FR 3106233 A1 20210716 FR 2000149 A 20200109 L’invention porte sur un procédé de gestion de plusieurs bases de connaissances d’assistants conversationnels en langage naturel (C1, C2, C3, C4), les bases de connaissances comprenant une base principale de connaissances (M) gérée par un superviseur (G) qui est un opérateur humain, et au moins deux bases secondaires (S1, S2) de connaissances qui sont aptes à être modifiées indépendamment par un gestionnaire humain, le procédé comportant plusieurs étapes afin que les modifications apportées à au moins une base secondaire soient reproduites de manière automatisée dans l’autre base secondaire via une intégration intermédiaire dans la base principale (M). Le procédé permet dans un même métier d’enrichir de manière automatisée une multitude de bases secondaires de connaissances à partir de toutes les nouvelles connaissances apportées indépendamment en amont aux différentes bases secondaires. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 Procédé de gestion de plusieurs bases de connaissances d’assistants conversationnels en langage naturel L’invention concerne un procédé de gestion centralisée, de plusieurs bases de connaissances d’agents ou d’assistants conversationnels, nommés encore en anglais « chatbot », en particulier pour un même domaine d’utilisation ou même métier. On entend dans la suite de la description par l’expression « bases de connaissances pour un même métier » ou « bases de connaissances pour un même domaine d’utilisation », des bases de connaissances utilisables par des entités qui proposent la même activité ou les mêmes services, par exemple des bases de connaissances pour agences de voyages, ou restaurants, ou banques, ou mairies, etc.. Les agents conversationnels de type chatbot sont des robots permettant à distance, de répondre par écrit à des questions écrites en langage naturel. L’invention sera notamment décrite pour une application à un chatbot sans y être limitée, et peut s’appliquer à un assistant conversationnel par serveur vocal, dénommé en anglais « callbot », et d’une manière générale à tout dispositif conversationnel automatisé utilisant le langage naturel. Un chatbot est un dispositif conversationnel automatisé permettant de dialoguer avec un individu/un utilisateur se posant une question pour obtenir une réponse automatisée après reconnaissance automatisée de la question ou de l’intention se trouvant dans la question. La question est posée en langage naturel par l’utilisateur de manière vocale et/ou écrite, transmise au dispositif qui traite l’information à partir d’une base de connaissances et d’un algorithme de compréhension, et qui, lorsque la question ou l’intention ressortant de la question est reconnue, envoie une réponse préenregistrée ou établie par un algorithme de traitement qui normalement correspond (qui « matche ») à la question ou à l’intention comprise par le dispositif. Chaque chatbot possède sa propre base de connaissances dans laquelle sont consignées toutes les informations dont le chatbot aura besoin pour répondre aux questions des utilisateurs. Une base de connaissances est destinée à évoluer en étant complétée, notamment lorsque des questions posées ne trouvent pas de réponses. Afin de compléter la base de connaissances, un superviseur (personne humaine) du dispositif conversationnel saisit manuellement dans la base, des questions et/ou des intentions en les associant à au moins une réponse. Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises, ou d’entités délivrant un service d’informations, utilisent des chatbots. A chaque chatbot est créée sa propre base de connaissances, qui est le plus souvent modifiée/complétée au cours du temps. Or, dans un même domaine d’activités, un même métier, les chatbots ont nécessairement des composants communs dans leur base de connaissances. Le plus souvent, la société fournissant les chatbots à différents interlocuteurs/clients qui ont le même métier ou un domaine commun d’application du chatbot, partira d’une base de connaissances initiale commune. Par la suite, cette base commune initiale sera rapidement différente pour chacun des chatbots, en raison de l’ajout personnalisé de connaissances au cours du temps dans chacune des bases de connaissances respectives des chatbots. Or, les ajouts faits dans une base de connaissances d’un premier chatbot peuvent servir à une base de connaissances d’un deuxième chatbot. Afin que le deuxième chatbot puisse bénéficier des ajouts, il est nécessaire qu’un superviseur (personne humaine) puisse identifier et récupérer régulièrement les données ajoutées à une base, pour ensuite les saisir manuellement dans la deuxième base, ou dans chacune des autres bases qui auraient les mêmes besoins. Cependant, cette tâche manuelle serait fastidieuse et deviendrait vite ingérable par une multiplication du nombre de bases