Brevet FR3139644A1 — publié le 20240315

M E THODE POUR LE TRAITEMENT AUTOMATISE D’UN DOCUMENT POUR SON UTILISATION P A R DES PERSONNES EN SITUATION DE HANDICAP Procédé de traitement automatisé d’un document numérique structuré (F 1 ) pour générer un objet numérique augmenté (OB 1 ) : Acquisition d’un premier fichier numérique (F 1 ) au format portable document format ; Segmentation dudit premier fichier numérique (F 1 ) en une pluralité d’objets numériques : Mise en œuvre d’un premier algorithme (ALG 1 ) permettant de générer des objets numériques définissant des paragraphes ; Mise en œuvre d’un second algorithme (ALG 2 ) permettant de générer des objets numériques relatifs à des chaines de caractères ayant une métadonnée ; Mise en œuvre d’un troisième algorithme (ALG 3 ) permettant de générer des objets numériques définissant des structures d’organisation de chaines de caractères ; Labellisation (LAB 1 ) des premiers objets numériques (OB 1 ); Ordonnancement des objets numériques (OB 1 , OB2, OB3) à partir d’un troisième composant logiciel (MOD 3 ) ; Génération d’un second fichier numérique (F 2 ) comportant l’ensemble des objets numériques ordonnés. Figure pour l’abrégé : Fig.1 METHODE POUR LE TRAITEMENT AUTOMATISE D’UN DOCUMENT POUR SON UTILISATION PAR DES PERSONNES EN SITUATION DE HANDICAP Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui des méthodes pour traiter automatiquement des documents au format portable document format (PDF) de manière à permettre de les rendre accessibles à des personnes handicapées. En particulier, le domaine de l’invention se rapporte aux méthodes intégrant des algorithmes visant à labelliser automatiquement des documents pour rendre ces documents accessibles et interprétables par des tierces applications. État de la technique Il existe différentes techniques permettant de numériser et labelliser un document au format portable document format (PDF) de manière automatique. Toutefois, les techniques actuelles d’annotation et de labellisation ne permettent pas une exploitation complète du document pour des individus en situation de handicap, notamment des non-voyants ou mal-voyants. En effet, lors de l’exploitation d’un tel document, afin de retranscrire l’information contextualisée telle que celle contenue dans des tableaux ou telle que certaines notes ou encore des informations énumérées dans des listes, il est nécessaire qu’un interpréteur, tel qu’un interpréteur vocal, puisse présenter l’information dans son contexte. Or les méthodes actuelles ne permettent pas une exploitation de chaque objet numérique pour contextualiser la lecture automatisée d’un document. Il existe des solutions basées sur l’intelligence artificielle, mais le plus souvent dans l’objectif de discriminer ou filtrer une information pertinente ou encore de restituer une mise en page sans pour autant créer des objets numériques pouvant être exploitées efficacement par un interpréteur. Il existe donc un besoin de définir une solution permettant de générer un document entièrement activable par une tierce application pour exploiter chaque objet numérique d’un document selon leur structure et en faciliter l’accès par un individu mal-voyant ou non-voyant. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de traitement automatisé d’un document numérique pour générer un objet numérique augmenté: Acquisition d’un premier fichier numérique au format portable document format ; Segmentation dudit premier fichier numérique en une pluralité d’objets numériques à partir d’un premier composant logiciel comportant : Mise en œuvre d’un premier algorithme comportant : Extraction d’un premier ensemble d’objets numériques comportant chacun une séquence de symboles discrets dans une langue naturelle définissant un paragraphe ; ladite extraction comportant l’application d’un premier ensemble de règles et d’une première base de connaissance pour générer au moins une première caractéristique symbolique dudit paragraphe ; Génération d’une pluralité de couples de positions 2D dans le premier fichier numérique, chaque couple de positions définissant une première zone rectangulaire comprenant l’affichage d’un premier objet et association desdits couples de positions auxdits premiers objets ; Mise en œuvre d’un second algorithme comportant : Extraction d’un second ensemble d’objets numériques comportant chacun une séquence de symboles discrets dans une langue naturelle et au moins une seconde caractéristique symbolique représentative d’une métadonnée associée à l’objet numérique ; ladite extraction comportant l’application d’un second ensemble de règles et d’une seconde base de connaissance ; Génération d’une pluralité de couples de positions 2D dans le premier fichier numérique, chaque couple de positions définissant une seconde zone rectangulaire comprenant l’affichage d’un second objet et association desdits couples de positions auxdits seconds objets Mise en œuvre d’un troisième algorithme comportant : Extraction d’un troisième ensemble d’au moins un troisième objet numérique comportant chacun une séquence de symboles discrets dans une langue naturelle et au moins une troisième caractéristique symbolique représentative de l’agencement d’une pluralité de sous-objets au sein dudit au moins un objet numérique, ladite extraction comportant l’application d’un troisième ensemble de règles et d’une troisième base de connaissance ; Génération d’une pluralité de couples de positions 2D dans le premier fichier numérique, chaque couple de positions définissant une troisième zone rectangulaire comprenant l’affichage d’un troisième objet et association desdits couples de positions auxdits troisièmes objets ; Labellisation des premiers objets numériques au moyen d’un second composant logiciel comportant la mise en œuvre d’un moteur d’inférence ; Ordonnancement des objets numériques à partir d’un troisième composant logiciel prenant en compte en entrée : Les positions des premiers objets, des seconds objets et des troisièmes objets ; Les labels de chaque premier objet ; Les premières caractéristiques symboliques, les secondes caractéristiques symboliques et les troisièmes caractéristiques symboliques ; Génération d’un second fichier numérique comportant l’ensemble des objets numériques ordonnés. Un avantage est de permettre de générer un document activable par un lecteur tel qu’un lecteur d’écran afin d’exploiter tous les éléments d’un document. Un avantage est de permettre une restitution intelligible de chaque élément d’un document notamment pour une personne non-voyante. Selon un mode de réalisation, le premier algorithme comprend les étapes de : Identification d’une ligne du premier fichier numérique comportant une première chaine de caractères ; Identification de l’orientation de ladite ligne selon au moins une première règle ; Identification d’une information symbolique caractéristique de la chaine de caractère selon une seconde règle et d’une information caractérisant l’espace entre chaque chaine de caractères de ladite ligne selon une troisième règle ; Catégorisation de ladite ligne, Réitération des opérations d’identification de chaque ligne et de leur catégorisation ; Génération de ladite première caractéristique symbolique d’un paragraphe lorsque la catégorisation d’un ensemble de lignes est identique. Un avantage est d’associer des métadonnées à chaque ligne de caractères de manière à reconstituer des paragraphes. Cette caractéristique permet une meilleure interprétation du contenu lorsqu’un lecteur d’écran traite automatiquement le contenu d’un document pour générer une lecture à une personne par exemple mal-voyante. Selon un mode de réalisation, l’étape de labellisation permet d’associer un label à un paragraphe parmi l’un des labels suivants : Paragraphe de pied de page, correspondant à un paragraphe agencé dans une zone d’une page située en bas de page et comportant une chaine de caractères répétée au sein d’une pluralité de pages ou une séquence de nombres incrémentée à chaque page ; Paragraphe de haut de page, correspondant à un paragraphe agencé dans une zone d’une page située en haut de page et comportant une chaine de caractères répétée au sein d’une pluralité de pages ou une séquence de nombres incrémentée à chaque page ; Paragraphe standard, correspondant à un paragraphe défini par un style, une police et une taille de caractères donnés et étant le plus représentatif sur l’ensemble de pages du document numérique ; Paragraphe distingué, correspondant à un paragraphe défini par un style, une police et une taille de caractères donnés différents du paragraphe standard ; Paragraphe titre, correspondant à un paragraphe portant le nom d’une section ou d’une sous-section et suivi d’au moins un paragraphe structuré différent d’un paragraphe de pied de page ou d’une note. Un avantage est de différencier les différents types de paragraphes pour permettre une lecture contextualisée de l’information par un lecteur d’écran afin de rendre intelligible la lecture des différents paragraphes d’un document. Selon un mode de réalisation, le second composant logiciel est mis en œuvre à partir d’un moteur d’inférence exécuté à partir d’un ensemble de règles et d’une base de faits prenant en compte les premières caractéristiques symboliques. Un avantage est de permettre le traitement de l’ensemble des cas de figures possibles à partir de règles traitant des différents scénarios possibles. Selon un mode de réalisation, le second composant logiciel est mis en œuvre à partir d’un moteur d’inférence exécuté à partir d’une fonction apprenante dont les vecteurs d’entrées comprennent au moins les premières caractéristiques symboliques, ladite fonction apprenante mise en œuvre étant : un réseau de type « Recurrent neural network », noté RNN ou ; un réseau de type « Long short-term memory », noté LSTM ou ; un transformeur de type BERT ou GPT, tel que GPT-3. Selon ce mode de réalisation, la mise en œuvre d’une fonction apprenante permet de déterminer automatiquement de nouvelles règles utilisées par le moteur d’inférence. Un avantage est d’enrichir le modèle sur lequel le moteur d’inférence infère. Selon un mode de réalisation, le second algorithme comprend : détection d’un premier symbole typographique prédéfini ; détection d’un second symbole typographique prédéfini et d’un enchainement d’un symbole typographique donné ayant une graphie prédéfinie, génération d’une catégorie définissant une métadonnée lorsqu’au moins une détection est réalisée ; génération d’une seconde caractéristique symbolique comportant ladite chaine de caractères comportant le symbole détecté et la catégorie générée. Un avantage est de permettre une détection de notes, email ou d’autres éléments associés à des éléments typographiques particuliers. Un intérêt est de permettre de contextualiser la lecture automatique d’une information intelligible par un lecteur d’écran. Selon un mode de réalisation, le troisième algorithme comprend : Identification d’une pluralité de symboles définissant une répétition d’agencement d’un ensemble de données du premier fichier afin de définir une troisième caractéristique symbolique ; Catégorisation d’un troisième objet numérique à partir de la génération de la troisième caractéristique symbolique. Selon un mode de réalisation, l’extraction des troisièmes objets comprend : Sélection de chaque première zone géographique associée à un premier objet numérique ; Contrôle des labels de chaque premier objet définissant chacun un paragraphe avec un label d’un premier objet à une position adjacente précédente, Génération d’un premier objet enrichi lorsque les labels de l’ensemble des premiers objets adjacents répondent à au moins une règle dudit troisième algorithme. Un avantage est de permettre d’organiser la lecture automatique d’une information intelligible au sein d’un tableau par exemple par un lecteur d’écran. Selon un mode de réalisation, l’extraction des troisièmes objets comprend : Sélection d’une troisième zone de la page du premier fichier ; Sélection de chaque première zone géographique associée à un premier objet numérique située dans la troisième zone sélectionnée ; Contrôle des labels de chaque premier objet définissant chacun un paragraphe, Génération d’un troisième objet lorsque les labels de l’ensemble des premiers objets répondent à au moins une règle dudit troisième algorithme. Selon un mode de réalisation, les premiers objets enrichis, les seconds objets, et les troisièmes objets sont ordonnés selon une séquence d’affichage sur une page, lesdits premiers objets étant ordonnés au sein d’une zone associée à un premier objet enrichi. Un avantage est d’ordonner et séquencer la lecture des informations d’une page selon leur agencement des éléments au sein de cette page. Un avantage est de générer une séquence conservant la meilleure intelligibilité lors d’une lecture automatique d’un document comportant de nombreux éléments de natures différentes telles que des titres, des tableaux, des notes, etc. Selon un mode de réalisation, le second fichier numérique produit en sortie est rendu activable par objet au moyen d’une application visant à exploiter le contenu dudit second fichier numérique à partir d’une interface d’un terminal utilisateur destiné à des mal-voyants ou non voyant, par exemple comportant un lecteur d’écran. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système comportant un terminal électronique d’un utilisateur comportant au moins un calculateur, une mémoire, un afficheur et une interface de communication pour transmettre des messages sur un réseau de données auprès d’au moins un premier serveur comportant des ressources matérielles pour exécuter le premier algorithme, le second algorithme, le troisième algorithme et le second composant logiciel afin d’exécuter les étapes du procédé de l’invention, ledit second fichier numérique étant transmis via le réseau de données vers ledit terminal électronique de l’utilisateur pour afficher le second fichier numérique et pour accéder à un contenu activable via l’interface dudit terminal électronique. Selon un mode de réalisation, le système comporte un lecteur d’écran comportant un synthétiseur vocal pour générer un flux audio d’information, lesdites informations étant extraites des objets numériques, lesdites informations comportant en outre des informations générées à partir des métadonnées du second fichier. 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 diagramme selon un mode de réalisation des principales étapes de l’invention ; : un exemple de représentation d’un document comportant différents blocs d’information comportant des structures différentes. : un exemple d’un système de l’invention permettant d’exécuter le procédé de l’invention. La représente un exemple de réalisation d’un procédé de l’invention et notamment d’un exemple de mise en œuvre des étapes dudit procédé. Le procédé de l’invention permet de générer un document au format portable document format activable noté PDF N . On entend par « activable » la caractéristique selon laquelle le fichier numérique obtenu comporte différents éléments numériques, appelés objets numériques, pouvant être traités par un programme d’ordinateur de manière différenciée. A titre d’exemple, un lecteur tel qu’un synthétiseur vocal ou un générateur de séquences en braille peut interpréter le document par partie ou contextualiser la lecture de certains objets tels que des tableaux ou une table des matières. Les éléments exploitables peuvent par exemple être des tableaux, des listes, des notes, des encarts textuels, des titres, des images ou tout autre élément pouvant être interprétés individuellement dans le document. L’invention permet donc de prendre en compte un fichier PDF 1 en entrée dont les différents éléments ne sont pas exploitables individuellement en un document présentant des éléments exploitables individuellement. Le document en entrée est un document de type PDF non structuré qui a priori n’est pas annoté pour être exploité par une tierce application. L’invention se rapporte plus particulièrement à l’acquisition d’un fichier au format PDF dont les symboles sont identifiés et exploitables du fait d’une océrisation par exemple ou d’une conversion d’un document antérieur. Toutefois, le procédé de l’invention peut comprendre une étape préalable visant à convertir un fichier en un fichier au format "pdf" dont les symboles tels que les alphabets permettent d’identifier des mots. La illustre un premier composant logiciel MOD 1 qui permet de prendre en entrée un document noté PDF 1 et de traiter notamment les différentes séquences de symboles discrets dans une langue naturelle et des objets graphiques tels que des lignes, blocs ou images intégrés au document PDF 1 afin de générer des paragraphes structurés et des objets numériques exploitables. L’entrée du système peut être obtenue au moyen d’une réception du fichier sur une interface de communication, ou par un enregistrement dans une mémoire d’un fichier ou encore consécutivement à un traitement par un logiciel d’un fichier permettant l’exploitation automatique des symboles et des images contenus dans chaque page du fichier. On rappelle qu’un document en entrée PDF 1 dans le cadre de l’invention est un document « non activable » et donc non accessible par exemple à des personnes mal-voyantes ou non-voyantes. Le document non accessible est caractérisé en ce qu’il ne comporte pas de balise permettant d’associer aux différents éléments d’une page des métadonnées permettant d’exploiter ces éléments par un interpréteur logiciel. En d’autres termes, un document PDF non accessible est un document comportant des images et des suites de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle agencés selon différentes dispositions qui sont indissociables numériquement les unes des autres de sorte que les différents éléments de la page ne peuvent être traités de manière indépendante. On appelle dans la suite de la description « un algorithme » : une fonction logicielle mise en œuvre par ordinateur paramétrée pour produire une sortie numérique à partir d’une entrée numérique. Les fonctions comportent un ensemble d’instructions interprétables par un interpréteur logiciel permettant d’effectuer des opérations telles que des opérations mathématiques, des conversions de données ou des comparaisons de données extraites avec des valeurs seuils. A minima, une fonction logicielle est exécutée au sein d’un environnement matériel ayant au minimum un calculateur et une mémoire. Un premier composant logiciel MOD 1 est mis en œuvre par le procédé de l’invention dans l’objectif d’extraire chaque élément de la page sous la forme d’objets numériques, notés OB 1 , OB 2 et OB 3 . Un intérêt de ce composant logiciel MOD 1 est d’exploiter des caractéristiques symboliques propres desdits objets pour extraire lesdits objets et pour permettre de générer des objets numériques ayant des caractéristiques permettant des activations desdits objets de manière indépendante. Selon un mode de réalisation, le premier composant logiciel comprend un composant dit SDK. Selon un exemple un composant SDK, désignant dans la littérature anglosaxonne « Software Development Kit » et noté SDK 1 sur la est mis en œuvre pour exploiter les données du document PDF 1 . Le composant SDK 1 comporte un ensemble de fonctions permettant d’interpréter des éléments d’un fichier au format .pdf non activable de manière à extraire des mots, des images et des éléments graphiques contenus dans le fichier au format pdf. La mise en œuvre d’une configuration du SDK 1 permet donc d’extraire des ensembles de mots et des différents blocs graphiques du fichier. 