FR 3096486 A1 20201127 FR 1905406 A 20190523 Description Titre de l'invention : Aide à l'appréhension d'émotions suscitées lors de l'échange de messages textuels [0001] La présente divulgation relève du domaine des télécommunications de messages échangés et de l'analyse de tels messages. [0002] De tels messages peuvent susciter des émotions particulières auprès d'un lecteur de ces messages, alors que leur auteur n'avait aucune intention de susciter ces émotions, selon sa propre subjectivité. [0003] Une émotion, comme la joie ou la peur, est une expérience psychophysiologique complexe ayant un début relativement brutal et une durée relativement brève. [0004] Il existe aujourd'hui des solutions capables de détecter et d'interpréter les émotions présentes dans un texte, par exemple dans un message interpersonnel (cmail, SMS, etc.) ou dans un commentaire laissé sur un réseau social. Ces solutions utilisent des techniques d'analyse linguistique (techniques de traitement automatique du langage naturel, de détection de signaux, de regroupement ou « clustering », etc.). [0005] Ces solutions reposent sur des modèles, plus ou moins complexes, cartographiant les émotions humaines. Les modèles les plus simples se contentent de cartographier quatre émotions considérées comme principales, généralement : la peur, la colère, la joie et la tristesse. D'autres modèles, plus complets, comprennent davantage d'émotions. Par exemple, à partir des quatre émotions « primaires » (la peur, la colère, la joie, la tristesse), des analyses s'associant à des mécanismes de mémoire et de réflexion permettent de détecter quatre autres émotions dites « secondaires » (la confiance - liée à la joie -, le dégoût - lié à la tristesse -, l'anticipation - liée à la colère-,et la surprise - liée à la peur -). [0006] L'outil informatique « Watson Tonc Analyzcr » (développé par la société IBMCI) est un exemple de solution, disponible à ce jour, capable de détecter et d'interpréter des émotions dans un texte. [0007] On considère ci-après deux utilisateurs A et B échangeant des messages contenant du texte (éventuellement accompagné d'autres éléments multimédia : photos ou vidéos par exemple) en utilisant un service de messagerie (par exemple : service SMS, service MMS, applications de messageries instantanées (WhatsApp® ou autre)). Un émetteur de message A ne se rend souvent pas bien compte de la façon dont ses messages peuvent être perçus par son correspondant, destinataire B du message. Par exemple, un message pourra être perçu comme « effrayant » par son destinataire, alors que l'émetteur n'avait absolument pas l'intention de « faire peur » à son correspondant. [0008] D'innombrables situations peuvent contribuer à générer ou accentuer cette distorsion 2 entre la ou les émotions suscitée(s) par un message lors de sa lecture, par son destinataire B, et l'intention voulue par l'émetteur À du message, et ainsi contribuer à de nombreux problèmes de communication. [0009] Les individus, notamment dans le monde du travail, se connaissent peu ou mal. Par exemple, l'intention d'un individu qui ne connait pas la propension de son correspondant à utiliser une forme d'humour qui laisse sous-entendre l'inverse de cc que l'on pense vraiment (humour de « second degré» typiquement), peut être mal perçue. [0010] Les individus peuvent communiquer sans se voir, donc en étant privé d'une partie de la communication dite « non verbale », c'est-à-dire tous les échanges n'ayant pas recours aux mots et reposant notamment sur les gestes (actions et réactions), les attitudes, les expressions faciales (dont les micro-expressions). [0011] L'ignorance du contexte de son correspondant peut entrainer des quiproquos, comme par exemple le cas d'un individu qui n'a pas connaissance que son interlocuteur se trouve, au moment de l'échange, dans une situation très stressante ou encore dans un lieu qu'il perçoit comme hostile. [0012] Les différences culturelles, les différences de codes sociaux des individus, sont sus- ceptibles aussi d'ajouter de l'aléa à ces communications. [0013] Compte tenu du style utilisé par l'émetteur A, de son vocabulaire, des éventuelles émoticônes utilisées ou non lors de la composition de son message, ce message peut être interprété par le destinataire B comme contenant par exemple une certaine « colère », sans que A n'ait eu l'intention de susciter cette émotion, sans que A ne se rende compte même que cette émotion se dégage du message qu'il vient de rédiger puis d'envoyer. [0014] L'invention vient améliorer la situation. [0015] 