FR 3054903 A1 20180209 FR 1657604 A 20160805 1 La présente invention se rapporte au domaine de la diffusion, dans un système d'information, d'informations personnalisées de manière automatisée. L'invention concerne plus particulièrement des moyens de mise en oeuvre, dans un réseau de communication, d'espaces de diffusion d'informations personnalisées à destination d'un utilisateur, en fonction d'intérêts propres audit utilisateur. Les espaces de diffusion d'informations peuvent être en particulier des espaces publicitaires, ou des espaces réservés à du contenu recommandé, destinés à être affichés, soit dans une page d'un site internet consulté par l'utilisateur, au cours d'une session ouverte au moyen d'un logiciel de navigation web, soit au sein d'une application embarquée sur un équipement mobile (téléphone mobile, appelé aussi Smartphone selon le terme anglo-saxon, ou tablette) lors de sa consultation. De nombreux sites internet, et applications sur équipement mobile, proposent de personnaliser une partie des contenus - en particulier, mais non exclusivement, les messages à caractère publicitaire - diffusés à un utilisateur, en fonction des activités de ce dernier sur les multiples sites internet précédemment consultés. À titre d'exemple, les annonceurs en ligne sont particulièrement intéressés par la possibilité d'identifier, en amont, les utilisateurs intéressés par un contenu presenté, et en particulier les utilisateurs étant susceptibles ou ayant l'intention d'acheter un produit. Une première approche, adaptée aux sites internet comportant un moteur de recherche, peut consister à afficher un contenu personnalisé, en fonction par exemple de mots-clés saisis par l'utilisateur et utilisés pour expliciter une requête de recherche. Si cette première approche peut s'avérer efficace, la personnalisation de contenu reste insuffisante quant à la compréhension précise et en temps-réel du centre d'intérêt, de l'engagement de l'utilisateur (c'est-à-dire sa réceptivité vis-à-vis d'un contenu), et de ses intentions propres. Des témoins de connexion, plus couramment désignés par le terme anglo-saxon « cookies », gérés par le logiciel de navigation web, ou par la connexion à une application sur un équipement mobile avec le nom de l'utilisateur et son mot de passe (par exemple lors de son téléchargement), sont typiquement employés à cette fin. Dans le cas de la diffusion de publicité, les témoins de connexion permettent ainsi d'identifier l'utilisateur de façon unique en tant que consommateur et de lui proposer un message publicitaire, sur le site courant ou l'application consultés, en rapport avec ses intérêts et recherches passés précédemment enregistrés. Cette méthode de personnalisation de contenus, 3054903 2 s'appuyant sur ces témoins de connexion, est usuellement désignée par les termes de « Reciblage publicitaire ». Le ciblage publicitaire est alors basé sur la reconnaissance individuelle de l'utilisateur associée à son historique de ses précédentes consultations, et permet ainsi de cibler l'utilisateur sur la base de ses centres d'intérêt passés, d'où le 5 terme de « reciblage », l'utilisateur étant déjà connu de l'annonceur. Ainsi, la plupart des méthodes de personnalisation utilisées par les systèmes de profilage existants nécessitent l'identification de l'utilisateur de façon unique, et la personnalisation du contenu repose sur l'enregistrement d'un historique 10 de données propres à cet utilisateur. Les données enregistrées sont collectées à partir d'un même site - par exemple un site de commerce en ligne -, ou à partir de plusieurs sites, regroupés au sein d'un même réseau d'achat d'espaces publicitaires, ou de recommandations de contenus. Dans cette dernière configuration, un même service d'identification et de profilage de l'utilisateur est typiquement utilisé pour 15 stocker le profil de l'utilisateur, comportant par exemple des informations relatives à ses intérêts (précédents sites et pages consultés, précédentes recherches faites avec des mots-clés) et à son comportement lors des visites précédentes d'un ou plusieurs sites internet. 20 Or, identifier de manière unique un utilisateur pose de nombreux problèmes. En effet, bien qu'il ne soit pas toujours nécessaire de connaître l'identité de l'utilisateur ou son profil marketing (par exemple, son nom, s'il est un homme ou une femme, le segment socio-démographique...), cette pratique peut aller, dans certains cas, à l'encontre des règles relatives aux respects de la vie privée, prescrites 25 par diverses lois selon la/(les) juridiction(s) concernée(s). En outre, les logiciels de navigation ainsi que des moyens techniques complémentaires permettent de limiter voire d'interdire l'utilisation de témoins de connexion, ce qui peut rendre cette méthode inopérante, en l'absence d'un procédé pertinent de ciblage. 30 C'est pourquoi il existe encore un besoin pour des moyens de diffusion d'un contenu personnalisé dans un réseau de communication qui puissent garantir l'anonymat de l'utilisateur, et qui soient aptes à fonctionner sans l'utilisation de témoins de connexion. 35 L'invention vise à fournir des moyens de mise en oeuvre, dans un réseau de communication, d'espaces de diffusion d'informations personnalisées à destination 3054903 3 d'un utilisateur, en fonction du centre d'intérêt courant de l'utilisateur, et donc spécifique à sa consultation actuelle, et non à ses navigations passées, voire sur d'autres sites. Les espaces de diffusion d'informations peuvent être en particulier des espaces publicitaires, destinés à être affichés dans une page d'un site internet 5 consulté par l'utilisateur, au cours d'une session ouverte au moyen d'un logiciel de navigation web, ou au sein d'une application sur un équipement mobile. L'invention vise également à proposer des moyens techniques adaptés à la mise en oeuvre d'une infrastructure de vente d'espaces publicitaires, basés sur 10 l'affinage itératif du centre d'intérêt de l'utilisateur à partir de données extraites du contenu du site internet consulté au cours de la session courante de l'utilisateur, et sans considération de l'historique des navigations passées de cet utilisateur sur ce même site web ou d'autres sites web. L'invention a également pour objet la prise en compte de l'engagement de l'utilisateur avec le contenu présenté, lors d'une session, 15 tenant compte des interactions de l'utilisateur, et de la façon dont le contenu est consommé. L'invention a également pour objet de permettre la caractérisation du comportement d'un utilisateur, de façon anonyme, vis-à-vis d'un sujet en termes de 20 degré d'engagement c'est-à-dire de réceptivité du sujet. L'invention a également pour objet de permettre la caractérisation du comportement d'un utilisateur vis-à-vis d'un sujet, et de façon anonyme, en termes d'intention de l'utilisateur, de sorte à permettre la détermination d'une probabilité que l'utilisateur interagisse avec une publicité, et, le cas échéant, à rediriger l'utilisateur vers un autre site à partir duquel 25 un achat pourrait être réalisé. L'invention vise également à proposer des moyens techniques pour une infrastructure de vente d'espaces publicitaires basée sur l'affinage itératif, ces moyens étant aptes à permettre la caractérisation et l'amélioration en précision du centre 30 d'intérêt par affinage itératif, en fonction de l'ensemble du parcours dans le contenu consulté, à savoir la navigation dans les pages, les actions sur le contenu, les différentes recherches par menus et filtres ou par mots-clés, les sélections de contenus en positif et/ou en négatif, et plus généralement l'ensemble des actions et requêtes successives