FR 3007173 A1 20141219 FR 1301384 A 20130614 DISPOSITIF INFORMATIQUE DE REDIRECTION DE DONNEES BASEE SUR L'ANALYSE DES COMPORTEMENTS UTILISATEURS 1 Domaine technique La présente invention se situe dans le domaine général de la communication électronique (e-commerce) et plus particulièrement dans la diffusion de données/informations (commerciale ou non) via ces moyens de communications à l'aide d'un système de recommandation non intrusif. L'emailing est le medium de communication préféré des internautes dans le cadre d'une approche commerciale (1). L'utilisation des emails n'a jamais été si importante tel que 88% des entreprises s'en servent pour leurs campagnes publicitaires (2). Parmi les supports et dispositifs qui permettent la consultation d'emails et de pages internet, en plus de l'ordinateur, on retrouve l'ensemble des applications et pages vues au travers des outils propres a la mobilité : Téléphones portables, tablettes et depuis peu des dispositifs moins communs tels que les consoles de jeux. C'est par l'intermédiaire de cet ensemble de moyen que notre invention trouve son champ d'exploitation. Cet univers de marche vertueux est néanmoins en crise importante, en effet, ce canal de communication voit son efficacité décroître au fil des trimestre. On observe une diminution des ouvertures de 10% entre le 1er semestre 2008 et le 1er semestre 2012 (3). L'utilisation de ces médias, sans stratégies et mesures, crée un bourdonnement constant, et une augmentation du coût de diffusion de ces données. La problématique d'application principale qui en découle est d'établir une stratégie visant à diminuer le volume de diffusion de ces documents internet (campagnes commerciales, vidéos informatives, documents divers, etc.). La réponse à une telle problématique se trouve dans la personnalisation des contenus, ainsi que dans le filtrage des utilisateurs ciblés par ces contenus, notamment par l'étude des comportement des internautes et dans l'identification de leurs centres d'intérêts (ciblage comportemental) afin de rendre les futures diffusions plus pertinentes. 2 État de la technique Plusieurs dispositifs sont d'ores et déjà connus pour répondre aux problématiques introduites précédemment, représentés notamment par les brevets des sociétés Double-clic, BEA SYSTEMS et Buysight La solution proposée par la société DoubleClick repose sur la sélection et le placement automatiques de publicité sur des emplacements réduits, tels que des bannières Web. La solution repose sur une architecture client serveur, ou le client envoie au serveur différents critères, que le serveur va étudier. Après étude de ces spécifications, le système retourne la publicité la plus pertinente. Cette sélection tient compte du contexte, notamment de la période de l'année, et du taux de visibilité de chaque campagne publicitaire. Cette solution est très limitative, puisque destinée à diffuser différentes campagnes à intervalles réguliers en circuit fermé, en tenant compte de la visibilité de chaque campagne pour chaque utilisateurs. Elle est donc peu adaptée pour des diffusions à durée limitées dans le temps, notamment journalières. D'autre part, cette solution est uniquement destinée à des encarts publicitaires de type bannière et est peu adaptée aux autres média de diffusions. Le dispositif proposée par BEA Systems, définit un système orienté service permettant à un fournisseur de produire et de personnaliser du contenu pour un utilisateur unique, un groupe d'utilisateur ou un type d'utilisateur. Le système s'appuie sur une base de règles associée à un moteur d'inférence ainsi que sur l'ensemble des activités et événements liés à une session utilisateur à l'intérieur d'un système, tel qu'un site internet ou une application connectée. Le problème de cette solution, est qu'elle est liée à un système générique global, telle qu'un site web de e- commerce avec catalogue de produit, ou une système informatique d'entreprise connecté, elle est peu applicable à la diffusion aléatoire et multidimensionnel d'information sur internet. D'autre part, la mise en place d'un tel dispositif requiert de posséder des entrepôts de statistiques sur les actions des utilisateurs, et semble ne donner que de faibles résultats dans un environnement contenant peu d'informations. Enfin, la dernière solution et la plus récente, inventé par la société BuySight permet de produire des publicités individualisées grâce à la collecte d'informations d'utilisateurs de façon collaborative. Le système se base sur un ensemble d'information relative à l'activité d'un utilisateur, récoltée sur différents sites web