Brevet FR3152617A1 — publié le 20250307

La présente divulgation concerne un procédé implémenté par ordinateur pour le tri d’un ensemble de documents textuels. Le procédé comprend une fourniture d’une formulation d’une caractéristique. Le procédé comprend en outre une détermination d’au moins une nouvelle formulation de la caractéristique en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif. Le procédé comprend en outre une détermination, pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, d’une valeur de similarité de texte entre le document et la formulation. Le procédé comprend en outre un tri des documents de l’ensemble en fonction des valeurs de similarité. [Fig. 2] Tri d’un ensemble de documents textuels La présente divulgation concerne le domaine des systèmes informatiques et programmes d’ordinateurs, et plus particulièrement un procédé, un programme et un système pour le tri d’un ensemble de documents textuels dont des documents textuels. Arrière-plan technique Des solutions existent pour le traitement de documents textuels, et en particulier pour mesurer la similarité syntaxique entre deux documents ou portions de documents, par exemple la similarité Cosinus, le coefficient de corrélation de Pearson, la distance euclidienne, le coefficient de Jaccard, la distance de Levenshtein, l’indice de Dice. Il existe toutefois un besoin pour une solution améliorée pour le tri d’un ensemble de documents textuels techniques afin de fiabiliser une mesure de similarité syntaxique. Résumé On propose pour cela un procédé implémenté par ordinateur ( i.e. mis en œuvre par ordinateur) pour le tri d’un ensemble de documents textuels techniques. Le procédé comprend une fourniture d’une formulation d’une caractéristique. Le procédé comprend en outre une détermination d’au moins une nouvelle formulation de la caractéristique en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif. Le procédé comprend en outre une détermination, pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, d’une valeur de similarité de texte entre le document et la formulation. Le procédé comprend en outre un tri des documents de l’ensemble en fonction des valeurs de similarité. Le procédé peut comprendre une ou toute combinaison des caractéristiques suivantes : - la valeur de similarité est une valeur de similarité de syntaxe ; - la similarité est une similarité cosinus ; - la détermination, pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, la valeur de similarité de texte entre le document et la formulation comprend : -- une application d’un algorithme de racinisation, à ladite chaque formulation et à un abrégé dudit chaque document, de sorte à extraire la racine de mots clés de ladite chaque formulation et de l’abrégé dudit chaque document ; -- un filtrage de la ponctuation et/ou les mots de ladite chaque formulation et de l’abrégé dudit chaque document autres que les mots clés ; -- une vectorisation des résultats du filtrage et de l’application de l’algorithme de racinisation de sorte à obtenir deux vecteurs respectifs à ladite chaque formulation et à l’abrégé dudit chaque document ; -- un calcul d’une similarité cosinus entre les deux vecteurs ; - l’algorithme est un algorithme de racinisation de Porter Stemmer ; - le réseau de neurones a été entraîné sur des données d'entraînement qui comprennent des documents techniques du même type que les documents dudit ensemble ; - les documents des données d'entraînement incluent des formulations de caractéristique; - les documents de l’ensemble comprennent au moins des parties de documents techniques et/ou textuels ; - le réseau de neurones est adapté pour générer, en tant que nouvelle formulation, une formulation de type résumé ; et/ou - la formulation fournie consiste en une phrase ou deux phrases ou une liste de mots clés. On propose également un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé. On propose également un support de stockage de données sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur. On proposé également un système informatique comprenant un processeur couplé à une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur. Brève description des figures Des exemples non-limitants vont être décrits en référence aux figures suivantes : Les figures FIG. 1 , FIG. 2 et FIG. 3 illustrent le procédé. La figure FIG. 4 illustre le système. Description détaillée On propose pour cela un procédé implémenté par ordinateur ( i.e. mis en œuvre par ordinateur) pour le tri d’un ensemble de documents textuels. Le procédé comprend une fourniture d’une formulation d’une caractéristique. Le procédé comprend en outre une détermination d’au moins une nouvelle formulation de la caractéristique en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif. Le procédé comprend en outre une détermination, pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, d’une valeur de similarité de texte entre le document et la formulation. Le procédé comprend en outre un tri des documents de l’ensemble en fonction des valeurs de similarité. Le