réalisées au titre de la recherche courante, y compris leurs 35 enchaînements et leurs variations au sein du cycle itératif de la recherche. L'invention 3054903 4 n'est donc pas limitée à l'expression de la dernière action ou requête de la recherche dans le contenu. Un ou plusieurs de ces objets sont remplis par le procédé de diffusion, le 5 programme d'ordinateur, le support, le module, et le système objets des revendications indépendantes. Les revendications dépendantes fournissent en outre des solutions à ces objets et/ou d'autres avantages. Dans la présente description, par « centre d'intérêt », on se réfère à ce 10 qui caractérise et synthétise le « contexte », à savoir le contenu lui-même des pages vues, les métadonnées des pages, celles-ci pouvant ne pas être affichées, mais aussi le déroulement de la session, tel que la suite des interactions, le cheminement de navigation, toute sélection de contenus, et plus généralement le contenu lui-même ainsi que toutes les actions permettant d'obtenir le contenu visualisé au court de la 15 session. Le centre d'intérêt comprend, entre autres, les actions de sélection de contenu telles que : - les actions de navigation dans le contenu et les thèmes des pages vues ; - les actions disponibles par menu, par filtrage ; - les appréciations exprimées par l'utilisateur sur un contenu (par exemple, 20 l'ajoutd' une mention « j'aime », etc.) ; - les actions de recherches de contenus pouvant utiliser des mots-clés, ou toutes autres actions sur du contenu : j'aime/je n'aime pas,... et pouvant aussi contribuer à la recherche de contenu par un moteur de recherche textuel et multimédia. 25 Dans la présente description, par « engagement de l'utilisateur », on se réfère à la réceptivité de l'utilisateur au contenu, et qui peut être mesuré par la façon dont le contenu est consulté et l'interactivité de l'utilisateur avec le contenu. L'engagement est essentiellement de nature comportementale, dont voici quelques 30 exemples pour illustration : - le fait de lire un article jusqu'au bout, ce qui peut être identifié par le défilement à l'aide de l'ascenseur de la page correspondante jusqu'à la fin de l'article ; - le fait de laisser se jouer une vidéo, sans fermer ou mettre fin à la lecture de 35 cette dernière de façon anticipée ; 3054903 5 - le fait d'interagir avec un site web ou avec une application permettant d'exprimer une préférence par « J'aime » / « Je n'aime pas », dénote un plus ou moins grand Intérêt au contenu présenté, mais aussi un engagement fort par l'interactivité ; 5 - etc. Dans la présente description, par « variable d'engagement » sur un certain nombre d'aspects, on se réfère à des informations relatives à l'engagement de l'utilisateur, comme par exemple, un pourcentage de la partie affichée d'un article, un 10 temps d'affichage de l'article, un pourcentage de lecture d'une vidéo, un nombre de clics au cours de la session, etc., ainsi que toutes combinaisons de variables pouvant être calculées (par exemple sur une échelle de 0 à 10), et pouvant permettre aussi de déterminer des paramètres plus globaux, tels que : - un degré d'Intérêt : lecture/attention au contenu (défilement de texte, regarde 15 les images, visualise les vidéos) ; - un degré d'Interactivité avec le contenu : défilement du contenu partiel ou complet, rapide ou lent, recherches, navigation,... Dans la présente description, par « degré d'Intention », on se réfère à 20 une probabilité de cliquer sur les liens vers d'autres contenus ou des publicités présentées. Plus particulièrement, selon un premier aspect, l'invention se rapporte à un procédé de diffusion d'un contenu personnalisé, dans un réseau de 25 communication, à un module de navigation, au cours d'une session établie entre le module de navigation et un module serveur de contenu, dite session courante. Le module serveur de contenu peut être un site web, ou encore une source de données adaptées pour être utilisées par le module de navigation. Le module de navigation peut être notamment un navigateur web, ou une application adaptée pour être 30 exécutée par un terminal et configurée pour utiliser des données fournies par le module serveur de contenu. Le procédé comporte les étapes suivantes : - une première étape de collecte d'informations relatives à au moins une interaction d'un utilisateur, au moyen du module de navigation, avec au moins une page de contenu élaborée au moins partiellement à partir de données 35 transmises par le module serveur de contenu ; 3054903 6 - une deuxième étape de détermination d'au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur collectée au cours de la première étape ; 5 - une troisième étape de détermination d'au moins une variable d'engagement de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur collectée au cours de la première étape ; - une quatrième étape de caractérisation de la session courante en fonction 10 d'un ensemble historique de données de sessions antérieures anonymisées : o du contexte en fonction de ladite au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur; et o de ladite au moins une mesure de l'engagement de l'utilisateur ou d'au moins une mesure du degré d'intérêt de l'utilisateur, en fonction de 15 ladite au moins une variable d'engagement déterminée au cours la troisième étape ; - une cinquième étape de diffusion au module de navigation, d'un contenu personnalisé en fonction de la caractérisation du contexte et de la caractérisation de ladite au moins une mesure du degré d'engagement ou 20 ladite au moins une mesure du degré d'intérêt, déterminés au cours de la quatrième étape. Au cours de la cinquième étape, le contenu personnalisé pour l'utilisateur peut être déterminé et/ou sélectionné par un module de mise à disposition de 25 contenus, en fonction de la caractérisation du contexte et de la caractérisation de ladite au moins une mesure du centre d'intérêt, et de ladite au moins une mesure du degré d'engagement déterminés au cours de la quatrième étape. Le module de mise à disposition de contenus peut appartenir au système selon le cinquième aspect, ou être géré par un tiers. 30 Au cours de la première étape, la collecte d'informations relatives à au moins une interaction d'un utilisateur peut être réduite à la collecte d'une information élémentaire, par exemple la collecte d'un unique mot-clé, lors d'une première recherche de contenu. En particulier, ladite au moins une page de contenu peut être 35 une page web transmise au module de navigation au cours de la session. 3054903 7 L'invention permet de prendre en compte des informations allant au-delà d'une première caractérisation du centre d'intérêt obtenue à la suite de la saisie par l'utilisateur d'un ou plusieurs mot-clés initiaux ou d'un résumé sémantique d'une page. L'invention permet notamment de prendre en compte plusieurs pages 5 successives de contenu ou plusieurs itérations de recherches basées sur des mots-clés, et toutes preferences, en positif ou en négatif, exprimées par l'utilisateur sur des contenus presentés sucessivement. L'invention permet donc de prendre en compte le cheminement de la recherche entreprise par l'utilisateur, en particulier les informations saisies ou sélectionnées, mais aussi les informations consultées au cours 10 d'une succession de requêtes de recherches ayant généré de multiples listes de résultats. Il est donc alors possible de caractériser de façon optimale le centre d'intérêt de l'utilisateur, qui n'est pas réduit juste à la prise en compte de la dernière requête, ou interaction de l'utilisateur, et en conséquence fournir un contenu personnalisé pertinent lié à l'ensemble de la session courante de l'utilisateur et 15 jusqu'à sa derniere requête ou interaction comprise. Les étapes du procédé selon l'invention peuvent en outre être répétées, par exemple périodiquement ou sur détection d'un évènement particulier, tel qu'une nouvelle interaction de l'utilisateur avec le module de navigation. 