Brevet FR3145623A1 — publié le 20240809

La présente demande concerne un procédé pour fournir une réponse à une demande de client, par exemple une image, un texte, comprenant les étapes suivantes : a) recevoir une demande de client sur une interface provenant d’un dispositif client (10) ; b) déterminer une identité de client (ID) d’un utilisateur émettant la demande et/ou du dispositif client (10) ; c) déterminer des coûts pour satisfaire à la demande, l’étape comprenant de préférence le calcul de l’électricité nécessaire pour calculer une réponse à la demande et/ou de la puissance de calcul nécessaire pour calculer au moins partiellement une réponse à la demande de client ; d) transmettre une indication de coûts au dispositif client (10) sur la base des coûts déterminés ; e) calculer la réponse à la demande de client à l’aide d’un modèle entraîné (22), en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond ; f) transmettre la réponse au dispositif client (10) ; g) allouer un montant à payer pour la transmission de la réponse, de préférence sans exiger simultanément un paiement du montant, en utilisant l’identité de client (ID), le montant étant de préférence corrélé à l’indication de coûts telle que transmise à l’étape d) ; h) surveiller un montant total alloué pour une identité de client particulière (ID) ; i) transmettre une demande de paiement, la demande de paiement étant destinée à régler au moins partiellement le montant alloué total attribué à l’identité de client particulière (ID) lorsque le montant alloué total dépasse un montant seuil (prédéterminé). Figure pour l’abrégé : Fig. 4 PROCÉDÉ POUR FOURNIR UNE RÉPONSE À UNE DEMANDE D E CLIENT ET SYSTÈME POUR UNE CONVERSATION PAR CHAT DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION L’invention concerne un procédé pour fournir une réponse à une demande de client et un système pour fournir une conversation par chat. ETAT DE LA TECHNIQUE Des systèmes pour fournir des conversations par chat ((de l’Anglais ‘chat conversation’, ou messagerie instantanée) en ligne sont connus. Au cours des dernières années, il est devenu de plus en plus populaire d’avoir des chatbots (dialogueurs) ou des chatterbots (robots de dialogue) qui participent lors de chats effectués entre êtres humains. Au cours des dernières années, dans le secteur des services, l’utilisation de chatbots s’est développée afin de satisfaire à des demandes de client, par exemple pour répondre à des questions simples concernant le prix, les conditions de service, etc. Les chatbots respectifs servent à réduire la charge de travail de personnes de service et à filtrer les questions les plus élémentaires afin que les êtres humains puissent répondre à des questions plus complexes et élaborées. En raison des progrès croissants qui ont été réalisés avec des modèles entraînés comme des réseaux de neurones et autres, la capacité de de ce qu’on appelle des chatbots à répondre à des questions plus complexes a augmenté. En novembre 2022, Open AI a lancé Chat Generative Pre-Trained Transformer, également connu sous le nom de ChatGPT. ChatGPT fournit un chatbot qui utilise un modèle de langage autorégressif généré par apprentissage profond pour produire un texte de type humain. Avec le logiciel respectif, la technologie est passée du domaine de la réponse à des questions prédéfinies à un secteur où des textes plus longs peuvent être générés. Pour fournir des réponses élaborées et générer du texte, des applications comme ChatGPT nécessitent une puissance de calcul massive et consomment donc une quantité d’énergie excessive. Par conséquent, il est de plus en plus nécessaire de fournir des approches économiquement raisonnables pour coordonner l’utilisation de ces systèmes. Il existe des approches disponibles pour monétariser la puissance de calcul consommée (par exemple, https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/calculator/ ). Cependant, ces approches ne fournissent pas de mesures incitatives qui amènent à une répartition de charge. Compte tenu de cet état de la technique, un objectif de la présente demande est de fournir un procédé amélioré pour fournir les réponses à des demandes de client. En particulier, le procédé devrait permettre l’utilisation efficace de ressources. En outre, une facilité d’utilisation adéquate devrait être assurée. La présente invention résout le problème respectivement par un procédé pour fournir une réponse à une demande de client, un système pour fournir une conversation par chat via des messages textuels et/ou messages audio et un support lisible par ordinateur, tels que définis ci-dessous. En particulier, le problème résolu par un procédé pour fournir une réponse à une demande de client, comprend les étapes suivantes : a) Recevoir une demande de client sur une interface provenant d’un dispositif client ; b) Déterminer une identité de client d’un utilisateur émettant la demande et/ou du dispositif client ; c) Déterminer un coût pour satisfaire à la demande, l’étape comprenant de préférence le calcul de l’électricité nécessaire pour calculer une réponse à la demande et/ou de la puissance de calcul nécessaire pour calculer au moins partiellement une réponse à la demande de client ; d) Transmettre une indication de coût au dispositif client sur la base des coûts déterminés ; e) Calculer une réponse à la demande de client à l’aide d’un modèle entraîné, en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond ; f) Transmettre la réponse à l’appareil client ; g) Allouer un montant à payer pour la transmission de la réponse, de préférence sans exiger simultanément le paiement du montant, en utilisant l’identité de client, le montant étant de préférence corrélé à l’indication de coût telle que transmise à l’étape d) ; h) Surveiller un montant total alloué pour une identité de client particulière ; i) Transmettre une demande de paiement, la demande de paiement étant destinée à régler au moins partiellement le montant alloué total attribué à l’identité de client particulière lorsque le montant alloué total dépasse un montant seuil (prédéterminé). La demande provenant du client peut comprendre une image, un texte et/ou des données audio/vidéo. De manière correspondante, la réponse peut être un texte, une image ou des données audio/vidéo. La demande de client reçue peut être une demande de client qui est générée, par exemple, via une interface Web comme cela est courant dans des programmes de chat. En variante, la demande respective peut être générée par tout autre moyen, par exemple par un logiciel de traitement de travail comme Microsoft Word, un programme de dessin, un logiciel fonctionnant dans une voiture ou tout autre type de dispositif. Dans un mode de réalisation, ceci est accessible via des dispositifs utilisés pour établir une réalité augmentée. Par exemple, des questions peuvent être générées de manière interactive en désignant des objets de la vie réelle (par exemple, « Qu’est-ce que c’est ? ») et les réponses peuvent être augmentées via le dispositif respectif. Par exemple, des