FR 3051936 A1 20171201 FR 1654884 A 20160531 1 Procédé et dispositif de classement de contenus multimédia, terminal et programme d'ordinateur correspondants. 1. Domaine de l'invention Le domaine de l'invention est celui de la navigation multimédia, et plus particulièrement celui de la classification de contenus multimédia. De tels contenus peuvent être du texte (factures, articles scientifiques, ...), du son (ou de l'audio), des images, des vidéos, des applications/services ou encore toute combinaison de ces différents éléments. L'invention s'applique notamment de façon privilégiée au classement et à l'archivage de contenus multimédia, qu'il s'agisse de contenus générés par un utilisateur, ou obtenus par ses soins. Un tel classement peut se matérialiser par un stockage physique de contenus multimédia sur un terminal d'utilisateur, ou sur un serveur distant, ou par une simple annotation des contenus multimédia classés, par exemple par ajout de métadonnées ou d'étiquettes aux contenus. L'invention peut notamment être mise en oeuvre dans un terminal doté d'une interface utilisateur et d'une interface graphique, par exemple une tablette, un téléphone mobile, un smartphone (« téléphone intelligent »), un ordinateur personnel, une télévision connectée à un réseau de communication, etc. 2. Art antérieur et ses inconvénients Aujourd'hui, lorsqu'un utilisateur veut ranger un contenu multimédia (par exemple une facture, une photo, un article scientifique, une vidéo...) dans un système informatique d'organisation de données (ordinateur, serveur, smartphone, ou même sur le « cloud »...), il doit tout d'abord identifier le dossier le plus approprié pour un tel classement, ce qui peut s'avérer pénible et fastidieux. Si, après une recherche qui peut être longue, il ne parvient pas à identifier de dossier approprié, il doit créer un nouveau dossier, dont le thème correspondra à celui du contenu à classer. Cette problématique se pose, aussi bien pour les contenus multimédia générés par l'utilisateur (rapports, photos de vacances, courriers...), que pour les données « consommées » par l'utilisateur (factures reçues, articles téléchargés, vidéo à la demande...). Ce classement manuel de contenus par l'utilisateur doit se faire document par document, et constitue une tâche fastidieuse. En outre, lorsque l'utilisateur recherche un contenu précédemment classé, il est fréquent qu'il éprouve des difficultés à retrouver le dossier dans lequel il l'avait rangé. En effet, il est courant que l'utilisateur oublie la stratégie qu'il avait adoptée pour son classement (classification par source, classification par domaine...), et qu'il soit donc perdu dans la recherche de ses contenus. 3051936 2 Enfin, les centres d'intérêt et les besoins de l'utilisateur évoluant dans le temps, il est fréquent qu'il doive faire évoluer l'arborescence de classement créée à l'origine, pour y ajouter de nouveaux répertoires, ou en supprimer d'autres ; un tel système de classement figé manque donc de souplesse et d'évolutivité. 5 Pour améliorer cette situation, le document de brevet US 6, 621, 930 B1 propose un système de classification automatique de documents fondée sur leur contenu textuel. Un tel système repose sur une phase d'apprentissage préliminaire, permettant de définir, sur la base d'un ensemble de documents d'apprentissage, un ensemble de catégories dans lesquelles classer les documents textuels. Lorsque l'utilisateur souhaite classer un nouveau document, son contenu 10 textuel est analysé pour déterminer automatiquement la catégorie, construite lors de la phase d'apprentissage, dans laquelle il doit être rangé. Si aucune catégorie appropriée n'est détectée, il est automatiquement classé dans une catégorie neutre, destinée à recevoir tous les documents qui ne correspondent à aucune des catégories élaborées lors de la phase d'apprentissage. Cette technique présente plusieurs inconvénients. Tout d'abord, elle repose sur une 15 phase d'apprentissage, qui est longue et fastidieuse. En outre, l'arborescence de classement proposée à l'utilisateur est figée à l'issue de cette phase d'apprentissage, et dépend fortement de la diversité et du nombre de documents d'apprentissage utilisés : si les documents de l'utilisateur se rapportent à des catégories qui n'ont pas été créées lors de la phase d'apprentissage (car aucun des documents d'apprentissage ne s'y rapportaient), ils vont alors tous être classés 20 automatiquement dans la catégorie neutre, ce qui constitue un classement peu pertinent pour l'utilisateur. Cette technique ne permet donc pas à l'utilisateur une classification personnalisée de ses documents, qui soit adaptée à ses besoins. Le document de brevet US 7, 047, 236 B2 propose également une technique permettant de déduire automatiquement des règles permettant de mettre en correspondance des contenus 25 et des catégories de classement. Cet établissement de règles repose sur la recherche de mots clés dans les contenus, et sur le classement des contenus dans des catégories, en fonction des mots clés qu'ils contiennent, et d'un score d'occurrence. A nouveau, cette technique repose sur une arborescence de classement qui est figée et non évolutive. Elle ne permet pas à l'utilisateur de personnaliser la classification en catégories de 30 ses contenus, et peut donc s'avérer fastidieuse à utiliser si l'arborescence proposée n'est pas adaptée aux centres d'intérêt de l'utilisateur. Il existe donc un besoin d'une technique de classification et de classement de contenus multimédia qui ne présente pas ces différents inconvénients de l'art antérieur. Notamment, il existe un besoin d'une telle technique, qui permette à l'utilisateur une personnalisation de son 35 classement, et qui soit évolutive. 3051936 3 3. Exposé de l'invention L'invention répond à ce besoin en proposant un procédé de classement d'un contenu multimédia mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus. Un tel procédé comprend les étapes suivantes mises en oeuvre par un processeur : 5 une étape préalable de personnalisation de la taxonomie de classification comprenant : o une présentation à un utilisateur d'une pluralité de catégories de classification de la taxonomie ; o une sélection par l'utilisateur d'au moins deux catégories d'intérêt parmi la pluralité de catégories présentée ; 10 une étape de classification du contenu multimédia dans la taxonomie de classification personnalisée comprenant : o une restitution à l'utilisateur, en association : ^ d'au moins une catégorie de la taxonomie de classification personnalisée dans laquelle classer le contenu multimédia, et 15 ^ d'un score d'appartenance du contenu multimédia à la catégorie associée ; o un classement du contenu multimédia dans une catégorie choisie parmi : ^ la ou les catégorie(s) restituée(s) à l'utilisateur ; ^ une autre catégorie de la taxonomie de classification personnalisée choisie par l'utilisateur. 