FR 2975805 A1 20121130 FR 1154506 A 20110524 Procédé de traitement dans un système comprenant des terminaux utilisateurs adaptés pour communiquer avec une plate-forme de services par l'intermédiaire d'un réseau de télécommunications La présente invention concerne le domaine des systèmes comprenant des terminaux utilisateurs adaptés pour communiquer avec une plate-forme de services par l'intermédiaire d'un réseau de télécommunications. Il existe des solutions pour réaliser des sondages par des opérateurs de services auprès des utilisateurs de terminaux utilisateurs, comprenant la transmission de messages, ou le téléchargement de pages Web, aux terminaux, ces messages ou pages Web comportant une ou plusieurs questions destinées à obtenir des informations en provenance des utilisateurs, par exemple pour cerner le style de vie ou les intérêts des utilisateurs. Toutefois, le taux de réponse est de l'ordre de 2%, ce qui est très faible. Et les réponses fournies sont fréquemment inexploitables car rapidement et mal renseignées, uniquement en vue d'obtenir un cadeau souvent associé. Par ailleurs, le document WO 01/20481 décrit un système d'exploration de données (« data mining » en anglais) pour déterminer des profils d'utilisateurs utilisant des terminaux utilisateurs pour la navigation Web. Selon ce document, un serveur P.O.P (en anglais « Point Of Presence ») distant donnant accès à Internet, collecte et stocke les requêtes d'adresses URL (en anglais « Uniform Resource Locator ») émises par les terminaux en correspondance avec les identifiants des utilisateurs. Un moteur d'analyse (« client profiling component ») du serveur P.O.P détermine ensuite un profil des utilisateurs, ou l'actualise, en fonction des données collectées et d'informations d'une base de données contenant une copie d'une base de données d'un serveur dit serveur-maître. Ces informations contiennent des caractéristiques démographiques affectées à des adresses URL, telles que celles correspondant au service « Nielsen Net Ratings ». La base de données « Nielsen Net Ratings » est établie en observant un échantillon de population et en notant les sites qu'ils visitent : des profils sont associés à des sites web particuliers. Cette technique présente cependant un certain nombre d'inconvénients. Tout d'abord, les éléments saisis par l'utilisateur pendant un usage opérationnel du téléphone mobile sont transmis à un serveur distant, en association avec son identifiant, ce qui pose de gros problème de sécurité et de confidentialité, puisque ces éléments peuvent comporter des informations que l'utilisateur ne souhaite pas voir ainsi divulguées. Crypter la transmission n'empêche pas la possibilité d'utilisation frauduleuse des éléments au niveau du serveur d'analyse, d'autant plus que ces éléments y sont fréquemment stockés un certain temps en vue d'être réutilisés par le serveur pour affiner une classification effectuée à un premier stade. Une telle transmission d'éléments sans consentement préalable des utilisateurs est également préjudiciable. Par ailleurs, le traitement réalisé par le moteur d'analyse nécessite un volume de ressources de calcul très important et le volume de la base de données est lui aussi très conséquent. En outre, une telle solution ne permet de réaliser les sondages souhaités par les opérateurs auprès des utilisateurs. A cet effet, suivant un premier aspect, l'invention a pour objet un procédé de traitement dans un système comprenant une pluralité de terminaux utilisateurs reliés à une plate- forme de services par un réseau de télécommunications, selon lequel, - en fonction de réponses potentielles identifiées à au moins une question d'un sondage destiné à des utilisateurs de terminaux utilisateurs, un ensemble de règles comportant des séquences logiques visant à associer sélectivement au moins un élément-clé déterminé à une réponse potentielle identifiée, sont élaborées ; une table de correspondance, stockée par un serveur de la plate-forme de services, associe un identifiant de chaque réponse potentielle aux règles élaborées relativement à ladite réponse potentielle ; - un logiciel est téléchargé depuis le serveur à destination de terminaux utilisateurs, comportant des instructions logicielles d'application de l'ensemble de règles et les identifiants associés aux règles ; - le logiciel quand il est exécuté sur certains au moins desdits terminaux, capture des données entrées par l'utilisateur sur le terminal, puis transmises par le terminal à destination de la