine à laquelle le premier utilisateur U 1 est connecté et des étapes réalisées à partir d’une seconde machine à laquelle un second utilisateur U 2 est identifié. Les machines sont par exemple des ordinateurs, PC, tablettes, Smartphone ou des serveurs accessibles depuis une interface utilisateur. L’invention est plus particulièrement mise en œuvre à partir d’au moins un serveur comportant une mémoire stockant les données des espaces de données WSi. Création d’un espace de données Le procédé comprend une première étape de création CRE 1 d’un espace de données noté WS 1 . Un utilisateur Ui peut créer une pluralité d’espaces de données WSi. Chaque espace de données WSi correspond à un ensemble de données rassemblées au sein d’un même espace mémoire et/ou à partir d’un même identifiant de répertoire. Ainsi, dans ce dernier cas, si les données d’un espace de données WSi sont enregistrées sur différentes mémoires, un identifiant de répertoire permet d’exploiter lesdites données provenant de différentes ressources. La création d’un espace de données comprend la définition d’un nom d’espace et la création d’un identifiant d’espace de données. Selon différents modes de réalisation, lors de la création d’un espace de données WSi, un utilisateur U 1 peut associer à cet espace de données toute information visant à décrire ledit espace de données, telles qu’une description, un sous-titre, des mots clefs, un domaine d’intérêt. Le domaine d’intérêt peut correspondre à un ensemble de mots clefs ou de concepts par lequel l’utilisateur s’intéresse au corpus de documents du premier ensemble ENS 1 , il peut être utilisé pour définir un domaine d’entraînement initial, appelé domaine d’entraînement préliminaire DOMAIN 0 ou encore domaine préliminaire DOMAIN 0 dans la suite de la description. Il peut être décrit par un graphe de concepts extraits d’un graphe plus général. A titre d’exemple le graphe préliminaire peut être un graphe dénommé TELECOM comportant un ensemble de concepts décrivant le domaine d’entraînement préliminaire. Il est lui-même un type de média ou un type d’activité d’ingénierie électrique qui peuvent tous deux être des concepts ayant un lien de type « A type de ». Le domaine préliminaire DOMAIN 0 peut donc être une portion d’un graphe extrait d’un graphe plus général décrivant de nombreux concepts. Selon un autre mode de réalisation, un utilisateur ne crée pas de domaine préliminaire DOMAIN 0 . Dans ce dernier cas, un domaine d’entraînement DOMAIN 1 sera automatiquement créé par l’extraction des concepts du premier ensemble de données et à partir d’un graphe existant, appelé graphe de référence GRAPH R . Ce graphe de référence GRAPH R peut être exploité comme une base de connaissance décrivant un ensemble de concepts. Le domaine préliminaire DOMAIN 0 et/ou le domaine DOMAIN 1 peuvent correspondre à des sous-ensembles du graphe de référence GRAPH R extraits de ce dernier. Selon un exemple représenté à la , un utilisateur U 1 crée un espace de données WS 1 à partir de la sélection d’un ensemble de données ENS 1 . L’ensemble de données ENS 1 peut comprendre des ressources numériques telles que des pages Web, des documents au format .pdf désignant dans la terminologie anglo-saxonne « portable document format » ou encore des contenus de base de données ou des documents au format texte. Les documents peuvent être plus ou moins structurés selon leur mise en forme au sein d’un langage de programmation encodant les données ou d’une structure organisationnelle de données. Selon un exemple, les données de l’ensemble de données ENS 1 peuvent correspondre à des parties extraites de documents tels que des paragraphes, des titres ou des labels. En outre, les données peuvent comprendre des ressources datées et mises à jour selon différentes fréquences de mises à jour. A titre d’exemple, il peut s’agir d’articles de presse de site de journaux en ligne ou de contenu produit numériquement au travers d’un réseau de données de type intranet au sein d’une organisation ayant un système de gestion de droits d’accès à des profils utilisateurs donnés. Les données peuvent comprendre en outre des données de messagerie, telles que des courriers électroniques tels que ceux se rapportant à une liste de diffusion comportant des données visant à informer une communauté d’utilisateurs d’un réseau de données. Selon un exemple de réalisation, cet ensemble de données ENS 1 est référencé et présent au sein d’une ressource accessible à partir d’un localisateur uniforme de ressource, c’est-à-dire une URL, ici notée URL 1 . Cet ensemble de données ENS 1 peut être représenté selon une pluralité de pages notée {Pi} i ɛ [1,N] . Dans le cas de la , aucun domaine préliminaire DOMAIN 0 n’est créé par l’utilisateur. Définition d’un domaine d’entraînement Le procédé de l’invention comporte une étape d’extraction automatique EXT 1 visant à définir un premier domaine d’entraînement DOMAIN 1 de l’ensemble de données ENS 1 , appelé également domaine DOMAIN 1 . Ce premier domaine DOMAIN 1 est généré à partir d’une extraction de mots clefs et concepts de l’ensemble de documents ENS 1 et à partir d’un graphe de référence GRAPH R . Selon un exemple, le graphe de référence GRAPH R est le graphe sémantique ConceptNet. Ce dernier graphe met en œuvre un modèle de la représentation des connaissances par exemple à partir de descripteurs de liens entre concepts d’un graphe. Selon un exemple de réalisation, le graphe de référence et les graphes générés sont des graphes au format GraphML, de type XML. Selon un exemple, le domaine d’entraînement DOMAIN 1 est un graphe sémantique GRAPH 1 . Dans ce dernier cas, il peut correspondre à un ensemble de nœuds et de liens extraits d’un graphe de référence GRAPH R . Dans ce même exemple, le domaine d’entraînement DOMAIN 1 est un sous-graphe dont quelques valeurs d’instances de nœuds sont extraites ainsi que quelques propriétés de liens d’un graphe de référence GRAPH R . Autrement dit, le domaine d’entraînement DOMAIN 1 peut être une limitation dans l’étendue du graphe de référence et une limitation dans les informations de chaque nœud ou liens extraits. Lorsque le domaine d’entraînement DOMAIN 1 n’est pas un graphe sémantique, il peut prendre la forme d’un fichier d’annotations dans lequel l’ensemble des valeurs extraites du graphe de référence sont intégrées telles que les instances des nœuds et des propriétés des liens. Ce fichier est préférentiellement structuré par exemple comme une base de données ou avec des symboles ou une suite de symboles permettant de définir des séparateurs ou tout autre interpréteur. Dans le cas où GRAPH 1 ne correspond pas uniquement à l’extraction d’un sous graphe d’un graph de