11 est ainsi proposé un procédé mis en oeuvre par des moyens informatiques, de traitement de message comportant : - une analyse lexicographique d'au moins un message, pour détecter une pluralité d'émotions dans le message, - une quantification de présence de chaque émotion dans le message, pour calculer des scores respectifs de présence des émotions dans l'ensemble du message, et identifier au moins un score maximum parmi les scores calculés, - une génération de données d'un contenu destiné à être joué par un dispositif de restitution de contenu, le contenu comprenant au moins des données représentatives du score maximum. [0016] Le dispositif de restitution précité peut être directement le terminal (type smartphone ou autre) ayant émis le message précité, et peut ainsi comporter un écran sur lequel s'affiche le contenu précité, avec par exemple la nature de l'émotion dont le score maximum a été identifié (par exemple la colère, avec éventuellement un émoticône 3 associé), ainsi éventuellement qu'une recommandation (par exemple pour élaborer de futurs messages moins colériques ou autre). [0017] Bien entendu, alternativement, ce contenu peut être un contenu audio, avec une re- commandation vocale. [0018] De même, le message précité peut être un message texte et une analyse lexico- graphique est menée sur ce texte. Alternativement, il peut s'agir d'un message vocal, et il peut par exemple être réalisé une conversion voix vers texte auprès d'un serveur pour y mener l'analyse lexicographique précitée. [0019] Ainsi, l'invention propose un objet technique, donc objectif, permettant d'aider chacun des deux utilisateurs échangeant des messages textuels (émetteur A et destinataire B en reprenant les notations précédemment introduites) à mieux appréhender les émotions que leurs messages peuvent susciter chez leur correspondant, en dépit de la propre subjectivité de l'émetteur. Un tel objet technique peut en outre faire des recommandations aux deux correspondants, au cours de leur échange, afin de limiter l'éventuelle distorsion entre les émotions suscitées par un message chez son destinataire B et l'intention voulue par l'émetteur A du message. [0020] Comme indiqué précédemment, dans un mode de réalisation, le dispositif de res- titution est un terminal à disposition d'un utilisateur auteur du message, et le contenu peut comporter une recommandation, fonction du score maximum calculé et destinée à l'auteur du message (typiquement pour l'élaboration de messages futurs). [0021] Dans un exemple de réalisation, chaque score d'une émotion donnée est calculé en évaluant : - un niveau de confiance associé au calcul du score, déterminé par exemple par une fréquence d'occurrences de cette émotion donnée dans le message, et - une intensité de cette émotion donnée dans les occurrences précitées. [0022] La recommandation peut alors être déterminée en fonction : - d'un premier seuil atteint par le niveau de confiance, et - d'un deuxième seuil atteint par l'intensité de l'émotion. [0023] Dans un mode de réalisation possible, le terminal peut être connecté à une base de données de recommandations stockées en correspondance de couples de premier et deuxième seuils. Ainsi, en fonction des seuils atteints, le terminal est en mesure de retrouver dans la base de données la recommandation adéquate. [0024] Dans une forme de réalisation, le dispositif de restitution précité est connecté à un serveur agencé au moins pour la mise en oeuvre de l'analyse lexicographique et de la quantification. Ce serveur peut alors transmettre au dispositif de restitution au moins le score maximum associé à l'émotion prépondérante identifiée dans le message (ou tout au moins des données de cette émotion prépondérante) et le terminal peut alors afficher par exemple un contenu à partir des données de cette émotion prépondérante (un émoticône par exemple). [0025] Le terminal peut aussi alors stocker ou être connecté avec la base de données des re- commandations, précitée, pour afficher en outre une recommandation en fonction de l'évaluation du score maxi muni. [0026] Alternativement, le serveur peut préparer les données de contenu et les transmettre au terminal qui n'exécute alors que leur affichage. [0027] Alternativement encore, toutes les opérations précitées peuvent être exécutées « en local » par le terminal, sans faire appel à un serveur. [0028] Dans le cas où un serveur intervient, on peut prévoir que le terminal est connecté à la base de données précitée via le serveur, et ce serveur est agencé en outre pour : - accéder