plate-forme, et applique l'ensemble de règles aux données capturées ; - le logiciel émet un message depuis le terminal à destination du serveur, indiquant pour au moins un desdits identifiants des informations relatives au résultat de l'application des règles associées audit identifiant. Un tel procédé permet de collecter des données des terminaux utilisateurs de manière à fournir des réponses signifiantes à des sondages, de manière intrusive, sans perturber l'utilisation opérationnelle du terminal par son utilisateur, et sans transmettre sur le réseau de télécommunications des données capturées sur le terminal, accroissant ainsi l'efficacité et la sécurité de traitement des données. Le procédé de traitement proposé permet ainsi de mettre en oeuvre des opérations de sondage « furtif ». Dans des modes de réalisation, le procédé de traitement suivant l'invention comporte en outre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - une action est déclenchée par le serveur à destination du terminal en fonction dudit résultat indiqué dans le message ; - l'action est déclenchée par le serveur à destination du terminal en fonction en outre de données dans la table de correspondance associées à l'identifiant indiqué ; - l'ensemble de règles est stocké dans la table de correspondance avec une indication temporelle de fin de validité qui est transmise lors du téléchargement du logiciel, ledit logiciel s'exécutant ou non en fonction au moins de l'indication temporelle de validité ; - les éléments-clés comprennent du texte et/ou au moins une image et/ou du son ; - l'application des règles comporte au moins la détection de la présence ou de l'absence d'éléments-clés dans les données capturées ; - l'application des règles implique le téléchargement depuis la plate-forme de services, et l'utilisation, de données relatives à des conditions courantes de météo et/localisation du terminal utilisateur et/ou de date ; - le logiciel est adapté pour télécharger depuis le serveur des éléments de mise à jour du logiciel ; - les règles ont été élaborées préalablement par le serveur par un mécanisme d'apprentissage en fonction de données capturées depuis des terminaux utilisateurs de test et transmises au serveur, la réponse effective parmi les réponses potentielles étant connue pour lesdits terminaux de test. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Ces figures sont données à titre illustratif, mais nullement limitatif, de l'invention. Ces figures sont les suivantes : - la figure 1 est une vue d'un système dans un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 2 est une vue d'un terminal utilisateur dans un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 3 est un organigramme d'un procédé dans un mode de réalisation de l'invention ; - la figure 4 est un table de comptage utilisé dans un mode de réalisation de l'invention. Sur la figure 1 est représenté un système 10 dans un mode de réalisation de l'invention. Le système 10 comporte des terminaux utilisateurs 100, un réseau de télécommunications 101 et une plate-forme de services 102. Les terminaux utilisateurs 100 sont par exemple des téléphones mobiles, des assistants numériques personnels (« personal digital assistant » en anglais, ou PDA), des téléviseurs, des boîtiers adaptateurs (en anglais « set top box ») associés aux téléviseurs pour assurer diverses fonctions non remplies par le téléviseur, telles que la réception d'un programme audiovisuel à accès conditionnel, l'accès à des services interactifs, la réception de programmes numériques, etc. Un terminal utilisateur 100, représenté en figures 1 et 2, comporte : - une interface homme/machine (IHM) 110 adaptée notamment pour capturer des données fournies par leur utilisateur, par exemple un clavier, un micro etc., notamment dans le cadre de la requête ou de l'utilisation de services fournis à l'utilisateur ; - un module d'interface réseau 104 adapté pour la transmission de données sur le réseau 101, et pour la réception de données transmises au terminal utilisateur sur le réseau 101 ; - une mémoire 105 ; - un microprocesseur 106. Les services requis par l'utilisateur comprennent par exemple des services exécutés localement au terminal utilisateur, à l'aide d'applications exécutables dans les terminaux et/ou des services délivrés par des fournisseurs de services 1031, 1032, ...103r, dotés de serveurs reliés au réseau de télécommunications 101 et qui sont par exemple éléments de la plate-forme de services 102. Dans les cas où les services