Brevet FR3157617A1 — publié le 20250627

Procédé d’analyse d’au moins un contenu comprenant une pluralité de segments de contenu consécutifs, ledit procédé comprenant au moins une itération mettant en œuvre : - une étape (E201) d’identification de segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - une étape (E202a) de sélection, pour au moins une forme textuelle, d’un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - une étape (E203) de déclenchement d’une application d’un traitement de reconnaissance de caractères sur ledit au moins un segment de contenu sélectionné. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif d’analyse de contenus Domaine de l’invention Cette invention se rapporte au domaine général des communications. Elle concerne plus précisément un procédé d’analyse de contenus numériques ou multimédia tels que des contenus vidéo ou textuels, des images, etc. Art antérieur L’explosion des contenus multimédia rend aujourd’hui d’autant plus pertinents les mécanismes d’analyse de contenus numériques notamment en vue de les classer, de les organiser, d’extraire les informations qu’ils véhiculent, etc. Les dispositifs de type de reconnaissance optique de caractères (ou OCR pour Optical Character Recognition en anglais) sont des dispositifs d’analyse de contenus bien connus de l’état de l’art. Leur objectif est de reconnaitre des caractères incorporés dans une image quelconque, afin notamment d’en déduire les textes contenus dans cette image. Dans la suite du texte on utilisera indistinctement les termes application ou module OCR ou encore application ou module de reconnaissance optique de caractères Les usages de la technologie OCR sont très nombreux. A titre d’exemples, on retrouve cette technologie dans des dispositifs utilisés pour lire automatiquement des adresses sur des courriers papiers en amont de leur routage par les services postaux ou encore dans des logiciels destinés à générer du texte éditable à partir de documents manuscrits ou photocopiés. Les dispositifs de type OCR sont également utilisés de plus en plus fréquemment pour extraire de l’information textuelle au sein de documents non textuels, tels que des images ou des vidéos composées de successions d’images. Ces contenus peuvent en effet comporter des formes textuelles de nature diverses comme des sous-titres ou un générique ou représenter des objets sur lesquels figurent des formes textuelles (par exemple, sur des plaques d’immatriculation, des pancartes etc.). L’extraction de ces formes textuelles peut notamment être utilisée pour générer des fichiers de sous-titres distincts, indexer des contenus ou dans le cadre de dispositifs de surveillance. Nonobstant, l’application d’un traitement OCR à un contenu vidéo implique de devoir traiter une quantité importante d’images (à titre d’exemple, un film de deux heures comporte environ 180000 images). Ainsi même si les techniques d’analyse de contenus de type OCR connaissent des progrès en matière de rapidité d’exécution et de puissance de calcul, leur mise en œuvre peut s’avérer coûteuse en ressources de calcul et en ressources énergétiques, cela dans un contexte où de plus en plus de contenus doivent être analysés, parfois en temps réel. Par ailleurs, peut également se poser un problème d’optimisation lorsque les traitements des contenus doivent être industrialisés ou effectués à grande échelle et où, à ressources de calcul égales, il est demandé d’analyser des contenus de plus en plus longs. Objet et résumé de l'invention L’invention répond notamment à ces problèmes en proposant un procédé d’analyse d’au moins un contenu comprenant une pluralité de segments de contenu consécutifs, ledit procédé comprenant au moins une itération mettant en œuvre : - une étape d’identification de segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - une étape de sélection, pour au moins une forme textuelle, d’un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - une étape de déclenchement d’une application d’un traitement de reconnaissance de caractères sur ledit au moins un segment de contenu sélectionné. Par « segments de contenu », on entend au sens de l’invention des sous-parties ou subdivisions d’un contenu. Ainsi, à titre illustratif, les segments de contenu d’un contenu vidéo désignent par exemple les images dont est composée le contenu vidéo ; si le contenu est un diaporama, les segments de contenu désignent par exemple les diapositives (ou « slides » en anglais) du diaporama ; si le contenu est un fichier texte numérique (par exemple un fichier .pdf ou .doc), les segments de contenu peuvent désignent les pages de ce fichier, etc. L'invention propose donc avantageusement de sélectionner/trier les segments du contenu analysé les plus pertinents et de limiter l'application d’un traitement coûteux de reconnaissance de caractères (par exemple, un traitement OCR ou un traitement de reconnaissance de caractères basé sur de l’intelligence artificielle, etc.) à ces segments de contenu. Ceci permet de minimiser la mémoire sollicitée, le temps de traitement et les ressources énergétiques requises pour l’analyse de contenu, et notamment la reconnaissance de caractères. Le procédé applique pour cela deux filtres successifs aux segments de contenu analysés. Plus particulièrement, dans un premier temps, le procédé se concentre sur les segments de contenu qui intègrent au moins une forme textuelle (et écarte/filtre ainsi les segments qui n’intègrent pas de forme textuelle). Le terme « forme textuelle » désigne ici des éléments graphiques correspondant à du texte (c’est-à-dire comprenant un ou plusieurs caractères tels que des lettres, des chiffres, des caractères spéciaux, etc.) mais dont les caractères ne sont pas encore nécessairement reconnus, traduits ou identifiés. Dans un second temps, le procédé filtre parmi les segments restants, les segments de contenu non pertinents tels que les segments contenant des formes textuelles redondantes (c’est-à-dire présentant des similitudes au regard d’un critère déterminé). Ce procédé permet donc avantageusement d’optimiser la mise en œuvre du traitement de reconnaissance de caractères et