à la base de données des recommandations pour - identifier une recommandation fonction des premier et deuxième seuils évalués pour le score maximum au moins, - et générer les données du contenu avec des données de la recommandation ainsi identifiée. [0029] Dans une réalisation où le dispositif de restitution est un terminal à disposition d'un utilisateur auteur du message, et comporte par exemple une interface de saisie du message, l'analyse lexicographique, la quantification et la génération de données de contenu peuvent être mises en oeuvre en continu pendant la saisie du message (éventuellement par échanges de données via un réseau de communication, avec un serveur du type précité, ainsi en temps quasi-réel). [0030] Dans le cas d'un message courant élaboré dans un contexte d'échanges de messages avec un destinataire de ce message courant, l'analyse lexicographique, la quantification et la génération de données de contenu peuvent être mises en oeuvre à la fois pour les messages transmis à un terminal (TB) du destinataire (B) et pour les messages reçus du terminal (TB) de ce destinataire (B). [0031] Dans une telle réalisation, le procédé peut comporter en outre un calcul, pour chaque émotion, d'un score moyen sur l'ensemble des messages émis au destinataire, de présence de cette émotion, pour identifier parmi tous les scores moyens au moins un score maximum déterminant une émotion prépondérante sur l'ensemble des messages émis au destinataire. [0032] Réversiblement, le procédé peut comporter en outre un calcul, pour chaque émotion, d'un score moyen sur l'ensemble des messages reçus du destinataire (B), de présence de cette émotion, pour identifier parmi tous les scores moyens au moins un score maximum déterminant une émotion prépondérante sur l'ensemble des messages reçus du destinataire (B). [0033] La présente invention vise aussi un programme informatique comportant des ins- tructions pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d'un circuit de traitement. [0034] Elle vise aussi un support d'enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un tel programme pour la mise en oeuvre du procédé lorsque ce programme est exécuté par un processeur. [0035] Elle vise aussi un dispositif comportant un circuit de traitement pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant. Un tel dispositif peut être un serveur du type précité, ou encore le terminal seul comme expliqué ci-avant (et incluant éventuellement le dispositif de restitution précité). Comme illustré sur la figure 6, un tel circuit de traitement UT peut comporter : - une interface d'entrée IN pour recevoir le message MESS à traiter (sous forme audio ou directement sous forme de texte) ; - une mémoire MEM pour stocker notamment les données d'un programme informatique du type précité ; - un processeur PROC coopérant avec la mémoire MEM pour lire les données du programme et exécuter le procédé ci-avant pour le traitement du message MESS ; - et une interface de sortie pour délivrer les données du contenu qui est destiné à être joué par un dispositif de restitution DR. [0036] D'autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la des- cription détaillée ci-après, et à l'analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 [0037] [fig.1] montre un exemple dc système comportant un terminal émetteur TA d'un message et un terminal récepteur TB de ce message, ainsi qu'un serveur capable d'opérer le procédé ci-avant, dans un exemple de réalisation. Fig. 2 [0038] [fig.21 montre un résumé des étapes principales d'un tel procédé selon un exemple de réalisation possible. Fig. 3 100391 1E2.31 montre un détail d'une étape 53 du procédé de la figure 2. Fig. 4 100401 I fig.41 montre un mode de réalisation possible d'un procédé mis en oeuvre pour tout un historique d'échanges de messages entre un émetteur et un destinataire. Fig. 5 100411 Ifie.5I montre un détail d'une étape 55 du procédé de la figure 2. Fig. 6 [0042] montre schématiquement un exemple de réalisation d'un dispositif au sens de l'invention. [0043] 11 est maintenant fait référence à la figure 1 pour décrire ici un système permettant à 6 deux correspondants A et B échangeant des messages textuels, de recevoir, en continu sur leur terminal, les informations suivantes : - Les émotions détectées par un serveur SER dans les messages qu'ils envoient à leur correspondant (messages précédemment envoyés à leur correspondant au cours de leur échange, ainsi qu'éventuellement le message en cours de rédaction, avant que celui-ci ne soit envoyé au