FR 3092683 A1 20200814 FR 1901454 A 20190213 Description Titre de l'invention : Systèmes informatiques et procédés d'assistance au remplissage de formulaires en ligne Domaine technique [0001] La présente invention concerne le domaine du remplissage de formulaire en ligne. Plus précisément, il concerne des systèmes informatiques et procédés d'assistance au remplissage par un internaute de champs de formulaires en ligne. Technique antérieure [0002] Un formulaire en ligne est une page d'un site Internet qui permet à une organisation de récupérer des objets numériques (dossiers administratifs, plans, cartes, factures, vidéogrammes, enregistrements téléphoniques, données personnelles etc.). [0003] Pour faciliter la saisie des formulaires de commande ou d'inscription sur Internet, les navigateurs Web proposent une fonctionnalité de remplissage automatique. En pratique, lorsque l'on insère des objets numériques dans un formulaire en ligne, les navigateurs nous proposent de les enregistrer. Ensuite, on utilise les objets numériques préenregistrés pour remplir de nouveaux formulaires, ailleurs sur Internet. [0004] Toutefois, malgré le gain de temps appréciable, une telle fonctionnalité peut poser de sérieux problèmes de sécurité vis-à-vis des objets numériques. En effet, sans le consentement de l'intemaute, une personne malveillante peut récupérer ces objets numériques. En effet, le navigateur stocke certains objets numériques en clair, dans un fichier. Certaines fois, on crypte le fichier à partir de fonctions de cryptage présentes sur l'ordinateur sur lequel le navigateur Web est installé. Dans ce cas, un virus qui infecte l'ordinateur pourra accéder aux fonctions de cryptage et ainsi aux objets numériques présents dans le fichier. [0005] Au vu des risques juridiques encourus par les organisations qui exploitent les sites Web, il convient de proposer une solution qui leur permet de gagner du temps dans le remplissage de formulaires en ligne et de préserver la sécurité des objets numériques qui appartiennent aux intemautes. Résumé de l'invention [0006] La présente invention vise donc à pallier les inconvénients précités. Pour cela, un premier aspect de l'invention propose un système informatique pour l'assistance au remplissage par un internaute, d'au moins un champ de formulaire en ligne d'une page Web. [0007] Ensuite, un deuxième aspect de l'invention propose un procédé d'assistance au rem- plissage par un internaute, d'au moins un champ de formulaire en ligne d'une page Web. 2 [0008] Puis, un troisième aspect de l'invention propose un procédé d'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique pour identifier dans une page Web une sémantique prédéterminée d'au moins un champ de formulaire en ligne. [0009] Enfin, un quatrième aspect de l'invention propose un support de stockage lisible par ordinateur non transitoire stockant au moins un programme comprenant des instructions qui lors de l'exécution du programme, permettent d'amener l'ordinateur à réaliser le deuxième aspect de l'invention et le troisième aspect de l'invention. [0010] Ainsi, l'invention concerne un système informatique pour l'assistance au remplissage par un internante, d'au moins un premier champ de formulaire en ligne, d'une première page Web, le premier champ de formulaire en ligne étant prévu pour recevoir un premier objet numérique de l'internante, en outre, le premier champ de formulaire en ligne étant associé à au moins une métadonnée. Le système informatique comprend : - au moins un navigateur pour visiter la première page Web au travers d'un réseau de communication, - un script pour être inséré dans la première page Web, - au moins un coffre-fort numérique qui est associé à au moins une deuxième page Web, qui est configure pour stocker au moins un premier objet numérique de r internautc provenant de la deuxième page Web et qui est agencé de manière à communiquer avec le script, et - une interface de programmation d'application, ci-après appelée API, qui est agencée de manière à communiquer avec le script, et qui comprend une base de données décrivant la sémantique des objets numériques stockés dans le coffre-fort numérique, et dans lequel, - le script, lorsqu'il est exécuté, - acquiert la métadonnée, - crée un premier vecteur à partir de la métadonnée, - envoie à l'API un premier message comprenant le vecteur, - l'API, lorsqu'il