procédé proposé est une solution améliorée pour le tri d’un ensemble de documents textuels techniques. En effet, le procédé calcule des valeurs de similarité de texte entre les documents textuels de l’ensemble de documents textuels et une formulation donnée d’une caractéristique ( i.e. la formulation fournie). Cela permet de mesurer la similarité de texte entre la formulation donnée et chaque document, de sorte à pouvoir déterminer les documents qui sont, en termes de texte, les plus similaires techniquement à la formulation. Le procédé comprend d’ailleurs une étape de tri de documents en fonction des valeurs de similarité calculées, par exemple du plus similaire au moins similaire, ou l’inverse. Le procédé peut en outre comprendre toute étape additionnelle de filtrage des documents, par exemple consistant à extraire les documents pour lesquels la valeur de similarité est supérieure à un certain seuil (ou inférieure à un certain seuil). De plus, le procédé ne détermine pas, ou pas seulement, la valeur de similarité entre chaque document de l’ensemble et seulement la formulation fournie, mais détermine, pour chaque document et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, une valeur de similarité. Les plusieurs formulations peuvent ou non comprendre la formulation fournie. En tout état de cause, les plusieurs formulations incluent au moins une nouvelle formulation de la caractéristique, la nouvelle formulation étant obtenue en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif. Autrement dit, au moins une reformulation de la formulation fournie est utilisée pour le calcul de la valeur de similarité avec le texte, et plusieurs formulations sont utilisées. Cela permet plus de robustesse dans le calcul de la valeur de similarité. La formulation fournie pourrait en effet ne pas permettre la détermination d’une valeur de similarité de texte avec le document qui reflèterait avec fidélité la similarité technique du contenu de la formulation et du document, par exemple du fait de différences de l’ordre syntaxique entre la formulation initiale et le document. L’utilisation d’au moins une reformulation et de plusieurs formulations au total résout ce problème, et permet ainsi d’éviter, ou au moins de réduire, les valeurs de similarité faussement trop élevées (faux positifs) ou faussement trop faibles (faux négatifs). En d’autres mots, le procédé combine une approche syntaxique avec une approche sémantique de sorte à optimiser le réalisme de la valeur de similarité. Une approche syntaxique de comparaison de documents consiste à comparer les chaînes de caractères des documents respectifs. Plusieurs mots pouvant être utilisés pour parler du même objet, une approche syntaxique est inappropriée lorsqu’un document utilise des mots différents pour parler du même objet qu’un autre document. Une approche sémantique de comparaison de documents consiste à évaluer la ressemblance des significations ou des contenus sémantiques des documents respectifs. Par ailleurs, les nouvelles formulations sont générées en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif, donc adapté à cette tâche de reformulation. Les nouvelles formulations sont donc déterminées de façon objective, simple et efficace. Le procédé va maintenant être discuté plus en détail. Le procédé est un procédé pour le tri d’un ensemble de documents textuels. Le procédé prend donc en entrée un ensemble de documents textuels, et fournit en sortie un tri de cet ensemble de documents. En l’occurrence, ce tri est celui qui résulte de l’étape consistant à trier les documents de l’ensemble en fonction des valeurs de similarité. Le procédé peut comprendre la fourniture de l’ensemble de documents, par exemple par un utilisateur. Le procédé comprend la fourniture d’une formulation d’une caractéristique. La caractéristique peut être un énoncé de mots-clés ou une phrase basée sur des mots-clés à rechercher. La formulation est un ensemble de mots décrivant la caractéristique. Par exemple, la formulation peut consister en une phrase ou deux phrases ou une liste de mots clés. La fourniture de la formulation peut être réalisée par un utilisateur, par exemple en tapant la formulation au clavier ou en la dictant via un microphone. Le procédé comprend en outre la détermination d’au moins une nouvelle formulation de la caractéristique en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif. Un réseau de neurones de type NLP est un réseau de neurones destiné au traitement automatique du langage (TAL), en anglais « Natural Language Processing » (NLP). Le réseau est génératif, c’est-à-dire qu’il est capable (entraîné pour) générer du texte en réponse à un message-guide (« prompt » en anglais). Le réseau de neurones peut être un réseau basé sur l’architecture dite « transformer », connue dans le domaine des réseaux de neurones et de l’apprentissage machine. Le réseau de neurones peut être de type GPT (de l’anglais « generative pre-trained transformer »). Le réseau de neurones peut avoir été entraîné sur des données d'entraînement qui