correspondant) ; - Les émotions détectées par le serveur SER dans les messages qu'ils reçoivent de leur correspondant (messages précédemment reçus au cours de leur échange, ainsi qu'éventuellement le message en cours de rédaction par leur correspondant, avant que celui-ci n'ait envoyé son message) ; - Des recommandations ayant pour objectif de limiter les éventuelles distorsions entre : * D'une part, les émotions suscitées par un message (ou un ensemble de messages, successivement envoyé lors d'un même échange) chez le destinataire du(des) message(s) ; * Et d'autre part, l'intention voulue par l'émetteur du(des) messagc(s) en question. [0044] Ainsi, en référence à la figure 1, deux utilisateurs A et B, équipés chacun d'un terminal de communication respectivement TA et TB (par exemple un téléphone mobile, une tablette ou un ordinateur) échangent des messages (textuels ou multimédia) via leur terminal TA. TB et un réseau de communication RES, en utilisant un service de messagerie (quelconque, par exemple un service SMS, MMS, ou des applications de messageries instantanées). [0045] Une application APP est préalablement installée au moins sur le terminal TA de l'émetteur A et possiblement mais non limitativement sur les deux terminaux TA et TB. Cette application peut communiquer (via un protocole http par exemple) avec un serveur SER, relié à une base de données. [0046] Lorsque l'utilisateur A saisit un message sur son terminal TA, ce message est (en continu, lors de sa saisie) traité par l'application APP pour être envoyé au serveur SER (via le réseau RES). Cet envoi est illustré par les flèches FI, puis F2 sur la figure 1. On peut prévoir des traitements identiques sur le terminal TB lorsque son utilisateur B saisit un message à destination du terminal TA. Dans cette réalisation, l'application APP joue pour l'utilisateur sur son terminal TA un contenu multimédia (par exemple un émoticône graphique, ou un fichier audio, ou autre) correspondant à une recommandation relativement à un message en cours de saisie sur le terminal (message textuel ou vocal avec éventuellement une conversion voix vers texte). A cet effet, le serveur SER procède à une analyse lexicographique du message en cours d'élaboration et transmet (flèche F3) des données de recommandation qui s'affichent sur le terminal TA. L'utilisateur A du terminal TA peut alors éventuellement colliger son message en fonction de ces recommandations et transmettre le message final ainsi corrigé à son in- 7 terlocutcur B (flèche F4). [0047] De même, on peut prévoir lorsque l'utilisateur A s'apprête à envoyer un message finalisé depuis son terminal TA, que ce message soit d'abord traité par l'application APP présente sur le terminal TA puis envoyé à l'initiative de l'application APP au serveur SER (et des traitements identiques sur le terminal TB lorsque l'utilisateur B envoie un message au terminal TA). Dans cette réalisation, l'application APP joue pour l'utilisateur sur son terminal TA un contenu multimédia de recommandation relativement à un message déjà saisi et prêt à être envoyé par le terminal. [0048] L'application APP peut (en coopération éventuellement avec le serveur SER) estimer un score courant pour un message en cours de saisie ou déjà saisi et faire jouer par le terminal TA un contenu multimédia particulier en fonction de score. [0049] Pour cc faire, dans un exemple de réalisation, une mémoire connectée au serveur SER stocke une base de données dc mots-clés ou successions de mots-clés (communément désignés ci-après par « mots-clés ») en correspondance d'émotions respectives que révèlent ces mots-clés. Le serveur SER, comme illustré à titre d'exemple sur la figure 3, sur réception d'un message (ou début de message) issu du terminal TA à l'étape 531 : - identifie à l'étape 532 dans la base de données BDD les mots-clés MC présents dans le message, - détermine à l'étape 533, depuis la base de données BDD, un score N d'émotion que révèle chaque mot-clé MC du message (par exemple de 0 (mot-clé ne révélant aucunement l'émotion « colère ») à 10 (mot-clé révélant très explicitement l'émotion « colère » ressentie par l'auteur du message pendant son élaboration), en estimant ainsi un score par type d'émotion que révèle le mot-clé (par exemple peur, colère, joie, tristesse), et - calcule à l'étape S34 un score, par exemple moyen, par émotion, dans le message complet et éventuellement de là, à l'étape S35, un score général en fonction de tous les scores d'émotion (par exemple l'émotion la plus représentée dans le message). [0050] Ces