est exécuté, en réponse au premier message, - identifie une première sémantique prédéterminée associée au premier champ de formulaire en ligne, ci-après appelé SEMI, à partir de la métadonnée et d'un modèle d'apprentissage automatique préentraîné à base de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais, - identifie l'ensemble des coffres-forts numériques dans lesquels se trouve SEME ci-après appelés coffres-forts numériques compatibles, et - envoie au script un second message comprenant le SEM1 et la liste des coffres-forts numériques compatibles, - le script, lorsqu'il est exécuté, en réponse au second message, interroge tout ou partie des coffres-forts numériques compatibles à partir SEM1, de sorte que chacun 3 desdits coffres-forts numériques retourne au script au moins un premier objet numérique de l'internaute correspondant au SEM1, et - en réponse à la réception d'au moins un premier objet numérique de r internautc, le script, lorsqu'il est exécuté, modifie la première page Web pour inviter l'internaute à remplir le premier champ de formulaire en ligne avec au moins le premier objet numérique de l'internautc. [0011] Dans une première mise en oeuvre, le système informatique comprend en outre un moteur d'entraînement du modèle d'apprentissage automatique précntraîné, et dans lequel : - le script, lorsqu'il est exécuté à la suite du refus de l'internaute de remplir le champ de formulaire avec le premier objet numérique de l'internaute, mais plutôt avec un deuxième objet numérique de l'internautc provenant du coffre-fort numérique et qui est associée avec une deuxième sémantique prédéterminée, ci-après appelé SEM2, différente de SEM1. - crée un second vecteur à partir de SEM2 et de la métadonnéc, et - envoie le second vecteur courant au moteur d'entraînement. - en réponse à la réception du second vecteur, le moteur d'entraînement entraîne le modèle d'apprentissage automatique préentraîné à partir du second vecteur et d'un algorithme d'apprentissage de modèle à hase de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais. [0012] Dans une deuxième mise en oeuvre, le script est un marque-page scripte-, aussi appelé bookmarklet en anglais. [0013] L'invention couvre également un procédé d'assistance au remplissage par un in- temaute, d'au moins un premier champ de formulaire en ligne d'une première page Web, le premier champ de formulaire en ligne étant prévu pour recevoir un premier objet numérique de l'intemaute, en outre, le premier champ de formulaire en ligne étant associé à au moins une métadonnée. Le procédé comprend les étapes suivantes : - fournir au moins un navigateur pour visiter la première page Web au travers d'un réseau de communication, - fournir un script pour être inséré dans la première page Web, - fournir au moins un coffre-fort numérique qui est associé à au moins une deuxième page Web, qui est configuré pour stocker au moins un premier objet numérique de l'intemaute provenant de la deuxième page Web, et qui est agencé de manière à communiquer avec le script, et - fournir une interface de programmation d'application, ci-après appelée API, qui est agencée de manière à communiquer avec le script, et qui comprend une base de données décrivant la sémantique des objets numériques stockés dans le coffre-fort numérique, et le procédé comprenant en outre les étapes suivantes, - instruire le script pour, lorsqu'il est exécuté - acquérir la métadonnéc, - créer un premier vecteur à partir de la métadonnée, - envoyer à l'API un premier message comprenant le vecteur, - instruire l'API pour, lorsqu'il est exécuté, en réponse au premier message, - identifier une première sémantique prédéterminée associée au premier champ de formulaire en ligne, ci-après appelé SEM1, à partir de la métadonnée et d'un modèle d'apprentissage automatique préentraîné à base de règles, aussi appelé rule-hased machine learning en anglais, - identifier l'ensemble des coffres-forts numériques dans lesquels se trouve SEM1, ci-après appelés coffres-forts numériques compatibles, et - envoyer au script un second message comprenant le SEM1 et la liste des coffres-forts numériques compatibles, - instruire le script pour, lorsqu'il est exécuté, en réponse au second message, interroger tout ou partie des coffres-forts numériques compatibles à partir de SEM1, de sorte que chacun desdits coffres-forts numériques