de connaissances individuelles qui pourraient découler d’une base de connaissances initiale commune à un même métier/domaine, et qui seraient chacune modifiées/enrichies de façon différente. En outre, les questions et les intentions pourront être communes à toutes les bases, mais certaines réponses seront propres à chaque base. Ainsi, l’enrichissement d’une multitude de bases de connaissances associées à un même domaine d’application/métier, en utilisant l’enrichissement propre au cours du temps de chacune des bases, est en réalité aujourd’hui impossible à gérer. L’invention a donc pour but de proposer une solution à ce problème d’enrichissement d’une pluralité ou multitude de bases de connaissances d’assistants conversationnels en langage naturel, pour un même métier/domaine, grâce à un procédé de gestion qui soit en grande partie automatisé. Dans la suite de la description, on entend par « ordinateur », un ordinateur ou équipement technique équivalent tel qu’une tablette, pour mettre en œuvre un programme informatique ou logiciel, et visualiser des données. Selon l’invention, le procédé de l’invention de gestion de plusieurs bases de connaissances d’assistants conversationnels en langage naturel, est relatif à des bases de connaissances comprenant une base principale de connaissances gérée par un superviseur qui est un opérateur humain, et au moins deux bases secondaires de connaissances, chacune des dites bases secondaires étant informatiquement connectée à la base principale et pouvant être modifiée indépendamment de la base principale pour ajouter de nouvelles connaissances via une interface de saisie manuelle associée à ladite base secondaire et mise en œuvre par ordinateur, les bases secondaires étant avant ou au départ de la mise en œuvre du procédé de gestion, identiques à la base principale, et le procédé comporte les étapes suivantes : Etape a : fonctionnement de manière indépendante des bases secondaires qui sont aptes à être enrichies isolément de nouvelles connaissances de sorte que chacune des bases secondaires de connaissances peut être modifiée, l’enrichissement d’une base secondaire se faisant via une interface informatique de saisie mise en œuvre par ordinateur, associée à ladite base secondaire de connaissances ; Etape b : à un instant t, visualisation par le superviseur des nouvelles connaissances apportées à chacune des bases secondaires, et analyse par le superviseur de ces nouvelles connaissances pour déterminer celles pertinentes à intégrer à la base principale, l’étape de visualisation se faisant via une interface informatique de gestion de versions mise en œuvre par ordinateur ; Etape c : intégration à la base principale (M) des nouvelles connaissances pertinentes analysées à l’étape b, l’intégration se faisant via une interface informatique de gestion de versions mise en œuvre par ordinateur, les nouvelles connaissances pertinentes pouvant éventuellement être en outre modifiées par le superviseur lors de leur intégration, de sorte qu’après intégration, la base principale (M) est différente de celle à l’instant t et possède de nouvelles connaissances ; Etape d : fusion des nouvelles connaissances de la base principale avec les connaissances de chacune des bases secondaires via une interface informatique de fusion des données mise en œuvre par ordinateur, de sorte à mettre à jour les bases secondaires avec les nouvelles connaissances issues de la base principale, la fusion des données dans chaque base secondaire pouvant être sélective (au regard des données à ajouter dans lesdites bases secondaires). Par conséquent, le procédé de gestion de l’invention de multiples bases de connaissances d’assistants conversationnels dans un même domaine d’utilisation/même métier, permet de gérer aisément de manière centralisée cette multitude de bases de connaissances, en les enrichissant de manière automatisée, afin que l’enrichissement d’une base secondaire mis en œuvre manuellement profite aux autres bases secondaires de manière automatisée, ou quasi-automatisée si le gestionnaire veut intervenir avant la fusion automatisée dans sa base secondaire pour sélectionner les données à fusionner (qui le sont néanmoins de manière automatisée). Les bases de données secondaires récupèrent donc le résultat de fusion automatisée sans que les gestionnaires des bases secondaires n’aient à intervenir, cela est totalement transparent pour chacun des gestionnaires des bases secondaires, c’est-à-dire pour le ou les clients à qui est proposé le procédé de gestion ; le gestionnaire/le client n’a aucune manipulation à effectuer et dispose d’une base de connaissances enrichie régulièrement. Le procédé de gestion de l’invention propose donc un nouveau système d’intelligence collective dédié aux assistants conversationnels en langage naturel tels que chatbots et callbots, qui est ainsi basé