cela, sans perte d’informations au niveau des textes extraits des contenus analysés. Selon un mode de réalisation particulier, lors de l’étape de sélection, un segment de contenu est sélectionné s’il intègre une forme textuelle vérifiant en outre un critère de visibilité donné. Ce mode de réalisation permet avantageusement d’éviter de déclencher un traitement de reconnaissance de caractères coûteux sur un segment de contenus intégrant une forme qui ne sera pas ou peu visible au regard d’un critère donné. Ce critère peut par exemple s’attacher à la persistance de la forme textuelle sur un nombre minimum de segments de contenu successifs. De cette façon, un segment de contenu intégrant une forme n’apparaissant que succinctement sur un nombre réduit de segments de contenu consécutifs (par exemple, à la façon d’une forme textuelle subliminale) ne sera pas sélectionné. Selon d’autres exemples, un tel critère de visibilité peut renvoyer à un niveau de contraste minimum ou à une taille minimum de la forme textuelle au sein du segment de contenu. Selon un mode de réalisation, le critère de similitude est relatif à une déformation de la forme textuelle sur plusieurs segments de contenu consécutifs. Ce mode de réalisation permet avantageusement d’éviter de déclencher plusieurs traitements de reconnaissance de caractères pour des segments de contenu présentant des formes textuelles globalement similaires quoique déformées, par exemple du fait d’un effet de perspective ou un effet de grossissement ou de réduction. Ce mode de réalisation présente un grand intérêt lorsque les contenus analysés incluent des éléments sur lesquels sont appliqués du texte, par exemple des plaques d’immatriculations sur une vidéo de surveillance ou des textures d’objets tridimensionnels comportant une forme textuelle dans un jeu vidéo. Le critère de similitude peut notamment être relatif à une disparition partielle de la forme textuelle sur plusieurs segments de contenu consécutifs. Il est ainsi possible d’éviter d’appliquer plusieurs traitements de reconnaissance de caractères sur des segments de contenu contenant des formes globalement similaires bien que présentant des parties tronquées les unes par rapport aux autres. Ce cas de figure peut se rencontrer par exemple dans le cas d’un texte subissant un défilement ou d’un texte sortant progressivement du cadre d’une image. Ce mode de réalisation est donc particulièrement avantageux pour réduire les ressources nécessaires à l’analyse des contenus comportant des bandeaux de textes déroulants. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, ledit au moins un contenu comprend un contenu vidéo et/ou un jeu vidéo et/ou contenu textuel et/ou un contenu multimédia. On entend ici par « jeu vidéo », le jeu vidéo tel qu’il apparait et est rendu sur un écran et non son code informatique. La mise en œuvre du procédé d’analyse pour des contenus de type vidéo ou pour des jeux vidéo est particulièrement pertinente du fait d’une part, que ces contenus comprennent un très grand nombre de segments de contenu dont une part importante n’intègrent pas de forme textuelle, et d’autre part, que les segments de contenu consécutifs intégrant une forme textuelle (par exemple des sous-titres, des textes filmés, des bandeaux d’information etc.) présentent des similitudes importantes. Ce mode de réalisation permet donc d’optimiser de façon substantielle les ressources mobilisées par l’application de traitement de reconnaissance des caractères. Selon un mode de réalisation, ladite au moins une forme textuelle, lors de l’étape d’identification, et/ou ladite forme textuelle similaire, lors de l’étape de sélection, se trouve dans une zone donnée des segments de contenu. L’identification et la prise en compte de cette zone permettent de réduire la complexité des traitements réalisés lors de l’analyse du contenu en limitant la taille des segments à analyser lors des étapes d’identification et de sélection : il suffit en effet par exemple de ne traiter que des portions d’image ou de diapositives plutôt que des segments de contenu complets (c’est-à-dire des images ou diapositives complètes). Ce mode de réalisation permet donc de limiter les ressources nécessaires à l’analyse préliminaire des segments de contenu (i.e. aux deux étapes de filtrage mises en œuvre par l’invention) tout en maintenant une extraction et une retranscription optimales des formes textuelles intégrées au contenu. Selon un mode de réalisation, lors de l’étape de déclenchement, l’application du traitement de reconnaissance de caractères est déclenchée sur moins un segment de contenu sélectionné dans au moins ladite zone. En soumettant au traitement de reconnaissance des caractères des zones réduites de segments de contenu (par exemple une portion d’image ou de diapositive) plutôt que des segments de contenu complets (par exemple une image ou une diapositive entière), il est possible de réduire substantiellement la complexité des traitements effectués. Dans un mode de réalisation dans lequel le procédé d’analyse comprend une pluralité d’itérations, lors d’une itération, l’étape d’identification n’est appliquée qu’à une sous-partie de la pluralité de segments de contenu, ladite sous-partie étant fonction d’au moins une donnée d’observation collectée durant une itération précédente et/ou d’un type dudit contenu. Ce mode de réalisation propose d’exploiter des données collectées lors d’itérations du procédé d’analyse appliquées à un même contenu afin d’affiner les paramètres de mise en œuvre dudit procédé. Ceci peut conduire à une réduction substantielle du nombre de segments à analyser lors des étapes d’identification et de sélection. Cette réduction est atteinte tout en maintenant une analyse qualitative du contenu. Ladite au moins une donnée d’observation peut comprendre notamment : - au moins une information représentative d’un nombre de segments de contenu consécutifs présentant ladite forme textuelle similaire, et/ou - au moins une information représentative d’une zone donnée de segments de contenu dans laquelle est susceptible de se trouver ladite forme textuelle similaire. et/ou - au moins une