ne sont pas accessibles localement au terminal 100, les données saisies par l'utilisateur à l'aide de l'IHM 110 définissant des requêtes de services ou d'utilisation de services sont transmises par le module d'interface réseau 104 du terminal à destination des serveurs de fournisseurs de services concernés. Les serveurs des fournisseurs de services 1031, 1032, ...103x, sont adaptés pour recevoir les données qui leur sont transmises par les terminaux utilisateurs et pour fournir des services en fonction de ces données. Ces services sont fournis par l'intermédiaire du réseau 101 ou par d'autres voies. Dans l'exemple considéré, les terminaux utilisateurs 100 sont par exemple des téléphones mobiles. Le réseau 101 leur fournit un service de téléphonie mobile avec appels téléphoniques, SMS, MMS et permet en outre l'accès aux services d'Internet : navigation Internet, moteurs de recherche, emails, sélection de liens Internet, accès aux réseaux sociaux de type Facebook, Twitter, téléchargement de fichiers etc. Un mode de réalisation du procédé est décrit ci-dessous, en référence aux figures 1 et 2 et en référence également à l'organigramme de la figure 3. Un fournisseur de services décide de faire procéder à un sondage auprès de terminaux utilisateurs 100. Ce sondage correspond à la question suivante, dans un mode de réalisation : « à quels sports vous intéressez-vous, parmi les sports suivants : hockey, football américain, basket, tennis, football, golf, cyclisme, boxe, courses de chevaux ? ». On repérera ci-après chacun de ces sports par la référence Si, i= 1 à 9, telle que : S1 représente le hockey, S2 représente le football américain, S3 représente le basket, S4 représente le tennis, S5 représente le football, S6 représente le golf, S7 représente le cyclisme, S8 représente le boxe, S9 représente les courses de chevaux. Dans le mode de réalisation considéré, un serveur 107 relié au réseau de communication 101 est adapté pour déterminer, dans une étape 129, un sous-ensemble de règles Ei pour chaque sport Si, i= 1 à 9, par un mécanisme d'apprentissage. Dans un mode de réalisation, l'étape 129 comprend les étapes suivantes : Dans une étape 130, pour chaque sport Si avec i=1 à 9, on constitue un échantillon de terminaux utilisateurs identifiés comme terminaux utilisateurs dont l'utilisateur s'intéresse à ce sport Si. Par exemple, le nombre de terminaux dans chaque échantillon est par exemple compris entre 200 et 500. Le nombre de terminaux utilisés dans la phase d'apprentissage est par exemple dans un rapport compris entre 1/1000 à 1/100, voire encore moins pour des populations analysées très denses. Ainsi, on peut imaginer suivre une population de 2250 personnes (9*250 pour chaque catégorie) pour ensuite analyser une population de 100000 personnes. On fournit à chacun terminal faisant partie des échantillons, par exemple par téléchargement via le réseau 101, une application logicielle de type « mouchard », pour stockage dans la mémoire 105. Cette application logicielle « mouchard », s'exécutant alors sur le micro-processeur 106, a pour but de copier les données saisies ou sélectionnées par l'utilisateur lors de son utilisation opérationnelle de son terminal utilisateur pour requérir ou utiliser des services délivrés par la plate-forme 102 ou des services ou applications qui sont locaux au terminal ou extérieurs à la plate-forme. Ces données sont transmises le cas échéant sur le réseau à destination de la plate-forme 102 dans le cadre de l'utilisation opérationnelle des services. Ainsi, lorsque les utilisateurs des terminaux utilisateurs des échantillons écrivent des emails, des SMS, des mots-clefs dans un moteur de recherche, sélectionnent des liens internet, renseignent les pages « Facebook », naviguent sur des pages web sélectionnées, l'ensemble de ces données saisies ou sélectionnées sont transmises avec un identifiant du terminal utilisateur (ou de l'utilisateur) à destination de la plate-forme de services 102 pour rendre le service concerné, respectivement l'acheminement des emails, des SMS, la fourniture du résultat de la recherche sur la base des mots-clefs, l'affichage des pages Web sélectionnées, la mise à jour de la page « Facebook ». Dans un mode de réalisation, l'application « mouchard » peut capturer tous les textes saisis par l'utilisateur sur le terminal. L'application logicielle « mouchard » fournit en outre une copie de ces données au serveur 107, par l'intermédiaire du réseau 101 (ou par d'autres voies). Ainsi dans une étape 