comprennent des documents du même type que les documents dudit ensemble. Le réseau de neurones est ainsi capable de générer de manière particulièrement fiable des formulations de caractéristiques à partir des documents de l’ensemble. Les documents des données d'entraînement peuvent inclure des formulations de caractéristiques , par exemple des résumés. La détermination d’au moins une nouvelle formulation se fait en appliquant le réseau de neurones. C’est-à-dire que le réseau de neurones est appliqué, par exemple sur requête ou instruction de l’utilisateur, ou de manière automatique suite à la fourniture de la formulation, pour déterminer au moins une nouvelle formulation de la caractéristique. Par exemple, le réseau de neurones peut recevoir, de la part de l’utilisateur par exemple, un message-guide (par exemple sous la forme d’une phrase d’instructions) lui indiquant de reformuler la formulation fournie, ce qui déclenche l’application du réseau de neurones, qui en sortie fournit une nouvelle formulation de la caractéristique. Chaque application résulte en une nouvelle formulation, et il y a donc autant de nouvelles formulations que d’applications du réseau de neurones. Le nombre de nouvelles formulations résultant de l’application du réseau de neurones peut être prédéterminé et/ou peut-être supérieur à 1 et/ou compris entre 3 et 5, par exemple supérieur ou égal à 2, par exemple supérieur ou égal à 3, par exemple supérieur ou égal à 4, par exemple supérieur ou égal à 5. Ce nombre de nouvelles formulations dépend de l’acuité des nouvelles formulations précédentes et du nombre de mots dans la caractéristique à rechercher afin d’aboutir à un espace de mots équivalent (par exemple en nombre de mots significatifs) à celui du document ou du résumé du document à comparer. Une nouvelle formulation de la caractéristique est par exemple une reformulation de la caractéristique. La ou les applications du réseau de neurones pour reformuler la formulation fournie peut/peuvent être automatisées, par exemple exécutées au sein d’un procédé automatique répétant plusieurs fois (par exemple un nombre prédéterminé de fois) au réseau de neurones le message-guide pour obtenir plusieurs nouvelles formulations. Le réseau de neurones, étant par exemple entraîné sur des données contenant des documents similaires à ceux de l’ensemble, peut être adapté (de par son entraînement) pour générer, en tant que nouvelle formulation, une formulation de type résumé. Par exemple, le réseau de neurones peut générer une reformulation de type résumé à partir de la formulation fournie sur la base d’un message-guide lui indiquant de faire cela. Le message-guide peut être dans toute langue, par exemple en anglais ou en français. La formulation et les nouvelles formulations peuvent être également en toute langue, par exemple dans la même langue que le message-guide. Les documents de l’ensemble peuvent être dans toute langue. Une partie, par exemple significative, par exemple une majorité, de ces documents peuvent être dans la même langue que la formulation. Dans des exemples, chaque formulation, le message-guide, et une partie significative des documents (par exemple au moins 50%, par exemple au moins 75%, par exemple près de 100%, par exemple 100%) peuvent être dans la même langue, par exemple l’anglais ou le français. Certains documents peuvent dans ce cas être des traductions de documents initialement dans une autre langue (par exemple allemand, chinois ou japonais). Le procédé comprend en outre la détermination pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, d’une valeur de similarité de texte entre le document et la formulation. Les plusieurs formulations peuvent comprendre toutes les nouvelles formulations déterminées par application du réseau de neurones. Les plusieurs formulations peuvent en outre comprendre la formulation fournie. Pour chaque document et chaque formulation, déterminer la valeur de similarité peut comprendre l’application de tout procédé prenant en entrée une formulation significative extraite du document ( i.e. une formulation d’une caractéristique sur laquelle le document porte, par exemple un résumé) et ladite chaque formulation et calculant la valeur de similarité entre ces deux formulations. La valeur de similarité mesure/quantifie la similarité de texte entre les deux formulations, par exemple sous la forme d’une valeur, par exemple comprise entre 0 et 1, 0 signifiant aucune similarité et 1 signifiant une similarité maximale. La valeur de similarité peut être une valeur de similarité de syntaxe, c’est-à-dire que la valeur de similarité quantifie à quel point la syntaxe de deux formulations est similaire ( e.g. en termes de mots identiques et/ou synonymes et/ou en termes de position de ces mots dans les formulations). La similarité peut par exemple être une similarité cosinus, laquelle mesure le cosinus entre deux vectorisations des deux formulations (le procédé comprenant alors une étape de vectorisation adaptée avant chaque application de la similarité cosinus). Autrement