FR 2971597 A1 20120817 FR 1151194 A 20110214 PROCEDE DE CALCUL D'UN INDICE DE PERTINENCE D'UN DOCUMENT PARMI UNE BASE DE DONNEES, PROCEDES DE TRI ET DE RECHERCHE ASSOCIES, SYSTEME POUR LA MISE EN CEUVRE DES PROCEDES ET PROGRAMME D'ORDINATEUR ASSOCIE. 5 La présente invention concerne les procédés de recherches dans une base documentaire. Plus particulièrement, l'invention concerne un procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale d'un document d'une 10 base documentaire pour un utilisateur donné. Enfin le domaine de l'invention s'applique à un réseau fermé d'utilisateurs. Actuellement, de nombreux procédés de tris permettent de retourner une liste de documents pertinents selon des critères de recherches prédéfinis. 15 La plupart des moteurs de recherche, comme celui de Google par exemple, restitue, à partir d'une requête définissant des mots clefs, une liste de liens correspondants renvoyant à des sites web, triée par un critère de pertinence. Le tri effectué dépend d'un mode de recherche prenant en compte notamment le nombre d'occurrences d'un mot clef dans le contenu 20 du site web. D'autres paramètres sont utilisés mais font intervenir principalement la corrélation entre les mots clefs définis dans la requête et le contenu de pages de sites web. Par ailleurs, des liens entre les pages sont aussi utilisés pour déterminer les pages appréciées des autres sites. La plupart des procédés de tris et de recherche documentaires 25 s'appuient sur la création d'un index regroupant des mots clefs et des thématiques qui sont référencés dans les documents d'une base de données. Ainsi un procédé de recherche de documents à partir de la définition d'une requête ne scanne pas le contenu de tous les documents et 30 peut comporter une étape de recherche dans l'index afin de trouver et trier les documents pertinents. La figure 1 représente un tel procédé permettant à partir de sujets prédéfinis de générer des requêtes automatiques à partir d `un système de recommandation lors d'une navigation d'un utilisateur. Le moteur de 35 recherche effectue alors une recherche sur un index comprenant des thèmes ou des termes ou des mots clefs collectés d'une base de données de documents Dn. L'interaction entre la requête et l'index étant définie au moyen d'une étape d'appariement A. D'autres procédés de tris existent et intègrent un marquage des documents effectués par des utilisateurs. Ces procédés permettent de prendre en compte une dimension d'appréciation dans le tri et notamment si un utilisateur a apprécié un document. Ces procédés sont notamment utilisés dans la recherche de médias de certains sites web qui permettent de mettre en avant ou de trier des documents selon un critère d'appréciation d'un média. D'autres procédés de tris de documents intègrent une définition de groupes d'appartenances d'utilisateurs et l'affection de certains droits à ces groupes. Ces doits comprennent différents type d'actions possibles sur des documents. Certains systèmes de gestion documentaire utilisent des procédés de tris qui intègrent les interactions entre documents et utilisateurs dans l'attribution d'indice de pertinence aux documents retournés à partir d'une requête, c'est le cas du système décrit dans les brevets US7761471 et US20020087600. Un inconvénient des procédés de tris actuels est que leurs performances sont coûteuses en termes de calculs. En outre, les ressources nécessaires aux calculs deviennent très importantes dès lors qu'un procédé de tri de documents prend en compte des données sociales, notamment les données de chaque profil utilisateur et les interactions entre ces profils et les taggages sémantiques des documents. De ce fait, un inconvénient des procédés de tris est qu'ils ne prennent pas en compte les corrélations qui peuvent exister entre les utilisateurs ou les minimisent pour ne pas pénaliser les ressources de calculs. Un autre inconvénient réside en ce que certaines données entre un document et un utilisateur, telle que des données représentant des appréciations, sont stockées dans une base de données mais ne reflètent que partiellement les centres d'intérêts communs des différents utilisateurs. En effet les profils utilisateurs peuvent comprendre différents types de données qui ne sont pas pris en compte dans les critères de tris pour définir un indice de pertinence d'un document. Un problème qui se pose est donc d'améliorer les performances de procédés de tri de documents numériques. La présente invention se propose d'améliorer les processus de tri de document afin d'optimiser les recherches documentaire dans le cadre d'utilisation de moteur de recherche. L'invention permet de résoudre ces inconvénients. En outre l'invention permet de définir un sous-ensemble d'utilisateurs proches d'un premier utilisateur exécutant une recherche à partir du calcul d'une valeur de proximité avec chaque utilisateur. L'invention permet de prendre en compte la valeur de proximité avec le calcul d'un indice de pertinence d'un document à partir d'une requête définie par le premier utilisateur, la corrélation de la valeur de proximité avec l'indice de pertinence définissant un indice d'intérêt. L'ensemble des documents sont triés par le procédé de l'invention par un ordonnancement selon chaque indice d'intérêt. Avantageusement, le procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale d'un premier document numérique accessible à un premier ensemble d'utilisateurs, chaque utilisateur étant susceptible de réaliser un premier ensemble d'actions sur le premier document, comporte : - une étape d'identification d'un premier utilisateur du premier ensemble ; - une étape de calcul d'au moins une valeur de proximité avec le premier utilisateur à partir d'un ensemble de données comprises dans un profil utilisateur de chaque utilisateur ; ^ une étape de sélection dans le premier ensemble, d'un second ensemble d'utilisateurs dont la valeur de proximité est supérieure à un seuil prédéterminé, chaque valeur de proximité calculée étant dépendante du premier utilisateur ; - une étape de calcul, à partir du calculateur, de l'indice de pertinence sociale à partir de l'ensemble des actions réalisées de chaque utilisateur du second ensemble sur le premier document. Avantageusement, le premier ensemble d'actions comprend la modification d'un document, la création d'un document et la consultation d'un document. 5 10 15 20 25 30 Avantageusement, le premier ensemble d'actions comprend la génération d'une appréciation mesurable d'un document. Avantageusement, le premier ensemble d'actions comprend la transmission d'un document au moyen d'une messagerie électronique. Avantageusement, le premier ensemble d'actions comprend un téléchargement d'un document ou une sélection d'une partie du document. Avantageusement, l'invention concerne un procédé de tri d'une liste de documents, comprenant : - une étape de calcul, à partir d'un calculateur, d'un ensemble d'indices de pertinence sociale selon le procédé, d'une première liste de documents ordonnée selon un premier ordre; - une étape de tri, à partir d'un calculateur, de la première liste de documents ordonnés selon un second ordre correspondant à un ordre décroissant de la valeur de chaque indice de pertinence sociale. Avantageusement, chaque document comprenant un descripteur sémantique référençant un ensemble de données sémantiques propre à chaque document comprenant : - une étape de définition d'une première requête définie aux moyens d'une interface utilisateur, l'utilisateur définissant la requête permettant de déterminer le premier utilisateur du procédé, ladite requête comprenant au moins un terme ; - une étape de génération, à partir du calculateur, d'une seconde liste de documents numériques, extraits d'une première base documentaire, la génération de la seconde liste étant déclenchée à partir de la première requête, la seconde liste étant ordonnée à partir d'une première fonction de génération d'un indice de pertinence sémantique attribuant à chaque document une valeur issue d'une corrélation entre les termes de la requête et le descripteur sémantique de chaque document, la seconde liste étant ordonnée selon un ordre décroissant de la valeur de l'indice de pertinence sémantique, la seconde liste comprenant la première liste de documents. Avantageusement, un profil utilisateur d'un utilisateur comprend une liste des actions effectuées sur chacun des documents de la première base documentaire. Avantageusement, un profil utilisateur d'un utilisateur comprend un ensemble de transmission des documents de la première base documentaire et des destinataires associés aux transmissions. Avantageusement, un profil utilisateur comprend un profil d'intérêts comportant des données sémantiques dont une liste de termes. Avantageusement, la valeur de proximité d'un profil utilisateur d'un utilisateur du second ensemble avec le premier utilisateur est calculée à partir d'une seconde fonction déterminant une première valeur calculée à partir d'une corrélation entre les termes du profil d'intérêts de chaque utilisateur du premier ensemble avec le profil d'intérêts du premier utilisateur. Avantageusement, la liste de termes référencés dans chaque profil d'intérêts comprend le nombre d'occurrences de chaque terme référencé plusieurs fois dans le profil d'intérêts de chaque utilisateur du premier ensemble, la seconde fonction pondérant les termes communs entre le profil d'intérêts de chaque utilisateur du premier ensemble avec le profil d'intérêts du premier utilisateur par leur nombre d'occurrences, une seconde valeur étant calculée. Avantageusement, le profil d'intérêts d'un utilisateur du premier ensemble est généré à partir d'une troisième fonction permettant d'extraire une liste de termes du descripteur sémantique d'au moins un document sur lequel l'utilisateur a effectuée une action du premier ensemble d'actions et de pondérer chaque extraction par le type d'action sur le document. Avantageusement, le profil utilisateur comprend une quatrième valeur correspondant au résultat d'une quatrième fonction comparant un statut d'un utilisateur avec le premier utilisateur, chaque utilisateur comprenant un statut, les statuts différents étant différenciés par une valeur représentant un degré de différence. Avantageusement, la valeur de proximité d'un profil utilisateur d'un utilisateur avec celui du premier utilisateur est une cinquième fonction comptabilisant le nombre d'échanges entre les deux utilisateurs. Avantageusement, la valeur de proximité d'un profil utilisateur d'un utilisateur avec le premier utilisateur est une sixième fonction comparant les actions effectuées par les deux utilisateurs sur un ensemble prédéterminé de documents et de leurs similitudes. Avantageusement, l'invention concerne un procédé de recherche documentaire comprenant : ^ une première étape de définition d'une requête ; - une seconde étape de tri selon le procédé de l'invention ; - une étape de sélection et d'affichage d'au moins un document dont l'indice de pertinence est le plus élevée de la liste triée à la seconde étape. Le procédé de tri d'une liste de documents, chaque document comprenant un descripteur sémantique, tire un avantage des étapes de définition et de génération des descripteurs sémantiques de chaque document. Avantageusement, l'invention concerne un système pour la mise en oeuvre du procédé comprenant : - un premier moyen de stockages de données permettant l'enregistrement et la mise à jour dans une première base de données du premier ensemble d'utilisateurs ; - un second moyen de stockage permettant l'enregistrement et la mise à jour dans une seconde base de données des profils utilisateurs ; - une interface permettant de réaliser l'identification d'un premier utilisateur ; - des moyens de calculs permettant le calcul des valeurs de proximité entre les utilisateurs du premier ensemble et le premier utilisateur ainsi que la sélection du second ensemble d'utilisateurs. Avantageusement, l'invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes du procédé. Un effet technique de l'invention réside dans l'efficacité du traitement de données relatif au tri automatique et dynamique de documents au format numérique, et en particulier à la prise en compte dans ce traitement de critères susceptibles d'être appliqués à des éléments de profils, régulièrement mis à jour, d'utilisateurs ayant accès à ces dits documents. 