131, les données copiées dans les terminaux utilisateurs des échantillons sont collectées et traitées au fil de l'eau par le serveur 107. Dans une étape 132, à partir de chacune de ces données collectées au fil de l'eau et de la catégorie, connue, du terminal utilisateur dont elle provient, un algorithme de définition 109 modélise l'ensemble E des 9 sous-ensembles de règles Ei, i=1 à 9, et un algorithme d'analyse 108 associé au sondage considéré et adapté pour appliquer cet ensemble de règles E. L'algorithme de définition 109 construit ainsi l'algorithme d'analyse 108 à l'aide d'un mécanisme d'apprentissage à partir de ces données issues des échantillons de terminaux utilisateurs. L'algorithme de définition 109 est par exemple de type programmation génétique, ou méthode de propagation inverse, classificateurs à logique floue (en anglais « fuzzy classifiers »), réseaux bayésiens, réseaux neuronaux (voir par exemple McCallum, A. and Nigam K. "A Comparison of Event Models for Naive Bayes Text Classification". In AAAI/ICML-98 Workshop on Learning for Text Categorization, pp. 41-48. Technical Report WS-98-05. AAAI Press. 1998 ; Prinzie, A., Van den Poel, D. (2008). Random Forests for multiclass classification: Random MultiNomial Logit, Expert Systems with Applications, 34(3), 1721-1732). Au fur et à mesure de la collecte de nouvelles données, l'algorithme de définition 109 est réitéré en affinant et complétant les règles définissant l'algorithme d'analyse 108 en fonction notamment de ces nouvelles données et éventuellement de données précédemment collectées, et ce, par exemple tant que l'algorithme d'analyse 108 affiche un taux d'erreur, dans son analyse, supérieur à un seuil minimal toléré. L'algorithme d'analyse 108 est donc construit itérativement, de façon dynamique, au fur et à mesure de nouvelles données collectées. Cet algorithme est adapté pour déterminer, en fonction de données qui lui sont fournies comme données d'entrée, indiquent un intérêt pour un ou plusieurs des 9 sports considérés, et pour identifier ces sports. Dans le mode de réalisation considéré, les 9 sous-ensembles Ei, i=1 à 9 de règles comprennent chacun par exemple 50 règles. L'ensemble de règles E correspondant aux 9 sports comprend donc 450 règles. Les règles comprises dans l'algorithme d'analyse 108 comportent par exemple la détection de certains mots ciblés et des arbres de décisions combinant des mots détectés et/ou la non-détection de mots par des fonctions logiques (ET, OU, ET NON, PROCHE DE, etc.) Par exemple, une règle dans le sous-ensemble de règles E6 associé au Golf est : SI (((LE MOT caddie EST SUPERIEUR OU EGAL A lx) OU (LE MOT tiger EST DANS LE TEXTE)) OU ((LE MOT hawaï EST DANS LE TEXTE) OU (LE MOT kingston EST DANS LE TEXTE))) OU (((LE MOT golfeur EST DANS LE TEXTE) OU (LE MOT cours EST SUPERIEUR OU EGAL A 1x)) OU ((LE MOT natalie EST DANS LE TEXTE) OU (LE MOT pga EST DANS LE TEXTE) => ALORS CE TERMINAL UTILISATEUR APPARTIENT A LA CATEGORIE ASSOCIEE AU GOLF. Par exemple, une règle dans le sous-ensemble de règles E5 associé au football est : SI (((LE MOT mourinho EST DANS LE TEXTE)) OU ((LE MOT marseille EST SUPERIEUR OU EGAL A 1x)) OU (LE MOT matchs EST DANS LE TEXTE))) OU (((LE MOT iran EST DANS LE TEXTE) OU ((LE MOT pression EST DANS LE TEXTE) OU (LE MOT pga EST DANS LE TEXTE) => ALORS CE TERMINAL UTILISATEUR APPARTIENT A LA CATEGORIE ASSOCIEE AU FOOTBALL. « LE MOT cours EST SUPERIEUR OU EGAL A lx » signifie que l'occurrence de ce mot est supérieur à lx où "lx" est un nombre. Un tel procédé donne ainsi lieu à un programme d'analyse 108 de petite taille, exécutable sur des dispositifs avec des ressources de calcul et de mémoire réduites, et qui est néanmoins très efficace. Par exemple, une centaine de règles capables de détecter s'il existe un intérêt pour un sport donné ne vont requérir que 100*(50 bytes)=5000 bytes, soit un peu moins de 5kB par sport, ce qui est dérisoire en termes de taille. Ces algorithmes permettent une évaluation de classification quasi-instantanée sur les terminaux actuels par rapport aux réponses potentielles. Dans un mode de réalisation, l'analyse de données réalisée par l'algorithme d'analyse 108 est très simple et constituée exclusivement de détection de mots et de combinaisons logiques de mots détectés. Dans un mode de réalisation, l'ensemble E de règles est stocké dans une table de correspondance 112 mémorisée au sein de la mémoire 105, de la manière suivante : chaque sous-ensemble de règles Ei élaboré pour un sport