sur le travail collaboratif indirect. En très peu de temps, il est récolté pour un même métier de très nombreuses données, notamment une multitude d’intentions, et toutes les bases de connaissances secondaires deviennent rapidement riches de données et encore davantage fonctionnelles. Le demandeur a mis en avant de manière inattendue qu’une interface de gestion de versions pour codes sources pouvait être utilisée dans l’enrichissement des bases de connaissances pour assistants conversationnels tels que chatbots et callbots. Selon une caractéristique, le procédé comporte des étapes préalables à sa mise en œuvre, qui consistent en l’élaboration ou la préexistence d’une base de connaissances initiale qui correspond à la base principale, la duplication à l’identique de ladite base principale en une multiplicité de bases de connaissances secondaires, et une mise en liaison informatique de chaque base secondaire avec la base principale. La mise en liaison informatique se fait par tous moyens de communication à distance, tels que par des moyens Internet, Intranet ou Extranet. Selon une autre caractéristique, l’analyse à l’étape b des nouvelles connaissances par le superviseur en vue de leur intégration en tout ou partie dans la base principale, est réalisée par un opérateur humain ; chaque nouvelle question et/ou intention et/ou réponse est lue par l’opérateur qui décide d’intégrer telles quelles ces données ou de les modifier. Les connaissances pertinentes sont donc tout ou partie des nouvelles connaissances qui ont été apportées aux bases secondaires lors de leur fonctionnement indépendant. Les connaissances pertinentes sont ainsi intégrées à la base principale, telles quelles ou modifiées, l’intégration se faisant de manière automatisée et/ou manuelle. L’intégration à la base principale des connaissances pertinentes en étant modifiées, se fait de manière manuelle via une interface informatique de saisie manuelle mise en œuvre par ordinateur. Avantageusement, l’interface informatique de gestion de versions mise en œuvre par ordinateur dans l’étape de visualisation et dans l’étape d’intégration à la base principale est une interface de gestion de versions utilisée dans la gestion de versions des codes sources, telle que le logiciel connu sous la dénomination « Git », en particulier via la commande « cherry-pick » du logiciel Git. Avantageusement, l’interface informatique de fusion des données mise en œuvre par ordinateur est une interface informatique de gestion de versions utilisée dans la gestion de versions des codes sources, telle que le logiciel Git, en particulier via la commande « merge » du logiciel Git. Concernant l’étape de fusion, celle-ci est de préférence concomitante pour l’ensemble des bases secondaires. De plus, l’étape de fusion peut comporter des règles de conflit élaborées dans l’interface informatique de fusion afin de sélectionner de manière automatisée certaines nouvelles données de la base principale à fusionner avec les données des bases secondaires, en vue de valider ou non, les données sélectionnées pour la fusion, ou éventuellement modifier ces données sélectionnées, la validation étant effectuée de manière automatisée et/ou manuelle, et cela au cours de l’étape de fusion ou ultérieurement en stockant les données sélectionnées. Les règles de conflit peuvent être mises en œuvre pour au moins une base secondaire ou pour toutes les bases secondaires, et peuvent être différentes selon chacune des bases secondaires (les règles sont personnalisées en fonction de chaque base secondaire). Dans une réalisation particulière, la fusion d’une nouvelle connaissance pertinente de la base principale avec les données des bases secondaires est effectuée pour toutes les bases secondaires hormis pour la base secondaire dont est issue la nouvelle connaissance qui a engendré après modification la nouvelle connaissance pertinente de la base principale. L’invention porte également sur un produit programme d’ordinateur stocké sur un support lisible par ordinateur, et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé de gestion précité de l’invention. Enfin, l’invention est relative à un dispositif automatisé d’assistant conversationnel en langage naturel par échange écrit tel qu’un chatbot, ou par échange vocal tel qu’un callbot, comprenant une base de connaissances et caractérisé en ce qu’il utilise le procédé de gestion précité de l’invention, sa base de connaissances constituant une base secondaire telle que revendiquée dans ledit procédé et informatiquement reliée à la base principale dudit procédé. La présente invention est maintenant décrite à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des figures suivantes. ou figure 1 représente une vue schématique d’une installation dotée d’une pluralité de dispositifs conversationnels qui sont chacun dotés d’une base de connaissances