FR 3134218 A1 20231006 FR 2203019 A 20220401 Procédé pour délivrer, à partir de contenus multimédia disponibles sur un site web d’hébergement de contenus multimédia (11), des cartes quiz multimédia (flashcards) (7) procurant des contextes d’apprentissage adaptés à un apprenant d’une langue étrangère selon une pluralité de critères, ce procédé comprenant les étapes suivantes: recherche (12) de contenus multimédia indexés disponibles sur ledit site d’hébergement (11), selon une pluralité de mots cible prédéterminés, pr´efiltrage (6), parmi les contenus multimédia indexés (4) issus de l’étape de recherche (12), de contenus multimédia indexés correspondant à une pluralité de contextes d’apprentissage, production (13), à partir chacun desdits contenus multimédia indexés et préfiltrés, de cartes quiz (flashcards) (7) intégrant chacune un quiz en relation avec un ou plusieurs mots cible associés au contenu multimédia respectif, lesdites cartes quiz ainsi produites étant prévues pour être visualisables sur un équipement électronique utilisé par l’apprenant (S), identification (5) par une méthode neuronale d’apprentissage, parmi lesdites cartes quiz ainsi produites (7), d’une ou plusieurs cartes quiz adaptées pour faire progresser l’apprenant (S) en fonction de son profil. Voir Figure 1 Procédé et système pour délivrer des cartes quiz multimédia procurant des contextes d’apprentissage adaptés à un apprenant d’une langue étrangère DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé pour délivrer des cartes quiz multimédia (flashcards) procurant des contextes d’apprentissage adaptés à un apprenant d’une langue étrangère, quelle que soit cette langue parmi celles actuellement pratiquées dans le monde. Elle vise également un système mettant en œuvre ce procédé. ETAT DE LA TECHNIQUE Il existe actuellement une forte demande pour l’apprentissage de langues étrangères sur des supports numériques tels que des smartphones, tablettes ou ordinateurs. Pour cet apprentissage, il existe déjà des applications utilisant des contenus disponibles sur des sites web dédiés. Le document US 2020/0143704 A1 divulgue un système pour améliorer l'apprentissage des langues basé sur la vidéo. Le système comprend un serveur vidéo pour stocker des vidéos qui utilisent une ou plusieurs langues à apprendre. Le système comprend en outre une base de données de métadonnées vidéo pour stocker des traductions de phrases prononcées dans les vidéos, des profils de caractères de caractères apparaissant dans les vidéos, et des mappages entre les phrases et un profil d'apprenant. Le système comprend également une base de données de profils d'apprenants pour stocker les profils d'apprenants. Le système comprend en outre un analyseur sémantique et un moteur d'appariement pour trouver, pour au moins une vidéo donnée et un apprenant donné, des phrases alternatives pour et répondant aux traductions des phrases prononcées dans la vidéo donnée qui sont en conflit avec un profil d'apprenant. Le système de traitement informatique comprend en outre un système de présentation pour lire la vidéo donnée et fournir les phrases alternatives à l'apprenant. Le document KR102018295B1 divulgue un procédé pour extraire avec précision et de ne fournir qu'une partie des données vidéo correspondant à un mot de recherche, éliminant ainsi les inconvénients et le temps consommés par la lecture et la vérification de l'ensemble des données vidéo. Il y est proposé une unité de définition de mot-clé de section définissant un mot-clé représentatif pour chaque section de lecture d'unité qui est une unité de division de l'image de section constituant les données vidéo en utilisant le mot-clé extrait par l'unité d'extraction de mot-clé. Une unité de fourniture d'image de section est configurée pour fournir au terminal utilisateur au moins une image de section ayant un mot-clé représentatif correspondant à la demande de recherche par mot-clé lorsque la demande de recherche par mot-clé pour la vidéo est reçue du terminal utilisateur. Ces procédés de l’art antérieur ne fournissent pas d’enseignement sur une récupération plus efficace et automatisée de médias audiovisuels sur un site ou une base de données tierce, qui permettrait de