Si, i=1 à 9, est stockée en correspondance avec un identifiant du sport Si. Dans un mode de réalisation, l'ensemble E de règles est stocké dans la table de correspondance 112 avec une limite temporelle de validité. Cette limite de validité correspond par exemple à la fin ou à la durée de la période de sondage, par exemple 2 mois. Dans la base de correspondance 112 figurent également d'autres ensembles de règles élaborées pour d'autres opérations de sondage « furtif ». Une fois cette phase de définition de l'algorithme d'analyse 108 réalisée, dans une étape 133, cet algorithme d'analyse 108, avec chaque sous-ensemble Ei de règles, l'identifiant de chaque sport Si associé, i=1 à 9, et la limite temporelle de validité, sont fournis à l'ensemble des terminaux utilisateurs 100 à sonder. Il est par exemple téléchargé dans les terminaux utilisateurs par l'intermédiaire du réseau de communication 101 depuis le serveur 107 ou depuis un autre module. Il peut par exemple entre fourni par SMS ou USSD (en anglais « Unstructured Supplementary Service Data ») L'algorithme d'analyse 108 est mémorisé dans la mémoire 105 des terminaux à sonder. L'algorithme d'analyse 108 s'exécute à l'aide du micro-processeur 106. Dans chaque terminal utilisateur, l'algorithme d'analyse 108 a comme données d'entrée les données successivement saisies par l'utilisateur sur le terminal utilisateur et destinées à la requête ou à l'utilisation opérationnelle de services. L'algorithme d'analyse 108 détermine ainsi à l'aide des données successivement saisies par l'utilisateur sur le terminal utilisateur pour quel(s) sport(s) l'utilisateur du terminal utilisateur présente un intérêt. Ainsi à chaque fois que l'utilisateur saisit des données sur son terminal par exemple de type SMS, email, navigation web etc, les règles sont appliquées sur ces données par l'algorithme d'analyse 108, et ceci de manière parfaitement transparente pour l'utilisateur. A chaque fois qu'il est déterminé par une règle de l'ensemble Ei qu'il a été détecté un intérêt pour le sport Si, i=1 à 9, une table de comptage 120 générée par l'algorithme d'analyse 108 correspondant à l'ensemble de règles E, est mise à jour en incrémentant le compteur du sport Si concerné. A un instant t, le contenu de la table de comptage 120 est par exemple du type représenté en figure 4. L'algorithme d'analyse 108 comporte une instruction qui, lorsque la limite temporelle de validité est atteinte, commande d'envoyer à un serveur, par exemple un serveur de la plate-forme de services 102, le serveur 107 ou autre, le contenu de la table de comptage 120, comprenant la valeur des compteurs pour les différents sports repérés par leur identifiant. Cette opération, à nouveau, est transparente pour l'utilisateur. Des traitements supplémentaires peuvent en outre être réalisés au niveau du serveur 107, par exemple en comparant la valeur de chaque compteur à un ou à des seuils et en fonction de la comparaison, déterminer un intérêt (si la valeur est supérieure au seuil) ou un manque d'intérêt (si la valeur est inférieure au seuil). Ce résultat du sondage furtif est alors mémorisé au niveau du serveur. L'ensemble de ces résultats obtenus pour les différents utilisateurs seront ensuite compilés pour fournir à l'opérateur un résultat global sur tous les utilisateurs. Plusieurs options, éventuellement cumulables, sont alors possibles dans une étape 134, certaines permettant de déclencher une action à destination du terminal utilisateur par rapport au(x) sport(s) déterminé(s). Dans des modes de réalisation, des actions respectives sélectionnées en fonction du ou des sport(s) déclarés d'intérêt, sont générées par le serveur 107 à destination de l'utilisateur, de façon ciblée par rapport à cet intérêt. Les actions ciblées peuvent être la transmission à certains terminaux d'informations ciblées, la fourniture d'applications logicielles ciblées en fonctiondu sport déclaré d'intérêt, la redirection de requêtes de certains utilisateurs sur des sites spécialisés etc. Selon une autre option, l'algorithme d'analyse 108 comporte des instructions définissant des actions respectives en fonction du ou des sport(s) déterminé(s) comme sport(s) d'intérêt, par exemple qui commande d'envoyer l'identifiant du terminal utilisateur à des adresses URL respectives déterminées en fonction du sport déclaré d'intérêt, pour générer des actions spécifiques à destination de l'utilisateur, ciblées par rapport aux sports d'intérêt déterminés. Selon une autre option, une fois