lunettes respectives ajoutent du texte sur l’objet désigné montrant la réponse telle que générée par la réaction. De même, le procédé ou le système revendiqué plus tard peut être accessible via une réalité virtuelle. Par exemple, la demande de client peut être générée tout en étant dans une réalité virtuelle et/ou sur la base de toute interaction avec la réalité virtuelle. Dans un mode de réalisation, des mondes virtuels existants peuvent être accentués en fournissant une interaction avec le modèle entraîné, par exemple par navigation améliorée « Emmène-moi jusqu’au bâtiment le plus ancien de ce monde. » ou des actions génératives « Ajoute s’il te plaît une pièce qui correspond à l’époque de Napoléon ». La détermination d’une identité de client est nécessaire pour relier les montants alloués à un utilisateur particulier, par exemple un participant à un chat, et/ou un dispositif client. Pour la présente invention, il n’est pas nécessaire d’identifier la personne tant qu’il existe une autre liaison qui relie à la personne considérée. Également, il n’est pas nécessaire de recevoir beaucoup d’informations de l’utilisateur particulier, par exemple via un processus d’enregistrement. Pour identifier le dispositif client et/ou l’utilisateur, tout type de numéro d’identification matériel peut être utilisé tel qu’une adresse MAC (Contrôle d’Accès au Support) et/ou un numéro d’identification de processeur et/ou un numéro d’identification de disque dur et/ou une adresse IP et/ou d’autres numéros de dispositif uniques, tels que l’identifiant unique de l’appareil (UDID) d’un smartphone. De même, des protocoles de communication modernes permettent d’accéder à des mécanismes permettant d’identifier des utilisateurs et/ou dispositifs clients. De tels mécanismes peuvent également être utilisés pour parvenir à une identité de client. L’identité de client peut être de tout type de numéro ou de caractère et ne doit pas nécessairement être unique à un seul dispositif et/ou à un seul utilisateur. Certains procédés qui peuvent être utilisés pour établir une identité de client conformément au concept inventif sont discutés dans WO2021259608 A1. Pour les avantages du procédé de l’invention, une condition préalable est que la réponse à la demande de client soit générée/calculée à l’aide d’un modèle entraîné. Habituellement, l’utilisation de tels modèles est coûteuse en termes de mémoire et de puissance de calcul. Des modèles préférés pour des réponses précises sont des modèles de langage autorégressifs comme des modèles d’apprentissage profond. C’est un aspect (important) de l’invention que la génération de la réponse soit liée à l’allocation d’un montant à payer. Selon l’invention, le montant n’a pas besoin d’être payé immédiatement. La dette est seulement notée et permet une progression immédiate du processus. Un paiement ne sera requis que si le montant additionné atteint une certaine valeur seuil et/ou n’a pas été payé pendant une période plus longue, par exemple sur un mois ou deux semaines. En combinant le concept de micropaiements et/ou paiements fractionnés avec la technologie des chatbots, une approche très efficace pour générer des réponses est obtenue. Alors que les micropaiements ou paiements fractionnés ne constituent pas un obstacle important à l’utilisation du service fourni, cela filtre le nombre de demandes et permet de réduire la charge sur les serveurs qui mettent en œuvre le procédé. Selon l’invention, un paiement fractionné peut être défini comme un paiement selon lequel le montant à payer est une fraction de la plus petite unité physique disponible dans une monnaie officielle, par exemple un quart de centime d’euro. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend l’étape suivante : recevoir un signal d’autorisation, le signal d’autorisation indique que l’utilisateur du dispositif client accepte d’allouer un montant qui est corrélé à l’indication de coût pour recevoir la réponse à la demande de client. Dans un mode de réalisation, l’utilisateur sera informé de coûts potentiels qui seront générés et il lui sera demandé de rembourser les coûts respectifs. Conformément à un mode de réalisation de l’invention, une autorisation pour les coûts respectifs est requise. Dans un autre mode de réalisation, une réponse n’est fournie que si une autorisation respective est présente. Dans un mode de réalisation, l’étape c) est effectuée après l’étape e). Dans un mode de réalisation, l’étape f) comprend la transmission d’une première partie de la réponse et la transmission au moins d’une seconde partie de la réponse. En d’autres termes, la réponse peut être divisée ou séparée en plusieurs parties. Dans le mode de réalisation respectif, il est possible de transmettre la seconde partie de la réponse et de quelconques autres parties uniquement si le signal d’autorisation tel que déjà discuté est reçu. La transmission de la première partie de la réponse avant d’autoriser des coûts permet à l’utilisateur de décider si les informations reçues ont une valeur telle que les coûts respectifs sont justifiés. Dans un mode de réalisation dans lequel l’étape f) comprend la transmission d’une première partie de la réponse et la transmission au moins d’une seconde partie de la réponse, l’étape d) est effectuée avant la transmission de la seconde partie de la réponse et/ou dans lequel la seconde partie de la réponse n’est transmise que si le signal d’autorisation selon l’étape j) est reçu. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend : k) la réception d’une autre demande de client sur l’interface provenant du dispositif client et l) la détermination si un autre signal d’autorisation est reçu, l’autre signal d’autorisation indiquant que l’utilisateur du dispositif client accepte d’allouer un autre montant pour une autre réponse ; m) la transmission d’une autre réponse au dispositif client, uniquement s’il est déterminé à l’étape l) que le signal d’autorisation a été reçu. Dans un mode de réalisation, le procédé peut comprendre les étapes suivantes : n) émettre au moins un message d’invitation offrant une récompense pour effectuer un retour d’information sur la réception prévue d’un message du dispositif client, o) recevoir un message de retour d’information provenant du dispositif client sur la réponse telle que transmise à l’étape f) ; p) utiliser le message de retour d’information pour entraîner le modèle entraîné ; q) réduire le montant alloué à payer en réponse à la réception du message de retour d’information. Dans un mode de réalisation, l’offre d’une récompense pour le retour d’information est basée sur un montant statique, par exemple 5 centimes, 10 centimes ou 1 euro. Dans un autre mode de réalisation, l’offre peut être dynamique, par exemple en fonction de la mesure selon laquelle le modèle entraîné bénéficierait du retour d’information ou de la longueur et/ou de l’adéquation du retour d’information. Dans un mode de réalisation, la récompense offerte peut être liée à un certain nombre de questions auxquelles l’utilisateur accepte de répondre. De même, le message d’invitation peut décrire l’algorithme selon lequel la récompense est calculée ou fournir une valeur tangible. En variante, le message d’invitation peut simplement indiquer qu’il y aura une récompense et que la récompense est calculée une fois que le retour d’information est reçu. Selon ce point, le montant alloué pour l’utilisateur et/ou dispositif client particuliers est réduit en réponse à la réception du message de retour d’information. Encore une fois, le montant peut être calculé au moment de la réduction ou un tarif forfaitaire peut être réduit. Ainsi, le système de micropaiement et/ou de paiement fractionné génère une incitation à améliorer le modèle entraîné. En outre, l’incitation peut être conçue de telle sorte qu’un retour d’information est collecté avec les données qui sont les plus nécessaires pour améliorer le modèle entraîné. Ainsi, le retour d’information peut être régulé. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la détermination d’une qualité du message de retour d’information. La qualité respective peut être décrite par un indice de qualité, par exemple une valeur numérique. Dans un mode de réalisation, il est décidé en fonction de la qualité du retour d’information s’il sera utilisé ou non pour entraîner le modèle entraîné existant et pour fournir un retour d’information pour celui-ci. Dans un (autre) mode de réalisation, la récompense, à savoir la réduction du montant alloué, n’est accordée que si le retour d’information tel que fourni via le message de retour d’information satisfait à certains critères de qualité, par exemple, l’indice de qualité est supérieur à une valeur seuil prédéfinie. Le problème ci-dessus est également résolu par un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre au moins l’un des procédés décrits ci-dessus lorsqu’elles sont exécutées par au moins un processeur. Des avantages similaires à ceux décrits ci-dessus sont obtenus. En outre, le problème est résolu par un système ayant un support d’enregistrement lisible par ordinateur tel que décrit ci-dessus et/ou un système pour fournir une conversation par chat via des messages textuels et/ou des messages audio. Le système respectif peut comprendre : - une application de chat pour fournir au moins un participant à la conversation par chat, l’application de chat étant adaptée pour déterminer et délivrer en sortie des réponses à des questions émises par au moins un autre participant à la conversation par chat ; - un modèle entraîné, en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond utilisé par l’application logicielle pour déterminer les réponses ; - une application de paiement : stockant au moins une identité de client pour identifier l’autre participant et/ou un dispositif client utilisé par l’autre participant ; allouant un montant à payer pour les réponses délivrées en sortie par l’application de chat, de préférence sans exiger simultanément le paiement du montant, en utilisant l’identité de client ; surveillant un montant alloué total pour une identité de client particulière ; transmettant une demande de paiement, la demande de paiement étant destinée à régler au moins partiellement le montant alloué total attribué à l’identité de client particulière lorsque le montant alloué total dépasse un montant seuil (prédéterminé). Tous les composants mentionnés ci-dessus, à savoir l’application de chat, l’application de paiement et le modèle entraîné peuvent faire partie d’un seul composant logiciel ou être répartis dans des composants logiciels séparés qui peuvent eux-mêmes être répartis sur plusieurs ordinateurs et interagir les uns avec les autres comme des applications de serveur client. Dans un mode de réalisation en variante, la demande de paiement peut être transmise non seulement lorsque le montant alloué total dépasse un montant seuil (prédéterminé), mais également lorsque le montant a été alloué pendant une durée supérieure à un seuil préétabli, par exemple plus de 1 semaine, plus de 2 semaines, plus d’un mois, plus de 3 mois, plus de 6 mois. Dans un mode de réalisation, le système, en particulier l’application de paiement, ne prend pas en compte le montant alloué, mais uniquement le laps de temps. Dans un mode de réalisation, le système peut comprendre une application de prévision qui est adaptée pour déterminer des coûts pour au moins l’une des réponses. La détermination respective peut prendre en compte l’un des paramètres suivants : - l’électricité estimée pour déterminer la réponse ; - l’électricité nécessaire pour déterminer la réponse ; - la puissance de calcul estimée pour déterminer au moins partiellement la réponse ; - la puissance de calcul nécessaire pour déterminer au moins partiellement la réponse ; - le temps de traitement ; - la priorité de la demande ; - la quantité de sources à utiliser pour générer la réponse. Dans un mode de réalisation, la prévision (de plus) dépend de la charge du serveur qui détermine la réponse. Par exemple, il peut exister un facteur de pondération qui conduit à un envol ou une chute du coût calculé, par exemple si la charge est supérieure à une moyenne, les coûts seront augmentés de 20 % (facteur de pondération = 1,20). Si elle est inférieure à la moyenne, les coûts seront réduits de 10 % (facteur de pondération = 0,90). Ainsi, le système de l’invention aide à répartir la charge sur le(s) serveur(s) uniformément dans le temps. Des pics de charge sont évités, ce qui aide à établir un paramétrage qui a une meilleure charge de travail moyenne. Pour estimer l’électricité et/ou la puissance de calcul, le système peut fournir des modèles adéquats qui prennent en compte une consommation d’électricité et/ou une puissance de calcul nécessaire pour satisfaire à des demandes précédentes et/ou pour générer des réponses précédentes. Encore une fois, des modèles entraînés peuvent être utilisés. Dans un mode de réalisation, le système comprend une application de formation pour entraîner le modèle entraîné, en particulier le modèle entraîné pour fournir la réponse, sur la base de messages de retour d’information, dans lequel l’application de paiement est adaptée pour réduire le montant alloué à payer, si un message de retour d’information reçu depuis l’autre participant est utilisé pour entraîner le modèle entraîné. Encore une fois, le retour d’information respectif peut être utilisé pour améliorer le modèle. Dans un mode de réalisation, l’utilisateur peut être doté d’un crédit qui dépasse ce que l’utilisateur a dépensé jusqu’à présent. Dans un mode de réalisation, le système est adapté pour mettre en œuvre au moins l’une des étapes décrites en combinaison avec les procédés de l’invention renseignés ci-dessus. Le problème ci-dessus peut également être résolu par l’utilisation d’un système de micropaiement et/ou paiement fractionné pour réduire la charge de travail sur un système de chat. Le système de chat respectif peut comprendre au moins un modèle entraîné, en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond, pour répondre à des questions émises dans ce système de chat. L’utilisation respective fournit des effets et des avantages similaires à ceux discutés ci-dessus. D’autres modes de réalisation sont discutés dans les revendications dépendantes. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES L’invention va maintenant être décrite de manière plus détaillée à l’aide de plusieurs modes de réalisation en exemple et en faisant référence aux dessins, sur lesquels : représente un appareil client, un système de chat et un système de paiement connectés via Internet ; représente plusieurs composants du système de paiement conformément à la ; représente un exemple de structure de données pour le système de paiement conformément à la ; représente un diagramme illustratif d’un procédé pour fournir une réponse à une demande de client, représente plusieurs composants du système de chat tel que renseigné sur la . DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION La représente le système selon l’invention. Un dispositif client 10, par exemple, un ordinateur portable, un PC ou un terminal mobile est connecté via un réseau, dans le cas présent l’internet 1, à un système de chat 20. Le système de chat 20 et le dispositif client 10 sont également en connexion de communication, via l’internet 1, avec un système de paiement 30, de préférence un système de paiement 30 pour effectuer des micropaiements. Normalement, de nombreux autres systèmes sont connectés à l’internet 1. Le système de chat 20 peut comprendre une application de chat 21 ( ) qui peut être un programme logiciel qui permet à des utilisateurs/participants de communiquer entre eux en temps réel/quasi-réel. Dans un mode de réalisation, l’application de chat 21 fournit un chatbot de service client. Le chatbot est conçu pour aider des clients avec leurs requêtes ou leurs problèmes en fournissant des réponses automatisées. Le système de chat peut être intégré au site Web ou à l’application mobile d’une entreprise, et utilisé pour traiter des requêtes de client, telles que l’orientation des clients vers le bon service pour des problèmes plus complexes. Dans un autre mode de réalisation, le chatbot est conçu pour prendre part à une tâche plus élaborée, comme aider à remplir des formulaires de client ou générer du texte pour une déclaration de sinistre. De même, le chatbot peut fournir d’autres services comme générer un code échantillon dans un langage de programme pour résoudre un problème particulier et/ou générer des lettres individuelles pour une occasion particulière que l’utilisateur décrit dans une demande à l’application de chat 21. L’application de chat 21 peut utiliser un modèle entraîné 22 ( ) pour générer les réponses à une question particulière fournie au moyen d’une demande. Dans un mode de réalisation, le modèle entraîné 22 est un modèle volumineux de langage, par exemple une variante du modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer). La formation peut être effectuée par une application de formation 23 qui forme le modèle 22 sur une quantité massive de données de texte pour générer un texte de type humain. L’application de chat 21 peut être adaptée pour être utilisée pour une large gamme de tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles qu’une génération de texte, traduction, et réponse à des questions. Dans un mode de réalisation, l’application de chat 21 est adaptée pour générer un texte cohérent et fluide dans une large gamme de styles et de formats. Elle peut tout générer, de l’écriture créative à la documentation technique, et peut même imiter différents styles d’écriture et de voix. Dans un mode de réalisation, l’application de chat 21 est adaptée pour comprendre et satisfaire à un contexte. Le modèle entraîné 22 est entraîné sur une grande quantité de données de texte de manière à couvrir une large gamme de sujets et de styles, ce qui lui permet de comprendre le contexte d’une entrée donnée et de générer des réponses appropriées. Cela en fait un outil puissant pour des tâches telles qu’une réponse à des questions et une génération de dialogue. Dans un mode de réalisation, l’application de chat 21, et en particulier le modèle entraîné, 22 est calibrée précisément pour des tâches et des industries spécifiques en la formant sur un ensemble de données plus petit et spécifique à un domaine. Cela permet des réponses plus précises et pertinentes pour des cas d’utilisation spécifique. Par exemple, le calibrage précis du modèle entraîné 22 sur un ensemble de données de requêtes de service client peut améliorer sa capacité à comprendre et à satisfaire à des requêtes de client. Dans un mode de réalisation, l’application de chat 21 utilise d’autres technologies, telles que des systèmes de reconnaissance vocale et synthèse vocale intégrés, pour créer des applications plus avancées et interactives, telles que des assistants vocaux. Dans un mode de réalisation, l’application de chat 21 est son intégration dans GPT-3. GPT-3 est une version encore plus avancée de GPT-2, qui comprend 175 milliards de paramètres. Cela permet à l’application de chat 21 d’effectuer une large gamme de tâches linguistiques sans aucun calibrage précis, y compris de la traduction, synthèse, réponse à des questions, et finalisation de texte. La mise en œuvre respective permet d’utiliser l’application de chat 21 pour la création de contenu. Le front-end (interface frontale) de l’application de chat 21 peut prendre de nombreuses formes différentes, en fonction de l’application et de la plate-forme sur laquelle elle est utilisée. Dans un mode de réalisation, il s’agit d’une interface Web qui permet à des utilisateurs d’entrer du texte dans une zone de texte et de recevoir une sortie dans une zone de texte séparée. En variante, l’entrée peut être recueillie dans une réalité virtuelle ou dans un environnement de réalité augmentée. Il peut également s’agir d’une application pour un dispositif mobile qui permet à des utilisateurs d’entrer de la parole et de recevoir la sortie sous la forme de parole synthétisée. De même, la réponse peut être mise à disposition dans une réalité virtuelle ou dans un environnement de réalité augmentée. Dans un mode de réalisation, le front-end de l’application de chat 21 comprend un nombre de caractéristiques et de fonctions pour améliorer l’expérience utilisateur. Par exemple, il comprend un historique d’interactions précédentes, permettant à des utilisateurs de se référer à nouveau facilement à des conversations précédentes. Il peut également comprendre des caractéristiques telles que la mise en forme de texte et la possibilité de joindre des images ou autres fichiers. Le front-end de l’application de chat 21 peut être construit en utilisant différentes technologies telles que HTML, CSS et JavaScript. Ces technologies sont utilisées pour créer une interface Web interactive et réactive. Dans un mode de réalisation, le modèle entraîné 21 est entraîné sur une quantité massive de données de texte, ce qui signifie qu’il possède un grand nombre de paramètres. Dans un mode de réalisation, il pourrait avoir environ 100 