étapes sont désignées ci-après par « analyse lexicographique » (faisant l'objet de l'étape générale S3 commentée plus loin), qui peut bien entendu inclure différentes formes de variantes des étapes S31 à S35 décrites ci-dessus. [0051] Le serveur SER peut alors envoyer ce score ainsi calculé au terminal TA pour que ce dernier joue un contenu en fonction du score reçu. Ce contenu peut être un message textuel par exemple comprenant une recommandation pour éventuellement atténuer les émotions relevées dans le message, avec éventuellement un émoticône pour résumer l'émotion qui se dégage le plus de ce message. [0052] Ainsi, en référence maintenant à la figure 2, on peut prévoir la mise en oeuvre des traitements suivants sur le serveur SER (par exemple en continu). 8 [0053] L'étape S1 concerne la réception des messages saisis sur le terminal TA et envoyés parce dernier, ainsi que ceux saisis sur le terminal TB et envoyés parce dernier (en continu, lorsqu'ils sont en cours de saisie par les utilisateurs A et B, puis lorsqu'ils sont envoyés par A et par B). Ces messages sont envoyés par l'application APP présente sur les terminaux TA et TB. [0054] L'étape S2 concerne l'extraction du texte contenu dans les messages reçus lors de l'étape S1 (ces messages pouvant contenir, en plus du texte, des photos, ou des vidéos ou tout autre contenu multimédia). [0055] L'étape S3 concerne la détection et l'interprétation des émotions contenues dans les textes extraits lors de l'étape S2, par analyse lexicographique du texte (utilisation d'une solution de détection et d'interprétation d'émotions présentes dans des textes). [0056] L'étape S4 concerne le stockage dans une base de données que gère le serveur SER des émotions détectées dans les échanges lors de l'étape 53. Les émotions détectées dans les messages prévenant de l'utilisateur A dans son interaction avec l'utilisateur B sont par la suite nommées « émotions de A » ; de même, les émotions détectées dans les messages prévenant de l'utilisateur B sont par la suite nommés « émotions de B ». [0057] A titre d'exemple, les « émotions de A » et les « émotions de B » ainsi détectées peuvent être la joie, la tristesse, la peur, la colère, le dégoût, la surprise (liste non exhaustive, dépendant de la solution de détection et d'interprétation d'émotions utilisée, en particulier du modèle d'émotions que celle-ci utilise). [0058] Une « intensité » ainsi qu'un « niveau de confiance » peuvent être associés à chacune des émotions ainsi détectées. Ces deux indicateurs sont déterminés par la solution de détection et d'interprétation d'émotions qui est utilisée. L'intensité est, par exemple, un entier dont la valeur est comprise entre 1 à 10. Cet entier donne une estimation de l'intensité de l'émotion en question (par exemple l'intensité attribuée a pour valeur « 1 » si l'émotion détectée est très peu présente dans le message analysé ; la valeur maximale de « 10» est quant à elle attribuée si l'émotion détectée est extrêmement présente dans le message analysé). Le niveau de confiance est, par exemple, un entier dont la valeur est comprise entre 1 à 10. Cet entier donne une estimation de la fiabilité de la détection de l'émotion en question (par exemple la valeur minimale de « 1 » est attribuée si la détection de l'émotion est jugée très peu fiable, par exemple car elle a été établie en analysant un texte relativement court dans lequel l'émotion en question est très peu identifiée ; la note valeur maximale de « 10 » est attribuée si la détection de l'émotion est jugée très fiable, par exemple car elle a été établie en analysant un texte relativement long dans lequel l'émotion en question a été très fortement identifiée). [0059] Cette intensité, ainsi que ce niveau de confiance (qui sont donc associés à chacune des émotions détectées) sont déterminé par le serveur SER (au cours de l'étape S3, par la solution de détection et d'interprétation d'émotions présentes dans des textes, par 9 analyse lexicographique comme expliqué plus haut). Ces deux paramètres sont stockés dans la base de données que gère le serveur SER au cours de l'étape 54. [0060] Le contenu de cette base de données peut se présenter alors sous la forme d'un tableau comme présenté ci-après. [Tableaux 1] Horodatage du message (JJ/MM/AAAA HH:MM:SS) Emetteur du message Destinataire du message Nature de l'émotion détectée Intensité de l'émotion (entre 1 et Niveau de confiance de l'émotion (entre 1 et 10) 10) 25/02/2019 A B Colère 9 5 13 :45:02 25/02/2019 B A Surpiise 8 5 13 :45:35 25/02/2019 B A Colère 4 