20 Ainsi, l'invention repose sur une approche nouvelle et inventive de la classification de contenus multimédia. En effet, l'invention propose à l'utilisateur de pouvoir personnaliser la taxonomie de classification de ses contenus multimédia, afin qu'elle soit parfaitement adaptée à ses besoins et à ses centres d'intérêt, tout en lui offrant un outil de classification automatique lui permettant de déterminer aisément quelle est la catégorie, parmi celles qu'il a sélectionnées, qui 25 est la plus adaptée au contenu à classer. Ainsi, l'utilisateur peut par exemple retenir des catégories « Arts », « Société », « Sciences » et « Espace et Temps », et écarter des catégories « Technologies » et « Personne et Personnage », qui ne correspondent pas à ses centres d'intérêt. En outre, la technique de l'invention restitue automatiquement à l'utilisateur la ou les 30 catégories qui correspondent le mieux au contenu multimédia à classer, avec un score d'appartenance du contenu à la catégorie proposée. Ainsi, l'utilisateur voit par exemple s'afficher sur son écran que le contenu qu'il souhaite classer correspond à 60% à la catégorie « Tourisme », à 30% à la catégorie « sport », et à 10% à la catégorie « alimentation ». Le nombre de catégories restituées à l'utilisateur avec leur score d'appartenance peut être paramétrable de 1 à N, ou 35 choisi en fonction de l'application visée. 3051936 4 L'utilisateur peut ensuite suivre la préconisation de classement, en classant son contenu dans la catégorie présentant le score d'appartenance le plus élevé, ou choisir l'une des autres catégories proposées, ou encore opter pour une catégorie qui ne lui a pas été proposée, mais qui lui semble préférable. 5 L'utilisateur garde donc toute souplesse dans le choix final de la catégorie dans laquelle classer son contenu multimédia, tout en bénéficiant d'une aide à la classification automatique appréciable. Lorsque l'utilisateur est ensuite en recherche d'un contenu précédemment classé, il peut plus facilement identifier la catégorie dans laquelle il a été rangé, s'il a fait le choix de le classer dans la catégorie présentant le score d'appartenance le plus élevé. 10 Par « catégorie », on entend une division logique de la taxonomie de classification. Par « taxonomie », on entend un schéma organisationnel de classification d'éléments, en l'occurrence de contenus multimédia, sous la forme d'une suite d'éléments formant des listes. En l'espèce, la taxonomie de classification au sens de la présente invention comprend une hiérarchie de catégories, dans laquelle chaque niveau inférieur de la hiérarchie comprend des sous- 15 ensembles (« sous-catégories-filles ») des catégories du niveau directement supérieur. Selon un mode de réalisation, l'étape de personnalisation de la taxonomie de classification comprend pour chacune des catégories d'intérêt sélectionnées, un choix par l'utilisateur d'un niveau de profondeur de la taxonomie de classification permettant de déterminer un nombre de niveaux hiérarchiques de sous-catégories-filles pour la catégorie 20 d'intérêt. Ainsi, une telle personnalisation permet à l'utilisateur, d'une part, de choisir un ensemble de catégories « mères », parmi les catégories existantes de la taxonomie de classification, et d'autre part, pour chacune de ces catégories mères choisies, de définir le nombre de niveaux hiérarchiques de sous-catégories-filles qui lui sont nécessaires. 25 Dans une catégorie « tourisme», qu'il pratique beaucoup, il pourra prévoir une arborescence profonde de sous-catégories-filles, pour permettre un classement précis de l'ensemble de ses documents de voyage (par exemple, une sous-catégorie-fille par continent « tourisme en Europe », « tourisme en Asie », « tourisme en Afrique », « tourisme en Amérique du Nord », « tourisme en Océanie », « tourisme en Amérique du Sud », puis dans chacune de ces 30 sous-catégories-filles, de nouvelles sous-catégories-filles par pays visité, etc.). A l'inverse, dans la catégorie « cinéma», dont il n'est pas féru, il pourra décider de ne pas prévoir de sous-catégorie-fille, et de ranger tous ses contenus dans la catégorie générale « cinéma ». A des fins d'allègement de la terminologie, on emploie, dans la suite de ce document, le terme catégorie, pour désigner des catégories-mères, situées à la racine de la taxonomie de 3051936 5 classification, mais également pour désigner des sous-catégories-filles, quel que soit leur niveau de profondeur dans l'arborescence de la taxonomie. Selon un mode de réalisation de l'invention, l'étape de classification comprend également: 5 une détermination d'au moins une donnée-clef présente dans le contenu multimédia ; une identification d'au moins une catégorie et/ou sous-catégorie-fille de la taxonomie personnalisée à laquelle est associée la ou les donnée(s)-clef(s) avec un score de pertinence correspondant ; un calcul, pour chaque catégorie et/ou sous-catégorie-fille identifiée, du score 10 d'appartenance du contenu multimédia à la catégorie et/ou sous-catégorie-fille, à partir du score de pertinence de la ou les donnée(s)-clef(s) associée(s) à la catégorie et/ou souscatégorie-fille. Par « donnée-clef », on entend une information pertinente figurant dans le contenu multimédia, ou déductible de ce dernier, et permettant de rattacher le contenu à une catégorie 15 de la taxonomie. Pour un contenu multimédia qui est un document textuel, une telle donnée-clef peut être un mot-clef ; pour une photo, il peut s'agir du nom du monument qu'elle représente par exemple. Ainsi, les données-clefs définissant le contenu multimédia à classer sont extraites du contenu. Elles sont comparées aux données-clefs pondérées qui définissent les différentes 20 catégories de la taxonomie. Par sommation des scores de pertinence obtenus pour chaque donnée-clef pour une catégorie donnée, on détermine le score d'appartenance du contenu multimédia à cette catégorie. La classification automatique proposée à l'utilisateur repose donc sur des données statistiques fiables et reproductibles. 