25 30 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront présentés dans une description détaillée & illustrée par les figures suivantes : à l'aide de la description qui suit, faite en regard des dessins annexés qui représentent : figure 1 : un schéma de principe d'un procédé de recherche documentaire selon l'art antérieur ; figure 2 : la représentation d'étapes du procédé de calcul d'indices d'intérêts d'une liste de documents selon l'invention ; figure 3 : un schéma de principe du procédé de l'invention ; figure 4 : un schéma des moyens permettant de mettre en oeuvre le procédé de l'invention ; figure 5 : un schéma de principe représentant les étapes de la génération d'un descripteur sémantique de l'invention. La figure 2 représente un schéma comprenant les principales étapes du procédé de l'invention. Définition des utilisateurs Un premier utilisateur Up définit une requête R par le biais d'une interface utilisateur. Un moteur de recherche MR, comprenant des moyens de calculs, permet d'extraire d'une première base documentaire BDp une liste de documents pertinents au regard de la requête prédéfinie. Une requête peut être soit définie de manière explicite lorsqu'elle est formulée par un utilisateur ou elle peut être définie implicitement par un contexte défini par des actions du premier utilisateur. Les actions ne sont prises en compte que lorsque le premier utilisateur est identifié au moyen d'une interface. Par exemple, un contexte peut être la consultation d'un document donné de la base documentaire. Une requête est alors automatiquement générée à partir du contexte et des recommandations sont proposées au premier utilisateur comme détaillé dans la suite de la description. Un réseau d'utilisateurs fermé est défini, par exemple, par l'ensemble des utilisateurs s'identifiant à l'interface utilisateur. Il peut s'agir d'une communauté particulière telle qu'un réseau d'entreprise ou d'un réseau social d'utilisateurs partageant des données prédéfinies. L'ensemble des utilisateurs du réseau considéré dans le procédé de l'invention est appelé premier ensemble, il est noté Ul. Nous notons uke[1;N] un utilisateur indexé dans un réseau comprenant un nombre N de personnes ou d'utilisateurs. L'ensemble des utilisateurs identifiés du réseau est le premier ensemble Ul. Les utilisateurs de l'ensemble Ul sont enregistrés dans une première base de données d'utilisateurs, notée BDu. Le procédé de l'invention comprend une première étape 20 de détermination d'un premier utilisateur up du premier ensemble à partir d'une interface. Dans un mode de réalisation de l'invention, un mécanisme d'authentification ou d'identification permet de déterminer un premier utilisateur up du premier ensemble Ul. Lors de l'étape de configuration, le premier utilisateur up peut également définir un profil ou un matricule permettant de se connecter à un réseau d'utilisateurs. Le procédé de l'invention permet d'identifier un premier utilisateur up parmi un réseau comprenant uke[1;N] utilisateurs. Ce premier utilisateur up est défini comme l'utilisateur définissant, explicitement ou implicitement, une requête R à un instant To. Définition de la base documentaire Le procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale d'un premier document concerne un premier document Dk donné extrait de la première base documentaire, noté BDp. La base de documentaire BDp comprend un ensemble de documents qui constitue pour chacun d'entre eux un support d'information. Chaque document de la base documentaire comprend un descripteur sémantique. Un descripteur sémantique décrit les thèmes auxquels il se rapporte et le contenu sémantique du document, notamment : - des termes simples ou composés ; - des phrases simples telles que des sujets, verbes, compléments. Les thèmes sont pondérés en fonction de l'importance qu'ils ont dans le document. Les termes et les phrases sont pondérés de façon à être les plus discriminants sémantiquement. Les termes et les phrases qui permettent de rapprocher les documents qui sont les plus proches sémantiquement sont utilisés de manière préférentielle. Un descripteur sémantique du procédé de l'invention peut être élaboré par un utilisateur donné ou généré automatiquement à partir d'un procédé de génération de descripteur sémantique, tel qu'un moteur d'indexation sémantique évoqué ci-dessus. Il peut être également créé par une combinaison de ces deux procédés. Ses mises à jours peuvent être soit effectuées manuellement soit automatiquement à partir d'un procédé de mise à jour d'un descripteur sémantique à partir d'une configuration préétablie permettant de configurer à quels moments une indexation est effectuée et de définir la politique d'extraction des mots clefs ou des termes générés à partir du texte du document. La mise à jour du descripteur sémantique peut également être une combinaison de ces deux derniers modes de mises à jour. Dans la suite de la description : On note (Di)ie[1 ;N] l'ensemble des documents de la base documentaire notée BDp. On note (Ai)ie[1 ;N] l'ensemble des actions qui peuvent être effectuées par un utilisateur. L'ensemble des actions comprennent au moins les types d'actions suivants : - une création d'un document ; - une appréciation mesurable d'un document ; Selon les modes de réalisations, les types d'actions peuvent comprendre également : - une modification d'un document ; - une consultation d'un document ; - un téléchargement d'un document ; - une sélection d'une partie du document ; - une transmission d'un document par l'émission ou la réception de ce document par le biais d'une messagerie par exemple ; - un référencement du document par l'association d'au moins un terme au document. Enfin, le type d'actions d'un utilisateur peut également comprendre une action résultant d'une combinaison des précédentes actions. Définition des profils utilisateurs et des profils d'intérêts Chaque utilisateur comprend un profil utilisateur. Un profil utilisateur comprend selon les modes de réalisations de l'invention : - un profil d'intérêts comportant des données sémantiques dont des mots clefs, des thèmes, des termes ou des phrases complexes, le profil d'intérêts peut selon les modes de réalisation être défini par un utilisateur ou mis à jour automatiquement à partir d'actions effectuées sur un ensemble de documents de l'ensemble (Di)ie[1 ;N] ou une combinaison des deux fonctionnements ; - une liste des actions effectuées sur un ensemble de documents de l'ensemble U1 qui ont été consultés ou crées ; - un ensemble de transmissions comprenant des émissions et des réceptions d'un ensemble de documents de l'ensemble U1. Dans un mode de réalisation de l'invention, le profil d'intérêts est généré ou mis à jour à partir d'une fonction permettant d'extraire une liste de termes des descripteurs sémantiques des documents sur lequel un utilisateur a effectuée au moins une action du premier ensemble d'actions et de pondérer chaque extraction de termes par le type d'action sur chaque document. Dans un mode de réalisation de l'invention, le nombre de transmissions d'un document entre deux utilisateurs ou entre un utilisateur donné et un groupe d'utilisateurs comptabilise des intérêts communs entre les utilisateurs. L'intérêt est mesurable par une comptabilisation des envois à partir d'une messagerie électronique et peut dans une variante de réalisation pondérer les intérêts selon si un utilisateur a un profil « émetteur » de documents ou un profil de « récepteur ». C'est-à-dire qu'un utilisateur reçoit plus souvent qu'il n'émet des documents ou l'inverse. Dans un mode de réalisation, les profils utilisateurs sont crées et sauvegardés dans une seconde base de données notée BDp. Dans d'autres modes, les profils utilisateurs peuvent être crées, sauvegardés et mis à jour dans un fichier ou un index ou une table d'une autre base de données. En outre, une troisième base de données dite sociale, notée BDSo, comprend les interactions entre les documents et les utilisateurs par la sauvegarde des actions effectuées par chaque utilisateur sur chacun des documents de la base documentaire BDp. Mise à four du profil utilisateurs Le procédé permet de mettre à jour les profils utilisateurs d'utilisateurs au fil du temps et permet une mise à jour automatique des profils utilisateurs selon les actions effectuées par l'ensemble des utilisateurs. Les mises à jour des profils utilisateurs peuvent être réalisées sur la base de données BDP comprenant les données enregistrées des profils d'intérêts ainsi que les autres données stockées dans un profil utilisateur. La base de données BDP permet dans un mode de réalisation de l'invention d'enregistrer pour chaque utilisateur u; les données des, descripteurs sémantiques de chaque documents, notamment les mots clefs, les thèmes ou les phrases complexes générés, correspondant aux documents sur lesquels des actions ont été effectuées. Le procédé de l'invention permet de prendre en considération dans le profil utilisateur les messages transmis avec un autre utilisateur contenant par exemple un document donné Dk. Les thèmes d'un descripteur sémantique d'un document donné regroupent des thématiques sémantiques. Une thématique n'est pas forcément présente dans un document mais elle regroupe par exemple un champ lexical donné ou un domaine d'un document. Un profil d'intérêt est l'ensemble des données sémantiques présente dans un profil utilisateur qui sont soient