6 13:45:35 25/02/2019 A B Tristesse 7 9 13:45:58 25/02/2019 A B Surprise 5 7 13:45:58 25/02/2019 B A Peur 3 8 13 :46:35 [0061] On note qu'un même message (même horodatage, même émetteur, même des- tinataire) peut contenir plusieurs émotions. Il peut aussi arriver qu'aucune émotion ne soit détectée dans un message donné. [0062] Après ces traitements (étapes SI à S4) permettant d'identifier les émotions de A et de B, le serveur procède au cours de l'étape S5 (toujours en continu, dès la réception d'un nouveau message envoyée par l'application APP depuis le terminal TA ou TB) à l'identification de recommandations à destination de chacun des deux utilisateurs (A et B). [0063] Ces recommandations sont déterminées grâce à des règles prédéfinies et stockées dans la base de données du serveur SER (ces règles sont préalablement définies par exemple par un opérateur du serveur SER et sont modifiables à tout moment par cet opérateur). [0064] Il est décrit ci-après en référence à la figure 5 un exemple d'une règle prédéfinic permettant d'établir à l'étape S5 ci-dessus une recommandation à partir d'émotions détectés. Dans un message envoyé par le terminal TA à destination du terminal TB, si une émotion est présente (à l'étape S51) : - avec un niveau de confiance cf égal ou supérieur à Ni (test S52), - et une intensité int égale ou supérieure à N2 (test S53), alors recommander à l'étape S54 à destination du terminal TA une recommandation RO1 (qui est ici fonction des seuils dépassés N1, N2). [0065] Ici, TA et TB sont respectivement les terminaux émetteur et destinataire d'un message (par exemple identifiés par les numéros MSISDN tels que #TA = +33600000001 et #TB = +33600000002). [0066] Ni est un seuil, dont la valeur [i.1 01 est paramétrable par l'opérateur du serveur SER (Ni = 6 par exemple) ; [0067] N2 est un seuil, dont la valeur [i.1 01 est paramétrable par l'opérateur du serveur SER (N2 = 8 par exemple). [0068] Les recommandations à destination des utilisateurs sont des chaincs de caractères (notées R01, R02, R03, etc.) ; elles sont stockées dans la base de données que gère le serveur SER et sur l'application APP, comme par exemple selon le tableau ci-après : [Tableaux2] Code Recommandation correspondante (chaine de caractères) ROI « être moins virulent » R02 « ne pas faire de l'humour » ... [0069] A l'issue de cette étape S5 d'identification de recommandation(s), le serveur SER envoie à l'application APP sur les terminaux TA et TB (étape S6) : - Les émotions de l'utilisateur A et de l'utilisateur B détectées dans le message précédemment envoyés ; - La ou les dernières recommandation(s) identifiées (les recommandations à destination de l'utilisateur A étant envoyées uniquement au terminal TA ; les recommandations à destination de l'utilisateur B étant envoyées uniquement au terminal TB). [0070] On prévoit alors les traitements suivants sur le terminal TA, par l'application APP (traitements identiques sur le terminal de B. par l'application APP) : - Réception (en continu) des émotions de A et de B (envoyées par le serveur SER) ainsi que l'intensité et le niveau de confiance associées à chacune d'entre elles, et réception des recommandations à destination de A ; 11 - Affichage à l'écran du terminal TA de tout ou partie des informations précédemment reçues. [0071] Par exemple, sur le terminal TA, les émotions de A et les émotions de B peuvent être affichées sous la forme d'émoticônes (chacune des émotions identifiées étant, par exemple, représentée par un émoticône prédéfini). La taille de ces émoticônes affichés peut dépendre du niveau de confiance et de l'intensité dc l'émotion cn question. Dans un autre mode d'implémentation, on peut choisir de n'afficher que los émotions les plus intenses parmi les dernières émotions reçues. [0072] Ainsi, A peut visualiser la ou les émotions de A (c'est-à-dire les émotions qui ont été détectées dans ses propres messages) ainsi que la ou les émotions de B (c'est-à-dirc la ou les émotions détectées dans les messages dc son correspondant), de manière continue. [0073] Sur le terminal TA, les recommandations à destination de A sont également affichées, sous la forme d'un court texte (par exemple : « nous vous conseillons d'être moins virulent avec votre correspondant »). Par exemple, l'affichage sur l'écran du terminal TA peut être du type (avec dcs émoticônes associés aux émotions) : Emotion(s) se dégageant de mes messages : La colère (intensité : 6/10) [0074] Emotion(s) des messages de Jeanne : La peur (intensité : 9/10) [0075] Notre recommandation : être moins virulent avec votre correspondant [0076] Ainsi, l'utilisateur A peut, s'il le souhaite, adapter le contenu de son message en cours de saisie avant de l'envoyer, en tenant compte des informations affichées à l'écran dc son terminal TA. [0077] Il est ainsi possible d'offrir à tout utilisateur d'un service de messagerie quelconque (service SMS, service MMS, applications de messageries instantanées, etc.) un service l'aidant à mieux appréhender les émotions que ses messages peuvent susciter chez ses correspondants, et dc recevoir des recommandations, au cours de ses échanges, afin de limiter l'éventuelle distorsion entre les émotions suscitées par des messages chez leur destinataire et l'intention voulue par l'émetteur de ces messages. [0078] Au-delà d'une analyse en continu (ou « au fil de l'eau ») lors d'un échange entre A et B, il est proposé dans un mode de réalisation présenté ci-après d'analyser l'histmique de l'ensemble des échanges que A a eu avec ses différents correspondants (par exemple au cours d'une fenêtre de temps glissante, de taille paramétrable par l'utilisateur et/ou l'opérateur du serveur SER, typiquement : tous les messages échangés au cours du dernier mois). [0079] Ainsi, en référence à la figure 4, le serveur SER analyse (étape S42) l'ensemble des 12 échanges que l'utilisateur A a eu avec tous ses correspondants du mois dernier (B, C, D, etc.) et conserve à cet effet dans sa hase de données l'historique des émotions détectées dans les messages envoyés et reçus par A, selon les correspondants de A (étape S41). [0080] Une telle analyse permet de déterminer à l'étape S43 une fréquence de détection de chacune des émotions (ex. la peur, la colère, la joie, la tristesse) dans les messages envoyés par A, selon leurs destinataires (ex. B, C, D, etc.) [0081] Par exemple, au cours du mois dernier, l'émotion « peur » a été détectée : - Dans 0% des message envoyés par A à B - Dans 5% des message envoyés par A à C - Dans 10% des messages envoyés par A à D Etc. [0082] L'émotion « colère» a été détectée: Dans 43% des message envoyés par A à B Dans 60% des message envoyés par A à C Dans 58% des messages envoyés par A à D Etc. [0083] Et de même pour les autres émotions (joie et tristesse si on utilise un modèle contenant uniquement les quatre émotions primaires). [0084] A l'étape S44, on peut optionnellement déterminer également la fréquence de détection de chacune des émotions dans les messages reçus par A, selon leurs émetteurs (ex. B, C, D, etc.). [0085] Par exemple, au cours du mois dernier, l'émotion « peur » a été détectée : Dans 47% des message reçus par A et émis par B Dans 59% des message reçus par A et émis par C Dans 12% des messages reçus par A et émis par D Etc. [0086] L'émotion « colère» a été détecté : Dans 5% des message reçus par A et émis par B Dans 10% des message reçus par A et émis par C Dans 78% des messages reçus par A et émis par D Etc. [0087] Et de même pour les autres émotions (joie et tristesse si on utilise un modèle contenant uniquement les quatre émotions primaires). [0088] Une fois calculées par le serveur SER, ces informations (pourcentages) sont transmises par le serveur SER (à l'étape S45) à l'application APP du terminal TA qui peut alors les afficher à l'écran. [0089] Ainsi, par exemple, lorsque A est en cours d'échange avec B, il peut voir à son écran 13 (sous la forme d'icônes, par exemple) les émotions se dégageant des messages qu'il vient juste d'adresser à B. pendant sa conversion en cours, mais aussi, en complément, les principales émotions se dégageant de l'ensemble des messages qu'il a adressé à B au cours du mois dernier. [0090] L'utilisateur A, s'il le souhaite, peut donc adapter le contenu de son message en cours de saisie et de ses messages suivants, en tenant compte de l'ensemble de ces informations affichées à son écran (y compris cet « historique des émotions »). [0091] Ainsi, grâce aux informations affichées par l'application APP, A peut se rendre compte qu'il suscite en général beaucoup de peur au cours de ses derniers échanges avec B et C, voire de colère auprès de D. A la saisie d'un nouveau message, il peut se discipliner dans ses expressions de façon à transmettre des informations de façon plus neutre. Par exemple, si l'application APP indique que la même émotion prépondérante dans les messages dc A sur le mois dernier (la colère par exemple) se dégage une nouvelle fois de son message en cours de rédaction, il est suggéré à A (via les recommandations précitées) de modérer certains de ses propos, afin de ne pas susciter une nouvelle fois l'émotion majoritaire que ses messages suscitent (la peur ou la colère). 