retourne au script au moins un premier objet numérique de l'internante correspondant à SEM1, et - en réponse à la réception d'au moins un premier objet numérique de r internautc, lorsque le script est exécuté, modifier la première page Web pour inviter l'intemaute remplir le premier champ de formulaire en ligne avec au moins le premier objet numérique de l'intemaute. [0014] Dans une première mise en oeuvre, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - instruire le script pour, lorsqu'il est exécuté à la suite du refus de l'internaute de remplir le champ de formulaire avec le premier objet numérique de l'internaute, mais plutôt avec un deuxième objet numérique de l'internaute provenant du coffre-fort numérique et qui est associée avec une deuxième sémantique prédéterminée, ci-après appelé SEM2, différente de SEM1, - créer un second vecteur à partir de SEM2 et de la métadonnée, et - envoyer le second vecteur courant à un moteur d'entraînement du modèle d'apprentissage automatique préentraîné, - en réponse à la réception du second vecteur, entraîner, par le moteur d'entraînement, le modèle d'apprentissage automatique préentraîné à partir du second vecteur et d'un algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais. [0015] Dans une deuxième mise en oeuvre, le script est un marque-page scripte-, aussi appelé book-marklet en anglais. [0016] L'invention couvre également un support de stockage lisible par ordinateur non transitoire stockant au moins un programme comprenant des instructions, qui lors de l'exécution du programme, permettent d'amener l'ordinateur à assister un internaute dans le remplissage d'au moins un premier champ de formulaire en ligne d'une première page Web selon le deuxième aspect de l'invention. [0017] L'invention couvre également un procédé d'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique, pour identifier dans une page Weh, une sémantique prédéterminée d'au moins un champ de formulaire en ligne. Le procédé comprenant les étapes suivantes, pour chacun parmi une pluralité de champs de formulaire en ligne d'entraînement provenant d'une pluralité de page Weh d'entraînement, chaque champ de formulaire en ligne d'entraînement étant associé à au moins une métadonnée : - associer au champ de formulaire en ligne d'entraînement à une sémantique prédéterminée, ci-après appelé SEM, - acquérir au moins une métadonnée associée au champ de formulaire en ligne d'entraînement, - créer un troisième vecteur à partir de SEM et de la métadonnée, - entraîner le modèle d'apprentissage automatique à partir du troisième vecteur et d'un algorithme d'apprentissage de modèle à hase de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais, de sorte à obtenir un modèle d'apprentissage automatique préentraîné. [0018] Dans une mise en oeuvre, l'algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles utilise l'une des approches choisies parmi : les règles d'association, les systèmes de classeurs et les systèmes immunitaires artificiels. [0019] L'invention couvre également un support de stockage lisible par ordinateur non transitoire stockant au moins un programme comprenant des instructions, qui lors de l'exécution du programme, permettent d'entraîner un modèle d'apprentissage automatique pour identifier dans une page Web une sémantique prédéterminée d'au moins un champ de formulaire en ligne selon troisième aspect de l'invention. Brève description des dessins [0020] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. [0021] [fig.1]La figure 1 représente un système informatique selon l'invention. [0022] [fig.2]La figure 2 représente un premier procédé selon l'invention. [0023] [fig.3]La figure 3 représente un deuxième procédé selon l'invention. La figure 4 représente un formulaire en ligne. 