information représentative d’une évolution d’une forme textuelle intégrée dans au moins un segment de contenu, par exemple dans le cas d’une mise à jour d’une partie du contenu. Le premier type d’information permet typiquement de tirer des enseignements de la seconde étape du procédé (i.e. la sélection de segments de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire) afin de n’appliquer la première étape du procédé (c’est-à-dire l’identification de forme textuelle) qu’à un nombre lui-même restreint de segments de contenu ou à des zones restreintes de segments de contenu. A titre d’exemple, une donnée d’observation peut être représentative du fait que les sous-titres d’une vidéo sont toujours affichés sur un nombre minimum de 30 images consécutives. L’intégration de cette donnée d’observation amène le procédé à identifier des formes textuelles au sein d’une image toutes les 30 images plutôt que sur l’ensemble des images du contenu. Le deuxième type de donnée d’observation évoqué ci-dessus (qui tient compte d’une zone donnée dans laquelle est susceptible de se trouver les formes textuelles recherchées) permet d’adapter et d’optimiser la consommation des ressources mobilisées par le procédé en fonction des types de contenus analysés. Certains types de contenus peuvent présenter des similarités entre eux. Par exemple, des diaporamas peuvent comporter des informations redondantes et/ou non pertinentes en bas de page (numéro de page, mention légale). Ainsi, quand le procédé analyse un contenu de type présentation/diaporama, par défaut et du fait du type de contenu analysé (ici un diaporama), l’identification de forme textuelle peut n’être effectuée que sur la zone supérieure de chaque segment de contenu (c’est-à-dire de chaque diapositive). Bien entendu, d’autres données d’observation peuvent être envisagées dans le contexte de l’invention. L’invention concerne également un dispositif d’analyse d’au moins un contenu comprenant une pluralité de segments de contenu consécutifs, ledit dispositif comprenant une pluralité de modules activés lors d’au moins une itération, lesdits modules comprenant : - un module d’identification configuré pour identifier des segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - un module de sélection configuré pour sélectionner, pour au moins une forme textuelle, un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - un module de déclenchement, configuré pour déclencher une application d’un traitement de reconnaissance de caractères sur les segments de contenu identifiés sélectionnés. Aucune limitation n’est attachée au traitement de reconnaissance de caractères considéré. Il peut s’agir par exemple d’un traitement OCR, d’un traitement de reconnaissance de caractères basé sur de l’intelligence artificielle, etc. L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé d’analyse de contenu selon l’un quelconque des modes particuliers de réalisation décrits précédemment, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. De telles instructions peuvent être stockées durablement dans un support mémoire non transitoire d’un terminal de communication mettant en œuvre le procédé d’analyse de contenu selon l’invention. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise également un support d’enregistrement ou support d’informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d’un programme d’ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM (« Read Only Memory » en anglais), par exemple un CD ROM (« Compact Disc Read-Only Memory » en anglais) ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un support mobile, un disque dur ou un SSD (« Solid State-Drive » en anglais). D'autre part, le support d'enregistrement peut être un support transmissible, tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau, par un exemple un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé d’analyse précité. L’invention concerne aussi un système d’analyse de contenus, ledit système comprenant : - un dispositif d’analyse selon l’invention, et - un module de reconnaissance de caractères, par exemple de type OCR, ou basé sur une intelligence artificielle préalablement entrainée à cet effet. Le dispositif d’analyse, le programme d’ordinateur, le support d’enregistrement et le système d’analyse selon l’invention disposent des mêmes avantages évoqués précédemment que le procédé d’analyse. Par ailleurs, on peut envisager, dans d'autres modes de réalisation, que le procédé d’analyse, le dispositif d’analyse et le système d’analyse selon l’invention présentent en combinaison tout ou partie des caractéristiques précitées. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de modes de réalisation particuliers de l'invention, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : La FIG. 1 représente un système d’analyse de contenus selon l’invention dans un mode particulier de réalisation, La FIG. 2 représente les étapes du procédé d’analyse selon un mode particulier de réalisation, La FIG. 3 illustre l’application du procédé d’analyse selon l’invention à un premier exemple de segments de contenu, La FIG. 4 et FIG. 4 illustrent l’application du procédé d’analyse selon l’invention à un deuxième exemple de segments de contenu, La FIG. 5 illustre l’application du procédé d’analyse selon l’invention à un troisième exemple de segments de contenu, La FIG. 6 illustre l’application du procédé d’analyse selon l’invention à un quatrième exemple de segments de contenu, La FIG. 7 illustre l’application du procédé d’analyse selon l’invention à un cinquième exemple de segments de contenu, La FIG. 8 représente un exemple d’un dispositif d’analyse de contenu selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée Description d’un exemple d’architecture dans laquelle le procédé d’analyse de contenu est mis en œuvre La figure FIG. 1 présente un exemple d’architecture au sein de laquelle peut être mis en œuvre le procédé d’analyse de contenus selon l’invention dans un mode particulier de réalisation. Cette architecture comprend : - un serveur S sur lequel est mémorisé au moins un contenu C numérique comprenant une pluralité de segments de contenu consécutifs