20 Le module de navigation peut être mis en oeuvre depuis un ordinateur personnel, ou depuis une application sur un équipement mobile. En particulier, la première étape peut être exécutée périodiquement, ou après détection d'une nouvelle interaction de l'utilisateur sur une page de contenu transmise par le module 25 serveur de contenu. Ainsi, il est possible de déterminer et améliorer à chaque nouvelle interaction de la part de l'utilisateur, le contenu personnalisé proposé au module de navigation. Le procédé de diffusion d'un contenu personnalisé selon le premier 30 aspect est adapté notamment pour être mis en oeuvre par un système de vente d'espaces publicitaires par affinage. Le procédé selon le premier aspect permet ainsi d'affiner, par itération, d'une part, l'intérêt courant de l'utilisateur, en termes de centre d'intérêt actuel, et, d'autre part, la mesure de son engagement vis-à-vis du contenu présenté, en rapport à son centre d'intérêt actuel, et/ou la prédiction du 35 degré d'engagement, tel que l'intention d'achat potentiel (dans le cas de produits ou services commerciaux). En collectant sur le seul et même site web consulté, ou sur le 3054903 8 serveur de contenu alimentant l'application, le contenu des pages regardées, les mots-clés ainsi que les données d'interactions ou tout autre moyen de recherche et d'accès à de nouvelles informations, et seulement pour la session courante de consultation et/ou de recherche de l'utilisateur, le procédé permet de ne pas utiliser 5 l'historique propre de navigation sur internet de l'utilisateur, et ne nécessite pas, en particulier, l'utilisation de témoins de connexion pour l'identification de l'utilisateur et l'accès à son historique. En effet, le procédé selon le premier aspect permet d'analyser l'activité courante de l'utilisateur, c'est-à-dire son activité durant la session courante, et d'en déduire la signature de la session courante, en la comparant à de multiples 10 sessions précédemment profilées et anonymisées, en regard de l'activité de précédents utilisateurs ayant accédé aux mêmes types d'information sur le même site web et ayant eu des comportements et des contextes similaires. L'activité de l'utilisateur peut être caractérisée et affinée de façon 15 itérative par les informations sur le contexte observé - pouvant être des mots-clés dans le cas d'un moteur de recherche ayant servi à obtenir les informations visualisées -, par le centre d'intérêt réel de l'utilisateur obtenu par déduction de la navigation courante de l'utilisateur sur le site actuellement parcouru, et le niveau d'intérêt de l'utilisateur pour les sujets des pages consultées. Le niveau d'intérêt de l'utilisateur 20 pour un sujet est déterminé notament par la façon dont il interagit avec les informations du site, par la façon dont il recherche l'information (par liens, par mots-clés, l'enchaînement des interactions, etc.) et les différents formats de contenus visionnés (pages textuelles, images, et vidéos, et leurs combinaisons). Ce niveau d'intérêt peut être rapproché d'expériences similaires de la part d'autres utilisateurs, 25 et peut être caractérisé par le degré d'intérêt pour le contenu ou degré d'intention au sens achat potentiel, lorsqu'il s'agit de produits ou de services commercialisables. Ladite au moins une interaction de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu, par exemple une page web transmise par le module serveur de 30 contenu, peut être relative à l'une ou à une combinaison d'interactions parmi la liste suivante, mais non limitative : consultation d'une page de contenu/web, consultation d'une sous-section d'une page de contenu/web via un lien ou un menu, saisie d'un mot-clé, expression d'un intérêt ou un non-intérêt pour un document multimédia, action et/ou saisie de l'utilisateur pour effectuer une recherche de contenus, action 35 de navigation et/ou saisie de l'utilisateur pour accéder à de nouvelles informations au sein du serveur de de contenu, ou du site web. 3054903 9 Au cours de la deuxième étape, ladite au moins une variable de contexte peut être déterminée, en fonction du contenu de ladite au moins une page de contenu ou page web transmise au module de navigation au cours de la session et/ou 5 d'informations non visibles pour l'utilisateur attachées audit contenu, telles que des métadonnées. Au cours de la deuxième étape, ladite au moins une variable de contexte, peut être déterminée, pour une part le cas échéant, en fonction d'une sélection et/ou 10 d'une combinaison, en entrée, de critères, et/ou d'actions et/ou d'objets utilisés par l'utilisateur pour formuler, au moyen du module de navigation, une requête de recherche de contenu personnalisé, destinée à un module de recherche associé au module serveur de contenu. Dans ce cadre, les criteres considérés peuvent être basés sur les termes utilisés par l'utilisateur, soit directement, soit indirectement, par 15 exemple dans le cas de métadonnées associées à des documents sélectionnés. Au cours de la deuxième étape, la dite au moins une variable de contexte peut être déterminée, en fonction d'une sélection et/ou d'une combinaison, en entrée, d'au moins une information textuelle et/ou au moins un objet multimedia, 20 pour formuler la requête de contenu personnalisé, destinée au module de recherche associé au module serveur de contenu. La requête peut notamment être issue d'un moteur de recherche. Ledit au moins objet multimédia peut en particulier être un objet multimédia sans limitation sur le type de format informatique de l'objet, par exemple une vidéo, une image, un fichier son, un fichier pdf, une fiche produit E- 25 Commerce... Ledit au moins objet multimédia peut être sélectionné par l'utilisateur, directement ou indirectement. La requête peut être construite par itérations successives de sorte à affiner le contenu personnalisé au cours d'une même session. En particulier, la requête peut être construite par itération de sélections de l'utilisateur d'objets multimédia et/ou de saisies textuelles, et par propositions, 30 combinaisons et affinages successifs des résultats par le moteur de recherche. A titre d'exemple, le module de recherche associé au module serveur de contenu peut être mis en oeuvre par les moyens décrits dans le document WO 2014/191703. Au cours de la deuxième étape, ladite au moins une variable de contexte 35 peut être déterminée, en fonction du contenu de ladite au moins une page de contenu transmise au module de navigation, ou de mot-clés collectés au cours de la 3054903 10 première étape, et en fonction d'au moins une ontologie de référence relative à une pluralité de concepts. La pluralité de concepts de l'ontologie de référence a par exemple trait aux sujets consultés du domaine, ou pouvant être pertinents comme segments marketing à vocation de ciblage publicitaire. 