référence GRAPH R par exemple parce que d’autres données sont agrégées au GRAPH 1 et que ces dernières ne proviennent pas du graphe de référence GRAPH R , on appelle le graphe extrait GRAPH R ’ du graphe de référence GRAPH R . La fonction d’extraction des concepts peut être mise en œuvre à partir d’une fonction apprenante de domaine notée FA D qui correspond à un modèle d’apprentissage machine qui a été appris, de type NLP désignant dans la terminologie anglo-saxonne « Natural Language Processing ». Selon un exemple, une méthode d’apprentissage de type GNN désignant dans la terminologie anglo-saxonne « Graph neural network » peut être mise en œuvre. Selon un mode de réalisation, cette fonction apprenante de domaine FA D peut être la même fonction apprenante FA 1 visant à extraire les concepts, les mots clefs, les URL et les entités nommées pour les générer sur un afficheur pour être exploitées par un utilisateur. La fonction FA D est alors considérée comme une fonction pré-entraînée avec un modèle général d’apprentissage machine. La fonction apprenante FA 1 peut correspondre à la fonction FA D entraînée avec un ensemble de données supplémentaires collectées dans le premier ensemble de données ENS 1 et éventuellement avec un domaine préliminaire défini par l’utilisateur. Lors de l’extraction de données de l’ensemble ENS 1 , la fonction permettant l’extraction utilise le graphe GRAPH 1 pour enrichir le contenu proposé à un utilisateur. Le Graphe GRAPH 1 peut comprendre des données du domaine d’entraînement DOMAIN 1 et des informations qui sont des candidats au domaine d’entraînement DOMAIN 1 . Si aucune fonction apprenante de domaine FA D n’est implémentée dans le procédé de l’invention, lors d’une première extraction de concepts, si la fonction apprenante FA 1 n’est pas encore entraînée, cette dernière peut être entraînée pour la première fois à partir des concepts extraits de l’ensemble de données ENS 1 ajouté à l’espace de données WS 1 . Dans ce cas, l’utilisation d’un ou plusieurs graphes sémantiques permet(tent) de récupérer les métadonnées des concepts identifiés dans la ressource, c’est-à-dire les instanciations et les liens entre concepts. Un intérêt est de définir un domaine d’entraînement plus complet et/ou spécialisé que le simple ensemble de concepts déjà présents dans l’ensemble de données ENS 1 . Ainsi, le procédé de l’invention permet de prendre en compte les occurrences des concepts du premier ensemble de données ENS 1 ainsi que les concepts non explicites par la découverte de concepts liés au concepts présents dans le premier ensemble de données ENS 1 . Ainsi, il est possible de quantifier automatiquement des concepts plus représentés que d’autres dans cette ressource ENS 1 . Cette quantification permet de hiérarchiser l’ensemble des données du premier domaine d’entraînement DOMAIN 1 . Selon différents exemples, le domaine d’entraînement qui est généré peut prendre plusieurs formes, à savoir un graphe, un fichier ou une base de données. Chacune de ces formes représentatives d’un domaine d’entraînement comprend par un ensemble de mots clefs ou de concepts. Le domaine d’entraînement permet l’entraînement d’une fonction apprenante ayant un modèle d’apprentissage machine dont le paramétrage est affecté par le domaine d’entraînement. La première fonction apprenante FA 1 peut correspondre à un algorithme apprenant de type transformeur tel qu’un transformeur de type GPT-3 désignant « generative Pre-Training Transformer ». Un avantage est de disposer de réseaux pré-entraînés. Un réseau pré-entraîné de type BERT désignant dans la littérature « Bidirectional Encoder Representations from Transformers » peut également être mis en œuvre dans le cadre de la présente invention. Selon un autre exemple, un modèle d’apprentissage machine de type RNN désignant dans la littérature anglo-saxonne Recurrent Neural Network » ou encore un modèle de type LSTM désignant dans la littérature anglo-saxonne « Long short-term memory » peut/peuvent être utilisé(s). Selon un exemple de réalisation, la définition d’un domaine préliminaire DOMAIN 0 permet d’alimenter le premier domaine d’entraînement DOMAIN 1 . Dans ce cas, le premier domaine d’entraînement DOMAIN 1 comporte alors des mots clefs ou concepts présents issus du domaine préliminaire DOMAIN 0 et des concepts extraits d’un graphe sémantique à partir des mots clefs et/ou concepts extraits du premier ensemble de données ENS 1 . Lorsque le domaine d’entraînement DOMAIN 1 est un graphe GRAPH 1 , il peut correspondre à la réunion de deux graphes. Un premier graphe GRAPH 0 peut être défini par l’utilisateur en définissant un domaine préliminaire DOMAIN 0 . Le domaine DOMAIN 0 peut être construit par l’extraction d’un ensemble de concepts d’un graphe de référence GRAPH R ’. Un second graph peut correspondre à un graph GRAPH R ’ obtenu par l’extraction d’un second ensemble de concepts du graphe de référence GRAPH R ou d’un autre graphe de référence. Le graph GRAPH 1 = GRAPH 0 + GRAPH R ’, où l’opérateur « + » correspond à la réunion de deux graphes. La mise à jour du domaine d’entraînement peut être engagée suite à une action d’un utilisateur ou être engagée automatiquement consécutivement à un évènement. Cet évènement peut être une date qui peut être selon un exemple périodique avec une fréquence prédéfinie. L’évènement peut correspondre à un ajout d’un document par un utilisateur. Enfin, selon un autre exemple, l’évènement peut être l’enregistrement d’une annotation ou d’une pluralité d’annotations produite(s) par un utilisateur. Selon un mode de réalisation, la mise à jour d’un domaine peut être soumise à une modération par au moins un autre utilisateur. La modération peut viser la validation d’une ou plusieurs annotations. Selon un mode de réalisation, la modération peut être sollicitée par un utilisateur donné après qu’il ait annoté un contenu. Selon un autre exemple, la modération peut être générée automatiquement selon l’annotation ou le contenu annoté ou encore selon l’utilisateur ayant annoté un contenu. Un avantage de la modération est qu’elle permet de valider la mise à jour d’un domaine d’entraînement. Le modérateur peut être un utilisateur ou une machine. Lorsque la validation est réalisée automatiquement, elle peut être issue d’un calcul d’un score. La comparaison du score calculé avec un seuil donné permet de valider ou non la mise à jour d’un domaine. Le score peut prendre en compte un nombre d’occurrences de l’annotation, la vérification d’un indicateur d’intégrité ou de cohérence ou encore de vérité selon si un accès à une base de connaissance peut être utilisé pour vérifier l’annotation. Lorsque la validation est réalisée par un