le(s) sport(s) déterminé(s) en tant que sport(s) d'intérêt, l'algorithme d'analyse 108 effectue une requête via le réseau 101, par exemple auprès du serveur 107, pour télécharger un autre algorithme permettant d'affiner l'intérêt dans le sport déterminé, afin de traiter les données déjà traitées par l'algorithme d'analyse 108 ou de nouvelles données saisies par l'utilisateur du terminal utilisateur. Par exemple, par rapport à un sport d'intérêt déterminé, l'autre algorithme détermine une ou plusieurs équipes favorites parmi une liste d'équipes identifiées dans ce sport, à l'aide de sous-ensembles de règles. Chaque sous-ensemble de règles s'exerçant sur les données saisies sur un terminal utilisateur est adapté pour permettre d'identifier si ces données indiquent un intérêt particulier pour une ou plusieurs de ces équipes. La présente invention permet donc de réaliser des sondages furtifs des utilisateurs en traitant les données capturés par eux depuis leur terminal. Les données saisies par les utilisateurs, pouvant comporter des informations sensibles telles que âge, sexe, identifiants de moyens de paiement, salaires, maladies, etc..., ne sont copiées et transmises pour analyse que pendant la phase de définition de l'algorithme d'analyse, donc pendant un temps limité. En outre, cette transmission concerne uniquement les terminaux utilisateurs des échantillons, qui sont en nombre très restreint par rapport aux terminaux utilisateurs à classer. Ensuite, la détermination des sports déclarés sports d'intérêt pour le terminal utilisateur a lieu localement au terminal utilisateur ; seul l'identifiant de ou des sports déterminés est transmis sur le réseau, mais pas les données elles-mêmes. Donc un procédé selon l'invention d'exploration de données (« data mining ») saisies sur un terminal accroît nettement la sécurité des terminaux utilisateurs. Dans un mode de réalisation, à chaque réponse potentielle sont associés des mots qui permettent d'analyser tous types de données, et pas uniquement celles des sites Web comme dans des solutions de l'art antérieur exploitant la base de données « Nielsen Net Ratings ». Le traitement est donc en outre affiné et accéléré. En outre, étant donné le faible nombre des terminaux utilisateurs des échantillons, il est réalisable de les contacter et de leur faire signer un accord sur le fait que leurs données seront copiées et exploitées à des fins de détermination d'algorithmes de classification. Cette utilisation se fera ainsi avec leur accord et non à leur insu, limitant ainsi la sensibilité de certaines données. Le volume des ressources nécessaires (calculs et des bases de données) est également nettement réduit. Dans le mode de réalisation considéré, le serveur 107 est connecté au réseau de communication 101, mais d'autres modes de réalisation sont possibles. Un procédé selon l'invention permet en outre de suivre fidèlement et rapidement les évolutions des comportements des utilisateurs, à l'aide des évolutions identifiées à partir des échantillons de terminaux utilisateurs. En effet, les étapes 130 à 132 de définition d'un algorithme d'analyse selon les catégories peuvent être réitérées régulièrement à partir de nouvelles données provenant des mêmes échantillons ou d'autres échantillons. Si l'algorithme d'analyse fourni à l'issue de cette réitération des étapes 130 à 132 est différent de celui déterminé précédemment, ce qui traduit une évolution du comportement des utilisateurs, ce nouvel algorithme est fourni aux terminaux utilisateurs à classer, par exemple par téléchargement, en remplacement de l'algorithme précédent. Dans le mode de réalisation, les règles sont adaptées pour détecter du texte. Dans d'autres modes de réalisation, les règles sont adaptées pour détecter du texte et/ou des images et/ou des séquences d'images et/ou du son. Dans un mode de réalisation, les règles prennent en compte en outre des données de météo courante, passée et/ou à venir, des données de géolocalisation du terminal utilisateur et/ou des informations de date courante, passée et/ou future. Certaines de ces données peuvent être téléchargées dans le terminal depuis la plate-forme de services 102, ou encore résider au sein d'une mémoire du terminal. L'exemple détaillé ci-dessus s'intéressait à un sondage comportant une question relative au(x) sport(s) d'intérêt.Toutefois, un procédé selon l'invention peut bâtir des algorithmes d'analyse relatif à plusieurs questions, relatives à des thèmes quelconques et pour toute réponse potentielle