25 Selon un mode de réalisation de l'invention, la taxonomie de classification de contenus est construite à partir d'une base de données collaborative évolutive. Par exemple, la taxonomie de classification des contenus est déduite de la base de données collaborative DBpedia®, qui repose sur la plateforme collaborative Wikipedia®. Ainsi, cette approche permet d'obtenir une taxonomie de classification qui repose sur la liste la plus exhaustive possible de catégories et de centres 30 d'intérêts d'utilisateurs, et couvre tous les domaines, aussi divers soient-ils. Chaque catégorie de la taxonomie peut alors être définie par un ensemble de mots-clés pondérés extraits des articles Wikipedia®, tels que les ancres de ces articles. Outre l'exhaustivité des domaines couverts, cette approche permet de construire une taxonomie de classification dynamique et évolutive, tant sur le plan du nombre de catégories de 35 la taxonomie (ajout automatique de nouvelles catégories, en fonction des nouveaux articles 3051936 6 publiés), que dans le classement d'un contenu dans une catégorie (grâce à l'apparition de nouveaux mots-clefs), ou que du calcul du score de pertinence d'un mot-clef pour une catégorie (qui peut évoluer au fil du temps, au gré de l'apparition de nouveaux articles ou de nouveaux mots-clés). 5 Une telle taxonomie évolutive peut donc permettre de faire évoluer en permanence le classement des contenus de l'utilisateur, et même d'adapter le classement de contenus précédemment archivés en fonction de l'évolution de la taxonomie. Selon un mode de réalisation, un tel procédé comprend également une étape de détermination d'au moins deux centres d'intérêt de l'utilisateur parmi les catégories et/ou sous- 10 catégories-filles de la taxonomie de classification personnalisée, en fonction de scores d'appartenance de N contenus multimédia, où N est un entier supérieur ou égal à 2, aux catégories et/ou sous-catégories-filles, et une étape de présentation à l'utilisateur des centres d'intérêt déterminés, sous forme d'une liste de catégories et/ou sous-catégories-filles associées à un facteur d'affinité calculé à partir des scores d'appartenance. 15 Ainsi, en fonction des catégories dans lesquelles ont été classés N contenus multimédia de l'utilisateur, on peut en déduire quels sont les centres d'intérêt de l'utilisateur, et lui restituer cette information. Plus N est élevé, et plus la fiabilité de l'identification des centres d'intérêt est grande. Selon un premier mode de réalisation, le facteur d'affinité Ci d'un des centres d'intérêt C 20 est calculé selon l'équation : Nc Ci =1Sci i=1 où Nc est le nombre de contenus multimédia classés dans la catégorie et/ou sous-catégorie fille C, et Sc,i est le score d'appartenance du i-ième contenu multimédia à la catégorie et/ou sous-catégorie fille C. Selon un deuxième mode de réalisation, le facteur d'affinité Ci d'un des centres d'intérêt 25 C est calculé selon l'équation : Nc Ci =1 1 Sc.,1(-, i=1 di où Nc est le nombre de contenus multimédia classés dans la catégorie et/ou sous-catégorie fille C, Sc,i est le score d'appartenance du i-ième contenu multimédia à la catégorie et/ou sous-catégorie fille C et di est un nombre de jours écoulés depuis le classement du i-ième contenu multimédia. 3051936 7 Ainsi, on peut intégrer le facteur temps dans l'évaluation des centres d'intérêt de l'utilisateur, de façon à accorder une plus grande importance aux contenus multimédia qu'il a classés récemment. Selon un mode de réalisation, un tel procédé comprend également une étape de 5 formation d'un groupe d'utilisateurs présentant des centres d'intérêt communs et des facteurs d'affinité associés proches. En effet, à partir des centres d'intérêt déterminés pour une pluralité d'utilisateurs, et des facteurs d'affinité associés, il est possible de comparer les utilisateurs, et de créer des groupes, ou « clusters » d'utilisateurs présentant des profils similaires. Par exemple, on peut créer un groupe 10 d'utilisateurs ayant tous comme centres d'intérêt les catégories « musées », « sculpture » et « peinture » avec un facteur d'affinité supérieure ou égale à 15%. On peut ainsi proposer aux utilisateurs de faire partie d'une communauté d'utilisateurs, par exemple par le biais de réseaux sociaux. On peut également utiliser cette constitution en groupes d'utilisateurs pour cibler des promotions ou des offres commerciales à un groupe 15 d'utilisateurs particulier. Cela peut également permettre de personnaliser des services et des offres, en fonction des profils des utilisateurs. Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé de classement d'un contenu multimédia défini ci-dessus. 20 L'invention concerne également un dispositif de classement d'un contenu multimédia mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus. Un tel dispositif comprend : un module de personnalisation de la taxonomie de classification comprenant : o une interface de présentation à un utilisateur d'une pluralité de catégories de classification de la taxonomie ; 25 o une interface de sélection par l'utilisateur d'au moins deux catégories d'intérêt parmi la pluralité de catégories présentée ; un module de classification du contenu multimédia dans la taxonomie de classification personnalisée comprenant : o une interface pour restituer à l'utilisateur, en association : 30 ^ au moins une catégorie de la taxonomie de classification personnalisée dans laquelle classer le contenu multimédia, et ^ un score d'appartenance du contenu multimédia à la catégorie associée ; o un module de classement du contenu multimédia dans une catégorie choisie parmi : ^ la ou les catégorie(s) restituée(s) à l'utilisateur ; 3051936 8 ^ une autre catégorie de la taxonomie de classification personnalisée choisie par l'utilisateur. Selon un mode de réalisation, l'interface de sélection du module de personnalisation de la taxonomie de classification est également configurée pour permettre à l'utilisateur, pour chacune 5 des catégories d'intérêt sélectionnées, le choix d'un niveau de profondeur de la taxonomie de classification, permettant de déterminer un nombre de niveaux hiérarchiques de sous-catégories-filles pour la catégorie d'intérêt. L'invention concerne également un terminal comprenant le dispositif de classement de contenu multimédia mentionné ci-dessus. 