6 100241 Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas à l'échelle les uns par rapport aux autres, sauf mention contraire. Description des modes de réalisation [0025] Le principe général de l'invention est basé sur l'assistance au remplissage de formulaire en ligne. En effet, plutôt que de remplir automatiquement les champs de formulaires en ligne, l'invention propose d'inviter l'internaute à choisir l'objet numérique qui correspond le mieux au champ de formulaire qu'il souhaite remplir. [0026] On entend par objet numérique, un train de bits, comme par exemple : un fichier, un groupe de fichiers, un fichier et des métadonnées qui permettent de le décrire, un fichier accompagné d'une signature électronique, un fichier chiffré ou des données personnelles. On entend par donnée personnelle, toute information relative à une personne physique identifiée ou qui peut être identifiée, directement ou indirectement par référence à un numéro d'identification ou à un ou plusieurs éléments qui lui sont propres. Par exemple, une donnée personnelle peut être un nom, un numéro d'identification, des données de localisation, un identifiant en ligne, ou à un ou plusieurs éléments spécifiques propres à son identité physique, physiologique, génétique, psychique, économique, culturelle ou sociale. [0027] En pratique, l'invention utilise l'apprentissage automatique pour entraîner un modèle capable d'identifier automatiquement les champs de formulaire aptes à recevoir des objets numériques qui correspond à une sémantique prédéterminée. On entend par sémantique, ce qui donne une signification à un objet numérique. [0028] En outre, l'invention utilise une architecture informatique qui comprend des coffres- forts numériques pour stocker les objets numériques. Ainsi, on ne stocke plus les données dans le navigateur Web, mais en lieu sûr sur Internet. [0029] On entend par coffre-fort numérique, un composant d'un système d'information constitué d'un logiciel ou d'une combinaison logiciel/matériel qui permet de préserver l'intégrité d'objets numériques dans le temps. Le coffre-fort numérique peut être accessible grâce à un service en ligne comme les services de coffre-fort numérique suivants : Coffreo, OFSAD, Darwin, E-folia, Digiposte, PeopleDoc ou Xamhox. Dans l'invention, un coffre-fort numérique est personnel à un internaute. Ainsi, seul l'internaute peut accéder à ses objets numériques grâce, notamment, à un moyen d'authentification tel que, par exemple, un identifiant et un mot de passe ou un certificat électronique ou une information biométrique. [0030] La figure 1 illustre un système informatique 100 selon l'invention. Le système in- formatique 100 est prévu pour assister un internaute dans le remplissage d'au moins un premier champ de formulaire en ligne 21 d'une première page Web 20. Dans une mise en oeuvre particulière, on définit la première page Web 20 selon un langage de balisage 7 hypertexte de type XML, HTML comme, par exemple, le HTML5. Dans la suite de la description, à titre d'illustration, la première page Web 20 est une page Tnternet qui permet de créer un profil utilisateur sur un site marchand du type Cdiscount ou Amazon. [0031] Dans l'invention, le premier champ de formulaire en ligne 21 est prévu pour recevoir un premier objet numérique de r internautc. [0032] La figure 4 illustre un exemple de formulaire en ligne qui comprend des premier champs de formulaire en ligne 21 aptes à recevoir des objets numériques. [0033] Dans l'invention, le premier champ de formulaire en ligne 21 est associé à au moins une métadonnée 22, aussi appelé met° tag ou fileta data en anglais. On entend par métadonnée toute information de description d'un champ de formulaire tel que le premier champ de formulaire en ligne 21. En d'autres ternies, une métadonnée est une donnée qui sert à définir ou décrire une autre autre donnée. Notamment, la métadonnée peut permettre d'identifier (p. ex. titre, identifiant, provenance), classer/hiérarchiser (p. ex. classe de style, mots-clés, balises d'accessibilité visuelle, annotation sémantique) ou fournir une information technique (p. ex. format de la donnée, encodage, compression) au premier champ de formulaire en ligne 21. [0034] Dans un exemple, on représente le premier champ de formulaire en ligne 21 par le code HTML5 suivant : Nom: . Dans ce cas, la métadonnée 22 correspond au moins au nom et/ou au contenu de l'un des attributs suivants des balises et : 'type', 'id', 'name', `placeholder' et 'class'. [0035] Bien sûr, on peut utiliser d'autres attributs sans nécessiter de modification sub- stantielle de l'invention. Dans un exemple, on pourra considérer l'adresse de la Page Web comme une métadonnée selon l'invention. Dans un autre exemple, l'invention considérera également comme métadonnées, les attributs du HTML5 qui sont associés aux microdonnées, aussi appelées microdata en anglais, comme 'itemid', `itemscope', `itemtype' et `itemprop'. On pourra se référer au site www.w3.org/TR/microdata/ pour obtenir plus d'informations sur la norme W3C qui concerne les microdonnées. [0036] De retour à la figure 1, le système informatique 100 comprend au moins un na- vigateur Web 110, un script 120, une interface de programmation d'application, ci-après appelée API 130 aussi appelée application programming interface en anglais, et au moins un coffre-fort numérique 140, aussi appelé digital se en anglais. [0037] Tout d'abord, on décrira chacun des composants du système informatique 100. Ensuite, on présentera une mise en fonctionnement du système informatique 100. 