individu, elle peut l’être par un individu ayant des droits différents des autres individus de la communauté rattaché à un espace de données ou elle peut être réalisée par un ensemble d’individus par exemple au moyen d’un vote. La mise en œuvre de la modération et de la validation peut être réalisée au moyen d’un système de génération de notifications résultant d’actions ou d’annotations d’utilisateur(s). La validation peut comprendre la génération d’une notification qui valide le réentraînement d’un domaine ou la prise en compte d’une nouvelle annotation pour engager un réentraînement ultérieur d’un domaine d’entraînement. Identification des entités nommées Le procédé de l’invention comprend une étape visant à identifier les entités nommées ENTi. A cette fin, le procédé de l’invention comprend la mise en œuvre d’un algorithme de reconnaissance d’entités nommées noté NER 1 . Selon un mode de réalisation, l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées NER 1 comprend une détermination d’un ensemble de structures PHR 1 de données du premier ensemble de données ENS 1 comportant une pluralité de séquences de symboles discrets Si dans une langue naturelle. Ces structures peuvent correspondre à des groupes de mots, des phrases, des paragraphes. Ces structures sont analysées de sorte à extraire des relations entre les différentes séquences de symboles par exemple à partir d’une base de connaissance et de règles. La base de connaissance peut par exemple être un graphe sémantique permettant une analyse des relations entre les mots d’une phrase notamment par les arcs/liens du graphe qui permettent une exploitation des relations entre les termes d’une phrase. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées NER 1 comprend une classification notée CLASS 1 sur la , des entités nommées ENTi formant des sous-séquences de symboles discrets Si dans une langue naturelle au sein de chaque structure déterminée. Cette classification CLASS 1 peut générer à partir d’une fonction apprenante, appelée fonction apprenante spécifique FA S qui permet de classifier les entités nommées. Les entités nommées ENT i peuvent être extraites au sein de structures telles qu’une phrase grâce à une base de connaissance associée à un graphe de concepts. Dans ce dernier cas, les entités nommées correspondent à des instances des nœuds d’un graphe de concepts. Une base de connaissance peut être utilisée de sorte à associer un ensemble de valeurs extraites d’un document numérique à des instances de nœuds d’un graphe de concepts ou d’un graphe d’entités nommées. Cette fonction apprenante spécifique FA S permet l’identification des entités nommées grâce à l’exploitation d’une base de connaissance et des termes extraits des documents du premier ensemble de données ENS 1 . Cette étape est notée IDE 1 sur la . Selon un exemple, un exemple de bibliothèque du langage « Python® » pour le traitement naturel du langage (NLP) peut être choisi tel que la bibliothèque SpaCy. Une telle bibliothèque peut par exemple être utilisée comme un service dans le cadre de l’invention. Selon un autre exemple, une bibliothèque telle que la bibliothèque NLTK désignant dans la terminologie anglo-saxonne « Natural Langage Toolkit » peut être mise en œuvre. Une fonction apprenante spécifique FAS permet de prendre en entrée un document numérique comportant des séquences en langage naturel et de générer en sortie des entités nommées classées selon une classification donnée. Selon un exemple, la base de connaissance peut comprendre des noms d’organisations tels que des noms d’entreprise, des noms d’association, des noms de fondation, des noms d’organisation gouvernementale, et non gouvernementale tels que des institutions. Selon un exemple, la base de connaissance comprend des noms d’unités de quantités, des noms de devises et de monnaies et des noms désignant des quantités ou des proportions telles que des pourcentages. Selon un exemple, la base de connaissance comprend des noms de personnes et de personnages. Selon un exemple, la base de connaissance comprend des noms de lieux géographiques tels que des villes, pays, régions, continents, océans, mers, des rues, de monuments, etc. Selon un exemple, la base de connaissance comprend des noms de produits, de marques, d’enseignes, Selon un exemple, la base de connaissance comprend des noms de dates, de durées, des noms d’évènements, etc. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées comprend une étape de normalisation des noms des entités nommées. Cette étape vise à regrouper différentes entités nommées ENTi en une unique entité nommée. Afin de normaliser les noms d’entités nommées, le procédé de l’invention peut comprendre une base de connaissance décrivant des règles grammaticales et de conjugaisons. Selon un autre cas, la base de connaissance, qui peut être un graphe, comprend des instances décrivant des concepts qui peuvent correspondre à des écritures de différentes formes d’un même concept. Dans ce dernier cas, la base de connaissance peut être agrégée lors de la construction du domaine d’entraînement DOMAIN1 par exemple en décrivant les liens entre concepts du graphe représentant le domaine d’entraînement. A cet effet, lors de l’édition d’une nouvelle annotation par un utilisateur du premier ensemble de données ENS 1 , les instances décrivant les différentes valeurs d’un concept peuvent être modifiées. Une annotation visant à associer une valeur à un mot, un terme ou un concept du premier ensemble de données ENS 1 permet de mettre à jour le domaine d’entraînement DOMAIN 1 . Pour permettre une meilleure normalisation des termes du premier ensemble de données ENS 1 pour améliorer l’apprentissage de la fonction apprenante. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées comprend une étape de désambiguïsation des entités nommées ENT i à partir d’un graphe de connaissance et d’un calcul de distance entre les différentes structures PHR 1 identifiées dans le premier ensemble de données ENS 1 . Un intérêt est de distinguer des termes pouvant avoir plusieurs significations. Le procédé de l’invention comprend donc une fonction permettant de discriminer les différentes significations d’un terme. Un intérêt est d’identifier le concept dans un graphe sémantique afin d’explorer des concepts voisins et des métadonnées propres à la description du nœud et des liens de ce concept dans le graphe. Annotation Le procédé de l’invention comprend une étape d’annotation du premier ensemble de données par un utilisateur. A cet effet, une interface utilisateur permet d’annoter, c’est-à-dire d’éditer un objet numérique associé à un élément du premier ensemble de données ENS 1 . L’objet numérique peut être par exemple un texte, une image, un lien ou encore un marquage tel qu’un soulignement, un changement de la police de caractères ou un surlignage d’une portion de texte du premier ensemble de données ENS 1 . D’une manière générale, l’objet numérique peut être tout média ou toute portion d’un média. Selon un exemple, l’association entre l’objet numérique insérée et un élément du premier ensemble de données ENS 1 est réalisée par le positionnement d’une ancre numérique positionnée entre deux termes ou sur un terme d’un texte d’une page numérique. La génération d’une ancre permet d’associer un objet numérique à une position sur un document numérique. Selon un autre exemple, l’association est réalisée par la génération d’un commentaire en marge d’une page numérique d’un texte. Ce commentaire peut être délimité par un contour. Selon un autre exemple, l’annotation peut être réalisée sur une autre page avec une référence ou un localisateur uniforme de ressource pointant vers une entité numérique d’une page du premier ensemble de données ENS 1 . Selon différents exemples, l’annotation peut comprendre un terme ou une suite de termes. L’annotation peut correspondre à une correction d’un terme du premier ensemble de données ENS 1 ou bien à l’ajout d’un nouveau terme à un terme déjà présent dans le premier ensemble de données ENS 1 . Selon un autre exemple, l’annotation peut comprendre l’édition d’un lien vers une ressource, c’est-à-dire une adresse d’un localisateur uniforme de ressource numérique, tel qu’une URL, par exemple pour pointer vers un site web ou plus généralement vers une mémoire d’un autre serveur de données connecté au réseau de données. Exploitation des annotations Le procédé de l’invention comprend une étape d’enregistrement des annotations et une nouvelle opération visant à mettre à jour le domaine d’entraînement DOMAIN 1 , cette étape est notée MAJ 1 sur la . A cette fin l’invention comprend la mise en œuvre d’un analyseur d’annotations. L’analyseur d’annotations peut être mis en œuvre à chaque nouveau traitement d’annotations ou de manière périodique. Selon un exemple, l’analyseur d’annotations est une opération générée manuellement par un utilisateur, néanmoins on préfèrera une configuration automatique pour que l’analyseur automatique mette à jour le domaine d’entraînement DOMAIN 1 en fonction des nouvelles annotations intégrées. A titre d’exemple, si un ensemble de données ENS 1 est annoté parallèlement par plusieurs centaines d’utilisateurs, le procédé de l’invention peut comprendre une étape visant à séquencer le traitement des annotations selon une règle de priorisation. La règle de priorisation peut prendre en compte des profils utilisateurs, des dates d’insertion d’annotations, et/ou des portions de documents ou des types de documents du premier ensemble de données ENS 1 . Cette dernière mise à jour est réalisée dans un premier temps en parcourant automatiquement les annotations du premier ensemble de données ENS 1 ajoutées par un ou des utilisateurs. Une fonction configurée pour analyser ces annotations permet de collecter un ensemble des contenus numériques supplémentaires. Le contenu supplémentaire peut correspondre à des mots clefs, des concepts, des termes correspondant à des instances de concepts ou encore des liens tels que des URL. La fonction qui parse peut également collecter le terme déjà présent dans le premier ensemble de données auquel est associée l’annotation pour éventuellement effectuer des opérations supplémentaires de regroupement ou de correction d’éléments présents dans le domaine d’entraînement. Selon un exemple, le prénom « Jeff » peut être annoté comme rattaché à nom de personne, ce qui permet d’explorer un graphe sémantique associé une base de connaissance pour extraire un nouveau contenu associé à cette correction. Le domaine d’entraînement peut ainsi être enrichi. Le procédé de l’invention comprend une étape automatique d’exploration des concepts associés aux annotations. L’exploration peut comprendre la génération de requêtes automatiques au sein d’un graphe sémantique. Les requêtes permettent l’extraction de nouveaux concepts et/ou de nouveaux liens comportant des métadonnées. Lorsque l’exploration aboutit à l’extraction de nouveaux concepts et de données caractérisant les liens entre concepts extraits, le procédé de l’invention permet de mettre à jour le domaine d’entraînement DOMAIN 1 avec ces nouvelles données. Opérations réalisées par l’utilisateur Le procédé de l’invention comprend une étape visant à annoter automatiquement certaines opérations réalisées sur le premier ensemble de données ENS 1 par un utilisateur ayant accès au premier espace de données WS 1 . Les annotations générées automatiquement visent à caractériser des actions réalisées par un utilisateur U i sur le premier ensemble de données ENS 1 . Selon différents modes de réalisation, les actions comportent une ouverture ou une lecture d’au moins une page indexée du premier ensemble de données ENS 1 . Cette ouverture ou lecture peut être comptabilisée(s) par un système de reconnaissance d’actions tel qu’un système analysant des interactions utilisateurs telles que des interactions tactiles ou des interactions générées par le pointeur d’une souris. D’autres types d’interactions peuvent être détectées telles que des interactions détectées par l’activation d’un bouton ou par une analyse du défilement de la page courante affichée. Un intérêt est de hiérarchiser automatiquement des marques d’intérêt au sein d’un ensemble de données comportant de nombreuses ressources. Ainsi l’apprentissage de la fonction apprenante FA 1 est capable de hiérarchiser des contenus automatiquement en fonction des opérations réalisées par un utilisateur ou des utilisateurs. Un intérêt est de configurer l’apprentissage de la fonction apprenante en fonction d’une partie seulement de l’ensemble des données ENS1 selon le paramétrage choisi. Partage du premier ensemble de données Le procédé de l’invention comprend une étape visant à partager l’accès par le premier utilisateur U 1 ayant créé l’espace de données WS 1 à au moins un second utilisateur U 2 . Cette étape est notée PAR 1 sur la . Cette fonction de partage d’accès est mise en œuvre au moyen d’une interface graphique et d’une invitation émise à un second utilisateur U 2 par exemple par l’intermédiaire d’un système de messagerie. Le second utilisateur U 2 peut créer un accès sécurisé par exemple par la mise en œuvre d’un système d’authentification. Selon un mode de réalisation, le système de l’invention comprend la mise en œuvre d’un serveur d’authentification à un service permettant de partager les accès et contrôler les accès à une pluralité