10 Un tel terminal est par exemple un ordinateur, une tablette ou un smartphone, éventuellement connectés à un serveur de stockage de contenus. L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de classement de contenu multimédia selon l'invention, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur. 15 Un tel programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise également un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de 20 programme pour l'exécution des étapes du procédé de classement d'un contenu multimédia selon l'invention tel que décrit ci-dessus. Un tel support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen 25 d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un disque dur. D'autre part, un tel support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d'ordinateur qu'il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau par 30 exemple le réseau Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé de contrôle d'affichage précité. Le dispositif de classement d'un contenu multimédia, le terminal et le programme 35 d'ordinateur correspondants précités présentent au moins les mêmes avantages que ceux 3051936 9 conférés par le procédé de classement d'un contenu multimédia selon la présente invention. 4. Liste des figures D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée à titre de simple exemple illustratif, et non limitatif, 5 en relation avec les figures, parmi lesquelles : la figure 1 illustre le procédé de construction de la base de connaissance définissant les catégories de la taxonomie de classification selon un mode de réalisation de l'invention, ainsi que l'utilisation de cette base de connaissance pour classer un contenu multimédia de l'utilisateur; 10 la figure 2 propose un schéma synoptique du principe général du procédé de classement de contenus multimédia selon un mode de réalisation de l'invention ; la figure 3 décrit sous forme d'organigramme fonctionnel les différentes étapes mises en oeuvre par le procédé de la figure 2 ; la figure 4 présente la structure simplifiée d'un dispositif de classement de contenus 15 multimédia, selon un exemple de réalisation de l'invention. 5. Description détaillée de modes de réalisation de l'invention Le principe général de l'invention repose sur la mise en oeuvre d'une taxonomie de classification de contenus évolutive et personnalisable par l'utilisateur, permettant de lui offrir un outil de classification automatique de ses contenus multimédia, parfaitement adapté à ses 20 besoins et à ses centres d'intérêt. On présente désormais, en relation avec la figure 1, un mode de réalisation de la construction de la base de connaissance définissant les catégories de la taxonomie de classification selon l'invention, reposant sur l'utilisation de la base de données DBpedia®, qui définit la structure de la plateforme collaborative Wikipedia®. Chaque catégorie (ou sous- 25 catégorie-fille) de la taxonomie de classification est définie par un ensemble de mots-clés pondérés extraits des articles de Wikipedia®. Ces mots-clés peuvent être des concepts, ou des entités nommées, et le score qui leur est associé représente leur degré d'intérêt dans chaque catégorie. Certains mots-clés peuvent se répéter dans plusieurs catégories, mais associés à des 30 scores différents, qui traduisent un degré d'intérêt différent pour chacune de ces catégories. On rappelle que la plateforme collaborative Wikipedia® comprend les catégories-mères suivantes : Arts ; Sciences ; 35 Espace et Temps ; 3051936 10 Société ; Technologies ; Personne et Personnage. Comme illustré sur la figure 1, une première étape COLLEC. référencée 10 permet de 5 collecter les données nécessaires à la définition de la base de connaissance. Dans un premier temps, on extrait de la base DBpedia® les catégories et sous-catégories-filles qu'elle recense, par exemple en utilisant une requête SPARQL. On rappelle que SPARQL est un langage de requête et un protocole qui permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données RDF (pour l'anglais « Resource Description Framework ») disponibles à travers Internet. Son nom est 10 un acronyme récursif qui signifie SPARQL Protocole and RDF Query Language. Par exemple, la requête SPARQL ci-dessous permet d'extraire toutes les sous-catégories filles de niveau -1 de la catégorie-mère « Société » : select ?cat ?catLabel ?immediateParent ?level where { 15 ?cat a skos:Concept ?cat rdfs:label ?catLabel . { { ?cat skos:broader . ?cat skos:broader ?immediateParent . BIND(1 AS ?level) } 20 } } order by ?level ?immediateParent ?cat Après collecte de l'ensemble des catégories et sous-catégories-filles, on collecte ensuite au cours de l'étape référencée 10 COLLECT les articles WIKIPEDIA® qui les définissent, à nouveau 25 au moyen d'une requête SPARQL. Par exemple, la requête SPARL ci-dessous permet d'extraire les articles Wikipedia® se rapportant à la catégorie « Société » : select ?uri 7wikiPage where { ?uri dcterms: subject . 30 ?uri foaf:isPrimaryTopicOf ?wikiPage } Enfin, toujours au cours de l'étape COLLECT 10, on extrait de l'ensemble des articles Wikipedia® collectés l'ensemble des ancres qu'ils contiennent. On rappelle que les ancres sont les liens hypertexte figurant dans les articles Wikipedia®, et sont des mots clés qui peuvent 35 représenter des concepts, ou des entités nommées. Ainsi, selon un mode de réalisation de l'invention, on n'utilise pas la totalité du contenu des articles Wikipedia®, mais seulement les ancres qu'ils contiennent, également appelées tags. 3051936 11 Ainsi, en appliquant ce procédé à la catégorie-mère « Société », et en collectant toutes les sous-catégories-filles jusqu'à un niveau de profondeur d'arborescence de -4, on collecte, au cours de l'étape COLLECT 10, 49929 sous-catégories distinctes, 804 722 articles Wikipedia® et environ 45 millions d'ancres, ou tags. Comme on le verra par la suite, ces ancres sont utilisées pour définir 5 les catégories et sous-catégories de la taxonomie de classification. L'ensemble des informations collectées au cours de l'étape COLLECT 10 sont stockées dans une base de données référencée 11. A l'issue de cette étape de collecte d'informations, une étape de pré-filtrage FILTR 12 permet de supprimer, de la liste de tags collectée, les mots-clés qui sont dépourvus de sens pour 10 la définition des différentes catégories, à savoir les nombres, les dates, les liste_par_pays... Les ancres obtenues après filtrage FILTR 12 forment un ensemble référencé 13 sur la figure 1. Ce filtrage 12 permet de gagner en temps de traitement au cours de l'étape ultérieure de SCORING 