5 Au cours de la troisième étape, ladite au moins une variable d'engagement de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu transmise par le module serveur de contenu internet peut être déterminée en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur collectée au 10 cours de la première étape. L'ensemble historique de données de sessions antérieures comporte par exemple des données anonymes collectées lors de sessions d'utilisateurs établies entre des modules tiers de navigation et le module serveur de contenu. Les sessions 15 d'utilisateurs peuvent notamment correspondre à des sessions d'utilisateurs ayant précédemment accédé au contenu sur le module serveur de contenu, sans nécessairement avoir été identifiés. La caractérisation du contexte peut en particulier être réalisée en vue 20 d'élaborer ledit au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur. Aussi, au cours de la quatrième étape, la caractérisation du contexte peut être déterminée : - en élaborant une signature de la session, en fonction de ladite au moins une variable de contexte ; - en comparant la signature de la session avec l'ensemble historique de 25 données de sessions antérieures anonymisées d'utilisateurs, pour déterminer des sessions historisées antérieures ayant une signature présentant la plus grande proximité avec la signature de la session ; - en utilisant un modèle de classification, pour déterminer les caractéristiques de la session courante de l'utilisateur, en fonction de caractéristiques 30 associées aux sessions historisées ayant une signature présentant la plus grande proximité, en termes de classification, avec la signature de la session courante. Pour déterminer la similarité par rapport à un modèle de classification, la 35 proximité de la session courante peut être calculée selon une fonction de distance entre sessions selon des techniques d'apprentissage automatiques. 3054903 11 Ce modèle de classification peut être contraint, par exemple pour refléter une micro-segmentation marketing, à l'aide de techniques d'apprentissage automatique ou apprentissage statistique (« machine learning» en anglais) afin de correspondre à une ontologie de référence du domaine quant au sujet consulté, ou à 5 une ontologie adaptée à un usage de ciblage publicitaire, pour en définir le segment marketing. De même le parcours itératif de consultation du contenu par l'utilisateur, mais aussi lors d'une recherche de contenu par un moteur de recherche itératif, permet de mettre en oeuvre des techniques d'apprentissage par renforcement (« Reinforcement learning» en anglais) permettant un apprentissage automatique. Le 10 but de cet apprentissage automatique est d'apprendre à partir des sessions historisées et de proposer ainsi, pour toute nouvelle session, du contenu personnalisé ou des publicités ciblées de façon optimisée selon des critères d'engagement prédéfinis, tels que, mais non limités à, un taux de clic sur le contenu, ou un taux de clic sur la publicité. 15 Au cours de la cinquième étape, le contenu personnalisé peut être : - sélectionné parmi un ensemble de contenus, en fonction de la caractérisation du contexte selon ladite au moins une mesure du centre d'intérêt et de la caractérisation de ladite au moins une mesure du degré d'engagement ; 20 - transmis au module de navigation ; - affiché par le module de navigation. La sélection parmi un ensemble de contenus peut être réalisée par un module d'un site web, sur le serveur de contenu, ou par un module hébergé sur un serveur tiers responsable de fournir du contenu personnalisé, ou des publicités dites contextuelles. 25 Selon un deuxième aspect, l'invention se rapporte à un programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé selon le premier aspect, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. 30 Chacun de ces programmes 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, par exemple dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. En particulier, il est possible d'utiliser le langage C/C++, le langage JavaTM, des langages 35 de script, tels que notamment tcl, JavaScript, python, Perl qui permettent une 3054903 12 génération de code « à la demande » et ne nécessitent pas de surcharge significative pour leur génération ou leur modification. Selon un troisième aspect, l'invention se rapporte à un support 5 d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé selon le premier aspect. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou n'importe quel dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD-ROM ou 10 une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette ou un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé par un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé 15 sur un réseau internet ou Intranet. Alternativement, le support d'informations 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 en question. Selon un quatrième aspect, l'invention se rapporte à un module adapté pour diffuser 20 un contenu personnalisé, dans un réseau de communication, à un module de navigation, au cours d'une session établie entre le module de navigation et un module serveur de contenu. Le module comporte : - un module configuré pour collecter des informations relatives à au moins une interaction d'un utilisateur, au moyen du module de navigation, avec au moins 25 une page de contenu élaborée au moins partiellement à partir de données transmises par le module serveur de contenu ; - un module configuré pour déterminer au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur ; 30 - un module configuré pour déterminer au moins une variable d'engagement de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur ; - un module configuré pour déterminer, en fonction d'un ensemble historique de données de sessions antérieures anonymisées : 3054903 13 o une caractérisation du contexte en fonction de ladite au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur; et o une caractérisation de ladite au moins une mesure de l'engagement de 5 l'utilisateur ou d'au moins une mesure du degré d'intérêt de l'utilisateur, en fonction de ladite au moins une variable d'engagement ; - un module configuré pour diffuser, au module de navigation, un contenu personnalisé en fonction de la caractérisation du contexte et de la 10 caractérisation de ladite au moins une mesure du degré d'engagement ou ladite au moins une mesure du degré d'intérêt. Selon un cinquième aspect, l'invention se rapporte à un système comportant un module de navigation, un module serveur de contenu et un module 15 selon le quatrième aspect. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : 20 la figure 1 est une représentation schématique d'un système de mise en oeuvre d'espaces de diffusion d'informations personnalisées à destination d'un utilisateur, selon un mode de réalisation de l'invention ; la figure 2 est un synoptique des étapes d'un procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur, selon un mode de réalisation de 25 l'invention ; la figure 3 est un schéma, selon un mode de réalisation, d'un module de navigation selon l'invention. Dans la présente description, le terme « session » se réfère à la période 30 au cours de laquelle un utilisateur, produit une série de requêtes au moyen de son logiciel de navigation au cours d'une visite d'un site web, ou à partir d'une application sur un équipement mobile accédant le serveur de contenu. Ainsi, dans le contexte de l'accès à un site serveur de contenu, une session se réfère à une période délimitée pendant laquelle un même serveur de contenu communique et réalise des opérations 35 au bénéfice d'un utilisateur, connecté au moyen d'un module informatique exécutant un logiciel d'accès au contenu. 