affilié. Le système reçoit depuis un portail web quelconque une requête de publicité ciblée et un identifiant d'utilisateur. En se basant sur le "Behaviour Profile", le profil comportemental de l'utilisateur, le système répond à la requête en composant une publicité ciblée par rapport à son activité passée. Cette solution n'est opérable qu'in situ, et constitue un procédé d'intrusion dans la vie privée, avec l'utilisation de systèmes de cookies non déclarés ou simplement non désirés par l'internaute. Elle requiert également, de la part de la société affiliée, un rapport sur les activités de ses utilisateurs, ce qui, outre l'aspect fichage des utilisateurs, requiert de mettre en place des systèmes complexes et limitatifs. 3 Brève description de l'invention La présente invention est un procédé non-intrusif nuancé permettant la collecte de données et capable de construire des profils comportementaux individuels des sujets d'analyse via un système orienté service. Cette solution vise à pallier les inconvénients des solutions existantes présentées précédemment, notamment les problèmes liés aux systèmes intrusifs, mais également de proposer une solution modulable, adaptable et évolutive, pouvant être mise à l'échelle pour des petits environnements comme pour des immenses. Une des spécificité repose dans le fait qu'elle n'est pas destinée uniquement à diffuser de la publicité, contrairement aux solutions concurrentes, mais également à diffuser des campagnes d'informations, des contenus orientés divertissements, des lettres d'informations d'associations et tout type de contenu (légal et autorisé par les lois du pays ou la diffusion aura lieu). En amont, l'agent est préparé et mis sous contraintes, ensuite, une analyse du parcours des données est effectuée sur la plate-forme de manière locale. Chaque critère de contrainte est associé à une valeur de précision, qui définit sa pertinence. Cette invention traite un aspect de la problématique nommé analyse de donnée incertaines et changeantes à l'aide notamment d'un système orienté service, ou chaque information est associée à un coefficient de certitude, qui définit par la suite la pertinence et la précision de la prédiction du profil utilisateur. Ces transformations directes et indirectes des données incertaines sont effectuées selon un barème de qualification et de scoring évolutif. Ce qui en fait un système indépendant, modulable et sécurisé. Parmi les champs d'applications, on retrouve, l'emailing, les bannières publicitaires, et autres. Ce procédé est utilisable sur tous supports connectes ou non. 4 Brève description des schémas D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui suit pour la compréhension de laquelle on se reportera aux dessins annexés dans lesquels : La figure 1 est le diagramme du plus haut niveau représentant l'architecture globale de la solution dans lequel : (1) L'agent prépare, via une plate-forme orientée service, une liste de règles et de spécifications qui représentent à la fois les contraintes à appliquer aux données mais également les métriques à étudier chez l'utilisateur (2) Ces spécifications sont enregistrées par le moteur de calcul au travers de son API (3) Les données à diffuser sont préparées (4) Les données sont ensuite transmises aux utilisateurs via les médias qui auront été choisis par l'agent. Ces médias peuvent être de type message électronique (email), bannière, ou tout autre support connecté ou non. (5) L'utilisateur interagit sur la donnée au travers de clics ou de formulaires. 30(6) Cette activité est transmise au système au travers de l'API (7) Le moteur enregistre en temps réel les données sur le serveur (8) Les données collectées sont ensuite utilisées pour analyse des différents cas, notamment lors de la spécification des futures données, mais également pour la génération de nouvelles spécifications et règles de calculs La figure 2 représente l'étape de préparation des données à diffuser par l'agent. Les différentes étapes de la préparation d'un document sont illustrées. - Le document est téléversé sur la plate-forme et enregistré - Le système analyse et l'extrait les concepts et mots clés 10- Le système attache le dispositif de collecte - L'agent ajoute les spécifications qu'il souhaite ajouter de façon manuelle, à l'aide des différents formulaires disponibles. - Le document est retourné à l'agent, il peut le diffuser à sa façon. 