d’espace de données {WS i } i ɛ [1 ;N] . Selon un exemple de réalisation, un partage d’accès à un espace de données WS i ne donne pas automatiquement accès à l’édition, agrégation et la modification du contenu du premier ensemble de données. Ainsi, l’invention permet de générer des accès à des espaces de données à des utilisateurs dont les profils n'ont pas les mêmes droits. Des profils utilisateurs peuvent être configurés pour permettre l’édition de contenu et ainsi contribuer à entraîner le domaine d’apprentissage associé à l’espace de données ENS 1 et d’autres profils utilisateurs peuvent être configurés pour uniquement obtenir les droits en lecture du contenu du premier ensemble de données ENS 1 . Actions de l’utilisateur ayant accès à l’espace de données Le second utilisateur U 2 , lorsqu’il a accès au premier ensemble de données ENS 1 peut dans le cadre de l’invention réaliser deux types d’actions : ajouter un contenu numérique au premier ensemble de données ENS 1 de manière à l’enrichir par exemple en agrégeant des ressources ou en ajoutant des documents numériques ou encore des métadonnées au premier ensemble de données ENS 1 ; annoter un contenu numérique au premier ensemble de données ENS 1 par exemple en annotant des éléments tels qu’un terme, un concept, un mot clef ou un groupe de termes du premier ensemble de données ENS 1 , cette annotation peut par exemple comprendre un ajout d’un lien d’une ressource tel qu’un localisateur uniforme de ressource (URL), une association d’un terme, une correction d’une appellation d’une entité nommée, une précision d’une information de contexte d’une entité nommée. Le procédé de l’invention comprend alors une prise en compte de ces ajouts ou de ces annotations pour mettre à jour le premier domaine d’entraînement DOMAIN 1 . Cette étape est notée MAJ 2 sur la . Un intérêt de l’invention est de construire un graphe GRAPH 1 correspondant à l’ensemble de données ENS 1 . Dans ce graphe de nouvelles entités nommées peuvent être ajoutées par un utilisateur afin d’enrichir l’entraînement du modèle d’apprentissage machine. Un objectif est d’obtenir une fonction apprenante plus performante dans l’extraction de données d’intérêt. Les mises à jour MAJ 1 et MAJ 2 du domaine d’entraînement DOMAIN 1 peuvent être générées à partir des annotations, agrégations et ajouts du premier utilisateur U 1 et du second utilisateur U 2 . Le domaine d’entraînement DOMAIN 1 permet donc de réapprendre la fonction apprenante FA 1 par un paramétrage de son modèle d’apprentissage machine. L’invention permet donc une prise en compte d'un aspect collaboratif des modifications de données, des agrégations de données et des ajouts de données à un ensemble de données ENS 1 pour mettre à jour le domaine d’entraînement d’une fonction apprenante FA 1 . Un avantage de l’invention est de permettre un apprentissage d’une fonction apprenante par la prise en compte de données modifiées d’un ensemble de données par une communauté d’utilisateurs. L’invention trouve un intérêt particulier lorsqu’un ensemble de données comprend un grand volume de données hétérogènes ayant également par exemple des contenus mis à jour à selon des périodes différentes. Il peut s’agir d’un domaine d’intérêt dans un intranet d’une entreprise, d’une ressource de données métier dans une entreprise, de données hétérogènes collectées de différentes ressources dans un forum ou un espace de données pour des chercheurs. L’invention permet de générer un domaine d’entraînement homogène à partir d’un ensemble de données hétérogène dans un délai court tout en proposant une amélioration continue de ce domaine d’entraînement au fur et à mesure que l’ensemble de données s’étoffe par des ajouts successifs d’une communauté d’utilisateurs. La représente un mode de réalisation dans lequel un troisième utilisateur U 3 est invité à accéder à un second espace de données noté WS 2 comprenant un second ensemble de données ENS 2 par un second utilisateur U 1 . Cette étape de partage est notée PAR 2 . Dans le cas de , le procédé de l’invention illustre qu’un utilisateur U 1 peut avoir créé plusieurs espaces de données WS 1 et WS 2 et avoir généré des partages d’accès à ces espaces de données à différentes communautés d’utilisateurs. Dans le cas de la , un unique utilisateur U 3 est représenté ayant accès à un espace de données WS 2 , toutefois l’invention s’applique dans le cadre d’une pluralité d’espaces de données {SW i } iɛ [1 ;N] pouvant être créés par un utilisateur et pouvant être partagés à des groupes d’utilisateurs différents. Dans l’exemple de la , un espace de données WS 1 n’est pas partagé avec d’autres utilisateurs et un espace WS 2 est partagé avec un autre utilisateur U 3 . L’invention se rapporte donc ainsi à un procédé permettant la gestion d’une pluralité d’espaces de données ayant des données d’entraînement propres et pouvant être mises à jour selon la communauté d’utilisateurs ayant les droits sur l’espace de données en question. Génération automatique de requêtes pour accéder à des ressources complémentaires La permet d’illustrer une fonction visant à générer automatiquement un ensemble de requêtes vers des ressources de données à partir des entités nommées identifiées au sein de toute ou partie du premier ensemble de données ENS 1 . Cette étape est notée GEN 1 . Un intérêt de cette étape est d’extraire des ressources tierces de nouvelles données telles que de nouvelles entités nommées ou de nouveaux concepts pouvant alimenter le domaine d’entraînement DOMAIN 2 de l’espace de données WS 2 . Un avantage est d’enrichir le domaine d’entraînement automatique de la fonction apprenante à partir de ressources secondaires automatiquement consultées se rapportant à des concepts ou entités nommées du second ensemble de données ENS 2 . Les requêtes peuvent être générées au sein d’un ou de plusieurs moteurs de recherche ou d’annuaires. Les requêtes peuvent par exemple être automatiquement générées en fonction de l’entité nommée considérée et selon son type. S’il s’agit d’une organisation par exemple, le site web peut être obtenu à partir d’une requête simple visant à identifier une instance de l’entité nommée dans l’URL du site. S’il s’agit d’une entité nommée relative à une personne, une requête peut être générée de sorte à récupérer des données référencées sur une page d’une encyclopédie telle que Wikipédia. Si l’entité nommée est une devise, une requête peut être générée pour obtenir le cours de cette devise sur une ressource de données qualifiée. Les requêtes sont générées au sein d’un réseau de données tel que le réseau internet. Selon un exemple de réalisation, une pluralité de ressources est identifiée afin de collecter