1er algorithme du composant MOD1 Un premier algorithme ALGO 1 du premier composant MOD 1 permet de modéliser les différents ensembles de mots sous la forme de paragraphes. A cette fin, le premier algorithme ALGO 1 extrait un ensemble de caractéristiques telles que l’orientation de la séquence de symboles discrets sur la page, les espacements entre les mots de ladite séquence, les tailles de polices des symboles, et possiblement le style des symboles et l’inclinaison de la cursive des symboles et l’épaisseur des symboles. L’ensemble de ces caractéristiques définissent une première caractéristique symbolique, notée K 1 . Cet algorithme ALGO 1 peut être configuré pour exploiter les séquences de symboles selon des lignes d’orientation formées par la séquence au sein de la page. Un intérêt de l’invention est de permettre de reconstruire certains paragraphes structurés comportant plusieurs lignes à partir des positions desdites lignes de symboles et des propriétés graphiques desdits symboles. On nomme un « paragraphe structuré » un paragraphe comportant une pluralité de lignes et ayant pour chaque ligne des propriétés similaires ou cohérentes de positions et de formes. Les propriétés de forme peuvent se rapporter à la police des caractères, la taille des caractères, l’inclinaison d’incursive des caractères, des alinéas à des positions de début de lignes, des espaces interlignes, etc. Ces propriétés peuvent être notamment encodées dans une caractéristique symbolique ci-après désignée K 1 . Les ensembles de mots extraits peuvent provenir d’un paragraphe structuré de plusieurs lignes, de titres, de pieds de page, d’entêtes, de tableaux, de listes, de légendes, de notes, de citations, de tables des matières, etc. Un intérêt de ce premier algorithme ALGO 1 est d’extraire un ensemble de mots agencés selon une portion linéaire, c’est-à-dire le plus souvent une ligne comportant un ensemble de mots. Ces lignes de mots sont associées à un couple de position POS 1 et une caractéristique symbolique K 1 . Les positions peuvent correspondre à celles du début de la ligne et la fin de la ligne. L’analyse des espaces inter-symboles peut notamment conduire à délimiter les lignes. On note plus généralement dans la suite de la description un « paragraphe » ou un « paragraphe structuré » un ensemble de lignes dont les caractéristiques symboliques K 1 sont sensiblement identiques entre elles dont les couples de positions ont une cohérence de juxtaposition ou de voisinage entre elles. Afin d’extraire les différentes valeurs caractéristiques de la première caractéristique symbolique K 1 , le procédé de l’invention met en œuvre l’exécution d’un premier ensemble de règles R 1 prédéfinies et une première base de connaissance BC 1 . Selon un exemple, les règles R 1 peuvent comprendre des comparaisons des espaces entre chaque mot, des tailles de polices ou encore des opérations visant à détecter un style ou une inclinaison d’incursive. A cet effet, la base de connaissance BC 1 peut comprendre une bibliothèque de styles ou de polices. Par ailleurs, le premier algorithme ALGO 1 exécute une fonction permettant de générer au moins : une première position sur la page dont : une première coordonnée X1 correspond à la coordonnée de la position du premier symbole discret de la séquence de symboles discrets dans le sens de la ligne de la séquence et une seconde coordonnée Y1 correspond à la partie supérieure du premier symbole de la séquence de symboles considérée dans la ligne formée par la séquence ; et une seconde position sur la page dont : une première coordonnée X2 correspond à la coordonnée de la position du dernier symbole discret de la séquence de symboles discrets dans le sens de la ligne de la séquence et ; une seconde coordonnée Y2 correspond à la partie inférieure du dernier symbole de la séquence de symboles considérée dans la ligne formée par la séquence. Un couple de positions, noté POS 1 , est formé pour définir une première zone dans laquelle la séquence s’inscrit dans la page au format .pdf. Les positions peuvent être définies selon une métrique absolue exprimée dans une unité telle que le centimètre ou une métrique relative telle qu’un nombre de points, lesdites positions étant définies par rapport à un référentiel de la page dans lequel une origine peut être définie comme un des quatre coins de la page. Selon un autre exemple, les positions peuvent être définies selon une proportion de la page sans qu’une métrique ne soit nécessaire. Dans ce dernier cas, l’unité peut être prise comme une dimension de la page comme la largeur ou la longueur de la page. Cette définition permet notamment d’encoder les positions de manière vectorielle. Selon un exemple de réalisation, une pluralité de positions telle que 4 positions peuvent être produites de sorte à définir les 4 coins d’un rectangle ou d’un polygone dans lequel s’inscrit la séquence. On note que deux positions suffisent à reconstituer d’autres positions de la forme encadrant une ligne d’un paragraphe. Cette dernière remarque s’applique à tout autre objet numérique s’inscrivant dans une forme rectangulaire, telle qu’un paragraphe, un tableau, etc. Selon un mode de réalisation, chaque paragraphe et les données générées qui sont associées audit paragraphe sont annotés par exemple selon un numéro de paragraphe et/ou un identifiant de paragraphe. Chaque paragraphe associé aux données produites, c’est-à-dire la caractéristique symbolique K 1 et le couple de positions POS 1 est transmis à un second composant logiciel noté MOD 2 afin de permettre de labelliser le paragraphe extrait. 2eme algorithme du composant MOD1 Un second algorithme ALGO 2 du premier composant logiciel MOD 1 est mis en œuvre pour détecter et extraire des ensembles de mots correspondant à des notes, adresses mails, liens url ou des citations. L’entrée du second algorithme ALGO 2 peut être alimentée par le traitement du premier algorithme ALGO 1 qui permet d’identifier des lignes de symboles formant des mots ou des idéogrammes ou encore des chiffres. A cet effet, le procédé de l’invention met en œuvre l’exécution d’un second ensemble de règles R 2 prédéfinies et une seconde base de connaissance BC 2 . Selon un exemple, les règles peuvent comprendre des recherches de symboles prédéfinis telles que le symbole « @ » ou le symbole « http » ou le symbole « www » ou une note de type « (1) », c’est-à-dire un nombre au sein de parenthèses ou encore le symbole « (*) ». Certaines règles R 2 sont également appliquées de sorte à détecter et extraire des ensembles de mots agencés consécutivement à une image ou un bloc graphique identifié par le composant SDK 1 . Cette fonction permet de comparer les positions extraites de blocs d’images ou de graphiques avec des positions d’ensemble de mots. Chaque règle R 2 peut être associée à d’autres règles afin de discriminer certains éléments tels que des légendes ou des notes. Selon un premier exemple de combinaison de règles R 2 , un bloc image suivi d’un ensemble de mots n’ayant pas d’autres ensembles de mots dans une police identique peut être annoté par une identité de type « légende », ce qui permet de générer un attribut ou une catégorie audit ensemble de mots. Cet ensemble de mots est également considéré dans la présente invention comme une ligne simple ou un paragraphe. Ces données générées, telles qu’un attribut permet d’être encodés avec le paragraphe pour être exploité par un interpréteur notamment grâce à la fonction TAG 1 du troisième composant logiciel MOD 3 ci-après détaillé. Selon un second exemple, au sein d’un paragraphe identifié par le