définis par l'utilisateur soient automatiquement collectés à partir des actions d'un utilisateur sur un document ou bien une combinaison des deux fonctionnements. De ce fait un profil d'intérêts peut comprendre des thèmes collectés de descripteurs sémantiques de documents consultés. Ces thèmes peuvent être, par exemple, considérés comme des termes comprenant une pondération spécifique. Plusieurs modes de réalisation de la mise à jour d'un profil utilisateur sont possibles : - un premier mode permet une mise à jour régulière à des moments prédéterminés, par exemple à une heure définie d'une journée, la mise à jour se faisant quotidiennement ; dans ce cas les thèmes, les termes et les valeurs de proximité sont calculées pour chaque utilisateur à ce moment là ; - un second mode permet de mettre à jour le profil utilisateur d'un utilisateur dès qu'une action sur un document est effectuée, dans ce cas les termes et les phrases complexes et données permettant de générer les valeurs de proximité peuvent être mise à jour automatiquement dans le profil utilisateur de chaque utilisateur. Les mises à jours des profils utilisateurs peuvent également être effectuées en temps réel ou de façon périodique sur des périodes plus importantes telles que hebdomadairement ou mensuellement. Exemple de définition de profils utilisateurs Chaque profil utilisateur d'utilisateurs comprend un ensemble de données permettant de calculer une distance avec le premier utilisateur identifié. La valeur de proximité peut être nulle si un utilisateur du premier ensemble Ul n'a pas d'intérêt commun avec le premier utilisateur up. C'est 15 par exemple le cas si aucun message n'a été échangé entre les deux utilisateurs et si aucun thème ou terme en commun n'a été collecté dans leur profil utilisateur. Dans un mode de réalisation de l'invention, la définition d'un profil utilisateur d'un utilisateur peut être enrichie par d'autre d'autres données, par 20 exemple : - la définition d'un premier ensemble de données, dites données explicites dont une valeur peut être calculée de manière à représenter un type et la nature d'une tâche exercée et/ou correspondre à une fonction ou un poste ; 25 ^ une mise à jour régulière d'un second ensemble de données, dites données implicites, dont au moins une valeur correspond à une quantification d'un nombre d'échanges de données ou de messages transmis comprenant un document donné avec au moins un autre utilisateur ; 30 ^ un troisième ensemble de données, dites données sémantiques comprenant une liste de termes, de thèmes ou de phrases complexes ainsi qu'éventuellement un indice de récurrence. Dans un exemple de réalisation, un type de tâche peut être déterminé 35 parmi une liste de tâches préenregistrées. Typiquement un exemple de tâche 10 est « travailler sur un projet X ». Cette tâche peut être associée à une première valeur 15. Le premier chiffre 1 signifie « travailler » ou non et le second chiffre permet de définir une tâche parmi un nombre de tâche prédéfini, il s'agit de la tâche n°5. Dans d'autres exemples équivalents, le procédé de l'invention permet d'attribuer une valeur à une tache prédéfinie. Une autre valeur peut être attribuée à la fonction ou poste plus généralement à un statut d'un utilisateur parmi le réseau. Le procédé permet d'évaluer le statut d'un utilisateur à partir de cette valeur. Par exemple, dans une organisation hiérarchique, le niveau hiérarchique d'un utilisateur peut être associé à une valeur. Le calcul de la distance entre deux utilisateurs peut prendre en compte cette dernière valeur. Lorsque des groupes sont prédéfinis dans le réseau d'utilisateur, une relation d'appartenance à un groupe peut être mesurable selon si deux utilisateurs appartiennent au même groupe ou à des groupes éloignés ou proches. Lorsque la définition d'un profil utilisateur permet d'attribuer une liste de termes issus des actions sur des documents par un utilisateur dans son profil d'intérêt, on note ces données des données sémantiques. Dans un exemple de réalisation, chaque document comporte un descripteur sémantique. Selon les modes de réalisation, le descripteur sémantique d'un document peut être généré automatiquement à partir de la reconnaissance de termes métiers du document ou par une action d'une personne collectant des termes dits « représentatifs » des sujets abordés par un document ou considérés comme génériques pour représenter les sujets abordés dans le document. Le descripteur sémantique d'un document peut également être généré par une combinaison d'une action manuelle et d'un référencement automatique des termes du document. Les termes permettent en outre de référencer le document dans la base documentaire. Dans une variante, le descripteur sémantique peut être considéré comme la première page du document. Le profil d'intérêt d'un utilisateur peut être enrichi par l'enregistrement de termes ou de thèmes collectés dans les descripteurs sémantiques selon le type d'actions effectuées par un utilisateur sur lesdits documents. Les termes recensés peuvent être pondérés par le type d'actions définies précédemment sur un ou des documents. Un ensemble de termes d'un utilisateur donné définis dans son profil d'intérêt peut être par exemple : {boulangerie, pain, croissant, moto, frein, pneu}. Lorsque ces termes sont pondérés par leur récurrence dans les documents ayant fait l'objet d'une action, l'ensemble des termes de l'exemple précédent peut être défini ainsi : {boulangerie-2-4, pain-3-7, croissant-1-8, moto-5-3, frein-1-1, pneu-2-61. Le premier chiffre associé à chaque terme représente le nombre d'occurrences du terme dans les documents et le second chiffre associé à chaque terme permet de pondérer le terme par une valeur représentant le type d'actions. Ainsi, dans cet exemple, il y a deux occurrences du mot boulangerie, 3 occurrences pour le mot pain, etc. La définition du profil d'intérêt d'un utilisateur comprend, dans un mode de réalisation, la définition de thèmes. Chaque thème est associé à des termes d'une même famille. Le procédé de l'invention permet de générer deux thèmes issus des termes de la liste de l'exemple précédent. Par exemple, le premier thème est : PREPARATION CULINAIRE, le second thème est MECANIQUE AUTOMOBILE. Le procédé comprend l'identification d'un terme et l'association du terme à une thématique prédéfinie. Un score peut être associé à la thématique, en reprenant l'exemple précédent, on comptabilise trois termes du premier thème et trois termes associés au second thème. Les scores des thèmes peuvent être pondérés par le nombre d'occurrences de termes concernant un thème prédéterminé et par la note concernant les types d'actions d'un utilisateur sur un document. Le procédé de l'invention comprend l'interrogation d'une table ou d'un fichier ou d'une base de données sémantiques dans laquelle sont enregistrées les termes ou phrases complexes associés aux thèmes. Le procédé de l'invention permet donc de déduire les thèmes des termes et des phrases complexes des documents ayant fait l'objet d'actions d'un utilisateur. L'invention comprend plusieurs modes de réalisations du calcul des thèmes à partir des termes d'un document. Dans un premier mode de réalisation, à partir des occurrences des termes dans les documents d'un corpus prédéterminé, le procédé calcule pour chaque couple de termes un coefficient de corrélation. Ces coefficients de corrélation permettent de construire un graphe pondéré. Les composantes les plus fortement connexes de ce graphe forment des ensembles de termes qui sont liés sémantiquement : ce sont des thèmes. Dans un second mode de réalisation, le procédé de l'invention permet d'enregistrer les thèmes dans une table, un registre ou un fichier ou encore dans la base de données. Pour chaque thème, une liste de documents est associée à la thématique. Dans un mode de réalisation, une pondération est calculée en fonction du nombre de documents comportant des thèmes correspondant à une thématique donnée. Le procédé permet de calculer les termes les plus discriminants pour chaque thème. Le calcul des thèmes comprend la détermination de la présence de termes dans les documents et du nombre d'occurrences de chaque terme. Afin d'améliorer ce calcul, dans un mode de réalisation, le système utilise un procédé de détermination de connaissances sémantiques sur le domaine concerné. Plusieurs critères peuvent être utilisés tels que la taxonomie, le thésaurus ou l'ontologie. La génération des thèmes peuvent comprendre l'ajout de termes qui ne sont pas présents dans un document mais dont le document aborde la thématique. Par exemple, le procédé de l'invention permet d'associer des termes larges imbriquant des termes moins larges. Un exemple est le terme « programmation » qui est une thématique comprenant les termes « langage objet » et « JAVA ». Le thème « langage objet » est lui-même une thématique comprenant le terme JAVA. Le procédé de l'invention permet de pondérer les termes pris en compte dans chaque thème selon différents critères : la spécificité des termes, la multiplicité des occurrences, certaines catégories grammaticales comme les entités nommées. Définition du calcul d'une distance/ Valeur de proximité Lorsque l'on considère un premier utilisateur up, le procédé de l'invention permet de calculer une valeur de proximité avec chaque utilisateur du premier ensemble. La figure 2 représente une étape 21 du procédé permettant de déterminer un sous ensemble, noté second ensemble U2, d'utilisateurs du premier ensemble qui comprennent une valeur de proximité supérieure à un seuil prédéterminé. Le procédé de l'invention permet de définir un second ensemble d'utilisateurs compris dans le premier ensemble permettant de définir un nombre restreint d'utilisateurs ayant une proximité d'intérêt avec le premier utilisateur identifié up qui effectue implicitement ou explicitement une recherche documentaire. Une valeur de proximité entre deux utilisateurs peut être calculée selon des critères de distance mesurable à partir de données mesurables du profil utilisateur de chaque utilisateur. Différentes méthodes peuvent être utilisées pour générer un second ensemble U2 d'utilisateurs proche du premier utilisateur up. Un mode de réalisation possible est celui qui se base sur les techniques de filtrage collaboratif. Cette technique permet de calculer la distance entre deux utilisateurs en utilisant par exemple le coefficient de corrélation de Pearson. Cette technique permet de calculer la distance entre deux utilisateurs en fonction de leurs actions sur un ensemble de documents et/ou en fonction des données contenues dans chaque profil utilisateur. Pour calculer la valeur de proximité entre deux utilisateurs du premier ensemble, le procédé de l'invention permet de définir une fonction comparant des valeurs générées par les données de deux profils utilisateurs permettant de calculer une distance entre deux