SC, - un dispositif d’analyse de contenu MAC conforme à l’invention, configuré pour mettre en œuvre le procédé d’analyse de contenu selon l’invention, - un module de reconnaissance de caractères tel que par exemple, dans le mode de réalisation décrit ici, un module reconnaissance optique de caractères OCR, ce module pouvant être logiciel ou matériel. Dans l’exemple envisagé ici, il s’agit d’un module logiciel et plus particulièrement d’une application de reconnaissance optique de caractères OCR. En variante, d’autres modules de reconnaissance de caractères peuvent être envisagés, comme par exemple un module basé sur une intelligence artificielle dûment entraînée, et - un réseau de communication R permettant au serveur S, au dispositif d’analyse de contenu MAC et à l’application de reconnaissance optique de caractères OCR d’échanger diverses données (ex. contenus et/ou segments de contenus) entre eux, notamment dans le cadre de l’invention. Dans une variante de réalisation, le serveur C, le dispositif d’analyse de contenu MAC et le module de reconnaissance de caractères sont colocalisés. Dans le mode de réalisation décrit ici, le contenu numérique C désigne un contenu vidéo. Toutefois l'invention s'applique à d'autres types de contenus numériques comme une présentation numérique (diaporama) composée de diapositives, un jeu vidéo, un contenu texte, un contenu multimédia, etc. Selon les modes de réalisation, le serveur S contient une multitude de contenus C 1 , C n (non représentés sur la figure) de types hétérogènes (par exemple des vidéos, des présentations, des fichiers textes, etc.). Dans l’exemple d’un contenu vidéo envisagé ici, la pluralité de segments de contenu SC désigne les images ou les trames (« frames » en anglais) du contenu vidéo. Dans le cas d’autre type de contenu tels que des fichiers texte ou des diaporamas la multitude de segments de contenu désigne respectivement une page ou une diapositive. Le dispositif d’analyse de contenus MAC et l’application de reconnaissance optique de caractères OCR (ou plus généralement le module de reconnaissance de caractères considéré) forment un système SYS conforme à l’invention. Selon les modes de réalisation, le dispositif d’analyse de contenu et l’application de reconnaissance optique de caractères sont colocalisés au sein d’un même dispositif ou sont embarqués dans deux dispositifs distincts. Description des étapes du procédé d’analyse de contenu selon un mode de réalisation La figure FIG. 2 représente les principales étapes du procédé d’analyse de contenus selon l’invention telles qu’elles sont mises en œuvre par le dispositif d’analyse de contenu MAC au sein d’une architecture similaire ou identique à celle représentée sur la figure FIG. 1 , dans un mode de réalisation particulier de l’invention. Lors d’une étape d’identification E201, après avoir reçu en provenance du serveur S, via le réseau R, un contenu C comprenant une pluralité de segments de contenu SC, le dispositif d’analyse de contenus MAC stocke dans une mémoire locale le contenu C. Puis il identifie, parmi la pluralité de segments de contenu du contenu C, ceux intégrant au moins une forme textuelle. Dans ce mode de réalisation, l’identification d’au moins une forme textuelle se base sur une solution telle que EAST (décrite dans « an Efficient and Accurate Scene Text Detector », X Zhou & al., 2017,). Toutefois, d’autres techniques d’identification d’une forme textuelle peuvent être envisagées comme par exemple la binarisation différentiable (telle que décrite dans « DB : Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization », M. Liao, & al. 2020, AAAI), des réseaux de neurones convolutifs (tels que décrits dans « Textboxes: A fast text detector with a single deep neural networ k », M Liao & al 2017) ou toute autre technique basée par exemple sur un réseau de neurones, entrainé préalablement sur une pluralité d’images pour reconnaître des parties textuelles. Il est également possibilité d’utiliser un algorithme de « pattern matching » (correspondance de motif) ou à toute autre technique de détection de forme textuelle dans un contenu numérique connue de l’homme du métier. Dans le mode de réalisation décrit ici, les données générées par la technique d’identification de texte appliquée aux segments de contenu (zones textuelles détectées, dimensions, couleurs etc.) sont enregistrées dans la mémoire locale du dispositif d’analyse MAC. Les données ainsi enregistrées peuvent être utilisées ultérieurement, ou en vue d’optimiser l’étape d’identification dans des mises en œuvre postérieures ou encore en vue d’identifier des mises à jour (par exemple des différences) au sein de contenus déjà analysés et par exemple se concentrer uniquement sur ces nouveaux éléments. Il convient de noter que des formes identifiées comme des formes textuelles peuvent s’avérer ne pas être interprétables ou traduisibles en caractères par la suite (par exemple s’il s’agit de formes issues d’un alphabet inconnu ou composées de caractères fictifs). Dans le mode de réalisation décrit ici, l’étape d’identification E201 est appliquée à l’ensemble des segments du contenu analysé. Toutefois, dans d’autres modes de réalisation, on peut envisager de n’appliquer l’étape d’identification E201 qu’à une sous-partie de la pluralité de segments de contenu SC du contenu C, en fonction par exemple de paramètres de configuration préétablis propres au type de contenu analysé. Par exemple, pour un contenu C de type jeu vidéo transmis en direct, le dispositif d’analyse de contenu MAC peut être configuré pour n’appliquer l’étape d’identification qu’à une image toutes les X images consécutives, X désignant un entier (ex. X=30). Selon un autre exemple, l’étape d’identification E201 peut ne porter que sur une zone restreinte des segments de contenu. A titre illustratif, une telle zone restreinte peut correspondre à un rectangle de dimensions données (ex. 1280 pixels sur 200 pixels), placé en bas de l’image. Les informations relatives à cette zone restreinte (son existence, ses dimensions et ses coordonnées) peuvent être établies préalablement pour les contenus de type « films