dit, le procédé utilise une similarité simple, et mesurant la similarité de syntaxe et non une similarité sémantique. Néanmoins, des valeurs de similarité précises et fiables, en termes de similarité sémantique , sont obtenues, grâce à l’utilisation de nouvelles formulations, comme expliqué précédemment. La détermination, pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, de la valeur de similarité de texte entre le document et la formulation peut comprendre: appliquer un algorithme de racinisation (par exemple un algorithme de racinisation de Porter Stemmer), à ladite chaque formulation et à un résumé dudit chaque document, de sorte à extraire la racine de mots clés de ladite chaque formulation et du résumé dudit chaque document; filtrer la ponctuation et/ou les mots de ladite chaque formulation et de l’abrégé dudit chaque document autres que les mots clés. Cela peut comprendre retirer les mots, s’il y en a, autres que noms et verbes, par exemple de type articles ou conjonctions, pour ne garder que noms et verbes, et/ou retirer la ponctuation s’il y en a; vectoriser les résultats du filtrage et de l’application de l’algorithme de racinisation de sorte à obtenir deux vecteurs, par exemple au format TF-IDF (de l’anglais « term frequency-inverse document frequency »), respectifs à ladite chaque formulation et à l’abrégé dudit chaque document. Cela peut consister en l’application de toute méthode connue pour vectoriser du texte, par exemple toute méthode connue (par exemple l’utilisation de Tfidftransformer) pour la transformation au format TF-IDF ; calculer une similarité cosinus entre les deux vecteurs, c’est-à-dire calculer un cosinus entre les deux vecteurs (modulo normalisation par exemple). Les mots pouvant être retirés peuvent être ceux présents dans l’instruction de la reformulation comme détaillé par la suite, par exemple “résumé”, “condensé”, “reformulation”, “utilité”. Ainsi, ces termes ne rentrent pas en compte dans l’index de similarité. Sans ces termes, l’index de similarité pourrait prendre en compte certains de ces termes présents dans la reformulation alors qu’ils sont absents du résumé non reformulé, l’index de similarité obtenu serait plus faible alors que le résumé pourrait être potentiellement pertinent. Le procédé comprend en outre le tri des documents de l’ensemble en fonction des valeurs de similarité. Cela peut consister en le tri, par exemple automatique, par ordre croissant ou décroissant, des documents selon leurs valeurs de similarités avec chaque formulation, par exemple selon une valeur de similarité moyennée sur chaque formulation, i.e. une moyenne des valeurs de similarité entre le document et chaque formulation. Le procédé peut en outre comprendre l’affichage, sur un écran du système exécutant le procédé ou sur l’écran d’un autre système (par exemple connecté audit système exécutant le procédé), des résultats du tri. L’affichage peut par exemple consister en un tableau présentant, par exemple dans l’ordre du tri, les documents et leur valeurs de similarité associées, et optionnellement d’autres informations, comme des données bibliographiques relatives au document (par exemple titre, date de parution). Le procédé peut de manière additionnelle ou alternative comprendre l’exportation des résultats du tri sous forme d’un fichier informatique, par exemple un fichier Excel. Des implémentations du procédé vont maintenant être discutées. Dans des implémentations, le procédé peut être utilisé pour comparer la formulation fournie à des résumés de textes (les documents de l’ensemble étant alors, ou étant au moins essentiellement, des textes, par exemple des articles de publications scientifiques et/ou des textes de brevets ou demandes de brevet). Cette utilisation du procédé peut par exemple être réalisée dans le cadre d’une étude de pertinence ( i.e. on compare la formulation fournie aux documents de l’ensemble pour déterminer si la caractéristique existe ou n’existe pas par ailleurs). La FIG. 1 illustre l’utilisation de la similarité cosinus dans des implémentations du procédé pour comparer une caractéristique à rechercher 10 avec un résumé de document textuel, dans le contexte de tri d’un ensemble 100 de documents (corpus) comprenant des centaines de résumés. Pour chaque document, le résumé et la formulation sont convertis entre en deux vecteurs TF-IDF (de l’anglais « term frequency-inverse document frequency »), par des méthodes connues de NLP/TAL. Le produit scalaire des deux vecteurs est ensuite calculé, et le cosinus de ce produit scalaire donne une valeur de similarité (index de similarité) entre 0 et 1. La FIG. 2 montre un organigramme illustrant des implémentations du procédé. Comme illustré par la figure, le procédé comprend dans ces implémentations, la fourniture S10 de la caractéristique à rechercher 10, et la fourniture, au réseau de neurones (de type GPT), de l’instruction (en anglais) « Requête en reformulation de la caractéristique suivante » suivi de la caractéristique fournie . Un autre exemple d’instruction (en