3054903 14 Pour déterminer la période correspondant à une session, un mécanisme de gestion de session, pouvant par exemple, entre autres moyens, utiliser le mécanisme de gestion de session associé à l'interface utilisateur, peut être utilisé pour 5 déterminer pour chaque nouvelle interaction de l'utilisateur, le cas échéant, le début d'une nouvelle session, la continuité d'une session déjà engagée, et/ou la fin de la session, pour un même navigateur internet sur le même terminal, pour une même application sur l'équipement mobile, sur la base de critères informatiques, tels que la création d'une nouvelle session par le navigateur, ou de critère temporel, suite à 10 l'expiration de la session sur la base d'un compteur temporel d'inactivité. De même, les critères précédents peuvent être complétés ou combinés à un critère de cohérence thématique élaboré à partir du contexte, et basé sur la proximité sémantique du contenu consulté selon une ontologie de référence, au sein d'un module de gestion de session permettant de forcer la fin de la session courante, dans le cas d'une trop 15 grande divergence de sujets, et de ce fait déclencher le démarrage d'une nouvelle session. On se réfère à la figure 1, sur laquelle est représenté, selon un mode de réalisation de l'invention, un système de mise en oeuvre d'espaces de diffusion 20 d'informations personnalisées à destination d'un utilisateur. Plus particulièrement, le système peut être un système de mise en oeuvre d'espaces publicitaires avec caractérisation et affinage itératif de l'intention d'un utilisateur en termes de centre d'intérêt et d'engagement. Le système est configuré pour collecter et utiliser, à cette fin, des informations relatives à des données contextuelles et comportementales 25 recueillies lors d'interactions de l'utilisateur avec les pages d'un site internet, ou avec une application résidant sur un équipement mobile. Ces informations propres à l'utilisateur sont typiquement obtenues au cours d'une même activité de navigation ou de recherche, pouvant éventuellement utiliser un moteur de recherche, sur le site actuellement parcouru par l'utilisateur. La collecte de ces informations est limitée 30 dans le temps, par exemple au cours d'une même session, caractérisée le plus souvent par une durée limitée, et un même centre d'intérêt de la part de l'utilisateur. Le système comporte un module de navigation 110 adapté pouvant être en particulier un logiciel de navigation, ou une application sur un équipement mobile, 35 tel qu'un Smartphone ou une Tablette. Le logiciel de navigation permet à un utilisateur du module de navigation 110 d'accéder aux pages d'un site web ou à un 3054903 15 serveur de contenus, et de les consulter et/ou interagir avec lesdits pages ou contenu. Le module de navigation 110 peut être en particulier embarqué dans un ordinateur, dans un terminal de communication mobile, dans un système connecté, etc. 5 Le système comporte un module serveur de contenu 120, couplé à internet et hébergé par ou pour le compte d'un éditeur de contenus, adapté à stocker, générer et transmettre des pages web ou du contenu, au module de navigation 110, sur requête de ce dernier. 10 Le module serveur web 120 est couplé à un module de profilage de session 130. Le module de profilage de session 130 utilise une ou plusieurs techniques d'intelligence artificielle, d'apprentissage par clusterisation, d'apprentissage par renforcement, afin de déterminer la signature de la session courante, et de la recalculer à chaque nouvelle itération, en prenant en compte l'historique de 15 l'ensemble de la session. La signature de la session recalculée lors de la dernière itération est comparée et classifiée en regard des sessions précédentes anonymisées d'utilisateurs. Le profilage par classification permet d'élaborer en retour au moins un centre d'intérêt, et au moins une mesure du degré d'engagement. Le module de profilage de session 130 transmet alors au module éditeur serveur de contenus 20 personnalisés 140 le centre d'intérêt de la session pouvant être l'étiquette, à savoir le nom du cluster de sessions dans lequel la session a été affectée, et augmenté d'attributs supplémentaires pouvant préciser une classification plus fine. De même le module de profilage de session 130 détermine le niveau d'engagement et délivre un ou plusieurs paramètres qualifiant l'engagement de l'utilisateur, à savoir le degré 25 d'intérêt ou d'intention vis-à-vis du contenu présenté. Le système comporte un module éditeur serveur de contenus personnalisés 140, couplé au module de profilage de session 130 et à un module de mise à disposition de contenus 150, pouvant aussi être opéré par un tiers. Ledit au 30 moins un centre d'intérêt et au moins une mesure du degré d'engagement sont fournis par le module éditeur serveur de contenus personnalisés 140 par une API au module de mise à disposition de contenus 150 qui détermine le contenu le plus adapté à l'utilisateur en fonction des éléments qui lui sont fournis et d'une logique interne de décision. 35 3054903 16 Le module de mise à disposition de contenus 150 peut en particulier être un système adapté de vente publicitaire, ou de recommandation de contenus d'éditeurs, pour mettre à disposition des contenus fournis par une pluralité d'annonceurs, ou d'éditeurs tiers, en provenance de sources de données 162, 164. 5 Ainsi le contenu personnalisé est déterminé par le module de mise à disposition de contenus 150 à l'extérieur de l'environnement de l'utilisateur sans témoin de connexion récupéré au sein du module de navigation 110 (par exemple de type cookie, tag,...) et sans interaction directe avec cet environnement. De même, l'information d'identité (ou tout autre moyen de reconnaissance de l'utilisateur) n'est 10 pas utilisée dans la détermination du contenu personnalisé, car seules les informations provenant de la session anonymisée, fournies par le module éditeur serveur de contenus personnalisés 140, sont utilisées pour la prise de décision du module de mise à disposition de contenus 150. Le système comporte un module serveur de contenus personnalisés 170, 15 couplé au module de mise à disposition de contenus 150, qui assurera la mise en oeuvre du contenu personnalisé en interaction avec le module de navigation 110. Le serveur de contenus personnalisés 170 est également couplé à un module de traçage de l'affichage des informations personnalisées 190, tel qu'affiché sur le module de navigation 110, et interagissant avec le module serveur de contenu 20 120 et/ou le module de navigation 110, permettant de mesurer l'affichage du contenu personnalisé, garant ainsi de la bonne exécution d'un contrat d'affichage, celui-ci pouvant être de type commercial avec des tiers. Le système peut comporter un réseau de distribution de contenu 180, couplé au module de navigation 110 et au module annonceur serveur de contenus 25 personnalisés 170, pour en optimiser l'efficacité en termes de temps de réponse et d'affichage. La figure 3 représente un mode de réalisation détaillé du module de navigation 110. Le module de navigation 110 comporte une interface utilisateur 310, 30 typiquement un écran, et des moyens d'interactions avec un utilisateur comme un clavier, une surface tactile, des capteurs, etc. L'interface utilisateur est notamment adaptée pour afficher des contenus transmis par un module serveur de contenu 120. Le module de navigation 110 comporte un module de collecte 320 de 35 données élémentaires de session. Le module de collecte 320 est configuré pour obtenir, au moyen du module de navigation 110, des informations relatives aux 3054903 17 interactions de l'utilisateur avec le contenu présenté, dont par exemple des pages web, fournies par le module serveur de contenu 120. Les informations collectées (loggées selon le mot anglo-saxon) par le module de collecte 320 sont relatives par exemple au contenu des pages regardées, aux mots-clés saisis par l'utilisateur, aux 5 actions et/ou saisies de l'utilisateur pour effectuer une recherche et/ou naviguer pour accéder à de nouvelles informations au sein du même site - à l'aide de liens, de filtres, de tous types de recherches, par