utilisateurs. Une première distance peut être déterminée par une fonction déterminant une première valeur calculée à partir d'une corrélation entre les termes du profil d'intérêts, noté Tub d'un utilisateur u; de l'ensemble Ul avec le profil d'intérêts, noté Tm, du premier utilisateur up. Cette première distance peut prendre en compte dans un mode de réalisation le nombre d'occurrences de chaque terme référencé plusieurs fois dans le profil d'intérêts Tu; d'un utilisateur u;, de manière à pondérer la valeur de proximité. Une seconde distance peut être déterminée par une fonction comparant un statut d'un utilisateur u; avec le premier utilisateur up, chaque utilisateur comprenant un statut, les statuts différents étant différenciés par une valeur représentant un degré de différence. Une troisième distance peut être déterminée par une fonction comptabilisant le nombre d'échanges, par exemple d'une messagerie électronique, entre deux utilisateurs donnés ou un utilisateur donné tel que le premier utilisateur avec un groupe d'utilisateurs. Une quatrième distance peut être déterminée par une fonction comparant les actions effectuées par deux utilisateurs pris deux à deux ou entre un utilisateur donné et un groupe d'utilisateurs sur un ensemble prédéterminé de documents et de leurs similitudes. Enfin une distance peut être déterminée par une pondération des précédentes distances. Le procédé de l'invention permet, à partir d'un document identifié ou consulté par un premier utilisateur, de générer un second ensemble U2 de l'ensemble Ul d'utilisateurs. Le second ensemble U2 est déterminé à partir d'une fonction permettant de calculer une distance entre chaque utilisateur de l'ensemble Ul et le premier utilisateur et de la comparer à un seuil prédéterminé. Un avantage de la création de ce second sous ensemble est de diminuer les coûts et les temps de calcul et de proposer une liste de documents pertinents au premier utilisateur. Le seuil peut être une donnée configurable et/ou dépendante de l'environnement de l'utilisateur. Et de son profil utilisateur. Il peut être calculé pour le second ensemble U2 d'utilisateurs. Par exemple, les 100 distances les plus courtes entre l'ensemble des utilisateurs de l'ensemble Ul et le premier utilisateur définit un seuil variable. Un avantage de l'utilisation d'un seuil paramétrable est que le procédé de l'invention peut s'adapter et se configurer de manière adéquate à différents type de réseaux. Par exemple, le seuil peut être adapté à un réseau d'utilisateurs de plus ou moins grandes taille, de quelques dizaines d'utilisateurs à plusieurs milliers ou même de centaine de milliers pour des grands réseaux. Par ailleurs, un autre avantage est de s'adapter à la disparité des sujets et donc des thèmes d'une base documentaire. Notamment, lors de l'étape 20 permettant d'identifier un utilisateur effectuant une recherche à partir d'une requête, le procédé de l'invention permet de définir un second ensemble U2 d'utilisateurs ayant une valeur de proximité supérieure à un seuil prédéfini. Le procédé permet alors d'identifier des thèmes qui présentent un intérêt commun pour un ensemble d'utilisateurs. Le procédé de l'invention permet de définir, dans une variante de réalisation, des groupes d'utilisateurs selon certaines thématiques communes. Dans ce dernier cas, le profil utilisateur d'un utilisateur comprend l'identification du ou des groupes d'appartenances d'un utilisateur et dans ce cas le procédé y associe une valeur qui peut être comparée. La figure 2 représente une étape 21 correspondante à la détermination du second ensemble U2 d'utilisateurs ayant une valeur de proximité supérieure à un seuil prédéfini avec le premier utilisateur. Le calcul de la valeur de proximité étant une fonction de corrélation entre le profil utilisateur du premier utilisateur et chaque profil utilisateur des autres utilisateurs. Définition de l'indice de pertinence social Pour un document donné, noté DK, et pour le premier utilisateur up, le procédé de l'invention permet de déterminer la valeur d'un indice de pertinence sociale, noté Iso d'une manière générale et Ik dans la figure 2. A un instant donné, un calculateur permet de dénombrer, l'ensemble des actions effectuées sur le document DK par les utilisateurs du second ensemble U2 dont la valeur de proximité avec le premier utilisateur est supérieure à un seuil prédéfini. Le procédé permet de générer un score à l'ensemble des actions effectuées par les utilisateurs du second ensemble U2 d'utilisateurs sur le document DK. La figure 2 représente une étape 23 dans laquelle est calculée l'indice de pertinence sociale Ik d'un document DK pour le second ensemble U2 d'utilisateurs calculé à l'étape 21 ayant une proximité d'intérêt avec le premier utilisateur. Ainsi, lorsque le procédé s'applique à un ensemble de documents (Di)ie[1 ;N], les documents peuvent être triés selon un ordre croissant ou décroissant des scores calculés par le procédé de l'invention de chaque document Di. L'invention concerne en ce sens un procédé de tris d'une liste prédéterminée de documents et peut donc être combiné à un premier moteur de recherche retournant une liste de documents à partir de n'importe quel moteur de recherche conventionnel. Le procédé de tris de l'invention permet de trier une liste ordonnée générée préalablement par un moteur de recherche sémantique. Un avantage du procédé de tris de l'invention est qu'il est compatible à n'importe quel moteur de recherche puisqu'il peut s'appliquer à toute liste de documents ordonnée. La figure 2 représente une étape de sélection 22 qui permet de trier une liste de documents pertinents dont au moins une action a été réalisée par les utilisateurs du second ensemble U2, c'est-à-dire ceux ayant les plus petites distances avec le premier utilisateur. Dans la figure 2, les actions sont noté (Ai)ie[1 ;n]. Le procédé de l'invention comprend une étape 23 permettant de définir pour un document donné Dk et un groupe d'utilisateurs donnés un indice de pertinence du document Dk. Un mode de réalisation de l'invention permet d'exploiter une base de données dite sociale notée BPso qui comprend pour un chaque document de la base documentaire BDp, les utilisateurs ayant réalisé au moins une action sur un document et le type d'actions. Eventuellement, la base de données répertorie les occurrences des actions effectuées par les utilisateurs sur les documents. L'étape 23 du procédé de l'invention de la figure 2 permet d'interroger une ou des bases de données permettant de restituer le type d'actions d'un utilisateur ou d'un ensemble d'utilisateurs sur un document donné Dk de la base documentaire BDp. Dans un mode de réalisation, une base de données stocke pour chaque couple {document Dk, utilisateur ui} une valeur qui est modifiée selon le type et le nombre d'actions effectuées sur le document Dk au fil du temps. Cette valeur correspond à l'intérêt que l'utilisateur ui porte au document Dk.35 Un exemple de calcul de l'indice de pertinence sociale A chacune de ces actions, une valeur est attribuée qui peut être pondérée selon le nombre d'actions identiques effectuées. Il s'agit d'un score qui permet de mesurer l'intérêt d'un document par un ensemble d'utilisateurs. Un exemple permet de considérer un utilisateur Uq qui aurait effectué les actions suivantes : - Création d'un document D1 : valeur 10 - Création d'un document D2 : valeur 10 - Téléchargement d'un document D3 : valeur 100 - Sélection d'un passage du document D3 : valeur 100 - Modification du document D3 : valeur 10 - Appréciation d'un document D4 par une note positive : valeur 1 - Appréciation d'un document D5 par une note positive : valeur 1 Chaque document comprend un indice correspondant à une première valeur V1 qui est calculée selon le type et le nombre d'actions effectuées sur le document au fil du temps. La valeur V1 correspond à l'intérêt que les utilisateurs portent à ce document. La première valeur V1 peut être augmentée ou diminuée selon si les actions sont configurées et leur nombre pour être prise en compte de manière positive ou négative. La première valeur V1 regroupe, par exemple, les précédentes valeurs permettant de définir l'intérêt d'un document par un ensemble d'utilisateurs. Dans l'exemple précédent, la première valeur V1 peut être définie comme la somme des précédentes valeurs. Le procédé de l'invention permet donc de définir une valeur V1 = 232. Chaque unité précisant un degré d'appréciation. Par exemple, le chiffre 2 des unités représente une « notion de participation collaborative », le chiffre 3 des dizaines représente le « degré d'expertise » d'un utilisateur lorsqu'il modifie ou créée un document, le chiffre 2 des centaines représente la quantification d'un « partage de connaissance ». D'autres manières équivalentes permettant de définir une première valeur V1 peuvent être définies. La première valeur V1 permet de définir une qualification de l'intérêt global d'un document par un ensemble d'utilisateurs. De la même manière, un document donné Dk peut avoir été l'objet d'actions identiques ou différentes d'un second ensemble U2 d'utilisateurs. La communauté d'utilisateurs du second ensemble U2 ayant réalisé une action sur un document donné est prise en compte dans l'évaluation de l'indice de pertinence sociale ISo. U2 est établi à partir du calcul d'une distance entre le premier utilisateur et les utilisateurs du premier ensemble. Un seuil prédéfini permet de sélectionner un sous ensemble d'utilisateurs ayant un intérêt commun avec le premier utilisateur. Dans ce cas un autre mode de calcul d'une seconde valeur permet de prendre en compte le nombre d'actions réalisées par un ensemble d'utilisateurs du second ensemble U2 et du type d'action effectué par chacun d'entre eux. Prenons deux exemples ou DK = DI et Dk = D2. La seconde valeur V2 représente la vie sociale d'un document. Cette valeur dépend du document. Un exemple pour un document D1 a été : - « aimé » par 16 personnes du second ensemble U2, - « consulté » par 20 personnes du second ensemble U2, - « non apprécié » par 2 personnes du second ensemble U2, - « enregistré » par 10 personnes du second ensemble U2. La seconde valeur V2 qui représente la vie sociale du document D1 est égale à 15 par exemple. Dans cet exemple, prenons un second document D2 qui a été : - « aimé » par 1 personne du second ensemble U2, - « consulté » par 20 personnes du second ensemble U2, ^ « non apprécié » par 12 personnes du second ensemble U2, - « enregistré » par 0 personnes du second ensemble U2. Ainsi, la seconde valeur V2 de D2 est égale par exemple à 3. Cela implique que le document D1 a une vie sociale plus « intéressante » que D2 et donc il est plus pertinent « socialement » que D1 pour le premier utilisateur. Dans un mode de réalisation il est possible de prendre en compte une troisième valeur qui peut être une combinaison des première et seconde valeur ou