14, qui n'est donc appliquée que sur l'ensemble 13 de mots-clés ayant un sens. Au cours de cette étape de SCORING 14, on utilise une variante de l'algorithme TF-IDF, 15 afin de calculer le score de pertinence de chaque mot-clé pour une catégorie donnée. On rappelle que l'algorithme TF-IDF (de l'anglais « Term Frequency-Inverse Document Frequency ») est une méthode de pondération, qui offre une mesure statistique permettant d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document, relativement à un corpus de documents. Le poids, ou score, affecté au terme considéré, augmente proportionnellement au 20 nombre d'occurrences du mot dans le document. Il varie également en fonction de la fréquence du terme dans le corpus. Plus précisément, au cours de l'étape SCORING 14, on calcule le score suivant, pour un mot-clé term : N Score (term) = tfx log - ni Où : tf représente le nombre d'occurrences de chaque mot dans les articles 25 Wikipedia® appartenant à la catégorie et aux sous-catégories-filles associées, N représente le nombre total d'articles Wikipedia® pour ces catégories ni représente le nombre d'occurrences du mot-clé term dans la liste des articles Wikipedia®. Après calcul des scores de pertinence de toutes les ancres de l'ensemble 13, on procède à 30 une normalisation sur tous les scores de pertinence obtenus. L'objectif de cette normalisation est double. D'une part, elle permet d'obtenir un score de pertinence normalisé qui reflète le degré d'intérêt d'un mot-clé, ou d'un terme, par rapport aux autres mots-clés de la même catégorie. 3051936 12 Ainsi, le score de pertinence normalisé définit en pourcentage l'importance d'un terme dans une catégorie particulière. Par exemple, si le terme « hôtel » obtient un score normalisé de 0,01 dans la catégorie « Tourisme », cela signifie que ce terme « hôtel » représente 1% de la somme des scores de pertinence de tous les termes pour cette catégorie « Tourisme ». 5 D'autre part, une telle normalisation permet d'obtenir une base référentielle commune pour l'ensemble des catégories de la taxonomie de classification, ce qui permet d'évaluer l'importance relative d'un terme dans les différentes catégories dans lesquelles il apparaît. Ainsi, si le terme « hôtel » appartient aux deux catégories « tourisme » et « alimentation », avec des scores de pertinence normalisés respectifs de 0,01 et de 0,001, on peut en déduire que le mot-clé 10 « hôtel » est plus important dans la catégorie « tourisme » (où il représente 1% des scores de pertinence de la catégorie) que dans la catégorie « alimentation » (où il ne représente que 0,1% des scores de pertinence de la catégorie). L'ensemble des tags, et de leurs scores de pertinence normalisés associés, sont stockés dans une base de données référencée 15. 15 Au cours de l'étape OPTIM référencée 16, on sélectionne, pour chacune des catégories considérées, l'ensemble des ancres de la base de données 15 présentant les scores de pertinence normalisés les plus élevés. Par exemple, pour chaque catégorie, on ne conserve que les 100 ou les 500 ancres présentant les scores de pertinence les plus élevés pour une catégorie, ou les ancres dont le score de pertinence est supérieur à un seuil de pertinence déterminé. Cette optimisation 20 OPTIM 16 permet de ne garder qu'une liste d'ancres les plus représentatives de la catégorie, et a un impact significatif sur les performances du processus de classification. A l'issue de cette sélection OPTIM 16, l'étape INDEX référencée 17 permet d'alléger le processus ultérieur de classification des contenus multimédia de l'utilisateur 20, en adoptant une représentation différente des catégories de la taxonomie de classification. En effet, à ce stade, on 25 dispose d'une liste de catégories et, pour chaque catégorie, d'une liste de mots-clés principaux pondérés par leur score de pertinence. L'étape d'indexation INDEX 17 vise au contraire à obtenir une liste de mots-clés, avec, pour chaque mot-clé, l'ensemble des catégories dans lesquelles il est présent, en association avec le score de pertinence normalisé du mot-clé dans chacune de ces catégories. Le résultat de l'étape d'indexation INDEX 17 peut se présenter par exemple sous la 30 forme du tableau référencé 18 sur la figure 1. A ce stade, on dispose donc de la base de connaissance sous-jacente à la taxonomie de classification des documents mise en oeuvre dans un mode de réalisation de l'invention. Il est alors possible, au cours d'une étape CLASSIF 19, de classifier les contenus multimédia d'un utilisateur 20, en utilisant cette base de connaissance. 3051936 13 Cette classification CLASSIF 19 va désormais être décrite plus en détail en relation avec les figures 2 et 3. La figure 2 propose un schéma synoptique du principe général du procédé de classement de contenus multimédia selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 3 décrit sous-forme d'organigramme fonctionnel les différentes étapes mises en oeuvre par ce procédé. 5 Comme illustré sur la figure 2, l'utilisateur 20 dispose d'un certain nombre de contenus multimédia, parmi lesquels des contenus textuels 210, des photos 220, et des vidéos ou des films 230. La classification automatique de ces contenus 19 utilise la base de connaissance 18 construite selon le procédé de la figure 1, pour affecter chacun de ces contenus à une ou plusieurs catégories de la taxonomie de classification, par exemple : 10 catégorie I : Tourisme, référencée 21; catégorie II : Cinéma, référencée 22 ; catégorie N : Sport, référencée 23. Plus précisément, lorsque l'utilisateur 20 souhaite classer un contenu multimédia, par 15 exemple un contenu textuel 210, il commence tout d'abord par personnaliser la taxonomie de classification de contenus élaborée conformément à la figure 1, au cours d'une étape CUSTOM 30. Pour ce faire, on affiche sur l'écran de son terminal (par exemple une tablette ou un ordinateur personnel), une représentation simple de l'arborescence de la taxonomie de 20 classification, au cours d'une étape PRES. CAT. 301. Par exemple, dans un premier temps, on affiche seulement les catégories-mères de la taxonomie. L'utilisateur peut alors sélectionner, au cours d'une étape SELECT 302, celles de ces catégories qu'il souhaite conserver dans son arborescence de classement. Cette sélection peut s'opérer par exemple par le biais de cases à cocher. Pour chaque catégorie-mère retenue, on affiche ensuite à l'écran de l'utilisateur 20, les 25 sous-catégories-filles de niveau hiérarchique directement inférieur, parmi lesquelles l'utilisateur peut à nouveau choisir celles qu'il souhaite ou non conserver. On procède ainsi jusqu'à ce que l'utilisateur 20 ait totalement personnalisé la taxonomie de classification, en ayant déterminé d'une part les catégories-mères dont il avait besoin, et d'autre part, le niveau de profondeur hiérarchique de sous-catégories filles pour chacune de ces catégories-mères. A l'issue de cette 30 étape SELECT 302, on obtient ainsi un ensemble de catégories Cat. 1 à Cat. N, avec un niveau de profondeur Prof. 1 à Prof. N associé. Cette étape 30 CUSTOM de personnalisation de la taxonomie de classification peut être réalisée une seule fois, à l'initialisation du procédé de classification de contenu selon un mode de réalisation de l'invention. 