dite secondaire et gérée par le procédé de gestion de l’invention, notamment au moyen d’une base de connaissances principale. ou figure 2 représente une vue schématique des différentes étapes du procédé de gestion selon l’invention entre la base de connaissances principale et la pluralité de bases de connaissances secondaires de la figure 1. Le procédé de l’invention de gestion de plusieurs bases de connaissances associées chacune à un assistant conversationnel en langage naturel, du type chatbot, s’applique à un même domaine d’utilisation ou un métier commun. Selon l’invention, l’installation de mise en œuvre du procédé de gestion comporte une base de connaissances principale M et au moins deux bases de connaissances secondaires S1 et S2. Le procédé de gestion de l’invention présente un intérêt dès deux bases de connaissances secondaires, et s’applique à n’importe quel nombre de bases de connaissances secondaires. Le but est justement de pouvoir gérer aisément une multitude de bases de connaissances dans un même domaine d’utilisation/même métier, en les enrichissant automatiquement, afin que l’enrichissement d’une base secondaire profite aux autres bases secondaires. L’exemple pris pour illustrer le procédé de l’invention porte sur des chatbots utilisés par différentes mairies sur un territoire, et pour lesquelles de très nombreuses questions adressées par les citoyens sont identiques ou similaires, et du moins identiques dans leur intention, et appellent une même réponse ou une réponse généraliste adaptée pour toutes les mairies qui pourra également être personnalisée par chaque mairie. En regard de la figure 1, l’installation comporte une base de connaissances principale M agencée dans un lieu donné, et des bases de connaissances secondaires, ici quatre bases secondaires S1 à S4, agencées dans des lieux distants et différents. La base de connaissances principale M est connectée informatiquement à chacune des bases de connaissances secondaires S1 à S4. La base principale M est gérée par un superviseur G qui est un opérateur humain, au moyen d’un ordinateur. Chaque base secondaire appartient à un assistant conversationnel en langage naturel C1 à C4, du type chatbot. Chaque base de connaissances secondaire est gérée par un opérateur humain gestionnaire A1 à A4, au moyen d’un ordinateur. De préférence, chaque gestionnaire s’occupe de sa propre base de connaissances associée respective S1 à S4. Chacun des gestionnaires A1 à A4 est apte à enrichir manuellement sa propre base, via une interface de saisie par ordinateur. Bien entendu, l’enrichissement par saisie manuelle d’une base secondaire pourrait être délégué au superviseur G de la base principale ou à un autre gestionnaire d’une autre base secondaire. Le procédé de l’invention de gestion de bases de connaissances, a pour but d’enrichir de manière (quasi-)automatisée les diverses bases de connaissances lorsqu’au moins une d’entre elles a été enrichie. Le procédé de gestion a pour but que, lorsqu’une base de connaissances (principale ou secondaire) est enrichie de connaissances nouvelles par saisie manuelle d’un opérateur humain, et cela indépendamment entre bases de connaissances, le superviseur puisse repérer rapidement et analyser les connaissances nouvelles afin de décider d’apporter ou non ces dernières, éventuellement en les modifiant, aux autres bases de connaissances principale et secondaires, l’apport aux bases de connaissances à enrichir se faisant par contre de manière automatisée. Avant le démarrage du procédé de gestion de l’invention, il est impératif que les bases secondaires de connaissances S1 à S4 soient identiques à la base principale de connaissances M. En regard de la figure 2, le procédé de gestion de l’invention comporte plusieurs étapes qui sont mises en œuvre relativement à la base de connaissances principale M et aux bases de connaissances secondaires S1 à S4 initialement identiques à la base principale, et destinées à être enrichies : - Etape a : étape de modification des connaissances d’au moins une des bases secondaires S1 à S4, indépendamment des autres bases de connaissances principale et secondaires, cette étape consistant en un enrichissement de ladite au moins une des bases secondaires en étant réalisée manuellement par l’opérateur gestionnaire A1 à A4 de la base secondaire de connaissances, via un ordinateur et une interface informatique de saisie manuelle ; - Etape b : à un instant t, visualisation par le superviseur G sur un écran de visualisation tel qu’un écran d’ordinateur, des modifications des connaissances apportées à la ou à chacune des bases de connaissances modifiées S1 à S4, cette visualisation des modifications se faisant au moyen d’une interface informatique de gestion de versions telle que le logiciel Git, en particulier via la commande « cherry-pick » du logiciel Git; en outre, analyse