de choisir un mode de calcul équivalent permettant de calculer un indice de pertinence sociale ISo d'un document donné Dk. Un autre exemple permet de définir la première valeur représentant le niveau d'intérêt pour un document notamment par une pondération par le type d'action d'une valeur unitaire. Ainsi une création de document peut refléter un intérêt d'un utilisateur deux fois supérieure à un téléchargement du même document et deux fois inférieure à une modification du même document. Le procédé de l'invention permet d'attribuer une note à l'intérêt à un document donné par un ensemble d'utilisateurs. Le procédé de l'invention s'applique également à un mécanisme de recommandation. Dans ce dernier cas le premier utilisateur up est un utilisateur qui est connecté au réseau comprenant le premier ensemble Ul d'utilisateurs. La recommandation est réalisée par la soumission d'une liste de documents proposés au premier utilisateur lors d'actions entreprises par le premier utilisateur up. Typiquement, lors de la consultation d'un document ou d'un support de données, certains documents pertinents sont proposés au premier utilisateur. En lieu et place de la requête formulée parle premier utilisateur par le biais du moteur de recherche sémantique, le descripteur sémantique d'un document consulté par le premier utilisateur permet de définir une requête enrichie au moteur. L'ensemble des données, du descripteur sémantique ou une partie filtrée selon un contexte donné des données du descripteur sémantique, permettent de générer selon le procédé de l'invention une liste de documents au premier utilisateur de manière interactive. Lorsque le premier utilisateur formule une requête dans un moteur de recherche sémantique, le procédé de l'invention est mise en oeuvre par une démarche active du premier utilisateur. Lorsque le premier utilisateur consulte un document, le procédé de l'invention est mise en oeuvre par une démarche passive du premier utilisateur. L'ensemble comprenant un profil utilisateur donné, une action donnée sur un document et le descripteur sémantique du document permet de définir un contexte. La définition du contexte permet d'initier la recommandation, c'est-à-dire la soumission d'une liste de documents susceptibles d'intéressés l'utilisateur. Dans le cas d'une recommandation, l'étape de définition d'une requête n'est pas nécessaire. Mais les étapes 22, 21 et 23 du procédé de l'invention sont réalisées. La figure 2 représente donc un premier utilisateur up s'identifiant à une interface 20 et formulant une requête R dans un moteur de recherche MR. Un moteur de recherche sémantique 24 génère une première liste de documents à partir d'une requête R d'un corpus de documents D et d'un moteur d'indexation sémantique S. Une fonction notée F4(R, D) permet de générer un score pour chaque document d'une base documentaire permettant d'établir cette première liste ordonné selon un ordre croissant ou décroissant des scores K de chaque document. Une étape 21 du procédé permet de définir un second ensemble U2 d'utilisateurs à partir d'une fonction d= F1(up, u;) permettant de calculer une valeur de proximité entre les utilisateurs du premier ensemble Ul et le premier utilisateur. Pour chaque document DK de la première liste, un indice de pertinence sociale Ik est calculé à partir d'une fonction F2(u;, Dk) et du second ensemble U2 prenant en compte au moins l'ensemble des actions A; réalisées par chaque utilisateur u; du second ensemble U2 sur ledit document DK. Une étape 22 permet de générer un tri de la première liste de document de manière à générer une seconde liste de document ordonné selon un ordre croissant ou décroissant de l'indice de pertinence sociale calculé de chaque document de la première liste. Dans une variante de réalisation un indice d'intérêt est calculé à partir du score et de l'indice de pertinence sociale de chaque document selon une fonction notée PERTp. Cet indice d'intérêt peut être pondéré par un coefficient permettant de plus ou moins privilégier le score que l'indice de pertinence sociale ou réciproquement. Enfin dans cette variante de réalisation une fonction notée ORD = F6(PERTp, p) de générer une liste triée de documents selon l'indice d'intérêt. La figure 3 représente de manière schématique la génération d'une première liste LI triée à partir d'un moteur de recherche sémantique MR selon un score de chaque document de la base documentaire et une selon liste L2 triée et filtrée à partir d'un moteur de recherche collaboratif Fc correspondant aux étapes 21, 22 et 23 de la figure 2. Un utilisateur up s'identifie à partir d'une interface notée VISU qui permet notamment de générer, dans un mode de réalisation, des requêtes R comprenant des données sémantiques. Les requêtes dans un autre mode peuvent être générées automatiquement à partir des actions d'un utilisateur, il s'agit de la recommandation définie précédemment. La figure 4 représente les moyens permettant de mettre en oeuvre l'invention. Notamment, une architecture possible permet de disposer d'une première base documentaire BDp stockant les documents partagés par le premier ensemble Ul d'utilisateurs. Dans un mode de réalisation, une configuration possible pour mettre en oeuvre le procédé de l'invention est la création de plusieurs bases de données permettant de stocker les données du système. D'autres configurations équivalentes notamment en ce qui concerne le regroupement de données dans une même base de données est une alternative possible pour mettre en oeuvre le procédé de l'invention. Une configuration possible comprend la définition de : - Une première base de donnée permettant de sauvegarder, éditer, créer et supprimer les utilisateurs, elle est notée BDu ; - Une seconde base de données permettant de sauvegarder, éditer, créer et supprimer les profils utilisateurs des utilisateurs, elle est notée BDp ; - Une troisième base de données, dites sociales, permettant de sauvegarder, éditer, créer et supprimer les actions effectuées par chaque utilisateur sur chaque documents de la base documentaire, elle est notée BDso ; - Une quatrième base de données permettant de sauvegarder, éditer, créer et supprimer les distances entre utilisateurs de la base de données, elle est notée BDDIsT. - Une cinquième base de données permettant de sauvegarder, éditer, créer et supprimer les descripteurs sémantiques de chaque document de la base documentaire BDD, elle est notée BDps. Dans un autre mode de réalisation les première BDu et seconde BDp bases de données peuvent être regroupées en une seule base de données. De même dans un autre mode de réalisation, la quatrième base de données BDDIsT peut être remplacée par un calcul pour chaque nouvelle opération d'un utilisateur à partir d'un nouveau calcul de distances. Les type d'actions, intrinsèquement aux utilisateurs et aux documents, peuvent être enregistrées soient dans une base de données soient dans un index ou un fichier. D'une manière alternative et équivalente, les bases de données peuvent être remplacées par des index, fichiers ou tables d'une base de données plus générale. Différents moyens d'organisation de données peuvent permettre la mise en oeuvre du procédé de l'invention. Le procédé de l'invention est mis en oeuvre également par un serveur WEB, noté S-WEB, comprenant au moins une carte mère, un processeur, une mémoire, un disque dur et une interface réseau. Un client WEB de chaque utilisateur permet d'accéder aux bases de données et au serveur Web. Le serveur WEB comprend également un système d'exploitation. Le serveur web comprend dans un mode de réalisation du procédé de l'invention : - une interface web permettant d'accéder aux applications et aux données du serveur ; - un serveur d'authentification permettant d'identifier un utilisateur se connectant au réseau ; - un gestionnaire de documents permettant une interface avec la première base documentaire BDp de manière à permettre la gestion des documents dont l'ajout, la modification, la suppression, et toutes les actions autorisées sur les documents ; - un gestionnaire d'utilisateurs permettant les accès à la base de données utilisateurs et la gestion des utilisateurs, notamment leur ajout, leur suppression ; - un gestionnaire de profils qui permet notamment la création d'un profil utilisateur, sa mise à jour par l'utilisateur et sa mise à jour automatique ainsi que sa suppression ; - un calculateur de thèmes permettant à partir d'un parseur de documents de générés des thèmes à partir de termes de chaque document ; - un réseau social permettant d'administrer et de gérer les liens entre utilisateurs notamment sur des groupes d'appartenance, des tâches communes ; - un gestionnaire de messages permettant de connaitre la quantification des messages reçus et envoyés d'un utilisateur avec d'autres utilisateurs et d'élaborer des scores associés ; - un gestionnaire d'actions utilisateurs permettant d'enregistrer chaque action d `un utilisateur sur chaque document, ainsi que le type d'actions effectuées ; - un moteur d'indexation sémantique permettant de s'interfacer avec la cinquième base de données BDps qui permet notamment d'attribuer une liste de termes, de thèmes des phrases complexes à un document dans son descripteur sémantique ; - des interfaces d'échanges avec la cinquième base de données BDps et la première base de données BDu et la première base documentaire BDp de manière à enregistrer et extraire des données dans les bases de données à partir de requêtes effectuées sur le serveur WEB. Plus généralement, le serveur Web désigne à la fois un ordinateur qui fait office de serveur informatique qui héberge un logiciel serveur http de type « Apache » ou encore un programme serveur de type « Apache » lui-même et encore un programme serveur permettant de communiquer avec d'autres serveurs, gestionnaires et calculateurs Dans un mode de réalisation, le gestionnaire de messages peut être remplacé de manière équivalente par un gestionnaire de micro-blogging permettant de connaître l'intérêt que porte un utilisateur aux messages émis par un autre utilisateur et d'élaborer des scores associés. Dans une autre variante de réalisation, de manière alternative, un serveur d'enregistrements de trafic de messages permet de recevoir de la part d'un client d'enregistrements de trafic de messages la quantification des messages reçus et envoyés d'un utilisateur avec d'autres utilisateurs et d'élaborer des scores associés. De manière réciproque, un client d'enregistrements de trafic de messages permet d'envoyer au serveur d'enregistrements de trafic de messages la quantification des messages reçus et envoyés d'un utilisateur avec d'autres utilisateurs. Enfin, le procédé de l'invention est mis en oeuvre à partir d'un client WEB, noté C-WEB, également appelé interface utilisateur qui permet d'échanger des données avec le serveur WEB S-WEB à travers un réseau N. Le client C-WEB comprend