8 [0038] Dans l'exemple de la figure 1, chaque navigateur Web 110 est configure pour visiter la première page Web 20 au travers d'un réseau de communication 10 de type filaire ou non filaire. [0039] En outre, dans l'exemple de la figure 1, le script 120 est inséré dans la première page Web 20. Dans un exemple, le script 120 est un marque-page scripte, aussi appelé booktnarklet en anglais. On peut rédiger le script 120 dans un langage interprété comme Jscript (Javascript), VBScript ou tout langage compatible ActiveScripting. Toutefois, selon les besoins, on peut également utiliser un langage compilé. Dans une mise en oeuvre particulière, le script 120 peut inclure du code informatique qui, lorsqu'il est exécuté, invite l'internaute à s'authentifier, et cc, avant de pouvoir utiliser les fonctionnalités de l'invention décrites par la suite. [0040] En plus, dans l'exemple de la figure 1, r APT 130 est agencée de manière à com- muniquer avec le script 120 via le réseau de communication 10. Dans une mise en oeuvre de l'invention, l'API 130 est un ensemble de règles programmées dans un langage de programmation qui permettent d'interagir dynamiquement et d'échanger des données avec le script 120. En outre, l'API 130 comprend ou peut accéder à fichier, un annuaire ou une base de données 160 qui décrit les types de données stockées dans le coffre-fort numérique 140. [0041] Enfin, dans l'exemple de la figure 1, le coffre-fort numérique 140 est associé à au moins une deuxième page Web 30, dans laquelle r internautc a préalablement renseigné au moins un premier objet numérique. Dans la suite de la description, à titre d'illustration, la deuxième page Web 30 est une page Internet de réseautage du type Linkedin, sur laquelle l'internaute possède un profil utilisateur préalablement renseigné. En pratique, on configure le coffre-fort numérique 140 pour stocker le premier objet numérique renseigné par l'internaute dans la deuxième page Web 30. [0042] Quand le système informatique 100 est en fonction, ses composants interagissent entre eux comme indiqué ci-dessous pour assister l'internaute dans le remplissage du premier champ de formulaire en ligne 21 de la première page Web 20. [0043] Tout d'abord, le script 120, lorsqu'il est exécuté, acquiert au moins une métadonnée 22 associée à un premier champ de formulaire en ligne 21. Ensuite, le script 120 crée un premier vecteur à partir de la métadonnée 22. Puis, le script 120 envoie à l'API 130 un premier message qui comprend le vecteur. En réponse au premier message, l'API 130 identifie, tout d'abord, une première sémantique prédéterminée qui est associée au premier champ de formulaire en ligne 21, ci-après appelé SEM1. En pratique, SEM1 est identifié à partir de la métadonnée 22 et d'un modèle d'apprentissage automatique préentraîné 500 à base de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais. À la lumière de la figure 2, plus de détails seront fournis ci-dessous qui concerne l'entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique 400 pour obtenir le modèle 9 d'apprentissage automatique préentraîné 500. Ensuite, l'API 130 identifie l'ensemble des coffres-forts numériques 140 dans lesquels se trouve SEMI, ci-après appelés coffres-forts numériques compatibles. Enfin, l'API 130 envoie au script 120 un second message qui comprend SEMI et la liste des coffres-forts numériques compatibles 140. [0044] Par la suite, le script 120 interroge tout ou partie des coffres-forts nu- mériques compatibles 140 à partir de SEMI . Puis, en réponse à l'interrogation du script 120, chacun desdits coffres-forts numériques 140 retourne au script 120 au moins un premier objet numérique de l'internaute qui correspond à SEMI. [0045] Enfin, en réponse à la réception d'un ou de plusieurs premier