premier algorithme, un ensemble de mots entre parenthèses comportant le symbole « www » peut être identifié comme une URL. Selon un troisième exemple, un ensemble de mots en bas de page dont le début de la séquence commence par le symbole « (1) » peut être une note. Le procédé de l’invention permet de générer en sortie de ce second algorithme ALGO 2 un ensemble de seconds objets numériques OB 2 . Les seconds objets numériques OB 2 comportent chacun un ensemble de mots et une seconde caractéristique symbolique K 2 et un couple de positions POS 2 calculées de la même manière que dans l’exécution du premier algorithme ALGO 1 . La seconde caractéristique K 2 peut comprendre un attribut, qui peut définir un label, directement calculé dans le premier composant logiciel MOD 1 tel qu’un des labels parmi les suivants : {liens, citations, notes}. Les liens peuvent eux-mêmes être typés selon une sous-catégorie de type URL ou EMAIL. En outre, selon un mode de réalisation, la seconde caractéristique K 2 peut comprendre une donnée identifiant une police, une taille de police, un style ou encore une orientation de la cursive de la police d’un mot. Une telle donnée peut également être extraite à partir de règles R 2 et d’une base de connaissance BC 2 telles que celles utilisées dans l’exécution du premier algorithme ALGO 1 . Les données produites par le second algorithme ALGO 2 sont transmises à un troisième composant logiciel MOD 3 . Le troisième composant logiciel MOD 3 permet notamment d’ordonner l’ensemble des sorties du premier et du second composant logiciel MOD 1 et MOD 2 dans l’objectif de regénérer une séquence ordonnée d’objets dans la page traitée. L’ordonnancement permet de regénérer un document PDF N cohérent en respectant le sens de lecture tout en permettant d’activer certains objets de la page indépendamment des autres. 3eme algorithme du composant MOD1 Le procédé de l’invention comprend l’exécution d’un troisième algorithme ALGO 3 par le premier composant logiciel MOD 1 . Le troisième algorithme ALGO 3 permet d’extraire des objets de type tableau, table, telle que la table des matières, liste et les numéros de pages. Cet algorithme ALGO 3 comprend également la reconstruction d’un objet numérique OB 3 à partir d’au moins un paragraphe et d’une structure, d’une organisation ou d’un agencement dudit au moins un paragraphe. La structure d’un paragraphe peut correspondre à ses caractéristiques géométriques, ou son nombre de lignes ou encore son orientation. Le paragraphe correspond à une séquence de symboles en langue naturelle, il peut s’agir d’une lettre, d’un chiffre, d’un nombre, d’un symbole ou d’un ensemble de mots, ou encore une combinaison de ces derniers éléments. Dans la description, on nomme troisième objet numérique générique OBG 3 , la structure de type tableau, liste, table ou table des matières indépendamment des séquences de symboles qu’il contient. Ces troisièmes objets numériques génériques OBG 3 peuvent comporter des sous-objets numériques de type cellule, ligne, énumération, ou encore une structure hiérarchisée de lignes ayant des liens entre elles, telle que des titres et des sous-titres et des sous-sous-titres. On appelle troisième objet numérique OB 3 , la reconstruction de l’association des troisièmes objets numériques génériques OBG 3 et des paragraphes labellisés qui sont réinjectés depuis le second composant MOD 2 au sein de la structure. Dans le contexte de l’invention, le troisième objet numérique générique OBG 3 peut être encodé selon une caractéristique symbolique notée K 3 . Selon un premier exemple, une première détection de tableau est mise en œuvre par la détection de lignes et/ou cellules et/ou de bordures ou tout autre élément caractéristique de la géométrie d’une structure telle qu’un tableau. Un couple de positions est extrait de manière à identifier un bloc rectangulaire dans lequel s’agence le tableau. Le calcul des positions du tableau est réalisé soit en prenant en compte le début et la fin d’une séquence d’un ou plusieurs paragraphes, soit en prenant en considération la bordure du tableau par exemple deux coins du tableau. En outre, l’algorithme comprend une fonction permettant de calculer le nombre de lignes et/ou le nombre de colonnes du tableau. Afin d’identifier un tableau, l’algorithme peut mettre en œuvre un troisième ensemble de règles R 3 prédéfinies et/ou une troisième base de connaissance BC 3 . Les règles R 3 peuvent correspondre à l’identification d’intersections de tracés linéaires délimitant des cellules, de lignes ou de colonnes d’un tableau par exemple. L’intersection de 3 tracés linéaires se réfère à une cellule du tableau en bordure du tableau, l’intersection de 4 tracés linéaires indique la présence d’une cellule à l’intérieur du tableau, l’intersection de deux tracés linéaires se réfère au coin ou à l’extrémité du tableau. Le procédé de l’invention permet également de calculer les dimensions des cellules qui peuvent être extraites ainsi que leur position dans la page ou à l’intérieur du tableau. Ainsi la troisième caractéristique symbolique K 3 comprend un ensemble de données permettant de caractériser la forme du tableau, ses dimensions ainsi que son organisation sous la forme de lignes et de colonnes et de cellules. Selon un second exemple, une seconde détection de « liste » peut être mise en œuvre dans le procédé de l’invention. Dans le cadre de l’invention, on entend par liste une liste de lignes de symboles formant par exemple des mots, des idéogrammes ou encore des chiffres. Les listes comprennent généralement des puces qui peuvent correspondre à des symboles graphiques identifiables. A titre d’exemple des symboles tels que des tirets « - », des carrés ou des étoiles ou encore des chiffres, permettent d’identifier la présence d’une liste. Une dimension d’une liste peut être déduite entre le premier paragraphe et le dernier paragraphe de la liste. On entend ici comme paragraphe la séquence de symboles discrets en langue naturelle agencée consécutivement au symbole détecté. Un ensemble de troisièmes règles R 3 et la troisième base de connaissance BC 3 comprennent alors des recherches de symboles caractéristiques et des alignements entre paragraphes ou lignes. Ainsi, les couples de positions des lignes de symboles peuvent être utilisés pour déduire ou corroborer la présence d’une liste. Les numéros de pages peuvent également être détectés par le troisième algorithme ALGO 3 en utilisant des règles R 3 et une base de connaissance BC 3 . Par exemple, la position d’un chiffre au sein d’une page correspondant à la position d’un autre chiffre dans une autre page permet de déduire la présence d’un objet ayant des propriétés identiques d’une page à l’autre. Enfin, l’identification d’une séquence ordonnée sur un ensemble de pages permet de déduire à