au moins une carte mère, un processeur, une mémoire, un disque dur et une interface réseau de manière à connecter chaque client WEB au reste du réseau. Un système d'exploitation et navigateur Web permettent d'offrir à un utilisateur une interface enrichie. L'invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes du procédé de l'invention. Notamment, le programme d'ordinateur comprend les instructions de manière à générer des requêtes permettant d'extraire des informations des descripteurs sémantiques de documents de la base documentaire et de retourner des données bibliographiques de chaque document sous forme de liste. Le programme d'ordinateur est exécuté à partir de moyens de calculs sur un serveur de données. Les instructions sont générées à partir de requêtes provenant d'ordinateurs dit « clients » à partir desquels les utilisateurs se connectent. Une interface client permet de définir des instructions au programme d'ordinateur de manière à ce qu'il exécute des étapes du procédé. La figure 5 représente les étapes de la génération d'un descripteur sémantique DS d'un document Dk comprenant des données dont : - un premier ensemble, noté EdMC, de données représentants les mots clefs générés à partir des données sémantiques d'au moins un document Dk; - un second ensemble, noté EdTP, de données représentants les termes parents, appelés concepts dans la suite de la description, des données sémantiques d'un document Dk; - un troisième ensemble de données, noté EdT, représentants des relations génériques de triplets de termes générés à partir de relation de triplets d'un document Dk. Les données de l'ensemble EdMC sont générés à partir d'un dictionnaire, noté PEL, qui comprend des données lexicales. Les termes parents sont générés à partir d'un premier ensemble de concepts, noté PEN, qui représentent des données qui s'apparente à un dictionnaire dans lequel des termes sont représentés dans un graph permettant de déterminer les termes parents des termes d'un document. Les données de l'ensemble EdTP sont généré à partir d'un ensemble de relations génériques prédéterminées, noté PER. Un pointeur permet de déterminer le sens d'une relation d'un triplet de termes. Eventuellement, un index temporaire est généré, noté IT permettant de sélectionner les termes et de générer des listes intermédiaires ou temporaires. Cette étape est facultative. La génération du descripteur sémantique DS comprend des étapes permettant de collecter des données pertinentes afin de faciliter l'exécution du procédé de tri de l'invention. Notamment, de manière à générer des descripteurs sémantiques pour chaque document de la base documentaire, le procédé comprend une étape de définition : o d'au moins un premier ensemble lexical de termes comportant la forme canonique et la nature grammaticale de chaque terme ; o d'au moins un premier ensemble de concepts, chaque concept représentant un noeud d'un graphe, chaque concept pouvant avoir une ou plusieurs relations de parenté, chaque noeud ayant un degré de parenté prédéfini, chaque concept pouvant avoir une ou plusieurs relations avec un terme du premier ensemble lexical de termes ; o d'au moins la définition d'un premier ensemble de relations conceptuelles, chaque relation conceptuelle représentant un noeud du graphe, chaque relation conceptuelle pouvant avoir avec d'autres relations conceptuelle zéro, une ou plusieurs relations de parenté ; o d'au moins la définition d'un premier ensemble de faits conceptuels, chaque fait conceptuel étant définie par une relation conceptuelle du premier ensemble de relations 25 30 35 5 10 15 20 30 conceptuelles, chaque fait conceptuel associant deux concepts du premier ensemble de concepts de manière à former au moins un triplet ordonné. En outre, la génération du descripteur sémantique DS comprend : o une étape d'identification d'un premier document ; o une étape de génération d'un index temporaire comprenant chaque terme du premier document commun au premier ensemble lexical ; o une étape de génération d'un ensemble de mots clefs du premier ensemble lexical présent dans l'index temporaire ; o une étape de génération d'au moins un ensemble de concepts du premier ensemble de conceptsà partir de l'analyse : ^ des termes de l'index temporaire ; ^ des relations entre les termes du premier ensemble lexical et le premier ensemble de concepts ; ^ des relations de parenté entre concepts ; o une quatrième étape de génération d'un second ensemble de faits conceptuels à partir de la corrélation de l'analyse : ^ des termes de l'index temporaire ; ^ des relations entre les termes du premier ensemble lexical et les relations conceptuelles du premier ensemble de relations conceptuelles ; ^ des relations de parenté entre relations conceptuelles ; o une cinquième étape de génération d'un ensemble de concepts choisis à partir de la corrélation de l'analyse : ^ des concepts générés à la troisième étape ^ des relations de parenté entre les concepts ^ du nombre d'occurrences des termes liés à ces concepts par la relation ; o une dernière étape de génération d'un descripteur sémantique comprenant : ^ l'ensemble des mots clefs ; ^ l'ensemble des concepts choisis à la cinquième étape ; ^ l'ensemble de faits conceptuels générés à la cinquième étape. Enfin, nous détaillons un exemple de réalisation permettant d'illustrer une mise en oeuvre du procédé de génération d'un descripteur sémantique DS. Le document est considéré comme un signal. Le signal initial est une liste de caractères, noté LCr, encodés au format UTF-8. Chaque étape de traitement enrichit ce signal initial avec des informations. Nous notons Tokenization la première étape permettant de générer des mots clefs. La tokenization crée une liste de token, noté LTk, à partir de LCr. Définition du type de token : Un token est une suite de caractères ne contenant pas d'espaces. Il existe trois types de token selon les classes de caractères Unicode : - un token de type « mot » TTkWord est une suite de caractères commençant par une lettre et ne contenant que des lettres et des chiffres ; - un token de type « nombre » TTkNumber est une suite de caractères commençant par un chiffre et ne contenant que des chiffres ; - un token de type « caractère spécial » TTkSpec est un caractère qui n'est ni une lettre ni un chiffre ni un espace. Définition de I'adjacence : Deux tokens sont adjacents si ils ne sont pas séparés par un ou plusieurs caractères « espace ». Un token est caractérisé par : - son type, pris parmi les valeurs TTkWord, TTkNumber et TTkSpec; - un « offset de début » et un « offset de fin » qui déterminent la sous-liste de LCr sur laquelle il porte ; - son adjacence, une valeur « vrai » ou « faux » par rapport au token précédent et au token suivant. On produit ainsi de façon déterministe une liste de token LTk. Plusieurs types de détections peuvent être associés de manière à traiter un document pour générer des mots clefs, appelés également « tags ». Les étapes ci-après sont numérotés 1 à N et les sous étapes i.1 à i.M pour faciliter la lecture. Aucun ordre séquentiel n'est imposé pour l'exécution du procédé par la numérotation, les étapes pouvant être réalisées indépendamment des unes des autres. Etape 1 : Détection de termes simples Un terme simple est une séquence de tokens qui forme un terme et le lie à un concept par une relation « a pour sens ». Pour détecter les termes et les lier aux concepts, on utilise : - des dictionnaires qui associent à chaque terme un concept ; - des automates de tokens qui créent des termes et leur associent un concept. Un dictionnaire lie chaque terme à un ou plusieurs concepts par une relation « a pour sens » : - France, Espagne : type = Pays - Paris, Lyon, Marseille : type = Ville - Alphonse, Béatrice : type = Prénom - Durant, Dupond : type = Nom - Martin : type = Prénom, Nom - Albert Einstein, Jean Jaurès : type = Célébrité - ONU, UNICEF : Organisation - Google, Microsoft : Entreprise - BBC, France Culture : Média - défaut de paiement, prêt à taux fixe : MetierBanque Un automate de tokens reconnaît une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - le type du token ; - la séquence de caractère délimitée par l'offset de début et l'offset de fin ; - l'adjacence entre les token. Un automate est défini par un motif de contraintes sur les token qu'il cherche à reconnaître. Une contrainte, décrite entre une paire d'accolades, spécifie les valeurs que peuvent prendre les attributs d'un token : - type : un ou plusieurs types possible ; si non spécifié, tous les types sont acceptés ; - séq : motif de caractères acceptables sous forme d'expression régulière ; si non spécifié, toutes les chaines de caractères sont acceptées ; - adjSuivant : peut prendre deux valeurs, « true » ou « false » ; la valeur vaut true si et seulement si le token doit être adjacent au token suivant ; si non spécifié, l'adjacence des tokens n'est pas contrainte. La définition de l'automate contient aussi le concept reconnu par l'automate. Etape 1.1 : Détection des unités Exemples : °C On reconnaît une unité à partir d'une liste de toutes les unités décrites sous forme d'automates. Liste : - type = TTkSpec, séq = "0", adjSuivant = true type = TTkWord, séq = "C" } Concept= "unit" Etape 1.2 : Détection des adverbes ordinaux Exemples : "2O1 "301 ... Automate : {type=TTkNumber, adjSuivant=true}{type=TTkSpec, séq="°"}. Concept = "adverb.latin" Etape 1.3 : Détection des abréviations ordinales Exemples : "2ème", "3ème", ... Automate : { type = TTkNumber, adjSuivant = true } { type = TTkSpec, séq = { "e", "es", "er", "ers", "re", "res", "ièmes" ou "èmes" } }. Concept = "abbreviation.ordinal" Etape 1.4 : Détection des abréviations éditoriales Valeurs : "n°" "d°" "v°" "r°" "f°" Automate : { type = TTkWord, séq = { "n°", "d°", "v°", "r°", "f°" }, adjSuivant = true } { type = TTkSpec, séq = 101 }. Concept = "abbreviation.edition" Etape 1.5 : Détection des fractions Exemples : "1/2", "3/4", mais aussi "'A" ou "Y4". Automate : { type = TTkNumber } { type = TTkSpec, séq = { type = TTkNumber } 1 { type = TTkSpec, séq = { "'A" ou "¾" } } Concept = "math.expression.fraction" Etape 1.6 : Détection des mots composés avec tiret Exemples : "wagon-lit", "vis-à-vis". Automate : {type = TTkWord} ({ type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord})* Concept = "name.composed" Etape 1.7 : Détection des enclitiques Exemples : "moi-même", "eux-mêmes", "soi-même", "nous-mêmes", "vous-mêmes", "fais-je", "fais-tu", "fait-il", "fait-elle", "faisons-nous", "faites-vous", "font-ils", "font-elles", "fait-le", "fait-la", "fait-les", "fais-en", "vas-y", "est-ce", etc. Automate : { type = TTkWord, séq = { "moi", "elle", "elles", "eux", "soi", "nous", "vous" } } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord } Il { type = TTkWord } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord, séq = { "je", "tu", "moi", "toi", "il", "ils", "elle", "elles", "nous", "vous", "le", "la", "en", "y", "ce" } } Etape 