milliards de paramètres. Il est évident que plus le modèle entraîné 21 est grand, plus une puissance de calcul importante est nécessaire pour traiter l’entrée et générer une réponse. Dans un mode de réalisation, le système de chat 20 comprend une application de prévision 24 pour estimer la puissance de calcul nécessaire pour satisfaire à une demande particulière. La complexité de l’entrée et de la tâche est également un facteur important pour déterminer la puissance de calcul nécessaire. L’application de prévision 24 peut utiliser des valeurs mesurées du passé pour prévoir la puissance de calcul nécessaire pour une nouvelle demande. La longueur de la question et le type peuvent être pris en compte. C’est un aspect de l’invention que le système de chat 20 utilise le système de paiement 30 pour recevoir une compensation pour les réponses fournies. Le système de paiement 30 comprend un dispositif d’identification 31, un dispositif d’interface 32 pour permettre une communication avec le système de chat 20 et/ou le dispositif client 10, un dispositif de mémoire 33 et un dispositif de traitement 34. Le système de paiement 30 est une plate-forme de paiement numérique qui peut permettre à des utilisateurs d’acheter tout type de biens et services numériques d’une manière flexible et pratique. Le système de paiement 30 permet aux utilisateurs de payer du contenu numérique, tel que des articles en ligne, des livres électroniques, de la musique et des jeux vidéo, sans avoir à entrer des détails de leur carte de crédit à chaque fois qu’ils effectuent un achat. Dans un mode de réalisation, le système de paiement 30 fonctionne en permettant aux utilisateurs de créer un compte potentiellement anonyme, par exemple avec des informations de paiement quelconques comme un numéro de carte de crédit, puis de préautoriser/allouer certains montants d’argent, qui peuvent ensuite être utilisés pour effectuer des achats. Ce montant préautorisé/alloué peut être réglé – à un stade ultérieur - avec une carte de crédit ou un autre mode de paiement. Ainsi, le système de paiement 30 facilite considérablement la réalisation de petits paiements incrémentiels sans que ces montants soient immédiatement débités selon le mode de paiement préféré. Dans un mode de réalisation, le système de paiement 30 est adapté pour effectuer des achats sur tout site Web qui a intégré le système de paiement 30. L’autorisation peut être donnée en cliquant sur un bouton ou un lien « Le mettre sur mon onglet », qui allouera le montant à payer. Plusieurs modes de réalisation d’un système de paiement utilisable 30 sont discutés dans EP 2476087B1. Le système de paiement peut être une plate-forme de paiement numérique qui permet aux utilisateurs d’acheter des biens et services numériques d’une manière flexible et pratique, sans avoir à entrer des détails de carte de crédit à chaque fois. Il peut permettre aux utilisateurs de préautoriser un certain montant d’argent, qui peut ensuite être utilisé pour effectuer des achats et essayer des biens et services numériques avant de s’engager dans un achat. Le système de paiement peut également fournir une variété d’outils aux commerçants pour intégrer la plate-forme dans leurs systèmes de commerce électronique. La représente des composants individuels du système de paiement 30. Le système de paiement 30 selon un mode de réalisation de l’invention a un dispositif d’identification 31 pour enregistrer au moins un numéro d’identification du dispositif client 10 ou de l’utilisateur, un dispositif d’interface 32 pour recevoir et confirmer des ordres de débit direct provenant du système de chat 20 ou de tout autre système commerçant, les ordres de débit comprenant des informations relatives à un montant à payer au système de chat 20 ou à tout autre système, un dispositif de mémoire 33 pour stocker les montants alloués en conjonction avec les numéros d’identification associés ID et un dispositif de traitement 34 pour traiter les demandes entrantes. Dans un mode de réalisation, le système de paiement 30 est adapté pour identifier le dispositif utilisateur 10 purement sur la base de l’adresse MAC. Le dispositif de mémoire 33 stocke ainsi le montant à payer en conjonction avec l’adresse MAC correspondante. À cet effet, le système de paiement 30 comprend une base de données correspondante dans laquelle sont conservés des tableaux correspondants. Un exemple d’extrait d’un tableau conservé dans celle-ci est présenté sur la . Ledit tableau comprend, par exemple, trois colonnes, de manière spécifique une première colonne qui contient l’identification d’un dispositif client 10 ou d’un utilisateur, une deuxième colonne qui contient le montant à débiter et une troisième colonne qui contient la date à laquelle l’ordre de débit direct a été reçu par le système de paiement 30. Chaque ligne du tableau de la correspond à un ordre de débit direct. Ainsi, il est possible de lire dans le tableau de la que le 01/07/2009, 20 centimes d’euro ont été débités/alloués pour le numéro d’identification 222. En outre, le 20/09/2009, 5 centimes d’euro ont été débités pour la même adresse MAC. Le dispositif de traitement 34 peut utiliser ces entrées pour déterminer le total à payer à partir des montants de débit (montant alloué) pour des numéros d’identification particuliers ID. Par exemple, le total à payer pour le numéro d’identification 222 s’élève à 25 centimes d’euro. Ainsi, le système de paiement 30 peut être configuré, par exemple, de sorte qu’un utilisateur particulier doit régler ses dettes lorsqu’elles sont supérieures à 0,29 euro ou 1 euro ou 10 euros. La décrit un mode de réalisation d’un processus inventif montrant l’interaction entre le système de chat 20 et le système de paiement 30. À l’étape 101, l’identité de l’utilisateur ou du participant à l’application de chat est déterminée. Le processus de détermination respectif peut être entrepris par le dispositif d’identification 31 du système de paiement 30 comme décrit précédemment ou par le système de chat 20, par exemple l’application de chat 21. Si l’identification a lieu du côté du système de chat 20, l’identité respective ou toute autre identité dérivée de celle-ci doit être transmise au système de paiement 30 pour une allocation ultérieure de montants à un utilisateur/participant particulier. À l’étape 102, le système de chat, plus précisément l’application de chat 21, reçoit une demande d’un utilisateur. Une telle demande pourrait consister à écrire un essai de 1 500 mots sur la découverte de l’Amérique. Dans un mode de réalisation, l’application de prévision 24 estime le coût pour satisfaire à la demande, par exemple en prenant en compte des demandes similaires pour écrire un essai avec cette quantité de mots auxquelles il a été répondu précédemment. Pour ce faire, le système de chat 20 peut consigner une puissance de calcul associée à des demandes. En variante ou de plus, des demandes peuvent être liées à certaines quantités de consommation d’énergie ou autres paramètres physiques nécessaires pour effectuer le calcul