par le superviseur G des modifications des connaissances, afin d’établir les nouvelles connaissances qui seraient pertinentes à prendre en compte et à intégrer à la base de connaissances principale et aux autres bases de connaissances secondaires ; - Etape c : étape d’intégration automatisée ou manuelle des nouvelles connaissances pertinentes dans la base principale M au moyen d’une interface informatique de gestion de versions telle que le logiciel Git, en particulier via la commande « cherry-pick » du logiciel Git; - Etape d : étape de fusion des données des nouvelles connaissances pertinentes intégrées à la base principale M avec les données des différentes bases secondaires S1 à S4, via une interface informatique de fusion des données telle que via la commande « merge » du logiciel Git. Au démarrage du procédé de gestion, il est absolument nécessaire que chacune des bases secondaires soit un clone de la base principale M. Le procédé comporte une étape préalable de transmission à chaque gestionnaire A1 à A4 d’une base de connaissances S1 à S4 qui est la reproduction à l’identique de la base principale M. Par conséquent, lorsque les chatbots C1 à C4 vont être opérationnels pour la première fois à partir de leur propre base de connaissances respectives S1 à S4, leur base de connaissances sera strictement identique à celui de la base principale M. L’étape a est l’étape durant laquelle chaque base secondaire travaille indépendamment. Chaque opérateur A1, A2, A3, A4 de la base secondaire associée peut compléter, ajouter des connaissances dans sa base de connaissances. Par exemple, seront ajoutées 50 connaissances dans la base secondaire S1, 100 connaissances dans la base secondaire S2, aucune connaissance dans la base secondaire S3, et 15 connaissances dans la base secondaire S4. A l’étape b, le superviseur décide à un instant t de regarder l’enrichissement qui a été fait indépendamment au niveau de chaque base secondaire ou même de la base principale. L’étape b peut être faite de manière périodique ou non. L’étape b consiste à visualiser de manière immédiate pour le superviseur les modifications apportées à chaque base secondaire par rapport à la base de connaissances principale. Avantageusement, le procédé utilise une interface informatique de gestion de version, telle que le logiciel Git qui est habituellement utilisé pour la gestion des codes sources. Le demandeur a mis en avant de manière inattendue que le logiciel Git pouvait être utilisé au regard de la modification de données d’une base de connaissances d’assistant conversationnel. Toujours dans l’étape b, à la suite de la visualisation ou au cours de la visualisation, le superviseur G (opérateur humain) analyse chaque modification/nouvelle connaissance et à décider de l’intégrer à la base de connaissances principale M si elle est considérée comme une nouvelle connaissance pertinente, ou de ne pas l’intégrer. L’étape c d’intégration des nouvelles connaissances pertinentes à la base principale M peut être faite en reprenant telles quelles les nouvelles connaissances, c’est-à-dire avec la même composition de question-intention-réponse qui avait été intégrée préalablement à l’une des bases, ou en adaptant la question et/ou l’intention et/ou la réponse. L’intégration d’une nouvelle connaissance pertinente dans la base principale M peut être faite de manière automatisée si aucune modification ne doit être apportée à la nouvelle connaissance pertinente, ou par saisie manuelle par le superviseur G via une interface informatique de saisie manuelle de données, en particulier si des modifications sont à apporter à la nouvelle connaissance pertinente. L’étape d porte sur la fusion des données relatives aux nouvelles connaissances pertinentes intégrées à la base principale M, avec les données des bases de connaissances secondaires S1 à S4. La fusion qui est automatisée pourra être initiée de manière automatique ou bien manuelle. En particulier, soit le gestionnaire de la base secondaire décide qu’il accepte que toutes modifications de la base principale soient directement et systématiquement fusionnées avec les données de sa base secondaire, soit il a à valider manuellement la fusion des données pour décider de fusionner/intégrer ou non chacune des nouvelles connaissances à apporter. La fusion en tant que telle est par contre automatisée, grâce à une interface informatique de fusion des données telle que via la commande « merge » du logiciel Git. Cette fusion automatisée représente un gain de temps pour le gestionnaire de la base secondaire et évite tout risque d’erreur. Dans l’étape d de fusion, il ne s’agit surtout pas de recopier l’ensemble de la base de connaissances principale vers chaque base secondaire, afin de ne pas écraser la totalité des données de chacune des bases de connaissances secondaires, mais de fusionner les nouvelles