objets numériques de r intcrnautc, le script 120, lorsqu'il est exécuté, modifie la première page Web 20 pour inviter l'internaute à remplir le premier champ de formulaire en ligne 21 avec au moins un premier objet numérique de r intcrnautc. Dans un exemple, la modification de la première page Web 20 peut consister à présenter, au niveau du premier champ de formulaire en ligne 21, une liste déroulante qui comprend plusieurs premier objets numériques de l'internaute et qui proviennent d'un ou de plusieurs coffres-forts numériques 140. [0046] Dans une mise en oeuvre particulière de la phase d'opération précédente, le système informatique 100 comprend en outre un moteur d'entraînement 150 pour entraîner, en continu, le modèle d'apprentissage automatique précntraîné 500. Cette mise en oeuvre particulière concerne le cas de refus de l'internaute dc remplir le premier champ de formulaire en ligne 21 avec le premier objet numérique, mais plutôt avec un deuxième objet numérique de l'intemaute qui provient du coffre-fort numérique 140 et qui est associé avec une deuxième sémantique prédéterminée, ci-après appelée SEM2, différente de SEMI. Par exemple, le premier objet numérique correspond à un nom de famille alors que le deuxième objet numérique correspond à un prénom. Dans ce cas, la modification de la première page Web 20 peut consister à présenter, au niveau du premier champ de formulaire en ligne 21, une liste déroulante qui comprend plusieurs premier et deuxième objets numériques de l'internaute qui proviennent d'un ou de plusieurs coffres-forts numériques 140. [0047] Dans cette mise en oeuvre particulière, le script 120, lorsqu'il est exécuté, crée un second vecteur à partir de SEM2 et de la métadonnée 22. Ensuite, le script 120 envoie le second vecteur courant au moteur d'entraînement 150. En réponse à la réception du second vecteur, le moteur d'entraînement 150 entraîne le modèle d'apprentissage automatique préentraîné 500 à partir du second vecteur et d'un algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles, aussi appelé rule-based machine lemming en anglais. [0048] La figure 2 illustre un procédé 200 selon l'invention. Le procédé 200 permet d'entraîner un modèle d'apprentissage automatique 400, pour identifier dans une page Web une sémantique prédéterminée d'au moins un champ de formulaire en ligne. On peut également utiliser le procédé 200 pour réaliser l'entraînement en continu du modèle d'apprentissage automatique préentraîné 500 comme indiqué ci-dessus. [0049] Le procédé 200 nécessite une pluralité de pages Web d'entraînement qui com- prennent chacune au moins un champ de formulaire en ligne d'entraînement qui est associé à au moins une métadonnée 22. [0050] Le procédé 200 consiste tout d'abord, à l'étape 210, à associer le champ de formulaire en ligne d'entraînement à une sémantique prédéterminée, ci-après appelé SEM. On peut définir les SEM manuellement selon les besoins d'implémentation. On peut également obtenir les SEM de manière assistée, à partir d'un ou plusieurs des métadonnées 22. Par exemple, on peut utiliser le contenu de l'attribut '1-lame' pour identifier la sémantique de l'objet numérique. En effet, il est assez probable que l'attribut 'mime' associé à un champ de formulaire en ligne qui désigne le nom de famille de l'internante, comprendra l'un ou plusieurs des textes suivants : 'NOM', `NOM DE FAMILLE', 'FAMILY NAME'. On peut donc se servir de ces valeurs de texte pour établir les SEM. [0051] De retour au procédé 200, à l'étape 220, au moins une métadonnée 22 associée au champ de formulaire en ligne d'entraînement est acquise. Puis, à l'étape 230, on crée un troisième vecteur à partir du SEM et de la métadonnée 22. Enfin, à l'étape 240, on entraîne le modèle d'apprentissage automatique 400 à partir du troisième vecteur et d'un algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais, de sorte à obtenir un modèle d'apprentissage automatique préentraîné 500. [0052] Dans une mise en oeuvre particulière, l'algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles utilise une approche de classification non supervisée. Par exemple, on peut utiliser l'une des approches choisies parmi : les règles d'association, les systèmes de classeurs et les systèmes immunitaires artificiels. [0053] L'exemple, ci-dessous, décrit une mise en oeuvre d'un algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles qui utilise l'approche des règles d'association. L'un des avantages de l'approche des règles d'association est que les données d'entrées peuvent être de longueur variable. [0054] L'approche des règles d'association est une technique de fouille de données, aussi appelée data mining en anglais. Cette approche est traditionnellement liée au secteur de la distribution qui l'utilise pour rechercher des associations entre des produits sur les tickets de caisse. Toutefois, cette approche est également utilisée dans de nombreux secteurs d'activités dans lesquels on recherche des groupements potentiels de produits ou de services : services bancaires, services de télécommunications, par exemple. En outre, elle est également utilisée dans le secteur médical pour la recherche de coin- 11 plications ducs à des associations de médicaments ou à la recherche de fraudes grâce à la recherche des associations inhabituelles. Dans le domaine de la distribution, cette approche recherche quels produits tendent à être achetés ensemble. L'approche des règles d'association est dite non supervisée, car on ne dispose en entrée que de la description des achats. Dans l'exemple, l'invention propose d'utiliser cette approche pour déterminer quelles sont les métadonnée 22 qui sont associées à la sémantique d'un objet numérique dans une page Web. [0055] Le tableau 1, ci-dessous, est un exemple de données d'entrée utilisables avec l'approche des règles d'association : [0056] [Tableauxl] Métadonnée A Métadonné e B Métadonné e C Métadonné e D SEM A SE MB SE MC Champ de formulaire d'entraînement 1 X X X Cluunp de formulaire d'entraînement 2 X X X X Champ de formulaire d'entraînement 3 X X Champ de formulaire d'entraînement 4 X X X Champ de formulaire d'entraînement 5 X X X [0057] Dans le tableau 1 les données d'entrée de l'approche des règles d'association com- prennent, pour chaque champ de formulaire en ligne d'entraînement, d'une liste qui comprend les métadonnécs 22 associées et la sémantique prédéterminée associée au champ de formulaire en ligne d'entraînement, ci-dessus appelés SEMA, SEMB et SEMC. Par la suite, deux exemples sont donnés pour comprendre comment lire le tableau 1. Dans un premier exemple du tableau 1, le champ de formulaire en ligne d'entraînement 1 est associé aux métadonnécs A et D ainsi qu'à la sémantique prédéterminée SEMA. Dans un autre exemple du tableau 1, le champ de formulaire en ligne d'entraînement 3 est associé à la métadonnée D ainsi qu'à la sémantique prédétenninée 12 SEMC. [0058] L'application de l'approche des règles d'association au tableau 1 produit un ensemble de règles d'association. Une règle d'association est une règle de la forme : `Si condition alors résultat'. [0059] Dans une mise en oeuvre particulière, on peut se limiter à des règles où la condition est une conjonction d'apparition de métadonnées 22 et le résultat comprend une sémantique prédéterminée. Par exemple, on peut obtenir une règle de la forme : Si (`métadonnée A' et 'métadonnée D') alors `SEMC'. Sémantiquement, une telle règle s'énonce : Si les métadonnées A et D apparaissent simultanément dans les attributs d'un champ de formulaire alors ledit champ de formulaire est du type SEMC. [0060] Pour choisir les règles d'association les plus pertinentes, la personne du métier de la fouille de données pourra utiliser des métriques numériques conventionnelles telles que l'indice de support, l'indice de confiance et l'indice d'amélioration, respectivement appelés support, confidence et lift en anglais. [0061] Dans une autre mise en oeuvre particulière, l'algorithme d'apprentissage de modèle à hase de règles utilise une approche de classification supervisée. Dans ce cas, on labélise un vecteur qui comprend l'ensemble des métadonnées 22 associées à chaque champ de formulaire en ligne d'entraînement. En pratique, cela signifie que l'on accompagne chaque vecteur d'un label qui identifie le phénomène à classer, à savoir l'une des sémantiques prédéterminées telles que SEMA, SEMB et SEMC. Dans ce cadre, le modèle d'apprentissage automatique utilisé est un modèle dit prédictif dans lequel on découvre des corrélations significatives entre les métadonnées 22 et les sémantiques prédéterminées, et dans lequel on cherche à généraliser ces corrélations à des cas non encore observés. Un exemple de cette mise en oeuvre