respectif. Dans un mode de réalisation, les coûts estimés sont fournis à l’utilisateur et il est demandé à l’utilisateur s’il est prêt à supporter les coûts respectifs (étape 103). À l’étape 104, une réponse de l’utilisateur est recueillie et il est déterminé si l’utilisateur autorise le paiement, par exemple par un message d’autorisation. À l’étape 105, le système de chat 20 peut interagir avec le système de paiement 30, transmettre l’identité collectée de l’utilisateur et les coûts pour déterminer une réponse à la demande initiale. À ce stade, le système de paiement 30 peut allouer le montant respectif d’argent pour l’utilisateur particulier sans exiger un quelconque transfert d’argent immédiat comme discuté précédemment. Dans une étape de retour d’information non représentée, le système de paiement 30 peut confirmer au système de chat 20 que le montant respectif a été alloué. À la condition que le système de paiement 30 confirme la transaction respective, l’application de chat 21 peut délivrer en sortie la réponse à la demande à l’étape 106. Par exemple, l’essai finalisé contenant environ 1 500 mots peut être transféré à l’utilisateur. À l’étape 107, le système de chat 20 ou l’application de chat 21 peut inviter l’utilisateur à fournir un retour d’information sur la réponse reçue. Dans un mode de réalisation, un tel retour d’information peut simplement comprendre une déclaration indiquant si la réponse était satisfaisante ou non. En variante, la réponse peut être notée de très bonne à très mauvaise, par exemple avec différentes valeurs numériques. Dans un mode de réalisation (préféré), l’utilisateur est autorisé à fournir un retour d’information sous une forme écrite, par exemple : « L’essai est génial, mais vous devez vérifier vos données. Colomb est arrivé en Amérique en 1492. » Dans une telle situation, le retour d’information de l’utilisateur peut être vérifié par le système de chat à l’étape 114. En supposant que la qualité du retour d’information est élevée, le modèle entraîné 22, qui a été utilisé pour générer la réponse respective, peut être entraîné avec le retour d’information (étape 115). La formation respective peut être effectuée en ligne ou hors ligne. Dans un mode de réalisation, le retour d’information comprend une référence, par exemple un URI ou une URL, pointant vers une ressource vérifiant l’exactitude du retour d’information. Si la qualité du retour d’information est élevée et a été utilisée pour la formation ou est destinée à être utilisée pour la formation, l’utilisateur peut se voir offrir une récompense. Une telle récompense peut être que la somme des montants alloués stockés par le système de paiement 30 sera réduite d’un certain montant. Pour ce faire, le système de chat 20 interagit à nouveau avec le système de paiement 30, par exemple sur le dispositif d’interface 32, et informe le système de paiement de l’identité de l’utilisateur ainsi que du montant à créditer. Dans un mode de réalisation, un crédit peut être attribué au compte qui est lié à l’identité. Si l’utilisateur indique à l’étape 104 qu’il n’est pas prêt à payer pour une réponse à la demande de client, la réponse peut être refusée à l’étape 113. En variante, l’utilisateur peut être invité à dédommager la réponse par un moyen différent, par exemple en regardant une publicité et/ou en fournissant des détails personnels et/ou en répondant à une certaine quantité de questions. Dans un mode de réalisation, l’étape 104 confronte la volonté de l’utilisateur à payer pour la demande et/ou sa volonté à regarder une publicité et/ou effectuer toute autre action pour compensation. Dans un mode de réalisation, les coûts sont calculés sur la base du nombre de références nécessaires pour déterminer la réponse et/ou du montant de la compensation qui doit être payée à d’autres utilisateurs pour l’utilisation de références (contenu/ressources). Dans le mode de réalisation respectif, le système de chat 20, en particulier l’application de formation 23, peut garder une trace des ressources qui ont été utilisées pour entraîner le modèle entraîné 22. Le système peut offrir une compensation pour chacune des références qui ont été utilisées pour la formation. Il est possible de dédommager statiquement les références/fournisseurs de références respectifs, par exemple en leur fournissant des microcrédits/micropaiements. Le crédit respectif peut simplement dépendre de la quantité d’informations que la ressource respective a fournie. Dans un (autre) mode de réalisation, la compensation peut être déterminée de manière dynamique, par exemple en gardant une trace des ressources qui ont été utilisées pour générer une réponse particulière. Encore une fois, les ressources/fournisseur de ressources respectifs peuvent être récompensés par un montant fixe et/ou par un montant dynamique qui dépend de la quantité d’informations qui ont été dérivées de la ressource particulière pour la réponse particulière. Dans un mode de réalisation, où le modèle entraîné 22 est un modèle génératif utilisant des blocs de texte, chacun des blocs de texte peut être lié à une ou plusieurs ressources. En supposant que le bloc de texte respectif est utilisé pour une réponse, la ressource de corrélation peut être compensée. Avec d’autres modèles de transformateur génératif (préentraîné), il pourrait être beaucoup plus difficile d’identifier les ressources qui ont déclenché une réponse particulière. Pourtant, il est possible de réaliser des évaluations respectives et d’attribuer une compensation appropriée. Dans les modes de réalisation discutés ci-dessus, des paiements de compensation peuvent être basés sur la volonté de l’utilisateur à payer pour l’utilisation du système. Dans un autre mode de réalisation, la relation respective peut ne pas exister. Encore une fois, un paiement tel que discuté en ce qui concerne le système de paiement 30 pourrait être utilisé pour fournir la compensation aux ressources particulières. Dans un mode de réalisation, les auteurs des ressources respectives peuvent ne pas être identifiables au moment de la compensation et/ou de la formation. Ainsi, le système fournit dans un mode de réalisation l’option de réclamer la compensation qui a été accumulée anonymement pour une ressource particulière. La réclamation de la compensation respective peut impliquer de fournir la preuve que le contenu de la ressource respective a été produit par la partie particulière (fournisseur de contenu) qui réclame la compensation. En variante, si à l’étape 114, la qualité du retour d’information est évaluée comme étant faible, aucune récompense ne peut être offerte. À la place, l’utilisateur peut être immédiatement introduit dans un dialogue ou un scénario dans lequel il peut décider si d’autres demandes doivent être émises ou non à l’application de chat 21. Si tel est le cas, le processus va recommencer à l’étape 102, dans laquelle l’application de chat 21 reçoit une autre demande. Dans un mode de réalisation, après avoir terminé l’étape 108 – aucune autre question – il pourrait être demandé par le