anglais) peut être « Can you reformulate this feature to include the usefulness of it suivi de la caractéristique fournie. Cela résulte S20 en les nouvelles formulations 20, qui sont comparées S30 à des résumés(des documents de l’ensemble) via la similarité cosinus 30 comme expliqué ci-dessus. La FIG. 3 montre des étapes fonctionnelles d’un code logiciel implémentant le procédé. Par exemple, un code python pourrait implémenter le procédé. La première étape d’une implémentation du procédé consiste en l’importation de librairies (par exemple, la librairie « nltk », NLP toolkit). La deuxième étape de l’implémentation consiste en la définition et le chargement de la fonction de similarité cosinus et des fonctions nécessaires à son utilisation (par exemple, la transformation d’une chaîne de caractères en liste de mots, l’énumération de mots non significatifs, la fonction renvoyant la valeur de similarité cosinus entre deux phrases dont chacune des phrases (i.e. chaîne de caractères) est transformée en liste de mots, puis élaguée des mots non significatifs). La troisième étape de l’implémentation consiste en la définition de la fonction de la requête en reformulation. La quatrième étape de l’implémentation consiste en la lecture de l’ensemble des documents. La cinquième étape de l’implémentation consiste en la fourniture de la caractéristique à rechercher et l’implémentation de la requête en reformulation. La requête en reformulation peut comprendre un nombre de reformulations souhaitées. La sixième étape de l’implémentation consiste en le calcul des valeurs de similarité cosinus. La septième étape de l’implémentation consiste en le tri selon les valeurs de similarité. La huitième et dernière étape de l’implémentation est non représentée sur la FIG. 3 , et est optionnelle. Dans cette étape, les documents triés sont exportés dans un fichier Excel. Le procédé est mis en œuvre par ordinateur. Lorsqu’il est question de procédé mis en œuvre par ordinateur, il est entendu que toutes les étapes ou quasiment toutes les étapes du procédé sont exécutées par un ordinateur ou un ensemble d’ordinateurs. Les étapes peuvent être effectuées de manière complètement automatique, ou partiellement automatique. Dans certains modes de réalisation, le déclenchement de certaines étapes peut être effectué en réponse à une interaction avec un utilisateur. Le degré d’automatisation envisagé peut être prédéfini et/ou défini par l’utilisateur. En faisant référence à la FIG. 4 , un exemple de système pouvant être utilisé pour exécuter le procédé est fourni. Dans cet exemple, le système est un ordinateur, par exemple une station de travail. L’ordinateur comprend ainsi une unité de processeur 1010 connectée à un bus informatique 1000, et une mémoire vive 1070 (RAM) également connectée au bus informatique 1000. L’ordinateur comprend en outre une unité de processeur graphique 1110 qui est associée à une mémoire vive vidéo 1100 connectée au bus informatique. Un contrôleur de dispositif de mémoire de masse 1020 gère les accès à un dispositif de mémoire de masse, tel qu’un disque dur 1030. Les dispositifs de mémoire de masse adaptés pour représenter de manière tangible les instructions de programme d’ordinateur et les données comprennent toutes les formes de mémoires non-volatiles, dont par exemple les dispositifs de mémoire semiconducteurs de type EPROM, EEPROM et dispositifs à mémoire flash ; les disques magnétiques tels que les disques durs internes et les disques amovibles ; les disques magnéto-optiques, et les disques CD-ROM. Ceux-ci peuvent également être complétés par ou incorporés dans des ASIC spécifiques (circuits intégrés propres à une application). Un adaptateur réseau 1050 gère l’accès à un réseau 1060. L’ordinateur peut également comprendre un dispositif haptique 1090 tel qu’un dispositif de contrôle de curseur, un clavier ou autre. Un dispositif de contrôle de curseur est utilisé pour permettre à l’utilisateur de positionner de manière sélective un curseur à tout emplacement de l’affichage 1080. De plus, le dispositif de contrôle de curseur permet à l’utilisateur de sélectionner diverses commandes et signaux de contrôle en entrée. Le dispositif de contrôle de curseur comprend des dispositifs de génération de signaux pour des signaux de contrôle en entrée au système. Typiquement il peut s’agir d’une souris, le bouton de la souris étant utilisé pour générer les signaux. Le système d’ordinateur peut également comprendre un écran tactile et/ou un pavé tactile. Le programme d’ordinateur peut comprendre des instructions exécutables par un ordinateur, les instructions comprenant des moyens pour conduire le système ci-dessus à mettre en œuvre le procédé. Le programme peut être enregistrable sur tout support de données, dont la mémoire du système. Le programme peut par exemple être mis en œuvre dans des circuits électroniques numériques, ou dans le matériel informatique, un microgiciel ou un logiciel, ou des combinaisons de ceux-ci. Le programme peut être mis en œuvre en tant qu’appareil, par