15- Toutes ces actions sont sauvegardées en temps réel par la plate-forme La figure 3 illustre les différents retours d'interactions des utilisateurs en fonction du type de média qui a été choisi pour 20 véhiculer le document. - Dans le cas du mail, le système enregistre les ouvertures et les clics - Bannière dans un environnement avec utilisateurs connecté, permettant une diffusion ciblée pour un utilisateur 25 unique. - Bannière dans un environnement non connecté, ne permettant qu'une recommandation globale, de localisation ou de zone horaire. - Diffusion sur les réseaux sociaux 30 La figure 4 représente la génération d'une liste et de l'extraction intelligente de la base. L'agent spécifie les critères du document à diffuser Au fur et à mesure, le moteur de composition de service agrège les services automatiquement pour former la composition de filtrage Lorsqu'elle est exécutée, cette composition extrait les profils de la base utilisateurs Pour chaque profil, une valeur de pertinence est calculée Les profils non correspondants sont filtrés 10 5 Description détaillée de l'invention L'invention comprend différents dispositifs présentés ci-dessous. Préparation des données 15 Un dispositif de préparation des documents à diffuser, permettant d'étudier le contenu et les données de ce document internet. Le dispositif comporte un formulaire pour téléverser le document qui sera enregistré par le système, un identifiant lui étant alors assigné. 20 Le contenu du document est ensuite analysé par différents mécanismes automatiques, semi-automatiques et manuels vont permettre de le spécifier et de le caractériser en détail. Parmi les mécanismes automatiques et semi-automatiques, on 25 retrouve notamment un ou plusieurs service de recherche d'entités nommées et d'extraction de mots clés, qui vont permettre d'extraire des mots clés et des concepts associés à des ontologies. Ces concepts et ces mots clés permettront de classifier le document et à calculer entre plusieurs de ces documents des coefficients de 30 similarités compilés notamment grâce à la cooccurrence de ces concepts. C'est également durant cette étape que les dispositifs de collecte d'information sont attachés au document. Il existe - - 5- - - différents types de dispositifs de collectes, permettant une estimation du coefficient d'exposition de la campagne à étudier, un comptage du nombre d'affichage et de lecture du document. Les mécanismes manuels permettent eux de spécifier les éléments qui ne peuvent pas être déduit par la machine, et qui nécessitent de la part du cerveau humain une évaluation ou une interprétation. Durant cette étape, l'agent va pouvoir attacher en local, par rapport à l'identifiant du document précédemment attribué, différentes règles et critère qui vont définir les différents aspects du profils des utilisateurs qui vont interagir avec ces données. Le fait de conserver ces différents types de notation/spécifications, manuelles et automatiques permet de conserver différents niveaux de granularité et de précisions. Analyse du comportement : Le système enregistre chaque interaction de l'utilisateur avec les données. La collecte de ces données permet de constituer pour chaque identifiant utilisateur un profil, appelé profil utilisateur. Les caractéristiques associées peuvent avoir différents poids, la géolocalisation, l'heure, la date sont des informations déclarative, elle sont sures, alors qu'un intérêt pour telle ou telle catégorie d'informations sont des informations déduite, qui peuvent changer ou être non certaines. Ces informations sont alors appelées informations certaines et incertaines. La présente solution répond à cette problématique notamment en se basant sur des préceptes et algorithmes issus de la théorie mathématique des ensembles flous (fuzzy logic). Afin d'être le plus précis possible et de d'étudier la qualité des service d'enrichissement (QoS), chaque morceau d'information est associé à un coefficient, en pourcentage, appelé pourcentage de certitude. Ce coefficient nous permet d'ajuster le profil pour coller au maximum avec le comportement de l'utilisateur. Ces données ainsi agrégée et ajustées, nous permettent de calculer pour l'utilisateur une valeur de certitude, permettant également d'évaluer l'impact sur une base d'utilisateur entière, avec des valeurs d'enrichissement. Différents aspects entrent en ligne de compte lors de la composition d'un profil utilisateur. Le premier de ces aspects concerne l'analyse du contexte d'interaction. Le contexte étant défini par un ensemble de caractéristiques, physique et environnementale qui accompagnent l'utilisateur lors de son expérience d'utilisation sur Internet. Plusieurs dispositifs de collecte, sous forme d'API ou de services agissant de façon non-intrusive collectent ces données en temps réel. Pour le système relatif