Brevet FR3043817A1 (20170519)
REVENDICATIONS1. Procédé d'extraction d'informations au sein d'un ensemble d'informations, selon un critère de pertinence prédéterminé, caractérisé en qu'il comporte des étapes suivantes : 301 de détermination par un utilisateur curateur (101) de mots clés relatifs à un sujet prédéterminé, ou de sources de recherche à utiliser, définissant ainsi une recherche de l'utilisateur, 302 de recherche selon les mots clés choisis par l'utilisateur curateur (101) complétés par des mots clés suggérés par un moteur de suggestion, dans un ensemble de sources comprenant les sources choisies par l'utilisateur curateur (101) complété par d'autres sources suggérées par le moteur de suggestion, et de suggestion de contenu à l'utilisateur curateur (101) selon une distance par rapport à la recherche de l'utilisateur, 303 d'analyse par l'utilisateur curateur (101) de ces données et de détermination, pour chacune d'elles, si elle répond à un critère de pertinence prédéterminé, 304, dans le cas où la donnée répond au critère de pertinence, de caractérisation de la donnée comme publiable au sein d'un dossier relatif au sujet choisi, 305 de qualification de la pertinence de chaque donnée suggérée vis à vis de la recherche de l'utilisateur, 306 de modification des paramètres du moteur de suggestion selon cette qualification des données, en créant ainsi une boucle de rétroaction et d'apprentissage dudit moteur de suggestions.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, comportant également une étape suivante : 308, de détermination d'un ou plusieurs sites de publication, et de dates de publication, selon des critères préalablement déterminés de maximisation de la visibilité de la publication ainsi réalisée.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, comportant : - une étape 406 de calcul d'un nombre de vues pour chaque page vue par un, une partie ou tous les utilisateurs curateurs (101) et/ou utilisateurs lecteurs (106), 3043817 25 - une étape 410 de calcul d'un score pour chaque contenu, selon le nombre de pages vues et selon le type d'action réalisé par un utilisateur lecteur (106) sur ce contenu : suivre 407, partager 408, recommander 409, - une étape 411 d'analyse des scores pour recommander et catégoriser les 5 contenus en vue de leur qualification par les utilisateurs curateurs (101) et/ou utilisateurs lecteurs (106).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3, dans lequel la catégorisation est réalisée en utilisant au moins un algorithme d'apprentissage machine (« machine 10 learning ») automatique.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le moteur de suggestion met en oeuvre : une étape 502, dans laquelle les mots clefs choisis dans l'étape 301 sont 15 utilisés pour parcourir des domaines de données pour en extraire des adresses URL de pages pertinentes au regard de ces mots clefs, une étape 501, dans laquelle le système récupère le contenu des pages web sélectionnées et les stocke en mémoire, une étape 503, dans laquelle le système extrait de ces pages web les 20 textes, images et éventuelles adresses de flux RSS associées, une étape 504, dans laquelle ces flux RSS sont stockés et viennent alimenter une base de données (505), une étape 506, de parcours en boucle des URL de flux RSS pour rechercher les URL de RSS correspondants aux mots clefs prédéfinis, 25 une étape 507 de chargement de ces flux RSS, une étape 514 dans laquelle, à partir des textes, images et flux RSS extraits lors de l'étape 503, le système indexe et stocke des éléments de suggestions, ces suggestions venant alimenter une base de données (515) de suggestions, une étape 516, dans laquelle le système effectue une recherche des mots 30 clés sélectionnés par l'utilisateur dans la base de suggestions, une étape 517 de filtrage des données extraites selon cette recherche pour en éliminer les pages déjà vues par l'utilisateur lors d'une présente recherche, une étape 518 d'application d'autres filtres définis préalablement par ledit utilisateur, 35 une étape 519, dans laquelle les suggestions sont triées selon des critères 3043817 26 prédéfinis.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel, dans l'étape 308, le système se base sur l'ensemble des données déjà existant tant 5 au niveau de l'utilisateur curateur (101) que de l'ensemble des utilisateurs curateurs (101) et/ou utilisateurs lecteurs (106) pour déterminer pour chaque triplet audience / thème / réseau de publication, un ensemble de moments et intervalles de publication considérés comme les plus efficaces selon un critère prédéterminé. 10\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 6, comportant en outre une étape dans laquelle le système extrait, pour chaque article partagé, le nombre de réactions qu'il génère, calcule un score pour chaque partage, et en déduit les heures les plus propices au partage sur chacun des réseaux sociaux. 15\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 7, comportant une étape 605 dans laquelle les détails de chaque partage (date, heure, contenu, destination etc.) sont stockés, et une étape 606, dans laquelle le système analyse l'impact obtenu par le partage réalisé, de manière à alimenter une base de données pour un apprentissage machine. 20\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, l'étape 306 met en oeuvre un algorithme basé sur les comportements et les actions de l'ensemble des utilisateurs curateurs (101) et/ou utilisateurs lecteurs (106), permettant de mettre en avant des contenus, de les catégoriser dans des groupes thématiques, de mettre en relation des utilisateurs qui ont les mêmes centres d'intérêts. 25\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 9, comportant : une étape 409 d'enregistrement des actions de chaque utilisateur lecteur (106) : lecture d'un contenu, partage d'un contenu, qualification d'un contenu, ou recommandation d'un contenu, de façon attachée audit contenu pour le qualifier. 30 une étape 410 de calcul d'un score pour le contenu, sur la base de ces éléments de qualification recueillis au cours de temps, une étape 411 de comparaison du score à des valeurs seuils prédéfinies, i) si ce score du contenu est inférieur à une première valeur seuil prédéterminée mais supérieur à une seconde valeur seuil prédéterminée, une étape 3043817 27 703 de calcul de catégories pertinentes pour le contenu, une étape 704 de proposition à l'utilisateur de choisir lui-même une catégorie, ce choix de l'utilisateur étant utilisé pour améliorer dans une étape 705 le moteur de choix de catégories automatique, une étape 706, d'utilisation du contenu pour des recommandations, 5 ii) si ce score du contenu est supérieur à la première valeur seuil, le contenu est utilisé pour des recommandations, et, si il n'a pas de catégories attachées, le système calcule, comme précédemment, des catégories qui viendront le qualifier.