système de paiement de régler les montants alloués (par exemple à l’étape 105) par le biais d’un paiement. Dans un autre mode de réalisation, comme représenté sur la , le système de paiement 30 vérifiera si le montant alloué dépasse une valeur seuil. Si tel est le cas, le système de paiement 30 va inviter l’utilisateur à régler les montants alloués. Sinon, l’utilisateur sera libre de continuer, par exemple en consommant d’autres contenus numériques ou en revenant au système de chat 20 à un stade ultérieur. Dans un mode de réalisation, l’étape 104 peut comprendre l’option de recevoir un laissez-passer journalier ou tout autre laissez-passer qui est limité par un certain nombre de questions/demandes de client et/ou un certain temps pendant lequel le système peut être utilisé. Dans un mode de réalisation, des réponses sont générées dans un processus itératif par lequel l’utilisateur peut spécifier une question initiale plus précisément et/ou modifier la question initiale. L’estimation de coût peut couvrir plusieurs cycles itératifs dans lesquels la question sera davantage définie ou modifiée. Dans un autre mode de réalisation, aucune estimation de coût ne peut avoir lieu à l’étape 104. L’utilisateur pourrait être invité à accepter l’allocation d’un certain montant après avoir reçu la réponse (après l’étape 106). Le montant alloué peut être basé sur une valeur de consommation mesurée réelle (électricité calculée et/ou consommée) ou sur une valeur fixe. Dans encore un autre mode de réalisation, la réponse peut être livrée partiellement avant d’allouer tout montant pour la réponse (étape 105). La seconde partie ne peut être livrée qu’une fois que l’allocation a eu lieu et/ou que l’utilisateur a accepté une telle allocation. En outre, dans l’un quelconque des modes de réalisation décrits ci-dessus, la vérification selon l’étape 111 avec ou sans l’étape 117 peut être effectuée à un moment bien plus précoce, par exemple immédiatement après l’étape 104. Ainsi, la « solvabilité » (de l’utilisateur) sera vérifiée à chaque fois que l’utilisateur indique qu’il est prêt à payer pour la réponse respective. Dans une situation dans laquelle le montant déjà alloué dépasse le seuil ou satisfait à d’autres critères pour un paiement immédiat, le processus pourrait être interrompu jusqu’à ce que l’utilisateur règle le montant alloué, par exemple à l’étape 117. De même, le procédé de l’invention peut être mis en œuvre sans l’étape 107 et les étapes 114, 115 et 116 suivantes. Dans les modes de réalisation ci-dessus, il y a une séparation physique entre le système de chat 20 et le système de paiement 30. Cependant, l’invention peut également être mise en œuvre sans ladite séparation physique. Tous les composants logiciels nécessaires peuvent être exécutés sur un matériel unique. De même, dans la description ci-dessus, différents composants logiciels sont nommés séparément, par exemple l’application de chat 21, l’application de formation 23, l’application de prévision 24. Cependant, dans le cadre de l’invention, tous ces composants ensemble avec les composants nécessaires pour mettre en œuvre le système de paiement 30 peuvent être un morceau unique de logiciel ou séparés en différents composants logiciels en fonction de la préférence de mise en œuvre et/ou d’autres exigences imposées lors de la mise en œuvre des systèmes respectifs 20, 30. Selon l’invention, un contrôle de qualité automatisé du contenu numérique peut être mis en œuvre en utilisant une combinaison de techniques de traitement du langage naturel (NLP), et d’algorithmes d’apprentissage automatique (ML). Une approche possible serait d’utiliser le NLP pour extraire des caractéristiques du contenu numérique, telles que la grammaire, l’orthographe et la lisibilité. Ces caractéristiques peuvent ensuite être introduites dans un modèle ML, tel qu’un arbre de décision ou un réseau de neurones, qui a été entraîné sur un ensemble de données de contenu de qualité élevée et de faible qualité. Le modèle peut ensuite prédire la qualité du nouveau contenu sur la base des caractéristiques qu’il extrait. Une autre approche serait d’utiliser un modèle linguistique préentraîné tel que GPT-3 pour vérifier la cohérence, la fluidité, et la structure du contenu numérique. De même, avant la réponse et/ou les questions, le déroulement d’une communication par chat peut être pris en compte. Dans un mode de réalisation, un contrôle de qualité automatisé du contenu numérique (étape 114) consisterait à recouper au moins partiellement le contenu par rapport à une base de données existante, telle que Wikipédia, pour s’assurer que les informations fournies sont exactes et fiables. Dans un mode de réalisation, cela pourrait être fait à nouveau en utilisant des techniques de PNL pour extraire des entités et des concepts clés à partir du contenu numérique fourni (retour d’information), puis en les comparant aux entrées correspondantes dans la base de données. Par exemple, le système pourrait identifier des entités nommées, telles que des personnes, des lieux, des dates et des organisations, puis vérifier si elles existent dans Wikipédia, potentiellement dans le même contexte que celui utilisé dans la conversation par chat. Il pourrait également extraire des concepts clés et vérifier s’ils sont correctement définis et utilisés dans le contexte. Si le système trouve de quelconques divergences ou erreurs, il pourrait signaler le contenu comme potentiellement de faible qualité. De plus, le système pourrait utiliser une analyse de moralité pour vérifier le ton et la morale du contenu, pour s’assurer qu’il est approprié et non offensant ni tendancieux. Enfin, le système pourrait être conçu pour être adaptatif et s’améliorer au fil du temps en apprenant en permanence du retour d’information fourni par des éditeurs humains qui évaluent le retour d’information. Le système de paiement 30 peut être adapté pour gérer des paiements de monnaies fiduciaires et/ou virtuelles. Les paiements peuvent être des micropaiements et/ou des paiements fractionnés. En outre, comme déjà discuté ci-dessus, l’étape 117 peut offrir des alternatives à un vrai paiement (dans une monnaie virtuelle ou fiduciaire), par exemple, l’utilisateur peut être invité à effectuer certaines actions comme déjà discuté ci-dessus pour compenser le montant alloué. À ce stade, il convient de noter que toutes les parties décrites ci-dessus sont revendiquées comme étant pertinentes pour l’invention lorsqu’elles sont considérées seules et selon toute combinaison, en particulier des détails présentés sur les dessins. Références numériques 1 Internet 10 dispositif client 20 Système de chat 21 Application de chat 22 Modèle entraîné 23 Application de formation 24 Application de prévision 30 Système de paiement 31 Dispositif d’identification 32 Dispositif d’interface 33 Dispositif de mémoire 34 Dispositif de traitement ID Numéro d’identification 101 Étape 101 : Déterminer l’identité d’un participant 102 Étape 102 : Recevoir la demande 103 Étape 103 : Estimer des coûts pour répondre à la demande 104 Étape 104 : Le participant est-il prêt à payer pour la demande ? 