un ensemble de données se rapportant à une entité nommée ou à un concept afin d’enrichir le domaine d’entraînement. S’il est représenté par un graphe de concepts et d’entités nommées, le domaine d’entraînement peut être mise à jour par l’adjonction de nouveaux nœuds au graphe et de nouveaux liens qualifiant les relations entre les nœuds existants et les nouveaux nœuds ou entre les nouveaux nœuds ajoutés au graphe existant. La illustre une première mise à jour MAJ 1 du domaine DOMAIN 1 permettant d’entraîner une première fonction apprenante FA 1 où seul le premier utilisateur U 1 modifie et annote le premier ensemble de données ENS 1 . La illustre également une seconde et une troisième mise à jour MAJ 2 , MAJ 3 du second domaine d’entraînement DOMAIN 2 par les annotations et les actions des utilisateurs U 1 et U 3 sur le second domaine d’entraînement DOMAIN 2 permettant d’entraîner une seconde fonction apprenante FA 2 . La illustre un système de l’invention comportant un serveur SERV 1 hébergeant les espaces de données créés {SW i } iɛ [1 ;N] par les utilisateurs du procédé de l’invention. Selon une variante de réalisation, une pluralité de serveurs peut être utilisée pour héberger tout ou partie de chaque espace de données WS i . Le service et le stockage peuvent ainsi être supportés par une pluralité de serveurs de données accessibles via un réseau de données NET 1 . La illustre un premier utilisateur U 1 accédant au service proposé par la mise en œuvre du procédé de l’invention par le premier serveur SERV 1 . L’accès au service peut se faire par l’intermédiaire d’un ordinateur PC 1 permettant de générer une interface graphique pour exploiter les données du premier ensemble de données ENS 1 et pour annoter ou modifier cet ensemble de données. Un second ordinateur PC 2 est représenté illustrant un autre accès physique pour un second utilisateur U 2 au service hébergé par le serveur SERV 1 . Chaque utilisateur du procédé de l’invention peut accéder au service par l’intermédiaire d’un ordinateur, une tablette numérique, un téléphone intelligent ou encore tout autre équipement comportant une interface et étant connecté à un réseau de données NET 1 . La représente un exemple de réalisation d’une interface utilisateur générée par le procédé de l’invention. L’interface représentée illustre des composants graphiques permettant de naviguer et opérer sur les données du premier ensemble de données ENS 1 du premier espace de données WS 1 . Le premier ensemble de données comporte une pluralité de documents pouvant être visualisés sous différentes formes, par exemple des pages structurées d’un document de type .pdf ou .html ou .xml ou encore des tableaux ou des images ou plus généralement des médias. Un premier composant graphique NAV permet de naviguer en les différents documents numériques. Dans la , un premier document représenté sous la forme d’une page P 1 est illustré. Différents paragraphes PARAi sont représentés au sein d’une première fenêtre F 1 , notamment un premier paragraphe PARA 1 . Le procédé de l’invention permet de représenter à côté de cette première fenêtre une pluralité de blocs de données générées grâce au procédé de l’invention. Un premier bloc permet de générer les concepts {Ci} iɛ [1 ;N] extraits du premier ensemble de données et/ou de la première page P 1 affichée. Selon un exemple, deux nuages de concepts peuvent être représentés dans deux blocs différents illustrant les concepts les plus représentatifs d’une part d’une page affichée et d’autre part de l’ensemble des données du premier ensemble de données ENS 1 du premier espace WS 1 . Les concepts sont extraits au moyen de la première fonction apprenante FA 1 qui appliquée au premier ensemble de données ENS 1 ou à page P 1 permet de classifier les concepts les plus présents ou les plus représentatifs de l’ensemble de données considéré. La fonction est avantageusement apprise sur l’ensemble des données du premier ensemble ENS 1 et est appliquée à l’ensemble de données considéré. Ainsi une fonction apprenante comportant la mise en œuvre d’un modèle d’apprentissage machine ayant pour sortie une classification statistique des concepts permet de classifier les concepts les plus représentatifs d’un ensemble de données sémantiques. Selon un exemple, un second bloc permet d’extraire et de représenter des localisateurs uniformes de ressources appelés URL, notés {URL i } iɛ [1 ;N] . Ces URLi sont soit extraites directement du premier ensemble de données ENS1 ou de la page P1 représentée, soit extraites à partir d’une requête générée automatiquement permettant d’identifier des ressources d’intérêt. Un problème d’identifier des ressources d’intérêt est que cette tâche est fastidieuse, imprécise et subjective lorsqu’elle est réalisée par un individu. Un intérêt de l’invention est de fiabiliser l’accès à des URL i d’intérêt au regard de l’analyse sémantique réalisée par la première fonction apprenante FA 1. Enfin cette extraction automatique d’URL permet de cibler et extraire des ressources objectives indépendamment d’un choix arbitraire d’un individu. Ainsi, les ressources sélectionnées sont qualifiées par un algorithme visant à restituer les URL d’intérêt en fonction des entités nommées détectées et/ou extraites d’un graphe sémantique. Selon un exemple, un troisième bloc permet d’extraire et de représenter des entités nommées ENTi. Dans l’exemple de la , un quatrième bloc permet de représenter des entités nommées générées à partir du procédé de l’invention. L’intérêt de générer un troisième et un quatrième bloc et de regrouper des entités nommées par type ou catégorie. Par exemple, les entités nommées {ENTi} A correspondent à des entités nommées relatives à des organisations et les entités nommées {ENTi} B correspondent à des entités nommées relatives à des individus. Ainsi, un utilisateur accédant à l’espace de données WS1 et à l’ensemble des informations du premier ensemble de données peut accéder automatiquement à des liens et ressources permettant de faciliter la navigation dans les données du premier ensemble ENS 1 . Selon un exemple de réalisation, l’interface générée présente l’ensemble de la communauté d’utilisateur ayant accès au premier espace de données ENS 1 . Dans l’exemple de la , un composant graphique permet d’accéder à l’ensemble de la communauté d’utilisateurs ici représentés par les utilisateurs U 1 , U 2 , U 8 et U 12 . Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comporte une étape de regroupement des annotations par utilisateurs afin qu’il soit possible de visualiser sur l’interface graphique les annotations d’un utilisateur donné. Un intérêt est de permettre un enrichissement continu par une communauté d’utilisateurs afin de générer un domaine d’entraînement donné pour entraîner une fonction apprenante donnée. Un intérêt de l’invention est de générer des domaines d’entraînement de fonction apprenante sur des corpus de données. A cet effet, l’invention permet d’exportation et l’exploitation d’un domaine d’entraînement réalisé à partir d’un premier ensemble de données pour être utilisé par une autre fonction apprenante, par exemple FA 2 dans le cadre d’un autre ensemble de données par exemple ENS 2 . Un avantage est de disposer de fonctions pré-entraînées déjà performantes pour débuter l’exploitation d’un nouveau corpus de données. Le procédé de l’invention permet de générer une interface graphique au sein de laquelle des accès à d’autres espaces de données ici représentés dans la par les onglets WS2, WS3 et WS4. Un avantage est de permettre une génération d’une pluralité d’espace de données pour chaque utilisateur afin de partager un contenu numérique de manière collaborative. Chaque domaine d’entraînement est spécifique à un espace de données pour un ensemble de données contenu dans l’espace de données. Ainsi, chaque espace de données peut être exploité par une fonction apprise qui est propre à l’ensemble des données de l’espace en question. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour mettre à jour différents espaces de données (WSi) enregistrées sur au moins un serveur distant (SERV 1 ), chaque espace de données (WSit ) étant accessible à un ensemble d’utilisateurs ({Ui} i ) ayant des droits d’accès à cet espace, ledit procédé comportant les étapes : Création (CRE 1 ) d’au moins un premier espace de données (WS 1 ) accessible à un premier utilisateur (U 1 ) disposant des droits d’accès au premier espace créé (WS 1 ), ladite création d’espace comportant les étapes suivantes : Sélection d’un premier ensemble de données (ENS 1 ), organisées au sein d’une pluralité de pages (Pi), chaque page (Pi) comportant une pluralité de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle et étant accessible depuis au moins un premier localisateur uniforme de ressources (URL 1 ) d’un réseau de données ; Enregistrement du premier ensemble de données (ENS 1 ) et indexation des pages ; Extraction (EXT 1 ) d’un ensemble de concepts ({Ci} i ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) à partir d’une première base de connaissance prédéfinie (GRAPH R ) et d’une première fonction apprenante (FA 1 ) entraînée pour générer un premier domaine d’entraînement (DOMAIN 1 ) ; Identification (IDE 1 ) d’un ensemble d’entités nommées (ENT i ) à partir d’un algorithme de reconnaissance d’entités nommées (NER 1 ) ; Annotation (ANN 1 ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) par le premier utilisateur (U 1 ), ladite annotation (ANN 1 ) générant au moins une première métadonnée (META 1 ) associée à une donnée du premier ensemble de données (ENS 1 ) ; Mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) d’entraînement à partir de la au moins métadonnée générée pour extraire et afficher de nouvelles entités nommées (ENT k ) à partir de ladite première base de connaissance prédéfinie (GRAPH R ) et entraînement de la première fonction apprenante (FA 1 ) à partir du premier domaine mis à jour (DOMAIN 1 ) ; Partage (PAR 1 ) de l’accès du premier espace de données (WS 1 ) du premier utilisateur (U 1 ) à un second utilisateur (U 2 ) ; Annotation (ANN 2 ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) par le second utilisateur (U 2 ), ladite annotation générant au moins une seconde métadonnée (META 2 ) associée à une donnée du premier ensemble de données (ENS 1 ) ; Mise à jour (MAJ 2 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) d’entraînement à partir de la au moins une seconde métadonnée (META 2 ) générée pour extraire et afficher de nouvelles entités nommées (ENT n ) à partir de ladite première base de connaissance prédéfinie (GRAPH R ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la première base de connaissance (GRAPH R ) est un graphe de concepts prédéfini accessible depuis un réseau de données (NET 1 ), le domaine d’entraînement créé (DOMAIN 1, DOMAIN 2 ) étant défini par un ensemble de concepts ({Ci} i ) extraits d’un graphe de référence (GRAPH R ) définissant une base de connaissance, ledit ensemble de concepts ({Ci} i ) extrait définissant un graphe de concepts (GRAPH 1 , GRAPH 2 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2 caractérisé en ce qu’un second espace de données (WS 2 ) est créé (CRE 2 ) par le premier utilisateur (U 1 ) selon une séquence d’étapes identiques à la création du premier espace de données (WS 1 ) comportant notamment la sélection d’un second ensemble de données (ENS 2 ), ledit second espace de données (WS 2 ) comportant un second domaine (DOMAIN 2 ) permettant d’entraîner une seconde fonction apprenante (FA 2 ), ledit procédé comportant en outre les étapes suivantes : Partage (PAR 2 ) de l’accès du second espace de données (WP 2 ) à au moins un troisième utilisateur (U 3 ) ; Annotation (ANN 3 ) du second ensemble de données (ENS 2 ) par le troisième utilisateur (U 3 ) ; Mise à jour (MAJ 3 ) du second domaine d’entraînement (DOMAIN 2 ) pour extraire de nouvelles entités nommées (ENT i ) et entraînement de la seconde fonction apprenante (FA 2 ) à partir du second domaine mis à jour (DOMAIN 2 ). Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que la création (CRE 1 ) d’un premier espace de données (WS 1 ) comprend la création d’au moins un premier domaine préliminaire (DOMAIN 0, GRAPH 0 ), ledit premier domaine préliminaire (DOMAIN 0, GRAPH 0 ) étant sélectionné par un utilisateur, ladite sélection entrainant l’extraction d’un sous-graphe de concepts (GRAPH 0 ) d’un graphe de concepts de référence (GRAPH R ), ledit premier domaine généré (DOMAIN 1 ) comportant une réunion des concepts issus d’une extraction d’un graphe (GRAPH 1 ) issu des concepts extraits du premier ensemble de données (ENS 1 ) et d’une extraction d’un graphe (GRAPH 0 ) issu des concepts extraits d’un graphe de référence (GRAPH R ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 caractérisé en ce que la génération d’au moins un premier domaine (DOMAIN 1 ) comprend l’exécution d’une fonction apprenante (FA D ), dite fonction apprenante de domaine, non supervisée générant des classes de concepts ({Ci} i ) hiérarchisées, les hiérarchies entre concepts ({Ci} i ) étant extraites à partir d’un graphe de concepts de référence prédéfini (GRAPH R ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’un domaine sélectionné au sein d’une librairie de domaines pour définir un premier domaine préliminaire (DOMAIN 0 ) d’un espace de données (WS 1 , WS 2 ) est mis