1.8 : Détection des éphelcystiques Exemples : "a-t-il dit", "va-t'en" , "donne-m'en" Automate : { type = TTkWord } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord, séq = "t" } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord } Il { type = TTkWord } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord, séq = { "t", "m" } } { type = TTkSpec, séq = "'" } { type = TTkWord } Concept = "ephelcystique" Etape 1.9 : Détection du '-' utilisé à titre de parenthèse Exemple : "Depuis que pour suivre - et voir se démentir - les principes militaires de Saint-Loup, j'avais suivi avec grand détail la guerre des Boërs, j'avais été conduit à relire d'anciens récits d'explorations, de voyages." Une typographie alternative est d'utiliser le caractère - sans espace avant et après. Automate : { type = TTkWord, adjSuivant = false } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord } Il { type = TTkWord, adjSuivant = false } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord } Il { type = TTkWord } { type = TTkSpec, séq = "-", adjSuivant = false } { type = TTkWord } Concept = "segmentation.bloc" Etape 1.10 : Détection des nombres littéraux avec ou sans tiret Exemple : entités de la forme "cent vingt trois" ou "cent-vingt-trois" (orthographe moderne) ou "cent vingt-trois" (mauvaise ou orthographe ancienne). Soit numberSet = ={"un", "deux", "trois", "quatre", "cinq", "six", "sept", "huit", "neuf, "dix", "onze", "douze", "treize", "quatorze", "quinze", "seize", "vingt", "trente", "quarante", "cinquante", "soixante", "cent", "mille", "million", "millions", "milliard", "milliards", "billion", "billions", "trillion", "trillions"}. Automate : {type = TTkWord, séq = numberSet } ( { type = TTkSpec, séq = "-" } ? { type = TTkWord, séq = numberSet } ) Concept = "general.literalNumber" Etape 1.11 : Détection des acronymes Exemples : acronymes simples avec '.' : "S.N.C.F." (la nouvelle forme est "SNCF"), mais aussi d'acronymes dit "complexes" comme : "SUD-PTT", "CFDT-Fgaac", "SUD-E", etc. Automate : { type = TTkWord, séq = {A-Z} } ( { type = TTkSpec, séq = "." } { type = TTkWord, séq = {A-Z} } ) * Il { type = TTkWord, séq = {A-Zr } { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord, séq = {A-Z}{a-zr } Concept = "general.acronym" Etape 1.12 : Détection des abréviations de prénoms simples ou composés Exemples: - Prénoms simples : "F", "A", "Ch", ... - Prénoms composés bien formés : "F.-Y.", "J.-J.", ... - Prénoms composés mal formés : "F.Y.", "M.", "FY", "JJ", ... Soit abbPrenSet={A-Z, "BI", "Br", "Ch", "Cl", "Br", "FI", "Fr", "Gh", "GI", "Gr", "Kh", "KI", "Ph", "Pr", "Sh", "Th", "Tr", "VI", "Wh", "Chr"} Automate : { type = TTkWord, séq = abbPrenSet } { type = TTkSpec, séq = "." } Il ( { type = TTkSpec, séq = "-" } { type = TTkWord, séq = abbPrenSet } { type = TTkSpec, séq = "." } )* Concept = "familyName.abbreviation.firstName" Etape 1.13 : Détection de la ponctuation Exemples : - Les séparations de blocs au sein d'une phrase : deux points, virgule, double quotte, parenthèse ou crochet, '..', '...' - Les séparateurs de phrase non ambigus : point virgule, point d'interrogation ou d'exclamation, astérisque. Etape 1.14 : Détection des nombres entiers et décimaux Exemple : les formats français et anglo-saxons sont supportés, mais pas la notation scientifique exponentielle. Automate : { type = TTkNumber, adjSuivant = true } ( { type = TTkSpec, séq _ "\.I," } { type = TTkNumber } ) ? Concept="general.number" Etape 1.15 : Détection de l'apostrophe Exemple : Regroupement de l'apostrophe avec le token de gauche: "1" suivi de ""' devient "I"", etc. Même traitement pour les cas suivants : les portions de texte "GWENC'HLAN" et "EVAN'S" produisent les listes de tokens regroupés "GWENC"' + "HLAN" et "EVAN"' + "S". Automate : { type = TTkWord, adjSuivant = true } { type = TTkSpec, séq = ""' } Concept = "general.rightApostrophe" Etape 1.16 : Détection de dates Exemple : 2010/10/08 ; 12-08-1971 ; 14 juillet 1789 On définit : monthPattern = "janvierlfévrierlmarslavril Imailjuinljuilletlaoûtlseptembreloctobrelnovembreldé cembre" Automate : { type = TTkNumber, adjSuivant = true } { type = TTkSpec, séq = "-I I/ adjSuivant = true } { type = TTkNumber } { type = TTkSpec, séq = "-1 I/ adjSuivant = true } { type = TTkNumber } Il { type = TTkNumber, adjSuivant = false } { type = TTkWord, séq = monthPattern, adjSuivant = false } { type = TTkNumber } Concept : "date" Etape 2 : Création de termes complexes et suppression de termes simples Un moteur d'inférence est utilisé pour créer des termes complexes. Les faits initiaux sont les relations d'adjacence entre les termes. Les règles ont comme effet : - supprimer des termes simples de manière à gérer les ambiguïtés ; - créer des termes complexes en concaténant plusieurs termes et en le liant à une relation « a pour sens » à un concept déterminé ; - ajouter des relations « a pour sens » entre les termes et les concepts. Exemples textes législatifs : les formes reconnues sont : décret no 72-1263 du 29 décembre 1972 (décret, loi, Loi, arrêté, Arrêté), loi n° 2005-380 du 23 avril 2005, article 8 de la loi du 17 juillet 1975. ( { type = TTkWord, séq = "article", adjSuivant = false } { type = TTkNumber, adjSuivant = false } { type = TTkWord, séq = "(de laldu)", adjSuivant = false } ) ? { type = TTkWord, séq = "(décretlloilarrété) (n° ?Ino ?ln adjSuivant = false } { type = TTkNumber, adjSuivant = false } ( { type = TTkSpec, séq = "-", adjSuivant = false } { type = TTkNumber } ) ? ( { type = TTkWord, séq = "du", adjSuivant = false } { type = Date } ) ? Concept = "droit.citation.legislatif' Etape 3 : reconnaissance des relations De la même façon que pour les concepts, on reconnaît des relations conceptuelles. Ex : le terme « conduit » est en relation « a pour sens » avec la relation conceptuelle « Conduire ». Etape 4 : Calcul des taqs, éqalement appelés « mots clefs » Cette étape consiste à décider quels tags seront générés à partir des termes. A partir des caractéristiques des termes, de leur relations avec le texte (nombre d'occurrence, présence dans le titre, etc.) et du concept reconnu, une fonction détermine si le terme doit être retenu ou non et détermine son poids. En itérant sur tous les termes, on construit une liste LTag de termes. Etape 5 : Détection de faits conceptuels Le traitement précédent a généré pour chaque phrase une liste LCR de concepts détectés et de relations détectées. Exemple : la phrase « Michel Dupont conduit sa bagnole. ». Le terme « bagnole » est lié par une relation « a pour sens » au concept « [Voiture] », donc le concept « [Voiture] » est présent dans la phrase. Le terme « Michel Dupont » est lié par une relation « a pour sens » au concept « [Personne] ». Le terme « conduit » est lié par une relation « a pour sens » à la relation « (Conduire]) ». Définition des relations conceptuelles On définit un ensemble de relations conceptuelles ER. Certaines relations conceptuelles ont des relations conceptuelles parentes. Exemple : la relation « Conduire » a pour relation parente « Piloter ». Définition des signatures des relations conceptuelle La signature d'une relation conceptuelle est un couple de concepts (C1, C2). Exemple : la relation « Conduire » a pour signature {« [Humain] », « [Véhicule] »}. On dispose d'une ensemble de relations conceptuelles RC, d'une relation de parenté entre ces relations conceptuelles, et de signatures de relations conceptuelles. Définition d'un fait conceptuel : Un fait conceptuel est un triplet constitué d'un concept, d'une relation, et d'un concept. Voici la méthode qui permet de détecter la présence de ces faits conceptuels : - Pour chaque phrase du texte P, on considère la liste LCR des concepts de la phrase et des relations de P. - Si la liste LCR contient deux concepts C1 et C2 et une relation R1 tels qu'il existe une relation R2 de signature (C3, R2, C4) telle que : o R1 = R2 ou R1 a pour ancêtre R2 o C1 = C3 ou C1 a pour ancêtre C3 o C2 = C4 ou C2 a pour ancêtre C4 - Alors on ajoute le fait conceptuel (C1, R1, C2) à la liste des faits conceptuels LFC. 30 Exemple : la phrase « Michel Dupont conduit sa bagnole. ». La phrase contient deux concepts personne C1=« [Personne] » et C2=« [Voiture] » et une relation R1=« (Conduire) ». La relation R2 « (Contrôler) » a une signature qui est (C3=[Personne], R2=(Contrôle), C4=[Véhicule]) telle que : - R1 = « (Conduire) » a pour ancêtre R2= « (Contrôler) » - Cl = « [Personne] » = C3 - C2 = « [Voiture] » a pour ancêtre C4 = « [Véhicule] » Le fait conceptuel « ( [Personne : Michel Dupont], (Contrôler), [Véhicule] ) est ajouté à la liste des faits conceptuels. Un descripteur sémantique est défini par : - la liste de termes sélectionnés LTag - la liste des faits conceptuels LFC La base document associe à chaque document d de D un descripteur sémantique ds de DS. Une base document sémantique BDS est constituée d'un ensemble (di)i de documents et des descripteurs (dsi)i associés générés comme décrit précédemment partir d'un document dx de D. Le système calcule son descripteur sémantique dsx de DS. Lors de l'exécution d'une recherche sémantique par exemple par 20 recommandation comme définie précédemment dans la description de l'invention, le système calcule ensuite pour chaque descripteur sémantique (dsi)i une valeur de similarité sim(i) en fonction : - des termes de LTagi de dsi et des termes de LTagx de dsx - des relations terminologiques de RTMi et des relations terminologiques de RTMx Enfin, on rappelle ici quelques avantages du procédé de l'invention qui permettent de : - améliorer l'accès aux informations pertinentes au sein des entreprises quelle que soit leurs taille. Ce qui implique une réduction de temps de recherche d'information ; - valoriser toute la connaissance présente dans les différents documents et des actions effectuées sur ces derniers ; - améliorer le partage d'information au sein d'une organisation comprenant un ensemble fermé d'utilisateurs telle qu'une 35 entreprise ; 25 30 - détecter des évolutions de compétences de certains utilisateurs d'une organisation. - Favoriser l'échange et le partage d'information entre les utilisateurs d'un réseau - Créer des liens entre les utilisateurs de façon implicite : création des communautés utilisateurs ayant les mêmes centres d'intérêts. REVENDICATIONS1. Procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale (ISo) d'un premier document (Dk) numérique accessible à un premier ensemble (U1) d'utilisateurs (ui), chaque utilisateur (ui) étant susceptible de réaliser un premier ensemble d'actions ((Ai)ie[1 ;N]) sur le premier document (Dk), caractérisé en ce que le procédé comporte : - une étape d'identification d'un premier utilisateur (up) du premier ensemble (U1) ; - une étape de calcul d'au moins une valeur de proximité (dip) avec le premier utilisateur à partir d'un ensemble de données comprises dans un profil utilisateur (Pi) de chaque utilisateur (ui) , ^ une étape de sélection dans le premier ensemble (U1), d'un second ensemble (U2) d'utilisateurs dont la valeur de proximité est supérieure à un seuil prédéterminé (drain), chaque valeur de proximité calculée étant dépendante du premier utilisateur ; - une étape de calcul, à partir du calculateur (K), de l'indice de pertinence sociale (ISo) à partir de l'ensemble (AkU2) des actions réalisées de chaque utilisateur du second ensemble (U2) sur le premier document (Dk). 2. Procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier ensemble d'actions ((Ai)ie[1 ;N]) comprend la modification d'un document, la création d'un document et la consultation d'un document. 3. Procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier ensemble d'actions ((Ai)ie[1 ;N]) comprend la génération d'une appréciation mesurable d'un document. 4. Procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier ensemble d'actions ((Ai)ie[1 ;N]) comprend la transmission d'un document au moyen d'une messagerie électronique.35 5. Procédé de calcul d'un indice de pertinence sociale selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier ensemble d'actions «Miel ;ni]) comprend un téléchargement d'un document ou une sélection d'une partie du document. 6. Procédé de tri d'une liste de documents, caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape de calcul, à partir d'un calculateur, d'un ensemble d'indices de pertinence sociale (Iso) selon le procédé de la revendication 1, d'une première liste (LI) de documents ((Di)ie[1 ;mi) ordonnée selon un premier ordre (ORDRE1) ; - une étape de tri, à partir d'un calculateur, de la première liste (LI) de documents ordonnés selon un second ordre (ORDRE2) correspondant à un ordre décroissant de la valeur de chaque indice de pertinence sociale (Iso). 7. Procédé de tri d'une liste de documents selon la revendication 6, chaque document (Di) comprenant un descripteur sémantique (DSi) référençant un ensemble de données sémantiques (Tipi) propre à chaque document (Di), caractérisé en ce qu'il comprend : - une étape de définition d'une première requête (RI) définie aux moyens d'une interface utilisateur, un utilisateur définissant la requête permettant de déterminer un premier utilisateur (up), ladite requête (RI) comprenant au moins un terme (TRI); - une étape de génération, à partir du calculateur (K), d'une seconde liste (L2) de documents numériques, extraits d'une première base documentaire (BDD), la génération de la seconde liste (L2) étant déclenchée à partir de la première requête (RI), la seconde liste (L2) étant ordonnée à partir d'une première fonction (FI) de génération d'un indice de pertinence sémantique attribuant à chaque document (Di) une valeur (Vi) issue d'une corrélation entre les termes de la requête (RI) et le descripteur sémantique (DSi) de chaque document (D;), la seconde liste (L2) étant ordonnée selon un ordre décroissant de la valeur de l'indice de pertinence sémantique, la seconde liste (L2) comprenant la première liste (LI) de documents (D;). 25 30 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un profil utilisateur (Pi) d'un utilisateur (ui) comprend une liste des actions (Ai) effectuées sur chacun des documents de la première base documentaire (BDp) 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un profil utilisateur (Pi) d'un utilisateur (ui) comprend un ensemble de transmission des documents de la première base documentaire (BDp) et des destinataires associés aux transmissions. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un profil utilisateur (Pi) comprend un profil d'intérêts (-fui) comportant des données sémantiques dont une liste de termes. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la valeur de proximité (dip) d'un profil utilisateur (Pi) d'un utilisateur (ui) du second ensemble (U2) avec le premier utilisateur (up) est calculée à partir d'une seconde fonction (F2) déterminant une première valeur calculée à partir d'une corrélation entre les termes du profil d'intérêts (-fui) de chaque utilisateur (ui) du premier ensemble (U1) avec le profil d'intérêts du premier utilisateur (Tm). 12.Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que la liste de termes référencés dans chaque profil d'intérêts (-fui) comprend le nombre d'occurrences de chaque terme référencé plusieurs fois dans le profil d'intérêts (-fui) de chaque utilisateur (ui) du premier ensemble (U1), la seconde fonction (F2) pondérant les termes communs entre le profil d'intérêts (-fui) de chaque utilisateur du premier ensemble (U1) avec le profil d'intérêts (Tm) du premier utilisateur (up) par leur nombre d'occurrences, une seconde valeur étant calculée. 13. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que le profil d'intérêts d'un utilisateur du premier ensemble (U1) est généré à partir d'une troisième fonction permettant d'extraire une liste de termes du descripteur sémantique (DSi) d'au moins un document (Di) sur lequel l'utilisateur a effectuée une action du premier ensemble d'actions ((Ai)ie[1 ;N]) et de pondérer chaque extraction par le type d'action sur le document (Di). 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le profil utilisateur comprend une quatrième valeurcorrespondant au résultat d'une quatrième fonction comparant un statut d'un utilisateur avec le premier utilisateur (up), chaque utilisateur (u;) comprenant un statut, les statuts différents étant différenciés par une valeur représentant un degré de différence. 15. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 à 14, caractérisé en ce que la valeur de proximité (d;p) d'un profil utilisateur (P;) d'un utilisateur (u;) avec celui du premier utilisateur (up) est une cinquième fonction comptabilisant le nombre d'échanges entre les deux utilisateurs. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 8 à 14, caractérisé en ce que la valeur de proximité (d;p) d'un profil utilisateur (P;) d'un utilisateur (u;) avec le premier utilisateur (up) est une sixième fonction comparant les actions effectuées par les deux utilisateurs sur un ensemble prédéterminé de documents et de leurs similitudes. 17. Procédé de recherche documentaire comprenant : - une première étape de définition d'une requête ; - une seconde étape de tri selon l'une des revendications 6 à 16 de documents ; - une étape de sélection et d'affichage d'au moins un document dont l'indice de pertinence est le plus élevée de la liste triée à la seconde étape. 18. Procédé de tri d'une liste de documents selon l'une quelconque des revendications 7 à 16, chaque document (D;) comprenant un descripteur sémantique (DS;), caractérisé en ce que le descripteur sémantique (DS) est généré à partir des étapes suivantes : - une étape de définition : o d'au moins un premier ensemble lexical de termes comportant la forme canonique et la nature grammaticale de chaque terme ; o d'au moins un premier ensemble de concepts, chaque concept représentant un noeud d'un graphe, chaque concept pouvant avoir une ou plusieurs relations de parenté, chaque noeud ayant un degré de parenté prédéfini, chaque concept pouvant avoir une ou plusieurs relations avec un terme du premier ensemble lexical de termes ;o d'au moins la définition d'un premier ensemble de relations conceptuelles, chaque relation conceptuelle représentant un noeud du graphe, chaque relation conceptuelle pouvant avoir avec d'autres relations conceptuelle zéro, une ou plusieurs relations de parenté ; o d'au moins la définition d'un premier ensemble de signatures de relations conceptuelles, chaque signature de relation conceptuelle associant à chaque relation conceptuelle au moins un couples de concepts du premier ensemble de concepts ; o d'au moins la définition d'un premier ensemble de faits conceptuels, chaque fait conceptuel étant définie par une relation conceptuelle du premier ensemble de relations conceptuelles, chaque fait conceptuel associant deux concepts du premier ensemble de concepts de manière à former au moins un triplet ordonné, - une étape de génération du descripteur de document, comprenant : o une étape d'identification d'un premier document ; 20 o une étape de génération d'un index temporaire comprenant chaque terme du premier document commun au premier ensemble lexical ; o une étape de génération d'un ensemble de mots clefs du premier ensemble lexical présent dans l'index temporaire ; 25 o une étape de génération d'au moins un ensemble de concepts du premier ensemble de concepts à partir de l'analyse : ^ des termes de l'index temporaire ; ^ des relations entre les termes du premier ensemble lexical et le premier ensemble de concepts ; ^ des relations de parenté entre concepts ; o une étape de génération d'au moins un ensemble de relations du premier ensemble de relations conceptuelles à partir de l'analyse : ^ des termes de l'index temporaire ; 10 15 30 35^ des relations entre les termes du premier ensemble lexical et le premier ensemble de relations conceptuelles ; ^ des relations de parenté entre relations conceptuelles ; o une quatrième étape de génération d'un second ensemble de faits conceptuels à partir de la corrélation de l'analyse : ^ des termes de l'index temporaire ; ^ des relations entre les termes du premier ensemble lexical et les relations conceptuelles du premier ensemble de relations conceptuelles ; ^ des relations de parenté entre relations conceptuelles ; ^ des signatures des relations conceptuelles ; 15 o une cinquième étape de génération d'un ensemble de concepts choisis à partir de la corrélation de l'analyse : ^ des concepts générés à la troisième étape ^ des relations de parenté entre les concepts ^ du nombre d'occurrences des termes liés à ces 20 concepts par la relation ; ^ de la structure du document dans laquelle ce concept apparaît ; ^ des faits conceptuels générés à la quatrième étape dans lesquels le concept apparaît ; 25 o une dernière étape de génération d'un descripteur sémantique comprenant : ^ l'ensemble des mots clefs ; ^ l'ensemble des concepts choisis à la cinquième étape ; 30 ^ l'ensemble de faits conceptuels générés à la cinquième étape. 19. Système pour la mise en oeuvre du procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 18 comprenant : 10 5 15- un premier moyen de stockages de données permettant l'enregistrement et la mise à jour dans une première base de données (BDu) du premier ensemble d'utilisateurs (Ul) ; - un second moyen de stockage permettant l'enregistrement et la mise à jour dans une seconde base de données (BDP) des profils utilisateurs ((Pi)ie[1 ;N]) ; - une interface permettant de réaliser l'identification d'un premier utilisateur (up) ; - des moyens de calculs permettant le calcul des valeurs de proximité (dip) entre les utilisateurs du premier ensemble et le premier utilisateur ainsi que la sélection du second ensemble d'utilisateurs (U2). 20. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 16.