données avec les données des bases secondaires existantes. En effet, la base secondaire pour laquelle auront été saisies des données strictement personnalisées à cette base secondaire, seront destinées à être reprises de manière plus générale dans leur intention et réponse par la base principale et les autres bases secondaires, sans pour autant effacer ces données personnalisées. L’interface informatique de fusion peut comprendre des règles de conflit pour détecter un conflit entre le contenu des données à intégrer dans une base secondaire et le contenu des données existantes dans cette base secondaire, et gérer ce conflit afin de, soit effectuer une fusion sans consulter le gestionnaire, soit consulter le gestionnaire avant d’effectuer la fusion et éventuellement modifier la donnée avant fusion. Par exemple, une règle de conflit est de consulter le gestionnaire lorsque pour une question et une intention identiques dans la base secondaire et dans la base principale, la nouvelle connaissance pertinente à fusionner est une réponse modifiée par rapport à celle contenue dans la base secondaire dont était issue la nouvelle connaissance qui avait été visualisée par le superviseur. Dans un exemple de réalisation, le procédé de l’invention établit tous les risques de conflits relatifs aux nouvelles connaissances à fusionner, stocke à part de la base secondaire lesdits conflits détectés et les données associées, fusionne dans la base secondaire les nouvelles connaissances pour lesquelles il n’y a pas de conflit et gère ultérieurement les données en conflit. Il est ci-après donné un exemple du procédé de gestion des bases de connaissances au regard d’au moins une nouvelle connaissance apportée selon l’étape a dans une base secondaire, telle que la base S1. Les nouvelles connaissances pertinentes de la base secondaire S1 sont par exemple une nouvelle intention associée à une nouvelle question et une nouvelle réponse. L’intention sera notamment suffisamment générale pour être la même pour toutes les autres bases secondaires, tandis que la réponse associée sera extrêmement précise et nécessaire pour la base secondaire S1, mais pourra être inadaptée pour les bases secondaires S2, S3 et S4. Une fois que le superviseur aura analysé les nouvelles connaissances de la base S1, il choisira d’intégrer à la base principale M la même intention, mais adaptera la réponse pour qu’elle sied aux bases secondaires S2, S3 et S4. A titre d’exemple particulier, la base secondaire S1 est associée à un chatbot d’une mairie M1, et le gestionnaire A1 a ajouté comme nouvelles connaissances : - Question et intention dans la base secondaire S1 : Comment déclarer l’abandon d’encombrants sur le trottoir ? - Réponse dans la base secondaire S1 : Il convient de remplir le formulaire N° F de la ville M1 . Cette question/intention sera utile à toutes les bases secondaires associées à différentes mairies. Toutefois, chaque mairie n’aura pas la même référence de formulaire et le même nom de ville. Le superviseur de la base principale M qui analyse les nouvelles connaissances (modifications de la base S1), choisit de reprendre la même question/intention, et d’adapter la réponse pour que celle-ci soit plus générale, par exemple, la réponse sera : Il convient de remplir le formulaire dédié, accessible sur le site interne t de la mairie. Une fois que la base principale M a été modifiée par le superviseur, ici manuellement pour au moins la réponse, le procédé met en œuvre ensuite l’étape de fusion des données afin que ces nouvelles connaissances ajoutées à la base principale, soient transmises et intégrées aux bases secondaires S1 à S4. Au regard de la base S1, de préférence ladite base S1 gardera sa propre réponse personnalisée plutôt que la réponse généralisée de la base principale, grâce à des règles de conflit élaborées dans l’interface informatique de fusion. Les étapes du procédé de gestion sont répétées dans le temps de manière à enrichir rapidement et de manière automatisée les bases secondaires d’assistants conversationnels. Ce procédé permet de pouvoir gérer une multitude de bases de connaissances dans un même métier en les enrichissant de manière rapide et sûre sans doublon dans une même base secondaire, tout en personnalisant si besoin certaines connaissances des bases secondaires. Procédé de gestion de plusieurs bases de connaissances (M, S1, S2, S3, S4) d’assistants conversationnels en langage naturel, les bases de connaissances comprenant une base principale de connaissances (M) gérée par un superviseur (G) qui est un opérateur humain, et au moins deux bases secondaires (S1, S2) de connaissances, chacune desdites bases secondaires (S1, S2) étant informatiquement connectée à la base principale (M) et pouvant être modifiée indépendamment de la base principale pour ajouter de nouvelles connaissances via une interface de