sous-titrés ». L’étape E201 conduit à un ensemble de segments intégrant l’ensemble des formes textuelles détectés dans le contenu C. Cet ensemble de segments obtenu à l’issue de l’étape E201 est stocké dans la mémoire locale du dispositif d’analyse MAC. L’étape suivante vise à filtrer les formes textuelles redondantes parmi cet ensemble. Plus précisément lors d’une étape de sélection E202a, le dispositif d’analyse de contenus MAC sélectionne, pour au moins une forme textuelle détectée lors de l’étape E201, un segment de contenu parmi des segments de contenu consécutifs identifiés lors de l’étape d’identification E201 et intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle, au regard d’un critère de similitude donné. Dans ce mode de réalisation, l’étape de sélection E202a est réalisée par l’intermédiaire d’une solution basée sur une mesure de l’indice de similarité structurelle (« structural similarity index measure » en anglais) appliquée aux formes textuelles intégrées aux segments consécutifs. Si l’indice de similarité entre les formes textuelles intégrées à deux segments de contenu consécutifs, mesuré par la solution est au-dessus d’un seuil donné, les formes textuelles des deux segments de contenus sont considérées comme similaires, dans le cas contraire elles sont considérées comme différente ou non similaires. L’invention peut, selon d’autre mode de réalisation mettre en œuvre des solutions basées sur d’autres mesures telles que PSNR (Peak signal-to-noise ratio en anglais ou rapport signal de crête sur bruit en français), MSE (Mean squared error en anglais ou Erreur quadratique moyenne en français), des analyses des segments de contenu par composante d’image (couleur ou masque), des outils de type DCT (transformée en cosinus discrète) qui permettent d’intégrer des éléments structurels dans la comparaison des formes textuelles, ou toute autre solution, capable de déterminer si au moins deux images sont similaires en fonction du calcul d’un indice de similarité de ces dites images, connue de l’homme du métier. L’étape E202a consiste donc à sélectionner, pour chaque forme textuelle détectée, un segment de contenu qui est représentatif des segments de contenu consécutifs intégrant une forme textuelle similaire. Par exemple, si une forme textuelle correspondant à un sous-titre spécifique apparait sur 48 segments (images) consécutifs d’une vidéo, le procédé sélectionne un de ces segments et écarte (c’est-à-dire ne sélectionne pas ou filtre) les 47 autres. Le segment sélectionné n’est pas nécessairement le premier parmi la multitude de segments consécutifs présentant la forme textuelle en question ; il peut s’agir d’un segment intégrant la forme textuelle avec le plus de détails ou résulter d’un choix basé sur un autre motif (sélection aléatoire, segment au milieu de la multitude de segments consécutifs, etc.). Le critère de similitude définit ainsi le degré de tolérance admis pour considérer ou juger que deux formes textuelles sont similaires. Selon une variante de réalisation, deux formes textuelles sont considérées comme similaires si elles sont identiques. Selon une autre variante de réalisation, le critère de similitude admet que deux segments consécutifs intègrent une forme textuelle similaire même si la forme présente une déformation entre ces deux segments de contenu dès lors que cette déformation correspond à une déformation admise par le critère de similitude (par exemple, homothétie, rotation, déformation non coaxiale, troncage/disparition partielle etc.) et donc considérée comme peu significative. A l’inverse, si la déformation entre deux formes textuelles intégrées à deux segments consécutifs est supérieure à un critère prédéfini, les deux segments sont considérés in fine comme intégrant deux formes distinctes. Par exemple, deux images intégrant un sous-titre de forme similaire, présentes dans deux scènes distinctes d’un film, peuvent être sélectionnées car les deux segments de contenu (images) ne sont pas considérés comme des doublons mais comme deux segments intégrant une forme textuelle similaire dans des contextes distincts (segments non consécutifs) du contenu. Dans un autre mode de réalisation, lors de l’étape de sélection E202a, le dispositif d’analyse MAC sélectionne un segment de contenu parmi des segments de contenu consécutifs identifiés lors de l’étape d’identification E201 intégrant une forme textuelle similaire, cette forme textuelle vérifiant en outre un critère de visibilité donné. Différents critères de visibilité peuvent être envisagés. Par exemple, le critère de visibilité peut impliquer qu’une forme textuelle apparaisse sur au moins un nombre déterminé de segments de contenu consécutifs (persistance), ou que la forme textuelle soit suffisamment grande (par exemple d’une dimension supérieure à un nombre de pixels donné) ou encore que la forme textuelle soit suffisamment visible (par exemple parce qu’elle présente des caractéristiques de contraste ou de luminosité supérieures à un critère donné) pour qu’un segment intégrant cette forme soit sélectionné. Les segments de contenu sélectionnés lors de l’étape E202a sont stockées dans la mémoire locale du dispositif d’analyse de contenu MAC. En E202b, le dispositif d’analyse de contenu MAC peut collecter des données d’observation destinées à être utilisées au cours de futures mises en œuvre du procédé ou ne pas collecter de telles données (O sur la figure). Les données d’observation collectées peuvent porter par exemple sur le nombre de segments de contenu consécutifs intégrant la même forme textuelle (par exemple le nombre d’images) ou encore sur des caractéristiques liées à la détermination de la présence de texte au sein de portions/zones où se trouvent les formes textuelles détectées lors de l’étape E201 dans les segments de contenu. De telles caractéristiques peuvent par exemple correspondre à une zone définie par des coordonnées xy etc.). Ces exemples ne sont toutefois pas limitatifs en soi. Ainsi, on peut également envisager des données d’observation correspondant à tout type de métadonnées relatives aux formes textuelles a être générées par exemple au moyen de modèles