exemple par image, etc. Le module de navigation 110 comporte un module de classification itérative 330, 10 fonctionnant en temps réel, couplé à des moyens de stockage 340 pour la session courante et à une base de données d'historiques de sessions 350. Le module de classification itératif 330 est notamment configuré, pour calculer les variables de contexte de la session courante, à savoir au moins une variable de centre d'intérêt et au moins une variable d'engagement, pour stocker dans les moyens de stockage les 15 informations collectées par le module de collecte 320, et pour fournir les informations nécessaires au module de mise à disposition de contenus 150. La base de données d'historiques de sessions 350 est couplée à un module profileur de session 360 permettant de classifier la base de données historiques de sessions 350, par élaboration d'au moins une variable de centre d'intérêt, et d'au 20 moins une variable d'engagement pour chaque session stockée. Le module de classification itératif 330 est configuré pour transmettre au module de mise à disposition de contenus 150, au moins une information de contexte qualifié par un centre d'intérêt de l'utilisateur, déterminé(s) en fonction : 25 - du contenu des pages vues au cours d'une session de navigation établie au moyen du module de navigation 110; et/ou, - d'une sélection, au moyen d'une méthode sémantique ou d'apprentissage par machine, des termes les plus significatifs caractérisant sa requête de recherche de contenu, que ce soient des mots-clés utilisés ou des contenus 30 sélectionnés par l'utilisateur pour formuler sa requête, au moyen du module de navigation 110, destinée à un module de recherche du module serveur de contenu 120. La base de données d'historiques de sessions 350, couplée à un module profileur de 35 session 360, permet de stocker un ensemble historique de données de sessions antérieures, lesdites données de sessions étant typiquement préalablement obtenues 3054903 18 à partir d'une pluralité de données anonymes collectées lors de sessions, sur le même site web pour de nombreux utilisateurs. Le module profileur de session 360 est, en outre, configuré pour permettre de déterminer une signature pour chaque session de l'ensemble historique de données de sessions antérieures, par élaboration d'au moins 5 une variable de centre d'intérêt et d'au moins une variable d'engagement, pour permettre ainsi de classifier entre elles les sessions par degré de similitude (méthode dite de « Clustering » en anglais). On se réfère à la figure 2, sur laquelle sont représentées, selon un mode de réalisation 10 de l'invention, les étapes d'un procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur. La prédiction du comportement de l'utilisateur est exprimée en fonction des centres d'intérêt de l'utilisateur et de l'engagement de l'utilisateur vis-à-vis d'un contenu. Le contenu est, par exemple, une ou plusieurs pages web accessibles en local, des contenus de tiers insérés dans la page de contenu, des messages à caractère 15 publicitaire. Le contenu recommandé, pour sa part, est typiquement généré par le module de mise à disposition de contenus 150, à partir d'une des sources de données 162, 164 d'un éditeur tiers ou d'un annonceur, désirant cibler le contexte courant de l'utilisateur, mais aussi plus finement son centre d'intérêt réel. 20 Le procédé de prédiction de l'intérêt de l'utilisateur est adapté pour proposer un contenu personnalisé à l'utilisateur en analysant : - le centre d'intérêt de l'utilisateur qualifiant le contexte, en fonction : du contenu classifié et caractérisé du contenu visualisé, par exemple des pages vues d'un site web, au cours d'une session de navigation établie au 25 moyen du module de navigation 110; et/ou d'une sélection, au moyen d'une méthode sémantique, ou d'apprentissage et de profilage par « Machine Learning » des termes les plus importants parmi des termes utilisés par l'utilisateur au cours de sa session pour formuler, au moyen du module de navigation 110, une requête de 30 recherche de contenu, destinée à un module de recherche du module serveur de contenu 120; - l'engagement de l'utilisateur, de manière comportementale, en fonction des interactions sur les pages transmises par le module serveur de contenu 120 au module de navigation 110. 35 3054903 19 L'engagement, de nature comportementale, avec un contenu et en particulier l'engagement publicitaire ou engagement face à la publicité désigne le fait d'être réceptif à un contenu et d'interagir avec un contenu ou un élément publicitaire. Le fait de lire un article jusqu'à sa partie basse nécessitant de le dérouler, ou le fait de 5 regarder une vidéo jusqu'à sa fin, sont des exemples d'engagement de l'utilisateur vis- à-vis du contenu. Dans le domaine de la publicité sur internet, l'engagement publicitaire est souvent le fait pour un internaute d'interagir avec un élément publicitaire au-delà et autrement que par le clic. La notion d'engagement est surtout utilisée pour les formats dits « rich média » en anglais, et constitue un indicateur 10 d'efficacité complémentaire aux taux de clics et aux indicateurs après-visualisation (ou "post-view" en anglais). L'engagement peut par exemple se traduire par le fait de : - provoquer l'extension d'une bannière extensible ; - d'activer la lecture ou la relecture d'une vidéo publicitaire ; - de jouer au sein d'un bandeau ; 15 - de faire rejouer une création dite « rich media » ; - de marquer par une mention « J'aime » un contenu ou une publicité. Le fait de considérer une interaction comme un engagement est parfois abusif, car un survol de la souris peut être totalement involontaire. De ce fait, la 20 mesure de l'engagement est meilleure lorsque celle-ci est basée sur plusieurs actes d'engagement, ou peut être dérivée d'actions itératives. L'engagement peut se mesurer par un ou plusieurs taux d'engagement de natures différentes, liés par exemple à des interactions relatives à du texte, à des images, et/ou à des vidéos. 25 Le procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur comporte une étape 210 de collecte, au cours d'une session courante, d'informations relatives à de nouvelles interactions de l'utilisateur, au moyen du module de navigation 110, avec des pages fournies par le module serveur de contenu 120. Avantageusement, l'étape 210 est exécutée périodiquement, ou après détection d'une nouvelle 30 interaction de l'utilisateur sur un contenu ou une page web fournies par le module serveur de contenu 120 au module de navigation 110. Les informations relatives aux nouvelles interactions sont collectées pour un seul et même site internet, et sont relatives par exemple au contenu des pages regardées, aux mots-clés saisis par l'utilisateur, aux actions et/ou saisies de l'utilisateur pour effectuer une recherche 35 et/ou accéder à de nouvelles informations au sein du même site - liens, filtres, recherche par image, etc. La collecte d'informations porte ainsi exclusivement sur les 3054903 20 données accessibles pendant la session courante de l'utilisateur : aucune information relative à un historique de navigation de l'utilisateur sur internet n'est collectée. En outre, les témoins de connexion ne sont pas utilisés pour identifier l'utilisateur. Le procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur comporte une 5 étape 220 d'accès, au cours d'une session courante, à des informations relatives à des interactions de l'utilisateur, au moyen du module de navigation 110, avec des pages fournies par le module serveur de contenu 120. Typiquement, il s'agit d'informations relatives aux contenus visualisés et aux interactions que l'utilisateur a