à jour selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, ledit premier domaine (DOMAIN 1 ) mis à jour permettant de définir un domaine d’entraînement enrichi pour entraîner un modèle d’apprentissage machine définissant une fonction apprenante exécutée sur le premier ensemble de données accessible à une communauté d’utilisateurs ({U i } i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 6 caractérisé en ce que le premier domaine (DOMAIN 1 ) est mis à jour à partir : d’un ensemble d’actions réalisées par le premier utilisateur (U 1 ) sur le premier ensemble de données (WS 1 ), lesdites actions comportant notamment une ouverture ou une lecture d’au moins une page indexée du premier ensemble de données (ENS 1 ), la mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) comportant une pondération des concepts extraits ({Ci} i ) de ladite première page indexée ; d’au moins une annotation (ANN 1 ) comportant un mot clef (KW 1 ) ajouté par le premier utilisateur (U 1 ), les mots clefs (KW 1 ) étant associés à une page indexée du premier ensemble de données (ENS 1 ), la mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) comportant une extraction de concepts à partir d’un premier graphe de connaissance (GRAPH 1 ), lesdits concepts ({Ci} i ) étant associés audit au moins un mot clef (KW 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 caractérisé en ce qu’une annotation (ANN 1 ) d’un utilisateur (U 1 , U 2 , U 3 ) comprend : Une association d’un mot clef associé à une chaine de caractères ou d’un média d’une page du premier ensemble de données (ENS 1 ) ; Une correction d’une annotation par un second utilisateur (U 2 ) précédemment défini par un autre utilisateur (U 1 ) ; Une sélection d’un concept donné (C d ) parmi une liste de concepts ({C i } i ) extraits du premier domaine (DOMAIN 1 ) ; Un marquage d’un localisateur uniforme de ressource (URL i ) du premier ensemble de données (ENS1). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 8 caractérisé en ce que l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées (NER 1 ) comprend : détermination d’un ensemble de structures (PHR 1 ) de données du premier ensemble de données (ENS 1 ) comportant une pluralité de séquences de symboles discrets (Si) dans une langue naturelle ; classification d’entités nommées formant des sous-séquences de symboles discrets (Si) dans une langue naturelle au sein de chaque structure déterminée ; normalisation des entités nommées visant à regrouper différentes entités nommées (ENTi) en une unique entité nommée ; désambiguïsation des entités nommées (ENT i ) à partir d’un graphe de connaissance et d’un calcul de distance entre les différentes structures (PHR 1 ) identifiées dans le premier ensemble de données (ENS 1 ). Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que : la détermination des structures comporte la mise en œuvre d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles ; la classification des entités nommées (ENTi) est mise en œuvre à partir d’une fonction apprenante spécifique (FA S ) comprenant la mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif (CNN 1 ) et/ou d’un modèle de langage autorégressif génératif de type transformeur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 9 à 10 caractérisé en ce que les entités nommées extraites comprennent une valeur de référence définissant une catégorie à laquelle elles sont chacune associée, au moins une desdites valeurs de références étant comprises dans la liste suivante {organisation, nom d’entreprise, nom de personne, quantité, nombre ou devise monétaire, date et durée, nom d’évènement, lieu géographique, pourcentage, nom de produit}, la classification des entités nommées comprenant une étape de classification du type de contenu, ladite classe étant associée à une fréquence de rafraichissement du contenu. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 11 caractérisé en ce qu’il comprend : la génération (GEN 1 ) d’une pluralité de requêtes comportant une sélection d’entités nommées (ENTi) extraites, lesdites requêtes étant exécutées au sein d’un réseau de données (NET 1 ) comportant une pluralité de ressources de données ; traitement desdits résultats pour extraire une pluralité de localisateurs uniformes de ressources (URL i ) associés respectivement à une pluralité de localisateurs ; extraction d’une pluralité de nouveaux concepts à partir d’un graphe de connaissance (GRAPH 1 , GRAPH 2 ) ; mise à jour d’au moins un domaine d’entraînement (DOMAIN 1 , DOMAIN 2 ) à partir des concepts extraits. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 12 caractérisé en ce qu’il comprend : Identification d’un ensemble de localisateurs uniformes de ressources (URL k ) du premier ensemble de données à partir d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles ; Extraction d’une pluralité de nouveaux concepts de chaque ressource pointée par un localisateur uniforme de ressources (URL k ) à partir d’un graphe de connaissance (GRAPH 1 , GRAPH 2 ) ; mise à jour d’au moins un domaine d’entraînement (DOMAIN 1 , DOMAIN 2 ) à partir des concepts extraits. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 13 caractérisé en ce que le premier ou le second domaine d’entraînement (DOMAIN 1 , DOMAIN 2 ) est mis à jour à partir de l’adjonction d’un troisième graphe (GRAPH 3 ), ladite adjonction étant réalisée automatiquement à partir d’une sélection d’un troisième domaine d’entraînement (DOMAIN 3 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 14 caractérisé en ce qu’il comprend la génération d’une première zone graphique (Z 1 ) dans laquelle une sélection des concepts du premier domaine d’entraînement sont affichés dans le premier espace de données (WS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 15 caractérisé en ce qu’il comprend : la génération d’une première zone graphique (Z 1 ) dans laquelle une sélection des concepts du premier domaine d’entraînement sont affichés dans le premier espace de données (WS 1 ). la génération d’une seconde zone graphique (Z 2 ) dans laquelle une sélection d’entités nommées extraites du premier ensemble de données (ENS 1 ) est affichée dans le premier espace de données (WS 1 ) et/ou ; la génération d’une troisième zone graphique (Z 3 ) dans laquelle une sélection de localisateurs uniformes de ressources (URL i ) d’un réseau de données extraite du premier ensemble de données (ENS 1 ) sont affichés dans le premier espace de données (WS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 16 caractérisé en ce qu’au moins une zone graphique (Z 1 , Z 2 , Z 3 ) est rendue activable pour accéder à une seconde sélection de donnée extraite du premier ensemble de données (ENS 1 ).