3051936 14 En variante, elle peut également être proposée à l'utilisateur 20 à chaque nouveau contenu multimédia qu'il souhaite classer. En effet, la taxonomie de classification de contenus reposant sur une plateforme collaborative évolutive de type Wikipedia®, elle peut évoluer de façon dynamique, et proposer de temps en temps de nouvelles catégories, au gré de l'apparition 5 de nouveaux articles Wikipedia® et de nouveaux mots-clés associés. Il peut donc être intéressant pour l'utilisateur de vérifier systématiquement que l'arborescence de classement qu'il avait précédemment retenue lui convient toujours, et qu'il ne souhaite pas y ajouter de nouvelles souscatégories-filles ou au contraire en supprimer d'autres devenues obsolètes. On peut également envisager que cette étape 30 CUSTOM de personnalisation de la 10 taxonomie de classification soit proposée à l'utilisateur de temps en temps, par exemple à échéance régulière (e.g. tous les mois) ou à l'issue du classement d'un nombre de contenus multimédia déterminé (e.g. tous les 10 contenus). Lorsque l'utilisateur 20 crée ou télécharge sur son terminal un contenu multimédia 211, par exemple une facture reçue d'un hôtel dans lequel il a séjourné, ce contenu 211 (dans cet 15 exemple, un contenu textuel) est soumis à l'étape CLASSIF 19 de classification automatique de contenu. Au cours de cette étape CLASSIF 19, on identifie tout d'abord les données-clés présentes dans le contenu 211. Ces données-clés peuvent être des mots-clés (par exemple : facture, hôtel, chambre, petit-déjeuner...), ou le logo de l'hôtel. Pour un contenu multimédia de type photo, les 20 données-clefs peuvent être l'identité de personnes présentes sur la photo, identifiées au moyen d'un logiciel de reconnaissance de visages associé à une banque de visages, ou le nom d'un monument figurant sur la photo, ou un mot-clé identifié par reconnaissance de caractères sur la photo (par exemple un nom de ville figurant sur un panneau de circulation routière). Pour un contenu vidéo, les données-clés peuvent être extraites de métadonnées associées au contenu 25 (par exemple, le nom du film, le nom des acteurs, le nom du réalisateur...). En outre, lorsque le contenu multimédia 211 est un document textuel, on peut choisir d'utiliser tous les mots qui figurent dans le document ou, en variante, appliquer un algorithme de pondération des mots, par exemple de type TF-IDF, pour retenir seulement quelques mots-clés importants. 30 Ces données-clefs identifiées dans le contenu 211 peuvent également être qualifiées de tags. Au cours d'une étape référencée PAIR 191, on applique une fonction d'appariement entre les mots-clés extraits du contenu 211 au cours de l'étape DETER. TAGS 190 et les mots clés tag1, tag2, ... de la base de connaissance 18, afin d'identifier la ou les catégories ou sous-catégories 3051936 15 cat. 1 à cat. N de la taxonomie personnalisée à laquelle sont associés ces mots-clés, avec leur score de pertinence associé. Au cours d'une étape CALC SCORE 192, on calcule, pour chacune de ces catégories, un score d'appartenance du contenu 211 à cette catégorie, sur la base des scores de pertinence des 5 différents mots-clés du contenu 211. Par exemple, pour déterminer le score d'appartenance du contenu 211 à la catégorie cat. 1, on somme les scores de pertinence de l'ensemble des mots-clés du contenu 211 associés à la catégorie cat. 1. Au cours d'une étape RESTIT. 193, on restitue alors à l'utilisateur le résultat des étapes référencées 190 à 192. Pour ce faire, plusieurs variantes de réalisation peuvent être envisagées : 10 on peut présenter à l'utilisateur 20, par exemple par affichage sur l'écran de son terminal, la catégorie la plus proche du contenu multimédia 211, i.e. celle qui a obtenu le score d'appartenance le plus élevé à l'issue de l'étape 192 ; on peut présenter à l'utilisateur 20 toutes les catégories identifiées au cours de l'étape 191, en association avec leur score d'appartenance calculé au cours de 15 l'étape CALC SCORE 192, par exemple rangées par ordre décroissant de score d'appartenance ; on peut présenter à l'utilisateur 20 un sous-ensemble des catégories identifiées, par exemple les trois catégories présentant les scores d'appartenance les plus élevés. 20 Par exemple, au cours des étapes 190 à 192, on détermine que le contenu multimédia 211 se rapporte : à la catégorie « Tourisme » avec un score d'appartenance de 60%; à la catégorie « Sport » avec un score d'appartenance de 30%; à la catégorie « Alimentation » avec un score d'appartenance de 10%. 25 On affiche donc ce résultat sur l'écran du terminal de l'utilisateur 20. Ce dernier peut alors choisir dans quelle catégorie il souhaite classer le contenu 211 au cours d'une étape CLASS référencée 194. Pour ce faire, il peut suivre la recommandation de classification automatique, en classant le contenu dans la catégorie « Tourisme » qui a obtenu le score d'appartenance le plus élevé. Il peut également choisir plutôt la catégorie « Sport », qui a un score d'appartenance 30 moindre, mais lui semble préférable. Il peut également se contenter de prendre connaissance de cette recommandation, mais opter pour une autre catégorie de la taxonomie de classification personnalisée, qui lui semble répondre mieux à ses attentes ou à sa logique de classement. Un tel classement peut être associé à un archivage électronique du contenu dans un répertoire dédié de son terminal, ou d'un serveur de stockage distant. Il peut également consister 35 à ajouter des métadonnées au contenu, indiquant la catégorie de classement retenue. 