délivrer des flashcards de manière automatique et personnalisée (les flashcards sont des cartes virtuelles de quiz avec au recto une question et au verso une réponse) sélectionnées de manière optimales pour faire progresser chaque apprenant. Cet objectif est atteint avec un procédé pour délivrer automatiquement, à partir de contenus disponibles sur un site web d’hébergement de contenus multimédia, des cartes quiz (flashcards) procurant des contextes d’apprentissage adaptés à un apprenant d’une langue étrangère selon une pluralité de critères, ce procédé comprenant les étapes suivantes : recherche de contenus multimédia indexés disponibles sur ledit site d’hébergement, selon une pluralité de mots cible prédéterminés, préfiltrage, parmi les contenus multimédia indexés issus de l’étape de recherche, de contenus multimédia indexés correspondant à une pluralité de contextes d’apprentissage, production, à partir chacun desdits contenus multimédia indexés et préfiltrés (flashcards vidéo ou audio ou textuelle), de cartes quiz intégrant chacune un quiz en relation avec un ou plusieurs mots cible associés au contenu multimédia respectif, lesdites cartes quiz ainsi produites étant prévues pour être visualisables sur un équipement électronique utilisé par l’apprenant, identification par une méthode d’apprentissage neuronal, parmi lesdites cartes quiz ainsi produites, d’une ou plusieurs cartes quiz adaptées pour faire progresser un apprenant de manière optimale en fonction de son profil. La ou les étapes de préfiltrage peuvent être effectuées sur des transcriptions textuelles de vidéos hébergées sur le site web d’hébergement de contenus multimédia. L’étape de préfiltrage peut en outre comprendre un filtrage selon un ou plusieurs mots-cible choisis. Le filtrage selon un ou plusieurs mots-cible peut avantageusement comprendre une étape d’analyse morphosyntaxique permettant une levée d’ambiguïté lexicale. L’étape d’identification peut être basée sur plusieurs critères liés à l’activité de l’apprenant sur le système d’apprentissage. L’étape d’identification peut comprendre une classification d’une transcription textuelle d’une vidéo sur la base de caractéristiques de cette transcription textuelle, et de son tempo, en vue de déterminer un niveau de difficulté pour le contexte correspondant. L’étape d’identification peut en outre comprendre une sélection du meilleur contexte pour l’apprenant en tenant compte de son historique dans une application implémentant ce procédé (par exemple, mots déjà maitrisés). L’étape de sélection du meilleur contexte contient un mot cible à apprendre qui sera le focus de la flashcard crée et envoyée à l’apprenant via l’algorithme de répétitions espacées. Un aspect innovant du système est que son apprentissage neuronal se base sur les données générées produites par son système de répétition espacées, qui sont très riches en information et permettent de mieux évaluer le niveau de l’apprenant et au système neuronal d’apprendre plus rapidement. L’étape de sélection du meilleur contexte peut avantageusement comprendre les étapes suivantes : entrer dans un réseau de neurones implémentant un apprentissage neuronal avec un mot cible, une transcription d’un contexte (phrase) et des « features » (pour « caractéristiques ») dérivées de la phrase ou du profil de l’apprenant telles que la lisibilité [28] et des informations sur l’apprenant (par exemple, les mots déjà appris ou maitrisés), délivrer en sortie du réseau de neurones un score du contexte de recommandation à l’apprenant, répéter les deux étapes précédentes pour tous les contextes préfiltrés, conserver le contexte présentant le score le plus élevé. L’étape de sélection du meilleur contexte peut en outre comprendre une étape pour encoder le contexte comme une séquence de vecteurs-mots. Ces vecteurs-mots sont générés par des librairies existantes tels que Glove [26] ou fastText [27] puis passés dans un encodage au niveau de la phrase par le moyen d’un réseau récurrent de type LSTM [20] ou GRU [25]) ou un « transformer model » (pour « modèle de transformation ») de type BERT [24] ou tout autre réseau permettant d’agréger les informations de chaque mot dans un ensemble représentant la phrase. Le