statistiques stabilisés, de modèles évolutifs recourant à des réseaux de neurones ou tout autre modèle d’analyse de données connu de l’homme du métier. Selon les modes de réalisation, avant d’être utilisées dans une étape d’identification, des tests et vérifications sont réalisées pour évaluer la pertinence des données d’observation. Ainsi, à l’issue de l’étape E202a, le dispositif d’analyse de contenus MAC dispose d’un ensemble E de segments de contenus sélectionnés parmi la pluralité de segments de contenus formant le contenu vidéo C. Lors d’une étape de déclenchement E203, le dispositif d’analyse de contenus MAC déclenche alors l’application d’un traitement de reconnaissance optique de caractères par l’application OCR sur les segments de l’ensemble E ainsi sélectionné à l’étape E202. Il envoie à cet effet une commande à l’application OCR lui indiquant l’ensemble E des segments sur lesquels réaliser le traitement OCR. Dans un mode de réalisation particulier, le dispositif d’analyse de contenus MAC ne reçoit en E201 qu’une partie/fraction des segments du contenu C à analyser (par exemple les 100 premières images du contenu vidéo C, ou pour un contenu de type présentation, les 20 premières diapositives de la présentation, etc.). Dans ce mode de réalisation, on peut envisager que le dispositif d’analyse MAC exécute le procédé d’analyse de contenus de façon itérative, chaque itération correspondant à l’analyse d’une partie différente des segments du contenu C à analyser et comprenant les étapes E201, E202 et E203 décrites précédemment. Des itérations sont mises en œuvre par le dispositif d’analyse MAC jusqu’à ce qu’il ait reçu et traité la totalité des segments du contenu C. Dans ce mode de réalisation où le procédé d’analyse est mis en œuvre de façon itérative, lors d’une itération, le dispositif d’analyse de contenus MAC peut collecter au cours de l’étape E202b, des données d’observation telles que décrites précédemment. Ces données d’observation peuvent être avantageusement utilisées au cours de l’étape E201 d’une itération ultérieure, d’une façon similaire ou identique à ce que a été décrit précédemment pour deux exécutions du procédé, de façon à réduire le nombre de segments de contenu sur lesquels l’étape E201 est appliquée : l’étape E201 est alors appliquée uniquement sur une sous-partie de la pluralité de segments de contenu du contenu C censée être traitée lors de cette itération. Description de la mise en œuvre de l’invention pour des exemples particuliers de segments de contenu Nous allons maintenant illustrer sur différents exemples de segments de contenu comment s’applique le procédé d’analyse selon l’invention, Premier exemple La figure FIG. 3 représente trois groupes de segments de contenu G3a, G3b et G3c correspondant respectivement à des groupes de segments de contenu obtenus respectivement en amont des étapes E201, E202 et E203 décrites en figure FIG. 2 . Ainsi, le groupe G3a comprend 5 segments de contenu consécutifs numérotés S1 à S5 reçus par le dispositif d’analyse MAC en provenance du serveur S. Le groupe G3b correspond aux segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle, identifiés parmi les segments de contenu du groupe G3 lors de l’étape d’identification E201. Dans cet exemple, seuls les segments de contenu S2, S3 et S5 ont été identifiés lors de l’étape E201 et sont analysés lors de l’étape de sélection E202a. Le groupe G3c correspond aux segments de contenu sélectionnés lors de l’étape de sélection E202a parmi les segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire. Dans cet exemple, le procédé d’analyse détermine que la forme textuelle intégrée aux segments S2 et S3 est similaire, et n’en sélectionne qu’un des deux, le segment S5 étant le seul segment intégrant cette forme textuelle il est également sélectionné. Seuls les segments S2 et S5 sont visés par l’étape de déclenchement de traitement OCR. Deuxième exemple Les figures FIG. 4 , FIG. 4 représentent trois groupes de segments de contenu G4a, G4b et G4c, respectivement G4a’, G4b’ et G4c’, correspondant à des groupes de segments de contenu obtenus respectivement en amont des étapes E201, E202 et E203 décrites en figure FIG. 2 et itérées une première fois FIG. 4 puis une seconde fois FIG. 4 . Ainsi le groupe G4a comprend à 72 segments de contenu consécutifs numérotés S1 à S72 reçus par le dispositif d’analyse MAC en provenance du serveur S. Les segments de contenu S2 à S23, S26 à S47, S50 à S71 qui sont représentés par les points de suspension intègrent des formes textuelles similaires à celles intégrées respectivement dans les segments S1 et S24, S25 et S48, S49 et S72. Le groupe G4b correspond aux segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle, identifiés parmi les segments de contenu du groupe G4a, c’est-à-dire lors de l’étape d’identification. Dans ce mode de réalisation tous les segments de contenu intègrent une forme textuelle donc l’ensemble des segments ont été identifiés lors de l’étape E201 et sont analysés lors de l’étape de sélection E202a. Le groupe G4c correspond aux segments de contenu sélectionnés lors de l’étape de sélection E202a parmi les segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire. Dans cet exemple, seuls les segments S1, S25 et S49 ont été sélectionnés et, au sein de ces segments, seule une zone particulière correspondant à un bandeau en bas du segment a été sélectionnée, et prise en compte. Selon un mode de réalisation, à l’issue de l’étape de déclenchement de traitement OCR, seules les zones de ces segments font l’objet d’une reconnaissance optique de caractères. Dans ce mode de réalisation, les données d’observation portent sur les caractéristiques d’une zone d’intérêt et la fréquence des segments intégrant une forme textuelle à prendre en compte. En référence à la figure FIG. 4 , le groupe G4a’ correspond à 72 segments de contenu consécutifs numérotés S73 à S144, qui font suite aux segments S1 à S72 du groupe G4a de la figure FIG. 4 . Les segments de contenu S74 à S95, S98 à S119 et S122 à S143 qui sont représentés par les points de suspension intègrent une forme textuelle similaire à celles intégrées