14 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] REVENDICATIONSProcédé mis en oeuvre par des moyens informatiques, dc traitement de message comportant : - une analyse lexicographique (S3) d'au moins un message, pour détecter une pluralité d'émotions dans le message, - une quantification (S34) de présence de chaque émotion dans le message, pour calculer des scores respectifs dc présence des émotions dans l'ensemble du message, ct identifier au moins un score maximum (S35) parmi les scores calculés, - une génération de données d'un contenu (S5) destiné à être joué par un dispositif de restitution de contenu, le contenu comprenant au moins des données représentatives du score maximum. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de restitution est un terminal (TA) à disposition d'un utilisateur auteur (A) du message, et dans lequel le contenu comporte une recommandation, fonction du score maximum calculé et destinée à l'auteur du message. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel chaque score d'une émotion donnée est calculé en évaluant : - un niveau de confiance (S52) associé au calcul du score, déterminé par une fréquence d'occurrences de ladite émotion donnée dans le message, et - une intensité (S53) de ladite émotion donnée dans lesdites occurrences. Procédé selon la revendication 3, prise en combinaison avec la revendication 2, dans lequel la recommandation est déterminée en fonction : - d'un premier seuil (Ni) atteint par le niveau de confiance, et - d'un deuxième seuil (N2) atteint par l'intensité de l'émotion. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le terminal est connecté à une base de données (BDD) de recommandations stockées en correspondance de couples de premier et deuxième seuils. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le dispositif de restitution (TA) est connecté à un serveur (SER) agencé au moins pour la mise en oeuvre de l'analyse lexicographique (S3) et de la quantification (S34). Procédé selon la revendication 6, prise en combinaison avec la revendication 5, dans lequel le terminal est connecté à la base de données (BDD) via le serveur (SER), et le serveur est agencé en outre pour : - accéder à la base de données (BDD) des recommandations pour 15 [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] [Revendication 13] [Revendication 14] - identifier une recommandation fonction des premier et deuxième seuils évalués pour le score maximum au moins, - et générer les données du contenu avec des données de la recommandation ainsi identifiée. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le dispositif de restitution est un terminal à disposition d'un utilisateur auteur du message, et comporte une interface de saisie du message, et dans lequel l'analyse lexicographique (S3), la quantification (S34) et la génération de données de contenu sont mises en oeuvre en continu pendant la saisie du message. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le message est un message courant, élaboré dans un contexte d'échanges de messages avec un destinataire (B) du message courant, et dans lequel l'analyse lexicographique (S3), la quantification (S34) et la génération de données de contenu sont mises en oeuvre pour les messages transmis à un terminal (TB) du destinataire (B) et pour les messages reçus du terminal (TB) du destinataire (B). Procédé selon la revendication 9, comportant en outre un calcul, pour chaque émotion, d'un score moyen sur l'ensemble des messages émis au destinataire (B), de présence de cette émotion, pour identifier parmi tous les scores moyens au moins un score maximum déterminant une émotion prépondérante sur l'ensemble des messages émis au destinataire (B). Procédé selon l'une des revendications 9 et 10, comportant en outre un calcul, pour chaque émotion, d'un score moyen sur l'ensemble des messages reçus du destinataire (B), de présence de cette émotion, pour identifier parmi tous les scores moyens au moins un score maximum déterminant une émotion prépondérante sur l'ensemble des messages reçus du destinataire (B). Programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 11, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d'un circuit de traitement. Support d'enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 11 lorsque ce programme est exécuté par 1111 processeur. Dispositif comportant un circuit de traitement pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 11.