3051936 16 On offre ainsi à l'utilisateur une aide précieuse pour la classification automatique de ses contenus multimédia, qui devient simple et logique. La recherche de contenus précédemment classés est également facilitée. En effet, la taxonomie de classification utilisée selon un mode de réalisation de l'invention 5 repose sur une plateforme collaborative pour définir une liste très diverse de catégories, qui ne sont pas restreintes à un domaine particulier, mais couvrent au contraire tous les domaines culturels, techniques, historiques, de la vie courante... En outre, l'approche du procédé de classement selon un mode de réalisation de l'invention est dynamique, car elle s'appuie sur une plateforme collaborative, qui est en permanence alimentée et mise à jour, soit par de nouvelles 10 sous-catégories, soit par de nouveaux mots-clés associés à ces sous-catégories. Le degré d'importance de chaque mot-clé dans une catégorie, ou score de pertinence, est également dynamique et évolutif, puisque le résultat de son calcul peut varier en fonction de l'apparition du mot-clé considéré dans de nouveaux articles associés à la catégorie. En relation avec la figure 4, on considère maintenant la structure simplifiée d'un dispositif 15 100 de classement de contenus multimédia, selon un exemple de réalisation de l'invention. Un tel dispositif de classement de contenus multimédia est adapté pour mettre en oeuvre le procédé de classement de contenus multimédia précédemment décrit en relation avec les figures 2 et 3. Dans cet exemple, le dispositif 100 est intégré dans une tablette, un ordinateur ou tout autre terminal d'utilisateur TER. 20 Il comprend une unité de traitement 110, équipée par exemple d'un processeur P, et pilotée par un programme d'ordinateur PG 120, stocké dans une mémoire M 130 et mettant en oeuvre le procédé de classement de contenus multimédia selon un mode de réalisation de l'invention. La tablette TER comprend une unité de communication UC qui contient un module d'émission/réception adapté pour émettre et recevoir les informations échangées avec le module 25 de personnalisation PERS de la taxonomie de classification par l'utilisateur. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PG 120 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (non représentée) avant d'être exécutées par le processeur P de l'unité de traitement 110. Le processeur de l'unité de traitement 110 met en oeuvre les étapes du procédé de classement de contenus multimédia décrit précédemment, selon 30 les instructions du programme d'ordinateur 120. De façon connue en tant que telle, la tablette TER comprend : - un module INT de traitement des interactions utilisateurs UI, - un écran de visualisation EC. Selon l'invention, le dispositif 100 de classement de contenus multimédia comprend en 35 outre un module PERS de personnalisation de la taxonomie de classification, comprenant une 3051936 17 unité d'affichage de l'interface de présentation PRES à l'utilisateur des catégories de la taxonomie de classification, et de l'interface de sélection SELEC par l'utilisateur des catégories et sous-catégories qu'il souhaite retenir dans la taxonomie de classification personnalisée. Il comprend également un module CLASSIF de classification automatique de contenu multimédia, comprenant 5 un module de restitution RES des catégories d'appartenance du contenu, avec leur score d'appartenance, et un module de classement CLASS du contenu. Les modules PERS et CLASSIF sont directement pilotés par le processeur P de l'unité de traitement 110. La classification automatique de contenus proposée selon un mode de réalisation de l'invention peut permettre d'identifier les centres d'intérêt d'un utilisateur, i.e. les catégories de 10 la taxonomie de classification personnalisée qu'il utilise le plus. Pour identifier ces centres d'intérêt, on peut utiliser la formule : Nc Ci = L Spi i=1 où Nc est le nombre de contenus multimédia classés dans la catégorie C, et Sc,i est le score d'appartenance du i-ième contenu multimédia à la catégorie C. On peut également souhaiter intégrer le facteur temps dans le calcul des centres 15 d'intérêt, en adoptant la formule alternative : Nc Ci = L Sil i=1 di où Nc est le nombre de contenus multimédia classés dans la catégorie C, Sc,i est le score d'appartenance du i-ième contenu multimédia à la catégorie C et di est un nombre de jours écoulés depuis le classement du i-ième contenu multimédia. Ceci permet d'accorder une importance plus grande aux contenus classés plus récemment. 20 Ce calcul permet d'obtenir les centres d'intérêt de l'utilisateur, sous forme d'une liste de catégories avec leurs facteurs d'affinités, par exemple : Ci = { 18% tourisme 12% voyages 25 8% théâtre 3% sport 1,8% cinéma } 30 A partir du calcul des centres d'intérêts des utilisateurs, on peut établir une matrice d'intérêts pour l'ensemble des utilisateurs ayant recours au service de classification automatique de document selon un exemple de réalisation de l'invention, par exemple: 3051936 18 Cati Cat2 catn Userl 18% 12% 7% User2 2% 23% 8% Usern 15% 1.2% 2% Cette matrice permet de calculer l'affinité (ou la proximité) entre utilisateurs sur la base de leurs centres d'intérêts. Elle s'exprime en liste de catégories ayant des facteurs d'affinité proches. Le nombre de catégories à prendre en compte peut être paramétrable, par exemple au minimum trois catégories. Ainsi, on peut former des groupes ou « clusters » d'utilisateurs 5 présentant des centres d'intérêt voisins. Par exemple, un premier groupe Groupe 1 des utilisateurs aimant les musées, la sculpture, l'art et la peinture, et un second groupe Groupe 2 des utilisateurs aimant le tourisme, les voyages, les croisières... Groupe 1 : { 10 Users : [user58, userll, user200 ...] Catégories : [musées, sculpture, art, peinture ...] } Groupe 2 : { Users : [user3, user37, user111 ...] 