respectivement par les segments S73 et S96, S97 et S120, S121 et S144. Le groupe G4b’ correspond aux segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle, identifiés parmi les segments de contenu du groupe G4a’, c’est-à-dire lors de l’étape d’identification. Dans cet exemple, l’étape d’identification ne traite pas l’ensemble des segments de la pluralité de segments de contenu mais uniquement les segments indiqués par les données d’observation collectées durant l’itération précédente (dans l’exemple les bandeaux du bas des segments et seulement un segment tous les 24 segments). L’étape d’identification ne porte donc que sur les segments de contenu S73, S97 et S121. Le groupe G4c’correspond aux segments de contenu sélectionnés parmi les segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire. Dans ce mode de réalisation les segments S73, S97 et S121 sont sélectionnés et au sein de ces segments, seule une zone particulière correspondant à un bandeau en bas du segment est sélectionnée. Seules les zones de segments sont visées par l’étape de déclenchement de traitement OCR. Troisième exemple La figure FIG. 5 décrit trois groupes de segments de contenu G5a, G5b et G5c correspondant à des groupes de segments de contenu obtenus respectivement en amont des étapes E201, E202 et E203 décrites en figure FIG. 2 dans un mode de réalisation où le critère de visibilité, utilisé lors l’étape de sélection, implique que la forme textuelle ou une forme textuelle similaire soit présente sur au moins 2 segments de contenu consécutifs. Ainsi le groupe G5a comprend 7 segments de contenu consécutifs numérotés S1 à S7 reçus par le dispositif d’analyse MAC en provenance du serveur S. Le groupe G5b correspond aux segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle, identifiés parmi les segments de contenu du groupe G5a, lors de l’étape d’identification E201. Dans cet exemple tous les segments de contenu sont identifiés ont été identifiés lors de l’étape E201 et sont analysés lors de l’étape de sélection E202a. Le groupe G5c correspond aux segments de contenu sélectionnés lors de l’étape de sélection E202a parmi les segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire et pour lesquels la forme textuelle vérifie un critère de visibilité donnée. Ce critère est relatif ici à la persistance de la forme textuelle sur au moins un nombre donné de segments de contenu consécutifs. Par conséquent seuls les segments S1 et S5 sont sélectionnés et sont visés par l'étape de déclenchement de traitement OCR. Quatrième exemple La figure FIG. 6 décrit trois groupes de segments de contenu G6a, G6b et G6c correspondant à des groupes de segments de contenu obtenus respectivement en amont des étapes E201, E202 et E203 décrites en figure FIG. 2 dans un mode de réalisation où le critère de similitude, utilisé pour l’étape de sélection, admet que la forme textuelle présente une déformation tant que celle-ci est inférieure à un critère de déformation donné entre 2 segments de contenu consécutifs. Ainsi le groupe G6a correspond à 7 segments de contenu consécutifs numérotés S1 à S7. Le groupe G6b correspond aux segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle, identifiés parmi les segments de contenu du groupe G6a, c’est-à-dire à l’issue de l’étape d’identification. Dans cet exemple seuls les segments de contenu S1 à S6 sont identifiés lors de l’étape E201 et sont analysés lors de l’étape de sélection E202a. Le groupe G6c correspond aux segments de contenu sélectionnés parmi les segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire au regard d’un critère de similitude, malgré un degré de déformation donné de la forme textuelle entre des segments de contenu consécutifs. Par conséquent, durant l’étape d’identification, deux formes textuelles sont identifiées : une forme présente sur les segments de contenu S1 à S5 et une forme sur le segment S6 (en fait la même forme que sur les segments S1 à S5 mais avec une déformation, ici une rotation, trop importante pour considérer que les deux formes textuelles sont similaires). Seuls ces segments sont sélectionnés et sont visés par l'étape de déclenchement de traitement OCR. Cinquième exemple La figure FIG. 7 représente trois groupes de segments de contenu G7a, G7b et G7c correspondant à des groupes de segments de contenu obtenus respectivement en amont des étapes E201, E202 et E203 décrites en figure FIG. 2 , dans un exemple où le critère de similitude, utilisé pour l’étape de sélection, admet que la forme textuelle puisse être affectée par une disparition (un masquage) entre au moins deux segments de contenu consécutifs selon un degré donné (par exemple si la disparition est inférieure à une fraction de la forme textuelle ou inférieure à un nombre donné de pixels). Ainsi le groupe G7a comprend 7 segments de contenu consécutifs numérotés S1 à S7. Le groupe G7b correspond aux segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle, identifiés parmi les segments de contenu du groupe G7a, lors de l’étape d’identification E201. Dans cet exemple seuls les segments de contenu S1 à S6 sont identifiés lors de l’étape E201 et sont analysés lors de l’étape de sélection E202a. Le groupe G7c correspond aux segments de contenu sélectionnés lors de l’étape de sélection E202a parmi les segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire au regard du critère de similitude donné admettant une disparition (ou masquage) partielle de la forme textuelle, entre au moins deux segments de contenu consécutifs. Dans cet exemple, durant l’étape d’identification E201, deux formes textuelles sont identifiées : une forme présente sur les segments de contenu S1 à S3 et une forme sur présente sur les segments de contenu S4 à S6. Seuls les segments S1 et S4 sont sélectionnés. Selon les modes de réalisation, le choix de ces segments est ensuite effectué en fonction du critère de similitude afin d’éviter qu’une partie de la forme présente dans les segments S1 à S3 ne soit également présente dans les segments S4 à S6. Seuls ces segments sont sélectionnés et sont visés par l'étape de déclenchement de traitement OCR. Description d’un dispositif