105 Étape 105 : Allouer un montant pour la réponse 106 Étape 106 : Générer et délivrer en sortie une réponse 107 Étape 107 : Le participant est-il satisfait de la réponse ? 108 Étape 108 : D’autres questions ? 111 Étape 111 : le montant alloué dépasse-t-il le seuil ? 113 Étape 113 : Refuser la réponse 114 Étape 114 : Vérifier la qualité du retour d’information 115 Étape 115 : Entraîner le modèle avec retour d’information 116 Étape 116 : Réduire le montant alloué 117 Étape 117 : Initier le paiement Procédé pour fournir une réponse à une demande de client, par exemple une image, un texte, comprenant les étapes suivantes : a) recevoir une demande de client sur une interface provenant d’un dispositif client (10) ; b) déterminer une identité de client (ID) d’un utilisateur émettant la demande et/ou du dispositif client (10) ; c) déterminer des coûts pour satisfaire à la demande, l’étape comprenant de préférence le calcul de l’électricité nécessaire pour calculer une réponse à la demande et/ou de la puissance de calcul nécessaire pour calculer au moins partiellement une réponse à la demande de client ; d) transmettre une indication de coûts au dispositif client (10) sur la base des coûts déterminés ; e) calculer la réponse à la demande de client à l’aide d’un modèle entraîné (22), en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond ; f) transmettre la réponse au dispositif client (10) ; g) allouer un montant à payer pour la transmission de la réponse, de préférence sans exiger simultanément un paiement du montant, en utilisant l’identité de client (ID), le montant étant de préférence corrélé à l’indication de coûts telle que transmise à l’étape d) ; h) surveiller un montant total alloué pour une identité de client particulière (ID) ; i) transmettre une demande de paiement, la demande de paiement étant destinée à régler au moins partiellement le montant alloué total attribué à l’identité de client particulière (ID) lorsque le montant alloué total dépasse un montant seuil (prédéterminé). Procédé selon la revendication 1, comprenant l’étape suivante : j) recevoir un signal d’autorisation, le signal d’autorisation indiquant que l’utilisateur du dispositif client (10) accepte d’allouer un montant qui est corrélé à l’indication de coûts pour recevoir la réponse à la demande de client. Procédé selon les revendications 1 ou 2, dans lequel l’étape c) est effectuée après l’étape e). Procédé selon la revendication 2 ou selon la revendication 3 lorsqu’elle est dépendante de la revendication 2, dans lequel l’étape f) comprend : la transmission d’une première partie de la réponse et la transmission au moins d’une seconde partie de la réponse, dans lequel l’étape d) est effectuée avant la transmission de la seconde partie de la réponse et/ou dans lequel la seconde partie de la réponse n’est transmise que si le signal d’autorisation selon l’étape j) est reçu. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant les étapes suivantes : k) recevoir une autre demande de client sur l’interface provenant du dispositif client ; l) déterminer si un autre signal d’autorisation est reçu, l’autre signal d’autorisation indiquant que l’utilisateur du dispositif client (10) accepte d’allouer un autre montant pour une autre réponse ; m) transmettre une autre réponse au dispositif client (10), uniquement s’il est déterminé à l’étape l) que le signal d’autorisation a été reçu. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant les étapes suivantes : n) émettre au moins un message d’invitation offrant une récompense pour effectuer un retour d’information sur la réception prévue d’un message du dispositif client (10), o) recevoir un message de retour d’information du dispositif client (10) sur la réponse telle que transmise à l’étape f) ; p) utiliser le message de retour d’information pour entraîner le modèle entraîné (22) ; q) réduire le montant alloué à payer en réponse à la réception du message de retour d’information. Procédé selon la revendication 6, comprenant l’étape de détermination d’un indice de qualité du message de retour d’information, dans lequel pour un message de retour d’information particulier, l’étape p) et/ou q) ne sont effectuées que si l’indice de qualité satisfait à un critère préétabli, par exemple est supérieur à une valeur seuil prédéfinie. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes lorsqu’elles sont exécutées par au moins un processeur. Système pour fournir une conversation par chat via des messages textuels et/ou messages audio, comprenant : - une application de chat (21) pour fournir au moins un participant à la conversation par chat, l’application de chat (21) étant adaptée pour déterminer et délivrer en sortie des réponses à des questions émises par au moins un autre participant à la conversation par chat ; - un modèle entraîné (22), en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond, utilisé par l’application logicielle pour déterminer les réponses ; - une application de paiement (30) : - stockant au moins une identité de client (ID) pour identifier l’autre participant et/ou un dispositif client utilisé par l’autre participant ; - allouant un montant à payer pour les réponses fournies par l’application de chat, de préférence sans exiger simultanément le paiement du montant, en utilisant l’identité de client ; - surveillant un montant alloué total pour une identité de client particulière ; - transmettant une demande de paiement, la demande de paiement étant destinée à régler au moins partiellement le montant alloué total attribué à l’identité de client particulière lorsque le montant alloué total dépasse un montant seuil (prédéterminé). Système selon la revendication 9, comprenant : une application de prévision (24) adaptée pour déterminer des coûts pour au moins l’une des réponses, dans laquelle de préférence au moins l’un des paramètres suivants est considéré : - l’électricité estimée pour déterminer la réponse ; - l’électricité nécessaire pour déterminer la réponse ; - la puissance de calcul estimée pour déterminer au moins partiellement la réponse ; - la puissance de calcul nécessaire pour déterminer au moins partiellement la réponse. Système selon la revendication 9 ou 10, comprenant : une application de formation (23) pour entraîner le modèle entraîné sur la base de messages de retour d’information, dans lequel l’application de paiement est adaptée pour réduire le montant alloué à payer si un message de retour d’information reçu de l’autre participant est utilisé pour entraîner le modèle entraîné (22). Système selon l’une des revendications 9 à 11, adapté pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Utilisation d’un système de micropaiement pour réduire la charge de travail sur un système de chat (20), le système de chat comprenant au moins un modèle entraîné (22), en particulier un modèle de langage autorégressif, de préférence un modèle d’apprentissage profond, pour répondre à des questions émises dans le système de chat.