saisie manuelle associée à ladite base secondaire et mise en œuvre par ordinateur, les bases secondaires étant avant ou au départ de la mise en œuvre du procédé, identiques à la base principale, le procédé comportant les étapes suivantes : a. Etape a : fonctionnement de manière indépendante des bases secondaires qui sont aptes à être enrichies isolément de nouvelles connaissances de sorte que chacune des bases secondaires de connaissances peut être modifiée ; b. Etape b : à un instant t, visualisation par le superviseur (G) des nouvelles connaissances apportées à chacune des bases secondaires (S1, S2), et analyse par le superviseur de ces nouvelles connaissances pour déterminer celles pertinentes à intégrer à la base principale (M), l’étape de visualisation se faisant via une interface informatique de gestion de versions mise en œuvre par ordinateur ; c. Etape c : intégration à la base principale (M) des nouvelles connaissances pertinentes via une interface informatique de gestion de versions mise en œuvre par ordinateur, les nouvelles connaissances pertinentes pouvant éventuellement être en outre modifiées par le superviseur lors de leur intégration, de sorte qu’après intégration, la base principale (M) est différente de celle à l’instant t et possède de nouvelles connaissances ; d. Etape d : fusion des nouvelles connaissances de la base principale (M) avec les connaissances de chacune des bases secondaires (S1, S2) via une interface informatique de fusion des données mise en œuvre par ordinateur, de sorte à mettre à jour les bases secondaires (S1, S2) avec les nouvelles connaissances issues de la base principale (M), la fusion des données dans chaque base secondaire pouvant être sélective. Procédé de gestion selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comporte des étapes préalables à la mise en œuvre du procédé, qui consistent en l’élaboration ou la préexistence d’une base de connaissances initiale qui correspond à la base principale (M), la duplication à l’identique de ladite base principale (M) en une multiplicité de bases de connaissances secondaires (S1, S2, S3, S4), et une mise en liaison informatique de chaque base secondaire (S1, S2, S3, S4) avec la base principale (M). Procédé de gestion selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l’intégration à la base principale des connaissances pertinentes en étant modifiées, se fait de manière manuelle via une interface informatique de saisie manuelle mise en œuvre par ordinateur. Procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’interface informatique de gestion de versions mise en œuvre par ordinateur dans l’étape de visualisation et dans l’étape d’intégration à la base principale (M) est une interface de gestion de versions utilisée dans la gestion de versions des codes sources. Procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’interface informatique de fusion des données mise en œuvre par ordinateur est une interface informatique de gestion de versions utilisée dans la gestion de versions des codes sources. Procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de fusion comporte des règles de conflit élaborées dans l’interface informatique de fusion afin de sélectionner de manière automatisée certaines nouvelles données de la base principale à fusionner avec les données des bases secondaires, en vue de valider ou non pour la fusion les données sélectionnées, ou éventuellement modifier ces données sélectionnées, la validation étant effectuée de manière automatisée et/ou manuelle, et cela au cours de l’étape de fusion ou ultérieurement en stockant les données sélectionnées. Procédé de gestion selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les règles de conflit sont mises en œuvre pour au moins une base secondaire ou pour toutes les bases secondaires, et peuvent être différentes selon chacune des bases secondaires. Procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la fusion d’une nouvelle connaissance pertinente de la base principale avec les données des bases secondaires est effectuée pour toutes les bases secondaires hormis pour la base secondaire dont est issue la nouvelle connaissance qui a engendré après modification la nouvelle connaissance pertinente de la base principale. Produit programme d’ordinateur stocké sur un support lisible par ordinateur, tablette ou smartphone, et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif automatisé d’assistant conversationnel en langage naturel par échange écrit tel qu’un chatbot, ou par échange vocal tel qu’un callbot, comprenant une base de connaissances et caractérisé en ce qu’il utilise le procédé de gestion selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, sa base de connaissances constituant une base secondaire telle que revendiquée dans ledit procédé et informatiquement reliée à la base principale dudit procédé.