d’analyse de contenu selon un mode de réalisation de l’invention La FIG. 8 présente la structure simplifiée d’un dispositif MAC configuré pour mettre en œuvre le procédé d’analyse de contenu dans un mode particulier de réalisation. Dans ce mode de réalisation, le dispositif MAC comprend un module de communication E1/R1 adapté pour recevoir et émettre des contenus en provenance d’un serveur. Par ailleurs, dans le mode particulier de réalisation de l'invention décrit ici, les étapes exécutées par le dispositif MAC, dans le cadre de la mise en œuvre du procédé d’analyse de contenu de la présente invention, sont implémentées au moyen d’instructions d’un programme d'ordinateur PG1. Pour cela, le dispositif MAC a l'architecture classique d'un ordinateur et comprend notamment une mémoire MEM1, une unité de traitement UTR1, équipée par exemple d'un processeur PROC1, et pilotée par le programme d'ordinateur PG1 stocké en mémoire MEM1. La mémoire MEM1 est un support d’enregistrement au sens de l’invention. Le programme d'ordinateur PG1 comprend des instructions pour mettre en œuvre les étapes du procédé d’analyse de contenu, en particulier : - une identification des segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - la sélection, pour au moins une forme textuelle, un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - le déclenchement d’une application d’un traitement de reconnaissance de caractères (par exemple un traitement OCR) sur les segments de contenu identifiés sélectionnés. Le programme PG1 définit ainsi des modules fonctionnels du dispositif d’analyse de contenu MAC qui peuvent être activés pour au moins une itération et qui comprennent : - un module d’identification configuré pour identifier des segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - un module de sélection configuré pour sélectionner, pour au moins une forme textuelle, un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - un module de déclenchement, configuré pour déclencher une application d’un traitement de reconnaissance de caractères sur les segments de contenu identifiés sélectionnés. Procédé d’analyse d’au moins un contenu comprenant une pluralité de segments de contenu consécutifs, ledit procédé comprenant au moins une itération mettant en œuvre : - une étape (E201) d’identification de segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - une étape (E202a) de sélection, pour au moins une forme textuelle, d’un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - une étape (E203) de déclenchement d’une application d’un traitement de reconnaissance de caractères sur ledit au moins un segment de contenu sélectionné. Procédé d’analyse selon la revendication 1 comprenant une pluralité d’itérations dans lequel lors d’une itération, l’étape d’identification (E201) n’est appliquée qu’à une sous-partie de la pluralité de segments de contenu, ladite sous-partie étant fonction d’au moins une donnée d’observation collectée durant une itération précédente et/ou d’un type dudit contenu. Procédé d’analyse selon la revendication 1 ou 2 dans lequel ladite au moins une forme textuelle, lors de l’étape d’identification (E201), et/ou ladite forme textuelle similaire, lors de l’étape de sélection (E202a), se trouve dans une zone donnée des segments de contenu. Procédé d’analyse selon la revendication 3 dans lequel lors de l’étape de déclenchement (E203), l’application du traitement de reconnaissance de caractères est déclenchée sur au moins un segment de contenu sélectionné et dans au moins ladite zone. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel lors de l’étape de sélection (E202a), un segment de contenu est sélectionné s’il intègre une forme textuelle vérifiant un critère de visibilité donné. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 dans lequel le critère de similitude est relatif à une déformation de la forme textuelle sur plusieurs segments de contenu consécutifs. Procédé d’analyse de selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel le critère de similitude est relatif à une disparition partielle de la forme textuelle sur plusieurs segments de contenu consécutifs. Procédé d’analyse selon la revendication 2 dans lequel ladite au moins une donnée d’observation comprend : - au moins une information représentative d’un nombre de segments de contenu consécutifs présentant une forme textuelle similaire au regard du critère de similitude, et/ou - au moins une information représentative d’une zone donnée de segments de contenu dans laquelle est susceptible de se trouver une forme textuelle similaire au regard du critère de similitude et/ou - au moins une information représentative d’une évolution d’une forme textuelle intégrée dans au moins un segment de contenu. Procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel ledit au moins un contenu comprend un contenu vidéo et/ou un jeu vidéo et/ou un contenu textuel et/ou un contenu multimédia. Dispositif (MAC) d’analyse d’au moins un contenu comprenant une pluralité de segments de contenu consécutifs, ledit dispositif comprenant une pluralité de modules activés lors d’au moins une itération, lesdits modules comprenant : - un module d’identification configuré pour identifier des segments de contenu intégrant au moins une forme textuelle parmi ladite pluralité de segments de contenu, - un module de sélection configuré pour sélectionner, pour au moins une forme textuelle, un segment de contenu parmi des segments de contenu identifiés consécutifs intégrant une forme textuelle similaire à ladite au moins une forme textuelle au regard d’un critère de similitude donné, et - un module de déclenchement, configuré pour déclencher une application d’un traitement de reconnaissance de caractères sur les segments de contenu identifiés sélectionnés. Programme d’ordinateur (PG1) comportant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support d’informations ou d’enregistrement (MEM) lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 11. Système (SYS) d’analyse de contenus, ledit système comprenant : - un dispositif (MAC) d’analyse selon la revendication 10, et - un module (OCR) de reconnaissance de caractères.