identifiée. Dans un mode de réalisation, l'algorithme d'analyse est intégré dans le système d'exploitation des terminaux, ce qui permet à l'algorithme d'avoir accès à toutes les données saisies par l'utilisateur. Dans le mode de réalisation considéré, les réponses étaient proposées par l'opérateur. Dans un autre mode de réalisation, l'opérateur fournit uniquement la question et une étape préalable de détermination des J réponses les plus probables est réalisée, avec J nombre entier déterminé pouvant prendre des valeurs distinctes, par exemple à l'aide de synthèse des résultats de QCM (questionnaires à choix multiple) réalisés de façon statistique relatives au choix d'un sport dans le cas considéré. Les thèmes sont bien sûr quelconques. Par exemple, s'il est souhaité de connaître 12 l'âge de l'utilisateur d'un terminal sans lui demander, on considère les quatre catégories : enfants ; adolescents ; adultes ; seniors. Des échantillons de w enfants, x adolescents, y adultes et z seniors sont constitués et un mécanisme d'apprentissage crée des règles permettant de différencier ces individus, à 5 l'aide de leurs messages, dont la catégorie est connue. REVENDICATIONS1. Procédé de traitement dans un système (10) comprenant une pluralité de terminaux utilisateurs (100) reliés à une plate-forme de services (102) par un réseau de télécommunications (101), selon lequel, - en fonction de réponses potentielles identifiées à au moins une question d'un sondage destiné à des utilisateurs de terminaux utilisateurs, un ensemble de règles comportant des séquences logiques visant à associer sélectivement au moins un élément-clé déterminé à une réponse potentielle identifiée, sont élaborées ; une table de correspondance (112), stockée par un serveur (107) de la plate-forme de services, associe un identifiant de chaque réponse potentielle aux règles élaborées relativement à ladite réponse potentielle ; - un logiciel (108) est téléchargé depuis le serveur (107) à destination de terminaux utilisateurs, comportant des instructions logicielles d'application de l'ensemble de règles et les identifiants associés aux règles ; - le logiciel quand il est exécuté sur certains au moins desdits terminaux, capture des données entrées par l'utilisateur sur le terminal, puis transmises par le terminal à destination de la plate-forme, et applique l'ensemble de règles aux données capturées ; - le logiciel émet un message depuis le terminal à destination du serveur, indiquant pour au moins un desdits identifiants des informations relatives au résultat de l'application des règles associées audit identifiant. 2. Procédé selon la revendication 1, selon lequel une action est déclenchée par le serveur (107) à destination du terminal en fonction dudit résultat indiqué dans le message. 3. Procédé selon la revendication 2, selon lequel l'action est déclenchée par le serveur à destination du terminal en fonction en outre de données dans la table de correspondance (112) associées à l'identifiant indiqué. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, selon lequel l'ensemble de règles est stocké dans la table de correspondance (112) avec une indication temporelle de fin de validité qui est transmise lors du téléchargement du logiciel (108), ledit logiciel s'exécutant ou non en fonction au moins de l'indication temporelle de validité. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, selon lequel les éléments-clés comprennent du texte et/ou au moins une image et/ou du son. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, selon lequel l'application des règles comporte au moins la détection de la présence ou de l'absence d'éléments-clés dans les données capturées. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, selon lequel l'application des règles implique le téléchargement depuis la plate-forme de services (102), et l'utilisation, de données relatives à des conditions courantes de météo et/localisation du terminal utilisateur et/ou de date. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, selon lequel le logiciel (108) est adapté pour télécharger depuis le serveur (107) des éléments de mise à jour du logiciel. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, selon lequel les règles ont été élaborées préalablement par le serveur (107) par un mécanisme d'apprentissage en fonction de données capturées depuis des terminaux utilisateurs de test et transmises au serveur, la réponse effective parmi les réponses potentielles étant connue pour lesdits terminaux de test.