exemple un produit représenté de manière tangible dans un dispositif de mémoire pouvant être lu par une machine pour être exécuté par un processeur programmable. Des étapes de procédé peuvent être effectuées par un processeur programmable exécutant un programme d’instructions pour réaliser des fonctions du procédé en traitant des données en entrée et en générant des sorties. Le processeur peut ainsi être programmable et être couplé pour recevoir des données et des instructions de, et pour transmettre des données et des instructions à, un dispositif de mémoire, au moins un dispositif d’entrée et au moins un dispositif de sortie. Le programme peut être mis en œuvre dans un langage de programmation de haut niveau procédural ou orienté objet, ou dans un langage machine ou assembleur. Le langage peut être compilé ou interprété. Le programme peut être un programme d’installation complète ou un programme de mise à jour. L’application du programme sur le système conduit à des instructions pour effectuer le procédé. Le programme peut de manière alternative être stocké et exécuté dans un environnement informatique en nuage (« cloud computing environment » en anglais), le serveur étant en communication à travers le réseau avec un ou plusieurs clients. Dans ce cas une unité de traitement/unité de processeur exécute les instructions comprises dans le programme, causant ainsi le procédé à être exécuté dans l’environnement informatique en nuage. Une simulation du procédé a permis d’obtenir les résultats chiffrés suivants afin de comparer le nombre de documents effectivement jugés pertinents parmi les documents classés. Un certain nombre de lots ont été définis en fonction de valeurs d’index de similarité. Le premier lot regroupe les documents potentiellement les plus pertinents par rapport à la caractéristique recherchée. Il est constaté qu’en fonction des termes additionnels fournis par les reformulations, le nombre de documents effectivement pertinents dans les lots dont l’index de similarité est plus élevé augmente. Sur un cas où plus de trente mots ont été apportés par les reformulations, tous les documents effectivement pertinents étaient présents dans le premier lot. Au final, les termes issus des reformulations d’une caractéristique peuvent servir à définir et enrichir un dictionnaire fonctionnel. Procédé implémenté par ordinateur pour le tri d’un ensemble (100) de documents textuels, le procédé comprenant : fournir (S10) une formulation (10) d’une caractéristique ; déterminer (S20) au moins une nouvelle formulation (20) de la caractéristique en appliquant un réseau de neurones de type NLP génératif ; déterminer (S30), pour chaque document de l’ensemble et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la caractéristique, une valeur de similarité (30) de texte entre le document et la formulation; trier les documents de l’ensemble en fonction des valeurs de similarité (30). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la valeur de similarité (30) est une valeur de similarité de syntaxe. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la similarité (30) est une similarité cosinus. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel déterminer (S30), pour chaque document de l’ensemble (100) et chaque formulation parmi plusieurs formulations de la fonctionnalité, la valeur de similarité (30) de texte entre le document et la formulation, comprend : appliquer un algorithme de racinisation, à ladite chaque formulation et à un résumé dudit chaque document, de sorte à extraire la racine de mots clés de ladite chaque formulation et du résumé dudit chaque document ; filtrer la ponctuation et/ou les mots de ladite chaque formulation et du résumé dudit chaque document autres que les mots clés ; vectoriser les résultats du filtrage et de l’application de l’algorithme de racinisation de sorte à obtenir deux vecteurs respectifs à ladite chaque formulation et à l’abrégé dudit chaque document ; calculer une similarité cosinus entre les deux vecteurs. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’algorithme est un algorithme de racinisation de Porter Stemmer. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau de neurones a été entraîné sur des données d'entraînement qui comprennent des documents du même type que les documents dudit ensemble (100). Procédé selon la revendication 6, dans lequel les documents des données d'entraînement incluent des formulations de caractéristique. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le réseau de neurones est adapté pour générer, en tant que nouvelle formulation, une formulation de type résumé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la formulation (10) fournie consiste en une phrase ou deux phrases ou une liste de mots clés. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support de stockage de données sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 10. Système informatique comprenant un processeur couplé à une mémoire sur laquelle est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 10.