procédé de récupération selon l’invention peut en outre comprendre une étape pour saisir une réponse de l’apprenant sur sa perception du niveau de difficulté de la vidéo qu’il vient de consulter, ou bien un QCM (Questionnaire à Choix Multiple) ou bien un exercice production écrite ou orale. Les données des réponses saisies par l’apprenant par mise en œuvre de l’algorithme de répétitions espacées peuvent être exploitées pour améliorer en continu le réseau de neurones mis en œuvre dans la sélection du meilleur contexte via une étape d’apprentissage continue. Suivant un autre aspect de l’invention, il est proposé un système pour délivrer, à partir de contenus multimédia disponibles sur un site web d’hébergement de contenus multimédia, des cartes quiz multimédia (flashcards) procurant des contextes d’apprentissage adaptés à un apprenant d’une langue étrangère selon une pluralité de critères, mettant en œuvre le procédé selon l’invention, ce système comprenant : des moyens pour rechercher des contenus multimédia indexés disponibles sur ledit site d’hébergement, selon une pluralité de mots cible prédéterminés, des moyens pour pr´efiltrer, parmi les contenus multimédia indexés issus de l’étape de recherche, des contenus multimédia indexés correspondant à une pluralité de contextes d’apprentissage, des moyens pour produire, à partir de chacun desdits contenus multimédia indexés et préfiltrés, des cartes quiz (flashcards) intégrant chacune un quiz en relation avec un ou plusieurs mots cible associés au contenu multimédia respectif, lesdites cartes quiz ainsi produites étant prévues pour être visualisables sur un équipement électronique utilisé par l’apprenant, des moyens pour identifier par une méthode neuronale d’apprentissage, parmi lesdites cartes quiz ainsi produites, une ou plusieurs cartes quiz adaptées adaptés pour faire progresser un apprenant en fonction de son profil. Les moyens de préfiltrage peuvent être agencés pour traiter des transcriptions textuelles de vidéos hébergées sur le site web d’hébergement de contenus multimédia. Les moyens d’identification peuvent comprendre des moyens pour classifier une transcription textuelle d’une vidéo sur la base de caractéristiques de cette transcription textuelle, en vue de déterminer un niveau de difficulté pour le contexte correspondant. Les moyens d’identification peuvent en outre comprendre en outre des moyens pour sélectionner un meilleur contexte pour l’apprenant en tenant compte de son historique (par exemple, des mots connus) dans une application implémentant ce procédé. Les moyens de sélection du meilleur contexte peuvent coopérer avec un système de répétitions espacées prévu pour déterminer un prochain timing optimal de révision d’une ou plusieurs cartes quiz d’apprentissage. La sélection du meilleur contexte peut être déterminée par le score de sortie du réseau de neurones, qui a appris en fonction des réponses des quiz de cet apprenant et d’autres. Le score de recommandation détermine la pertinence des contenus pour chaque apprenant. Plus le score est élevé, plus le contenu permet à l’élève d’apprendre efficacement sur le système d’apprentissage. Ce score peut être défini de manière arbitraire afin de représenter la performance de l’élève sur le système d’apprentissage, en fonction de ses caractéristiques propres. Par exemple ce score pourrait être maximal (=1) quand le contenu sélectionné permet à l’apprenant de faire le moins d’erreurs possible sur l’application d’apprentissage, ce qui revient le plus souvent à minimiser ou maximiser une des valeurs de l’algorithme de répétitions espacées sur une durée arbitraire (par exemple minimiser le « factor » & les « lapses » pour l’algorithme SM-2 [22]). Les moyens de sélection du meilleur contexte peuvent comprendre un réseau de neurones prévu pour recommander des contenus. Les moyens de sélection du meilleur contexte peuvent être configurés pour: entrer dans un réseau de neurones implémentant un apprentissage neuronal, avec un mot, une transcription d’un contexte et des « features » (ou caractéristiques) dérivées de ce contexte (tel qu’un score de lisibilité [28]) et des informations sur l’apprenant, délivrer en sortie du réseau de neurones un score