engendrées, préalablement, au cours de la session courante, mise à jour jusqu'à sa dernière 10 interaction. Les informations relatives à des interactions sont obtenues pour un seul et même site internet, et sont relatives par exemple au contenu des pages regardées, aux mots-clés saisis par l'utilisateur, aux actions et/ou saisies de l'utilisateur pour effectuer une recherche et/ou accéder à de nouvelles informations au sein du même site - liens, filtres, recherche par image, etc. La collecte d'information porte ainsi 15 seulement sur les données accessibles pendant la session courante de l'utilisateur : aucune information relative à un historique de navigation de l'utilisateur sur internet n'est collectée. En outre, les témoins de connexion ne sont pas utilisés pour identifier l'utilisateur. Le procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur comporte une 20 étape 230 de fusion des informations relatives aux nouvelles interactions de l'utilisateur obtenues au cours de l'étape 210, avec les informations relatives aux interactions de l'utilisateur obtenues au cours de l'étape 220, à savoir avec l'historique de sa session courante. Le procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur comporte une 25 étape 240 de détermination et d'affinage du contexte permettant de définir puis d'améliorer en précision les centres d'intérêt de l'utilisateur, à partir des données fusionnées au cours de l'étape 230. À l'issue de l'étape 240, au moins un contexte et/ou un centre d'intérêt de l'utilisateur est/sont déterminé(s) et/ou affiné(s), en combinant : 30 - le contenu des pages vues au cours de la session courante de navigation établie au moyen du module de navigation 110; et/ou - une sélection, au moyen d'une méthode sémantique, des termes les plus significatifs associés, ou équivalents aux requêtes de recherche de contenu de l'utilisateur, quelle que soit la nature de sa requête, pouvant combiner 35 des mots, des actions sur le contenu, des images, des vidéos, au moyen du 3054903 21 module de navigation 110, destinée à un module de recherche du module serveur de contenu 120. Ainsi, outre les informations relatives au contenu des pages consultées par l'utilisateur (et les métadonnées non visibles pouvant y être associées), aux mots-clés saisis par 5 l'utilisateur, aux images et/ou vidéos ayant servis par l'utilisateur pour formuler une ou plusieurs requêtes de recherche successives, le/les centre(s) d'intérêt de l'utilisateur est/sont déterminé(s), au cours de l'étape 240, en fonction d'une ou plusieurs ontologies ou thesaurus de référence relatifs à une pluralité de concepts illustrant des centres d'intérêts divers et variés. 10 De façon similaire, le procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur comporte une étape 250 de détermination et d'affinage de l'engagement de l'utilisateur, en fonction des données comportementales fusionnées au cours de l'étape 230. Plus particulièrement, à l'issue de l'étape 250, au moins une mesure de l'engagement de l'utilisateur est déterminée et/ou affinée, en fonction des 15 interactions de nature comportementale sur les pages transmises par le module serveur de contenu 120 au module de navigation 110, obtenues à partir des données fusionnées au cours de l'étape 230. Le comportement d'un utilisateur explorant un contenu sur un site web, ou fourni à travers une application, est caractérisé par l'ensemble des interactions de 20 l'utilisateur avec l'interface homme-machine. Le comportement est élaboré à partir de l'ensemble des évènements reflétant toutes les actions humaines positionnées sur un axe temps. A titre d'exemples non limitatifs il peut s'agir des événements suivants : - tous types de Clic sur une page, un bouton, un contenu,... - déroulement d'une page, lancement d'une vidéo et durée de visualisation,... 25 - écriture de mots dans une barre de recherche, glisser-déposer de contenu,... - toutes actions sur le clavier, un écran tactile, et plus généralement toutes interactions avec l'interface utilisateur. Des variables de comportements en seront déduites, telles que, mais pas limitées à : - temps entre deux actions de l'utilisateur ; 30 - nombre de pages vues, temps de visionnage d'une page ; - nombres d'images vues, et temps moyen par image ; - nombre de vidéos vues, temps et pourcentage de visionnage des vidéos ; - nombres d'actions selon le type de contenu : texte, image, vidéo. 35 Le procédé de prédiction de l'engagement de l'utilisateur comporte une étape 260 de caractérisation du « centre d'Interêt » et de « l'engagement » de 3054903 22 l'utilisateur, en fonction des variables de centre d'intérêt de l'utilisateur déterminées au cours de l'étape 240 et des variables d'engagement de l'utilisateur déterminées au cours de l'étape 250. À l'issue de l'étape 260, un degré d'intention de l'utilisateur est obtenu. 5 La caractérisation de la session courante de l'utilisateur est obtenue en : - déterminant une signature de la session courante, en fonction du contexte et/ou du centre d'intérêt de l'utilisateur déterminé au cours de l'étape 240 et de la mesure de l'engagement de l'utilisateur déterminée au cours de l'étape 250; - obtenant un ensemble historique de données de sessions antérieures, lesdites 10 données de sessions étant typiquement préalablement obtenues à partir d'une pluralité de données anonymes collectées lors de sessions, sur une pluralité de sites web, de nombreux utilisateurs ; - déterminant, parmi l'ensemble historique de données de sessions antérieures, les sessions antérieures ayant des signatures présentant la plus grande proximité avec 15 la signature de la session courante ; - déterminant, à partir d'un modèle de classification, les caractéristiques de la session courante de l'utilisateur, en fonction de caractéristiques associées à un cluster de sessions antérieures ayant les signatures présentant les plus grandes proximités avec la signature de la session courante. 20 Ainsi, il est possible d'analyser l'activité courante de l'utilisateur et de la comparer en regard de l'activité de précédents utilisateurs ayant accédé aux mêmes types d'information sur le même site internet, à partir de sessions précédemment enregistrées et anonymisées. Des techniques dites de « Machine Learning » peuvent en particulier être utilisées pour classer le centre d'intérêt et l'engagement de 25 l'utilisateur par rapport à une multitude de groupes de sessions, afin de proposer aux annonceurs et aux éditeurs l'achat d'encarts publicitaires ou de contenus sponsorisés dans lesquels ils proposeront des contenus personnalisés les plus proches du centre d'intérêt de l'utilisateur et en connaissant à l'avance son degré d'engagement actuel avec le contenu présenté. 