particulière peut être basé sur la méthode des forêts d'arbres décisionnels, aussi appelée Random Forest en anglais. [0062] La figure 3 illustre un procédé 300 selon l'invention. Le procédé 300 permet d'assister un intemaute dans le remplissage du premier champ de formulaire en ligne 21 dans la première page Web 20. Dans le procédé 300, on définit le navigateur Web 110, le script 120, l'API 130, et le coffre-fort numérique 140 de la même manière que dans l'exemple de la figure 1. [0063] Le procédé 300 consiste tout d'abord, comme indiqué plus haut, à instruire le script 120 pour, lorsqu'il est exécuté : - acquérir, à l'étape 310, au moins une métadonnée 22, et - créer, à l'étape 320, un premier vecteur à partir de la métadonnée 22 et l'envoyer à l'API 130, dans un premier message. [0064] Le procédé 300 consiste ensuite, comme indiqué plus haut, en réponse au premier message, à instruire l'API 130 pour, lorsqu'il est exécuté : 13 - identifier, à l'étape 330, une première sémantique prédéterminée associée au premier champ de formulaire en ligne 21, ci-après appelé SEM1, à partir de la métadonnée 22 et d'un modèle d'apprentissage automatique précntraîné 500 à base de règles, aussi appelé rule-hased machine learning en anglais. Puis, on identifie l'ensemble des coffres-forts numériques 140 dans lesquels se trouve SEM1, ci-après appelés coffres-forts numériques compatibles, et - envoyer, à l'étape 340, au script 120 un second message qui comprend le SEMI et la liste des coffres-forts numériques compatibles 140. [0065] Ensuite, en réponse à la réception du second message, le procédé 300 instruit, à l'étape 350, le script 120 pour interroger tout ou partie des coffres-forts numériques compatibles 140 à partir de SEM1. [0066] Puis, en réponse à l'interrogation du script 120, le procédé 300 instruit, à l'étape 360, chacun desdits coffres-forts numériques 140 pour retourner au script 120 au moins un premier objet numérique de l'internaute qui correspond à SEMI. [0067] Enfin, en réponse à la réception d'un ou de plusieurs premier objets numériques de r internaute, lorsque le script 120 est exécuté, le procédé modifie, à l'étape 380, la première page Web 20 pour inviter l'internaute à remplir le premier champ de formulaire 21 avec au moins le premier objet numérique. [0068] Dans une mise en oeuvre particulière de l'étape 380, on envisage le cas de refus de r intcrnautc de remplir le premier champ de formulaire 21 avec le premier objet numérique de l'intemaute, mais plutôt avec un deuxième objet numérique de l'internaute qui provient du coffre-fort numérique 140 et qui est associé avec une deuxième sémantique prédéterminée, ci-après appelé SEM2, différente de SEM1. [0069] Dans cette mise en oeuvre, le procédé 300 consiste tout d'abord à instruire le script 120 pour, lorsqu'il est exécuté - créer, à l'étape 381, un second vecteur à partir de SEM2 et la métadonnée 22, et - envoyer, à l'étape 382, le second vecteur courant à un moteur d'entraînement du modèle d'apprentissage automatique préentraîné 500. [0070] Ensuite, en réponse à la réception du second vecteur, on entraîne de nouveau le modèle d'apprentissage automatique préentraîné 500, à l'étape 390, par un moteur d'entraînement, à partir du second vecteur et d'un algorithme d'apprentissage de modèle à base de règles, aussi appelé rule-based machine learning en anglais, comme indiqué plus haut. [0071] Dans un mode particulier de réalisation de l'invention, des instructions de programmes d'ordinateur mettent en oeuvre les étapes des procédés 200, 300. Par conséquent, l'invention vise aussi un programme avec au moins un code de programme d'ordinateur fixé sur un support de stockage non transitoire, et qui est susceptible d'exécuter les étapes des procédés 200, 300 lorsque le programme 14 d'ordinateur est chargé dans l'ordinateur ou exécuté dans l'ordinateur. [0072] On a décrit et illustré l'invention dans la présente description détaillée et dans les figures. Toutefois, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation présentées. Ainsi, d'autres variantes et modes de réalisation peuvent être déduits et mis en oeuvre par la personne du métier à la lecture de la présente description et des figures annexées. Par exemple, le système informatique 100 peut être mis en oeuvre dans une application mobile, une application Web ou un assistant vocal. [Revendication I]