du contexte de recommandation à l’apprenant, répéter les deux étapes précédentes pour tous les contextes préfiltrés, conserver le contexte présentant le score le plus élevé. Le système de récupération selon l’invention peut en outre comprendre des moyens pour saisir une réponse de l’apprenant sur sa perception du niveau de difficulté du contenu multimédia qu’il vient de consulter, et des moyens pour attribuer au réseau de neurones une récompense ou une pénalité en fonction de la réponse ainsi saisie, ainsi que des moyens pour exploiter les réponses saisies par l’apprenant par le système de répétitions espacées, de façon à améliorer en continu le réseau de neurones mis en œuvre dans la sélection du meilleur contexte. Les typologies de quiz sur les contenus recommandés peuvent couvrir diverses compétences (compréhension orale en demandant à l’apprenant d’écouter et reconnaitre la piste sonore, trouver la définition du mot cible etc…), en fonction de la méthode éducative utilisée dans l’application d’apprentissage. Dans le cadre de notre système, ces quiz sont générés automatiquement cependant il est également possible d’imaginer qu’ils soient créés par des humains de manière plus traditionnelle. Bien que cela a l’avantage de s’assurer de la qualité du quiz et du contenu, cela a le désavantage de prendre beaucoup de temps et d’être contraint à utiliser un scope plus réduit de contenus authentiques. Le système d’inférence peut être déployé en tant que micro-service avec sa propre API. Le système (entrainement et inférence) peut-être installé sur des serveurs avec CPU ou GPU en utilisant par exemple framework open source de machine learning standard de type PyTorch [23]. L’entrainement du système peut être réalisé sur des données réelles provenant du comportement des apprenants. L’entrainement peut être réalisé une seule fois ou de manière continue afin de prendre en compte l’évolution de la performance d profile de l’apprenant qui évolue dans le temps. DEFINITIONS BERT : acronyme anglais de « Bidirectional Encoder Representations from Transformers » pour « représentations de codage bidirectionnelles à partir de transformateurs », modèle de langage [24] développé par Google en 2018 Bibliothèque : espace numérique de rangement structuré de flashcards Cours : ensemble de flashcards correspondant à un thème particulier Equipement de communication : smartphone, tablette, ordinateur personnel et plus généralement tout équipement connecté à un ou plusieurs réseaux de communication FastText : bibliothèque pour l'apprentissage des incorporations de mots et la classification de texte, créée par le laboratoire AI Research (FAIR) de Facebook Flashcard ou carte quiz: micro-contenu compatible avec un apprentissage sur smartphone, tablette ou ordinateur personnel, par répétitions espacées Glove : algorithme d'apprentissage non supervisé pour obtenir des représentations vectorielles pour les mots. [26] GRU : pour « Gated Recurent Unit » (Unité récurrente fermée), mécanisme de déclenchement dans les réseaux de neurones récurrents [25], introduit en 2014 par Kyunghyun Cho et al.[29]. Indexeur : outil numérique de recherche de contenus multimédia contenant un mot ou une expression cible LSTM : pour «”Long Short-Term Memory” (mémoire à long court-terme), architecture de réseau de neurones récurrents artificiels utilisée dans le domaine de l'apprentissage profond Quiz : test ou questionnaire permettant de tester des connaissances spécifiques ou des compétences Répétition espacée : technique de mémorisation basée sur les neurosciences qui consiste à montrer de nouveau l’élément (par exemple, un quiz) à mémoriser juste avant que l’apprenant n’oublie Transformer model modèle d'apprentissage profond qui adopte le mécanisme de l'auto-attention, en pondérant différemment l'importance de chaque partie des données d'entrée, appliqué en NLP (Natural Language Processing). DESCRIPTION DES FIGURES On comprendra mieux l’invention à la lumière des figures suivantes : La représente un exemple de réalisation d’un procédé de fourniture de cartes quiz ou micro-contenus multimédia dédiées à l’apprentissage d’une langue étrangère selon l’invention. La représente schématiquement un exemple de