30 Le procédé de prédiction du comportement de l'utilisateur comporte une étape 270 de sélection d'un contenu personnalisé parmi un ensemble de contenu, en fonction du centre d'intérêt et du degré d'engagement déterminés au cours de l'étape 260, puis est transmis au module de navigation 110 pour affichage. REVENDICATIONS1. Procédé de diffusion d'un contenu personnalisé dans un réseau de communication, à un module de navigation (110), au cours d'une session établie entre le module de 5 navigation et un module serveur de contenu (120), dite session courante, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - une première étape (210, 220, 230) de collecte d'informations relatives à au moins une interaction d'un utilisateur, au moyen du module de navigation (110), avec au moins une page de contenu élaborée au moins partiellement à 10 partir de données transmises par le module serveur de contenu (120) ; - une deuxième étape (240) de détermination d'au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur collectées au cours de la première étape ; 15 - une troisième étape (250) de détermination d'au moins une variable d'engagement de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur collectées au cours de la première étape ; - une quatrième étape (260) de caractérisation de la session courante, en 20 fonction d'un ensemble historique de données de sessions antérieures anonymisées ; - du contexte en fonction de ladite au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur ; et - de ladite au moins une mesure de l'engagement de l'utilisateur ou d'au 25 moins une mesure du degré d'intérêt de l'utilisateur, en fonction de ladite au moins une variable d'engagement déterminée au cours la troisième étape ; - une cinquième étape (270) de diffusion d'un contenu personnalisé au module de navigation (110), en fonction de la caractérisation du contexte et de la 30 caractérisation de ladite au moins une mesure du degré d'engagement ou ladite au moins une mesure du degré d'intérêt, déterminés au cours de la quatrième étape. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, au cours de la cinquième étape (270), 35 le contenu personnalisé pour l'utilisateur est déterminé et/ou sélectionné par un module de mise à disposition de contenus (150), en fonction de la caractérisation du 3054903 24 contexte et de la caractérisation de ladite au moins une mesure du degré d'engagement ou ladite au moins une mesure du degré d'intérêt, déterminés au cours de la quatrième étape. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la première étape est exécutée périodiquement, ou après détection d'une nouvelle interaction de l'utilisateur sur une page de contenu transmise par le module serveur de contenu. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite au moins une interaction de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu transmise par le module serveur de contenu est relative à l'une ou à une combinaison d'interactions parmi la liste suivante : consultation d'une page de contenu/web, consultation d'une sous-section d'une page web via un lien ou un menu, saisie d'un mot-clé, expression d'un intérêt ou un non-intérêt pour un document multimédia, action et/ou saisie de l'utilisateur pour effectuer une recherche de contenus, action de navigation et/ou saisie de l'utilisateur pour accéder à de nouvelles informations au sein du serveur de contenu, ou du site web. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, au cours de la deuxième étape (240), ladite au moins une variable de contexte est déterminée, en fonction du contenu de ladite au moins une page de contenu et/ou d'informations non visibles par l'utilisateur attachées audit contenu. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, au cours de la deuxième étape (240), ladite au moins une variable de contexte est déterminée, en fonction d'une sélection et/ou d'une combinaison, en entrée, de critères, et/ou d'actions, et/ou d'objets utilisés par l'utilisateur pour formuler, au moyen du module de navigation (110), une requête de contenu personnalisé, destinée à un module de recherche associé au module serveur de contenu (120). 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, au cours de la deuxième étape (240), ladite au moins une variable de contexte est déterminée, en fonction d'une sélection et/ou d'une combinaison, en entrée, d'au moins une information textuelle et/ou au moins un objet multimédia, pour formuler la requête de contenu personnalisé, destinée au module de recherche associé au module serveur de contenu (120). 3054903 25 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, au cours de la deuxième étape (240), ladite au moins une variable de contexte est déterminée, en fonction du contenu de ladite au moins une page de contenu transmise au module de navigation, et en fonction d'au moins une ontologie de référence relative à une pluralité de concepts. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'ensemble historique de données de sessions antérieures comporte des données 10 anonymes collectées lors de sessions d'utilisateurs, établies entre des modules tiers de navigation et le module serveur de contenu. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, au cours de la quatrième étape, la caractérisation du contexte est déterminée en : 15 - élaborant une signature de la session, en fonction de ladite au moins une variable de contexte ; - comparant la signature de la session courante avec l'ensemble historique de données de sessions antérieures anonymisées d'utilisateurs, pour déterminer des sessions historisées antérieures ayant une signature présentant la plus 20 grande proximité avec la signature de la session ; - utilisant un modèle de classification, pour déterminer les caractéristiques de la session courante de l'utilisateur, en fonction de caractéristiques associées aux sessions historisées antérieures ayant la signature présentant la plus grande proximité, en termes de classification, avec la signature de la session courante. 25 11. Procédé selon la revendication 2 et l'une quelconque des revendications 3 à 10 dans lequel au cours de la cinquième étape (270), le contenu personnalisé est : - sélectionné, parmi un ensemble de contenus, en fonction de la caractérisation du contexte et de la caractérisation de ladite au moins une mesure du degré 30 d'engagement ou ladite au moins une mesure du degré d'intérêt ; - transmis au module de navigation (110) ; - affiché par le module de navigation. 12. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution des étapes 35 d'un des procédés selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. 3054903 26 13. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes des procédés selon l'une quelconque des revendications 1 à 11. 5 14. Module adapté pour diffuser un contenu personnalisé dans un réseau de communication, à un module de navigation (110), au cours d'une session établie entre le module de navigation et un module serveur de contenu (120), caractérisé en ce qu'il comporte : - un module configuré pour collecter des informations relatives à au moins une 10 interaction d'un utilisateur, au moyen du module de navigation, avec au moins une page de contenu élaborée au moins partiellement à partir de données transmises par le module serveur de contenu ; - un module configuré pour déterminer au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur, en fonction des 15 informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur ; - un module configuré pour déterminer au moins une variable d'engagement de l'utilisateur avec ladite au moins une page de contenu, en fonction des informations relatives à ladite au moins une interaction d'un utilisateur ; - un module configuré pour déterminer, en fonction d'un ensemble historique 20 de données de sessions antérieures anonymisées : o une caractérisation du contexte en fonction de ladite au moins une variable de contexte relative à au moins un centre d'intérêt de l'utilisateur ; et o une caractérisation de ladite au moins une mesure de l'engagement de 25 l'utilisateur ou d'au moins une mesure du degré d'intérêt de l'utilisateur, en fonction de ladite au moins une variable d'engagement ; - un module configuré pour diffuser, au module de navigation (110), un contenu personnalisé en fonction de la caractérisation du contexte et de la 30 caractérisation de ladite au moins une mesure du degré d'engagement ou ladite au moins une mesure du degré d'intérêt. 15. Système comportant un module de navigation (110), un module serveur de contenu (120) et un module selon la revendication 14.