à l'invention, le contexte est défini par plusieurs facteurs. La composante matérielle étant représentée par le dispositif physique permettant la navigation, comprenant les ordinateurs, téléphones portables connectés, tablettes, mais également, notamment depuis l'avènement de l'informatique ubiquitaire, des télévisions connectées, lecteur multimédia, console de jeux. Ces informations sont associées également aux systèmes d'exploitation, et aux navigateurs. Toutes ces informations nous sont communiquées par le client logiciel par l'intermédiaire d'une valeur communément appelée « user agent ». D'autres données déclaratives entrent également dans la composition du contexte, notamment, l'heure et la date de chaque interaction. D'autres informations, comme la localisation de l'utilisateur, ainsi que la météo de l'environnement dans lequel il se trouve ne sont pas accessibles directement. Pour ces deux informations, nous utilisons deux service web de notre plate-forme orientée service. Le premier nous fournit une géolocalisation du niveau de la ville et du pays. Le deuxième service retourne les températures et la tendance journalière pour un couple ville-pays passé en paramètre. Le deuxième aspect plus orienté statistique et déduction consiste à observer les interactions utilisateurs par rapport à un ensemble de documents. Le profil est alors orienté en fonction des spécifications associées à ces documents et se catégorise de lui même de façon intelligente. L'ensemble de ces déductions en fonction des concepts et catégories attachées permettent d'une par de qualifier les profils, mais également de corriger ou d'augmenter la certitude de classification des profils ayant déjà été classifiés. Durant cette phase entrent en compte en plus des concepts sémantiques, les couleurs prédominantes (apparaissant dans les documents), une classification par tranche d'âge, genre et catégories socio-professionnelles, mais également les tendances sociales. Par exemple, prenons deux concepts généraux A et B, ainsi que les concepts A1, A2, BI et B2, sous concepts de A et B. Un utilisateur qui interagit beaucoup avec les documents associées à Al et A2 mais très peu avec ceux associées à BI et B2, sera classifiée avec un coefficient de précision dans le groupe des personnes actives à A mais pas à B. Lors des futures diffusions, on peut prévoir avec une certaine précision si cet utilisateur va interagir ou non, cela grâce à l'étude des cooccurrences et à la composition de notre algorithme. Ciblage et redirection intelligente Un document qui a été préparée par un agent via le dispositif de 30 préparation, peut ensuite être diffusée. Afin de parfaire au maximum la diffusion de cet hyper-document, un outil d'extraction et d'aide à la décision est intégré à la présente invention. Ce dispositif, permet à partir des spécifications qui ont été préalablement dictée par l'agent, de cibler au mieux l'audience à laquelle sont destinées ces données, en analysant dans la base d'utilisateur, ceux qui sont destinés à être intéressés. Cette extraction de base ou « sélection » s'effectuera à l'aide d'un ensemble de service de traitement de données, (services DaaS, pour Data-as-a-Service). Ces services sont composés automatiquement grâce à la plate-forme de composition de service à la volée. Lors de l'exécution de cette composition, chaque profil utilisateur est examiné, et une valeur d'intérêt est calculée, les profils ayant la plus haute valeur d'intérêt étant retournés à l'agent, selon la taille de l'audience que l'agent a souhaité cibler, mais également selon le palier d'intérêt qu'il a choisit. Plus l'agent affine ses spécifications, plus les résultats seront pertinents et précis, mais le nombre de profils correspondant s'en trouvera diminué au fur et à mesure. 6 Application industrielle Les différents modes de réalisation et d'application qui ont été illustrés précédemment ne constituent pas une liste exhaustive, et il doit être bien compris que la présente invention n'est nullement limitée à ces modes de réalisation. Les modifications, évolutions et variations du présent dispositif qui apparaîtront à l'homme du métier peuvent être apportées à l'arrangement, au fonctionnement et au détail des méthodes présentées ici. La présente invention peut être déclinée notamment dans le cadre de la diffusion de bulletin d'informations (ou newsletters) par message électronique, ou l'étude des ouvertures et des clicks utilisateurs peut alors définir le taux d'engagement et d'intérêt d'une base d'utilisateur. La présente invention se décline également dans le cadre d'un site qui va proposer aux utilisateurs un ensemble d'articles recommandés provenant de différents sites internet informatifs. Dans ce cas ci, la solution doit proposer aux utilisateurs un système semi automatique de notation des contenus proposés. Une autre utilisation du présent dispositif apparaît dans l'affichage de publicité ciblée dans une application mobile, ou l'utilisateur est connecté à l'aide d'une session. 