réalisation d’un système d’apprentissage de langues étrangères selon l’invention, implémentant un système de fourniture de cartes quiz selon l’invention. La représente un exemple d’architecture d’un système de prédiction de meilleur(s) contexte(s) mis en œuvre dans un système de fourniture de cartes quiz selon l’invention. La illustre un système d’apprentissage neuronal mis en œuvre dans un système de fourniture de cartes quiz selon l’invention. Procédé pour délivrer, à partir de contenus multimédia disponibles sur un site web d’hébergement de contenus multimédia (11), des cartes quiz (7) procurant des contextes multimédia d’apprentissage adaptés à un apprenant d’une langue étrangère selon une pluralité de critères, ce procédé comprenant les étapes suivantes: recherche (12) de contenus multimédia indexés disponibles sur ledit site d’hébergement (11), selon une pluralité de mots cible prédéterminés, préfiltrage (6), parmi les contenus multimédia indexés issus de l’étape de recherche (12), de contenus multimédia indexés (7) correspondant à une pluralité de contextes d’apprentissage, production, à partir chacun desdits contenus multimédia indexés et préfiltrés (7), de cartes quiz intégrant chacune un quiz en relation avec un ou plusieurs mots cible associés au contenu multimédia respectif, lesdites cartes quiz ainsi produites étant prévues pour être visualisables (9) sur un équipement électronique (C1,C2,…Ck) utilisé par l’apprenant (S;S1,S2,..,Sk), identification par une méthode d’apprentissage neuronal (81), parmi lesdites cartes quiz ainsi produites (7), d’une ou plusieurs cartes quiz adaptées pour faire progresser un apprenant de manière optimale en fonction de son profil. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape de préfiltrage (6) sont effectuées sur des transcriptions textuelles de vidéos hébergées sur le site web d’hébergement de contenus multimédia (11). Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape de préfiltrage (6) comprend en outre un filtrage selon un ou plusieurs mots-cible choisis. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le filtrage selon un ou plusieurs mots-cible comprend une étape d’analyse morphosyntaxique permettant une levée d’ambiguïté lexicale. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape d’identification (80) est basée sur plusieurs critères liés à l’activité de l’apprenant (S) sur un système d’apprentissage (1). Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape d’identification (80) comprend une classification d’une transcription textuelle d’une vidéo sur la base de caractéristiques de cette transcription textuelle, et de son tempo, en vue de déterminer un niveau de difficulté pour le contexte correspondant. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape d’identification (80) comprend en outre une sélection (82) du meilleur contexte (84) pour l’apprenant (S) en tenant compte de son historique dans une application implémentant ce procédé. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape (82) de sélection du meilleur contexte (84) met en œuvre un apprentissage neuronal pour recommander des contenus. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape (82) de sélection du meilleur contexte (84) comprend les étapes suivantes : entrer dans un réseau de neurones (81) implémentant un apprentissage neuronal avec un mot cible, une transcription d’un contexte et des caractéristiques dérivées d’une phrase ou d’un profil de l’apprenant, délivrer en sortie du réseau de neurones un score (Si) du contexte de recommandation à l’apprenant (S), répéter les deux étapes précédentes pour tous les contextes préfiltrés, conserver le contexte (84) présentant le score le plus élevé. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape (82) de sélection du meilleur contexte comprend en outre une étape pour encoder le contexte comme une séquence de vecteurs-mots. Procédé selon l’une des deux revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape (85) pour saisir une réponse de l’apprenant sur sa perception du niveau de difficulté du contenu multimédia qu’il vient de consulter, et une étape pour attribuer au réseau de neurones (81) une récompense ou une pénalité en fonction de la réponse ainsi saisie. Système (10) pour délivrer, à partir de contenus multimédia disponibles sur un site web d’hébergement de contenus multimédia (11), des cartes quiz multimédia procurant des contextes d’apprentissage adaptés à un apprenant (S) d’une langue étrangère selon une pluralité de critères, mettant en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, ce système (10) comprenant: des moyens (12) pour rechercher des contenus multimédia indexés (4) disponibles sur ledit site d’hébergement (11), selon une pluralité de mots cible prédéterminés, des moyens (6) pour pr´efiltrer, parmi les contenus multimédia indexés (4) issus de l’étape de recherche, des contenus multimédia indexés correspondant à une pluralité de contextes d’apprentissage, des moyens (13) pour produire, à partir de chacun desdits contenus multimédia indexés et préfiltrés, des cartes quiz (7) intégrant chacune un quiz en relation avec un ou plusieurs mots cible associés au contenu multimédia respectif, lesdites cartes quiz (7) ainsi produites étant prévues pour être visualisables sur un équipement électronique (C1,C2,..,Ck) utilisé par l’apprenant (S)), des moyens (5) pour identifier par une méthode neuronale d’apprentissage, parmi lesdites cartes quiz ainsi produites (7), une ou plusieurs cartes quiz adaptées pour faire progresser l’apprenant (S) en fonction de son profil. Système (10) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens de préfiltrage (6) sont agencés pour traiter des transcriptions textuelles de vidéos hébergées sur le site web d’hébergement de contenus multimédia (11). Système (10) selon l’une des deux revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens d’identification (5) comprennent des moyens pour classifier une transcription textuelle d’une vidéo sur la base de caractéristiques de cette transcription textuelle, en vue de déterminer un niveau de difficulté pour le contexte correspondant. Système (10) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens d’identification (5) comprennent en outre des moyens (82) pour sélectionner un meilleur contexte pour l’apprenant (S) en tenant compte de son historique dans une application implémentant le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 14. Système (10) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens de sélection du meilleur contexte coopèrent avec un système de répétitions espacées (14) prévu pour déterminer un prochain calendrier optimal de révision d’une ou plusieurs cartes quiz d’apprentissage (7). qui va permettre d’accélérer l’apprentissage. Système (10) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens de sélection du meilleur contexte comprennent un réseau de neurones (81) prévu pour recommander des contenus. Système (10) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens de sélection du meilleur contexte sont configurés pour: entrer dans un réseau de neurones (81) implémentant un apprentissage neuronal avec un mot, une transcription d’un contexte, des caractéristiques dérivées de ce contexte, et des informations sur l’apprenant, délivrer en sortie du réseau de neurones un score (Si) du contexte (i) de recommandation à l’apprenant (S), répéter les deux étapes précédentes pour tous les contextes préfiltrés, conserver le contexte (84) présentant le score le plus élevé. Système (10) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens (82) de sélection du meilleur contexte comprennent des moyens pour encoder le contexte comme une séquence de vecteurs-mots en un vecteur représentant la phrase. Système (10) selon l’une des deux revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre des moyens (85) pour saisir une réponse de l’apprenant (S)) sur sa perception du niveau de difficulté de la vidéo qu’il vient de consulter, et des moyens pour attribuer au réseau de neurones (81) une récompense ou une pénalité en fonction de la réponse ainsi saisie. Système (10)) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend en outre des moyens pour exploiter les réponses saisies par l’apprenant par le système de répétitions espacées (14), de façon à améliorer via un entrainement le réseau de neurones (8,81) mis en œuvre dans la sélection du meilleur contexte.