l’identification d’un numéro de page. Par exemple, si un numéro de page est situé dans un en-tête ou un pied de page identifié dans l’algorithme visant à analyser automatiquement les pieds de page et les entêtes de pages, le numéro de page des pages suivantes est automatiquement détecté d’une page à l’autre. Selon un mode de réalisation, le troisième algorithme ALGO 3 reçoit en entrée un label LAB(i) d’un paragraphe PARA 1 calculé par le second composant logiciel MOD 2 . Le label LAB(i) d’un paragraphe permet de réordonner les paragraphes au sein d’une structure de type tableau ou liste. En outre, le label LAB(i) permet de contrôler que des paragraphes d’un tableau sont globalement homogènes. Ainsi, le procédé de l’invention permet d’éviter des erreurs quant à l’identification des objets. Notamment un numéro de page ne peut se retrouver dans un tableau ou le titre peut être exclu d’une liste, etc. Second composant logiciel MOD2 Selon un mode de réalisation, le second composant logiciel MOD 2 comprend une fonction mettant en œuvre un moteur d’inférence MI 1 . Cette fonction peut être mise en œuvre de différentes manières telles que : un moteur d’inférence inférant à partir de règles R 4 et une base de connaissance BC 4 ; un moteur d’inférence inférant à partir de règles R 4 et une base de connaissance BC 4 combinées avec la mise en œuvre d’une intelligence artificielle telle qu’un modèle de type LSTM, TRANSFORMEUR ou tout autre réseau de neurones. On rappelle l’acronyme dans la terminologie anglo-saxonne de LSTM : “Long-Short-Term-Memory” et qu’un Transformeur est dénommé dans la terminologie anglosaxonne « Transformer ». Dans ce dernier cas, l’intelligence artificielle peut être mise en œuvre pour générer automatiquement de nouvelles règles ou pour enrichir la base de connaissance. Un intérêt est d’identifier un label LAB(i) d’un paragraphe parmi les labels suivants : Paragraphe de pied de page, correspondant à un paragraphe agencé dans une zone d’une page située en bas de page et comportant une chaine de caractères répétée au sein d’une pluralité de pages ou une séquence de nombres incrémentée à chaque page ; Paragraphe de haut de page, correspondant à un paragraphe agencé dans une zone d’une page située en haut de page et comportant une chaine de caractères répétée au sein d’une pluralité de pages ou une séquence de nombres incrémentée à chaque page ; Paragraphe standard, correspondant à un paragraphe défini par un style, une police et une taille de caractères donnés et étant le plus représentatif du document analysé ; Paragraphe distingué, correspondant à un paragraphe défini par un style, une police et une taille de caractères donnés différents du paragraphe standard. Paragraphe titre, correspondant à un paragraphe portant le nom d’une section ou d’une sous-section et suivi d’au moins un paragraphe structuré différent d’un paragraphe de pied de page ou d’une note La fonction permettant de labelliser les paragraphes est notée LAB 1 sur la . Selon un premier exemple, elle peut correspondre à une fonction statistique permettant de classer des probabilités obtenues à partir du moteur d’inférence si ce dernier est configuré pour prendre en compte un modèle statistique. Cette méthode permet notamment d’élire le meilleur choix entre des sorties du moteur d’inférence qui seraient possibles. Selon un cas, le modèle statistique peut être un réseau bayésien. Ce dernier peut être entrainé pour créer le modèle du moteur d’inférence. Selon un autre exemple, le moteur d’inférence ne prend pas en compte de modèle statistique et détermine grâce à la base de connaissance BC 4 un label à tous les paragraphes OB 1 qui lui sont donnés en entrée. Les autres objets numériques OB 2 et OB 3 sont labellisés à partir des bases de connaissances BC 2 et BC 3 dans le composant logiciel MOD 1 . Un avantage est de ne pas mettre en œuvre d’entrainement spécifique du moteur d’inférence. En cas de plusieurs sorties possibles, c’est-à-dire plusieurs labels possibles à un même objet, l’invention peut comprendre la génération d’une notification accessible depuis une interface d’un ordinateur, d’une tablette ou d’un Smartphone pour qu’un utilisateur détermine le label. Ainsi, le label attribué par un utilisateur en cas d’ambiguïté de plusieurs possibilités de labellisation automatique permet à la fonction apprenante de générer une nouvelle règle qui sera utilisée par le moteur d’inférence. La fonction apprenante est préférentielle configurée pour générer de nouvelles règles ou proposer des nouvelles règles à un utilisateur qui peut les valider ou non. Grâce à la sortie du second composant logiciel MOD 2 et au troisième algorithme ALGO 3 du premier composant logiciel MOD 1 , l’invention permet donc de reconstruire un tableau ou une liste ou une table comportant différents paragraphes, c’est-à-dire un ensemble de mots consécutifs, au sein de chaque cellule du tableau ou de la liste. Chaque troisième objet OB 3 comprend une troisième caractéristique symbolique K 3 caractérisant la structure de l’objet numérique. Selon un mode de réalisation, l’ensemble des labels des paragraphes compris au sein d’un troisième objet numérique OB 3 peut être encodé au sein de la troisième caractéristique symbolique pour être émis ensuite au troisième composant logiciel MOD 3 . A cet effet, le troisième algorithme ALGO 3 du premier composant logiciel MOD 1 comprend une fonction permettant de récupérer un ensemble de paragraphes labellisés et de regénérer un objet numérique correspondant à un tableau ou à une liste dans laquelle les différents paragraphes sont segmentés au sein de lignes d’une liste ou de cellules d’un tableau. Enfin, le troisième algorithme ALGO 3 permet d’effectuer un contrôle de cohérence entre d’une part certains labels de paragraphes et d’autre part la présence desdits paragraphes au sein d’un objet numérique produit tel qu’un tableau ou une liste. Le troisième algorithme ALGO 3 produit en sortie des données comportant les troisièmes objets numériques OB 3 , chaque troisième objet numérique OB 3 étant associé à une troisième caractéristique symbolique K 3 et un couple de position POS 3 . Ces données OB 1 , OB 2 et OB 3 sont transmises au troisième composant logiciel MOD 3 pour ordonner ces trois objets dans la séquence globale de lecture des objets numériques produits par chaque algorithme ALGO 1 , ALGO 2 et ALGO 3 . Le troisième composant logiciel MOD 3 comprend donc une première fonction ORD 1 permettant d’ordonnancer les différents objets numériques OB 1 , OB 2 , OB 3 produits par le premier composant logiciel MOD 1 . A cette fin, chaque objet numérique est ordonné selon une séquence de lecture en prenant en compte la nature de l’objet numérique et sa position. Sa nature peut être un tableau, une liste, une image, une ligne de mots, d’idéogrammes ou de chiffres, un paragraphe structuré ou encore une citation, une note, un lien, etc. Le troisième composant logiciel comprend une fonction notée TAG 1 sur la permettant de générer un document numérique PDF N comportant une structure qui permet de rendre accessible le document à des personnes mal-voyantes notamment à l’aide d’un interpréteur capable de lire les différents objets et de générer des sorties multimédias pouvant être accessible à ces individus. La fonction TAG 1 permet donc d’associer les métadonnées, c’est-à-dire les données caractéristiques symboliques et les positions des objets numériques audit contenu dudit objet numérique. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend une étape de traitement permettant d’activer certains objets selon un sens de lecture ou selon une interaction utilisateur. L’activation de l’objet peut, par exemple, aboutir à la génération d’une lecture vocale du contenu d’un paragraphe ou d’un tableau à partir d’un synthétiseur vocal ou plus généralement d’un lecteur d’écran. Un avantage de l’invention est de permettre de contextualiser la lecture vocale par exemple avec une sémantique prédéfinie qui dépend de l’objet interprété. Ainsi, la lecture d’un tableau par un synthétiseur vocal peut intégrer des phrases de contexte précisant par exemple qu’un tableau va être lu. Il peut être préciser un sens de lecture du tableau et des éléments de langages indiquant par exemple : « le tableau comporte 3 lignes, dans la première ligne, la première colonne, il est indiqué « Paris », dans la seconde ligne, première colonne, il est indiqué « Dublin », etc. Ainsi, l’invention permet de donner un accès à une personne handicapée à un contenu complexe d’un document qui n’est pas aisément restituable même sous la forme électronique. La illustre un exemple d’une page d’un document F 1 ou F 2 selon si on considère le document d’entrée ou le document généré par le procédé de l’invention. Le fichier F 2 est un document au format .pdf structuré sous la forme d’une pluralité d’objets numériques générés et agencés grâce au procédé de l’invention. Dans cette illustration, la page comprend une pluralité de premiers objets numériques OB 1 , chacun étant associé à une caractéristique symbolique K 1 , une pluralité de troisièmes objets numériques OB3 et dans cet exemple un second objet numérique OB 2 associé à une seconde caractéristique symbolique K 2 . La représente un exemple de réalisation d’un système de l’invention comprenant un terminal T 1 d’un utilisateur permettant d’afficher et/ou de lire un contenu d’un fichier numérique au format .pdf. Un premier serveur SERV 1 comprend au moins une mémoire et un calculateur permettant d’exécuter les algorithmes du premier composant logiciel MOD 1 . Selon un mode de réalisation, le second composant logiciel MOD 2 est exécuté sur un second serveur SERV 2 comportant des moyens de calculs et au moins une mémoire. Un intérêt de cette architecture distribuée est de permettre de bénéficier d’une intelligence artificielle de manière dédiée au calcul des labels. Les échanges de données sont réalisés via un réseau de données NET 1 tel qu’internet. Procédé de traitement automatisé d’un fichier numérique (F 1 ) pour générer un objet numérique augmenté (OB 1 ) : Acquisition d’un premier fichier numérique (F 1 ) au format portable document format ; Segmentation dudit premier fichier numérique (F 1 ) en une pluralité d’objets numériques à partir d’un premier composant logiciel (MOD1) comportant : Mise en œuvre d’un premier algorithme (ALG 1 ) comportant : Extraction d’un premier ensemble (ENS 1 ) d’objets numériques (OB 1 ) comportant chacun une séquence de symboles discrets dans une langue naturelle définissant un paragraphe (PARA 1 ) ; ladite extraction comportant l’application d’un premier ensemble de règles (R 1 ) et d’une première base de connaissance (BC 1 ) pour générer au moins une première caractéristique symbolique (K 1 ) dudit paragraphe (PARA 1 ) ; Génération d’une pluralité de couples de positions 2D dans le premier fichier numérique (F 1 ), chaque couple de position définissant une première zone rectangulaire (Z 1 ) comprenant l’affichage d’un premier objet (OB 1 ) et association desdits couples de positions auxdits premiers objets (OB 1 ) ; Mise en œuvre d’un second algorithme (ALG 2 ) comportant : Extraction d’un second ensemble (ENS 2 ) d’objets numériques (OB 2 ) comportant chacun une séquence de symboles discrets dans une langue naturelle et au moins une seconde caractéristique symbolique (K 2 ) représentative d’une métadonnée associée à l’objet numérique (OB 2 ) ; ladite extraction comportant l’application d’un second ensemble de règles (MR 2 ) et d’une seconde base de connaissance (BC 2 ) ; Génération d’une pluralité de couples de positions 2D dans le premier fichier numérique (F 1 ), chaque couple de positions définissant une seconde zone rectangulaire (Z 2 ) comprenant l’affichage d’un second objet (OB 2 ) et association desdits couples de positions (POS 2 ) auxdits seconds objets (OB 2 ) ; Mise en œuvre d’un troisième algorithme (ALG 3 ) comportant : Extraction d’un troisième ensemble (ENS 3 ) d’au moins un troisième objet numérique (OB 3 ) comportant chacun une séquence de symboles discrets dans une langue naturelle et au moins une troisième caractéristique symbolique (K 3 ) représentative de l’agencement d’une pluralité de sous-objets au sein dudit au moins un objet numérique (OB 3 ), ladite extraction comportant l’application d’un troisième ensemble de règles (R 3 ) et d’une troisième base de connaissance (BC 3 ) ; Génération d’une pluralité de couples de positions 2D dans le premier fichier numérique (F 1 ), chaque couple de positions définissant une troisième zone rectangulaire (Z 3 ) comprenant l’affichage d’un troisième objet (OB 3 ) et association desdits couples de positions (POS 3 ) auxdits troisièmes objets (OB 3 ) ; Labellisation (LAB 1 ) des premiers objets numériques (OB 1 ) au moyen d’un second composant logiciel (MOD 2 ) comportant la mise en œuvre d’un moteur d’inférence (MI 1 ) ; Ordonnancement (ORD 1 ) des objets numériques (OB 1 , OB2, OB3) à partir d’un troisième composant logiciel (MOD 3 ) prenant en compte en entrée : Les positions des premiers objets, des seconds objets et des troisièmes objets ; Les labels de chaque premier objet (OB 1 ) ; Les premières caractéristiques symboliques (K 1 ), les secondes caractéristiques symboliques (K2) et les troisièmes caractéristiques symboliques (K 3 ) ; Génération d’un second fichier numérique (F 2 ) comportant l’ensemble des objets numériques ordonnés. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier algorithme (ALG 1 ) comprend les étapes de : Identification d’une ligne du premier fichier numérique comportant une première chaine de caractères ; Identification de l’orientation de ladite ligne selon au moins une première règle (R 1 ) ; Identification d’une information symbolique caractéristique de la chaine de caractère selon une seconde règle (R 2 ) et d’une information caractérisant l’espace entre chaque chaine de caractères de ladite ligne selon une troisième règle (R 3 ) ; Catégorisation de ladite ligne, Réitération des opérations d’identification de chaque ligne et de leur catégorisation ; Génération de ladite première caractéristique symbolique d’un paragraphe lorsque la catégorisation d’un ensemble de lignes est identique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que l’étape de labellisation (LAB 1 ) permet d’associer un label à un paragraphe parmi l’un des labels suivants : Paragraphe de pied de page, correspondant à un paragraphe agencé dans une zone d’une page située en bas de page et comportant une chaine de caractères répétée au sein d’une pluralité de pages ou une séquence de nombres incrémentée à chaque page ; Paragraphe de haut de page, correspondant à un paragraphe agencé dans une zone d’une page située en haut de page et comportant une chaine de caractères répétée au sein d’une pluralité de pages ou une séquence de nombres incrémentée à chaque page ; Paragraphe standard, correspondant à un paragraphe défini par un style, une police et une taille de caractères donnés et étant le plus représentatif sur l’ensemble de pages du document numérique (F 1 ) ; Paragraphe distingué, correspondant à un paragraphe défini par un style, une police et une taille de caractères donnés différents du paragraphe standard ; Paragraphe titre, correspondant à un paragraphe portant le nom d’une section ou d’une sous-section et suivi d’au moins un paragraphe structuré différent d’un paragraphe de pied de page ou d’une note. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le second composant logiciel (MOD 2 ) est mis en œuvre à partir du moteur d’inférence (MI 1 ) exécuté à partir d’un ensemble de règles et d’une base de faits prenant en compte les premières caractéristiques symboliques (K 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que le second composant logiciel (MOD 2 ) est mis en œuvre à partir du moteur d’inférence (MI 1 ), ledit moteur d’inférence (MI 1 ) étant exécuté à partir d’une fonction apprenante dont les vecteurs d’entrées comprennent au moins les premières caractéristiques symboliques (K 1 ), ladite fonction apprenante mise en œuvre étant : un réseau de type « Recurrent neural network », noté RNN ou ; un réseau de type « Long short-term memory », noté LSTM ou ; un transformer de type BERT ou GPT, tel que GPT-3, La mise en œuvre d’une fonction apprenante permettant de déterminer automatiquement de nouvelles règles utilisées par le moteur d’inférence (MI 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le second algorithme (ALG 2 ) comprend : la détection d’un premier symbole typographique prédéfini ; la détection d’un second symbole typographique prédéfini et d’un enchainement d’un symbole typographique donné ayant une graphie prédéfinie, la génération d’une catégorie définissant une métadonnée lorsqu’au moins une détection est réalisée ; la génération d’une seconde caractéristique symbolique (K 2 ) comportant ladite chaine de caractères comportant le symbole détecté et la catégorie générée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que le troisième algorithme (ALG 3 ) comprend les étapes de : Identification d’une pluralité de symboles définissant une répétition d’agencement d’un ensemble de données du premier fichier (F 1 ) afin de définir une troisième caractéristique symbolique (K 3 ) ; Catégorisation d’un troisième objet numérique (OB 3 ) à partir de la génération de la troisième caractéristique symbolique (K 3 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que l’extraction du au moins un troisième objet numérique (OB 3 ) comprend : la sélection de chaque première zone rectangulaire géographique (Z 1 ) associée à un premier objet numérique (OB 1 ) ; Le contrôle des labels de chaque premier objet (OB 1 ) définissant chacun un paragraphe (PARA 1 ) avec un label d’un premier objet (OB1) à une position adjacente précédente, la génération d’un premier objet enrichi lorsque les labels de l’ensemble des premiers objets (OB 1 ) adjacents répondent à au moins une règle dudit troisième ensemble de règles (R 3 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que l’extraction du au moins un troisième objet (OB 3 ) comprend : Sélection d’une troisième zone de la page du premier fichier (F 1 ); Sélection de chaque première zone rectangulaire géographique (Z 1 ) associée à un premier objet numérique (OB 1 ) située dans la troisième zone sélectionnée (Z 3 ) ; Contrôle des labels de chaque premier objet (OB 1 ) définissant chacun un paragraphe (PARA 1 ), Génération d’un troisième objet (OB 3 ) lorsque les labels de l’ensemble des premiers objets (OB 1 ) répondent à au moins une règle dudit troisième algorithme (ALG 3 ). Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que les premiers objets enrichis (OB 1 ’), les seconds objets (OB 2 ), et les troisièmes objets (OB 3 ) sont ordonnés selon une séquence d’affichage sur une page, lesdits premiers objets (OB 1 ) étant ordonnés au sein d’une zone associée à un premier objet enrichi (OB 1 ’). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que les objets numériques du second fichier numérique (F 2 ) produits en sortie sont rendus activables au moyen d’une application visant à exploiter le contenu dudit second fichier numérique (F 2 ) à partir d’une interface d’un terminal utilisateur destiné à des mal-voyants ou non voyant, par exemple comportant un lecteur d’écran. Système comportant un terminal électronique d’un utilisateur (T 1 ) comportant au moins un calculateur, une mémoire, un afficheur et une interface de communication pour transmettre des messages sur un réseau de données auprès d’au moins un premier serveur (SERV 1 ) comportant des ressources matérielles pour exécuter le premier algorithme (ALG 1 ), le second algorithme (ALG 2 ), le troisième algorithme (ALG 3 ) et le second composant logiciel (MOD 2 ) afin d’exécuter les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 10, ledit second fichier numérique étant transmis via le réseau de données vers ledit terminal électronique (T 1 ) de l’utilisateur pour afficher le second fichier numérique et pour accéder à un contenu activable via l’interface dudit terminal électronique (T 1 ). Système selon la revendication 12 comportant un lecteur d’écran comportant un synthétiseur vocal pour générer un flux audio d’information, lesdites informations étant extraites des objets numériques, lesdites informations comportant en outre des informations générées à partir des métadonnées du second fichier (F 2 ).