15 Catégories : [tourisme, voyages, croisières, hôtels ...] } Ce calcul d'affinité (ou de proximité) entre utilisateurs peut permettre, entre autres : - De proposer aux utilisateurs de faire partie d'une communauté, par le biais des réseaux sociaux par exemple ; 20 - De cibler des promotions à un groupe de personnes ayant des centres d'intérêt communs ; De personnaliser les services et les offres REVENDICATIONS1. Procédé de classement d'un contenu multimédia (210, 220, 230; 211) mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus, caractérisé en ce que ledit procédé comprend les étapes suivantes mises en oeuvre par un processeur : une étape préalable de personnalisation (30) de ladite taxonomie de classification comprenant : o une présentation (301) à un utilisateur (20) d'une pluralité de catégories-de classification de ladite taxonomie ; o une sélection (302) par ledit utilisateur d'au moins deux catégories d'intérêt (21, 22, 23) parmi ladite pluralité de catégories présentée ; o pour chacune desdites catégories d'intérêt sélectionnées (cat. 1, cat. N), un choix par ledit utilisateur d'un niveau de profondeur (prof. 1, Prof. N) de ladite taxonomie de classification permettant de déterminer un nombre de niveaux hiérarchiques de sous-catégories-filles pour ladite catégorie d'intérêt, une étape de classification (19) dudit contenu multimédia (211) dans ladite taxonomie de classification personnalisée (18) comprenant : o une détermination (190) d'au moins une donnée-clef présente dans ledit contenu multimédia (211) ; o une identification (191) d'au moins une catégorie et/ou sous-catégorie-fille de ladite taxonomie personnalisée à laquelle est associée ladite au moins une donnée-clef avec un score de pertinence correspondant ; o un calcul (192), pour chaque catégorie et/ou sous-catégorie-fille identifiée, dudit score d'appartenance dudit contenu multimédia à ladite catégorie et/ou souscatégorie-fille, à partir du score de pertinence de ladite au moins une donnée-clé associée à ladite catégorie et/ou sous-catégorie-fille ; o une restitution (193) à l'utilisateur, en association : ^ d'au moins une catégorie de ladite taxonomie de classification personnalisée dans laquelle classer ledit contenu multimédia, et ^ d'un score d'appartenance dudit contenu multimédia à ladite catégorie associée; o un classement (194) dudit contenu multimédia dans une catégorie choisie parmi : ^ ladite au moins une catégorie restituée à l'utilisateur ; 3051936 20 - une autre catégorie de ladite taxonomie de classification personnalisée choisie par l'utilisateur. 2. Procédé de classement selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite taxonomie de classification de contenus est construite à partir d'une base de données collaborative 5 évolutive. 3. Procédé de classement selon la revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend également une étape de détermination d'au moins deux centres d'intérêt dudit utilisateur parmi lesdites catégories de ladite taxonomie de classification personnalisée, en fonction de scores d'appartenance de N contenus multimédia, où N est un entier supérieur ou égal à 2, auxdites 10 catégories, et une étape de présentation audit utilisateur desdits au moins deux centres d'intérêt déterminés, sous forme d'une liste de catégories associées à un facteur d'affinité calculé à partir desdits scores d'a ppartena nce. 4. Procédé de classement selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit facteur 15 d'affinité Ci d'un desdits centres d'intérêt C est calculé selon l'équation : Nc Ci =ISc,i t=1 où Nc est le nombre de contenus multimédia classés dans ladite catégorie C, et S,,i est le score d'appartenance du i-ième contenu multimédia à ladite catégorie C. 5. Procédé de classement selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit facteur d'affinité Ci d'un desdits centres d'intérêt C est calculé selon l'équation : Ne i=1 sc,, (rii) 20 où N, est le nombre de contenus multimédia classés dans ladite catégorie C, Sc,i est le score d'appartenance du i-ième contenu multimédia à ladite catégorie C et di est un nombre de jours écoulés depuis le classement du i-ième contenu multimédia. 6. Procédé de classement selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce qu'il comprend également une étape de formation d'un groupe d'utilisateurs présentant des 25 centres d'intérêt communs et des facteurs d'affinité associés proches. 7. Dispositif de classement d'un contenu multimédia mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend : un module de personnalisation (PERS) de ladite taxonomie de classification comprenant : 3051936 21 o une interface de présentation (PRES) à un utilisateur d'une pluralité de catégories de classification de ladite taxonomie ; o une interface de sélection (SELEC) par ledit utilisateur d'au moins deux catégories d'intérêt parmi ladite pluralité de catégories présentée ; 5 o une interface de choix par ledit utilisateur d'un niveau de profondeur (prof. 1, Prof. N) de ladite taxonomie de classification permettant de déterminer un nombre de niveaux hiérarchiques de sous-catégories-filles pour ladite catégorie d'intérêt, pour chacune desdites catégories d'intérêt sélectionnées (cat. 1, cat. N), - un module de classification (CLASSIF) dudit contenu multimédia dans ladite taxonomie de 10 classification personnalisée comprenant : o un module de détermination d'au moins une donnée-clef présente dans ledit contenu multimédia (211) ; o un module d'identification d'au moins une catégorie et/ou sous-catégorie-fille de ladite taxonomie personnalisée à laquelle est associée ladite au moins une donnée- 15 clef avec un score de pertinence correspondant ; o un module de calcul, pour chaque catégorie et/ou sous-catégorie-fille identifiée, dudit score d'appartenance dudit contenu multimédia à ladite catégorie et/ou sous- catégorie-fille, à partir du score de pertinence de ladite au moins une donnée-clé associée à ladite catégorie et/ou sous-catégorie-fille ; 20 o une interface (RES) pour restituer à l'utilisateur, en association : - au moins une catégorie de ladite taxonomie de classification personnalisée dans laquelle classer ledit contenu multimédia, et ^ un score d'appartenance dudit contenu multimédia à ladite catégorie associée ; o un module de classement (CLASS) dudit contenu multimédia dans une catégorie 25 choisie parmi : ^ ladite au moins une catégorie restituée à l'utilisateur ; ^ une autre catégorie de ladite taxonomie de classification personnalisée choisie par l'utilisateur. 30 8. Terminal (TER) apte à contenir un dispositif de classement d'un contenu multimédia mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus selon la revendication 7. 9. Programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de classement d'un têntenu multimédia mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. 3051936 22 10. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé de classement d'un contenu multimédia mettant en oeuvre une taxonomie de classification de contenus selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque ledit 5 programme est exécuté par un processeur.