7 Bibliographie 15(1) Source : Merkle Inc. - Juin 2012 (2) Forrester - Janvier 2012 (3) Return Path - Février 2013 REVENDICATIONS1. Dispositif informatique permettant de proposer à des utilisateurs du contenu, (commercial, publicitaire, ou de 5 divertissement), personnalisé et ciblé de façon précise et intelligente, au travers d'une plate-forme orientée service. Le dispositif comprend : - une plate-forme appelée « Dashboard », à laquelle l'agent diffuseur peut se connecter avec ces identifiants et accéder aux 10 différents dispositifs. Un dispositif de collecte des interactions utilisateurs Un dispositif de calcul statistique et de fouille de données Un dispositif de stockage sous la forme d'un serveur, comprenant des bases de données et des fichiers de sauvegarde 15 2. La plate-forme Dashboard présentée en 1, à laquelle l'agent diffuseur peut se connecter avec ses identifiants et accéder ainsi aux outils suivants : - un dispositif de préparation des documents à diffuser 20 - un dispositif de monitorat permettant de consulter les différentes statistiques relatives aux précédentes diffusions - un dispositif de ciblage intelligent, permettant de déduire pour un document spécifié l'audience la plus pertinente 25 3. Le dispositif de préparation de document présenté en 2, repose sur un formulaire, permettant à l'agent de déposer le document source qu'il souhaite diffuser. La catégorisation du document est alors effectuée : Ajout d'un titre ou label, permettant à l'agent de retrouver par la 30 suite le document Enregistrement dans la base de donnée, association d'un identifiant - - -Spécifications manuelles de la cible du document (comprenant le genre ciblé, une classe d'âge, une classification socioprofessionnelle) Spécifications automatiques via la plate-forme de service Attachement au document du dispositif de collecte d'interaction utilisateur 4. Le dispositif de spécification automatique introduit en 3, repose sur un ensemble de Web Services et API composable, 10 comprenant : Un service de recherche d'entité nommée permettant de déduire d'un texte, les personnes, les lieux, les sociétés et divers concepts sémantiques, tous associés à des URI. Un service de détection de couleur dominante, prenant en entrée 15 un document ou une image, et retournant les couleurs dominantes de ce document. Un service d'extraction d'information, prenant en entrée un ensemble de textes, et retournant des mots clés pertinents, la langue du document et toute autre informations pertinentes, telles 20 que l'engagement social du document. 5. Le dispositif de monitorat préalablement cité en 2 comprend un ensemble de graphiques, représentant l'évolution des différentes critères associé au profil de l'agent, taux d'enrichissement de la 25 base d'utilisateurs, statistiques spatio-temporelles des interactions utilisateurs en fonction de la météo, des tendances sur les réseaux sociaux, en fonction des différentes campagnes de diffusions passées. Ces graphiques sont exportables dans différents formats. Un outil est également disponible pour composer ces graphiques 30 dans un diaporama au format PDF, compilé à l'aide du langage Latex. 6. Le dispositif de ciblage intelligent apparaissant en 2 repose sur un ensemble de service DaaS, composés automatiquement grâce à la plate-forme de composition de service à la volée. Lors de l'exécution de cette composition, chaque profil utilisateur est examiné, et une valeur d'intérêt est calculée, les profils ayant la plus haute valeur d'intérêt étant retournés à l'agent, selon la taille de l'audience que l'agent a souhaité cibler, mais également selon le palier d'intérêt qu'il a choisit. Plus l'agent affine ses spécifications, plus les résultats seront pertinents et précis, mais le nombre de profils correspondant s'en trouvera diminué au fur et à mesure. 7. Le dispositif informatique de collecte d'information cité en 1 et en 3 repose sur l'insertion dans le document d'une image 1x1. Ce pixel permet de récupérer des informations déclaratives, notamment l'adresse IP (utilisé dans la détection du pays et de la région) du browser (détection mobile, tablette ou ordinateur) et l'horaire d'ouverture. La présente invention n'utilise pas de cookie intrusif.