FR 3153439 A1 20250328 FR 2310068 A 20230922 Procédé et dispositif de personnalisation d’un flux numérique audiovisuel Ce procédé de personnalisation d’un premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) comportant des étapes de: - détermination (E90), en utilisant une base de connaissance d’au moins un mot par un utilisateur, d’au moins un mot (GMMC 1 ) obtenu à partir du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) et peu ou mal connu par un utilisateur à qui le premier flux numérique (FAV O ) doit être rendu; - personnalisation du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) en un flux audiovisuel personnalisé (FAV p ), ladite personnalisation comportant l’envoi, à un modèle de langage génératif, d’une requête (RQ 1 ) lui demandant d’expliciter ledit au moins un mot (GMMC 1 ). Fig. 2 Procédé et dispositif de personnalisation d’un flux audiovisuel Arrière-plan La présente divulgation se situe dans le domaine de la personnalisation d’un flux audiovisuel numérique, c’est-à-dire un flux comportant des données visuelles et/ou des données audio, en vue de sa présentation à un utilisateur. Elle s’applique à tout type de flux audiovisuel numérique, quel que soit son contenu, par exemple à des documents purement textuels, à des images, à des sons, à des documents mixtes comportant par exemple des images insérées dans des pages de texte, notamment des pages Web, … Elle trouve une application privilégiée mais non limitative dans le contexte plus particulier de l’interaction entre un utilisateur et un agent logiciel dialoguant (ou agent logiciel conversationnel) (en anglais chatbot). De tels agents sont aujourd’hui largement déployés sur Internet, par exemple pour des applications de vente ou d’aide en ligne. Ces agents sont dits conversationnels en ce qu’ils permettent d’établir un dialogue ou conversation entre un utilisateur et une machine hébergeant l’agent dialoguant, conversation dans laquelle un utilisateur peut poser des questions en langage naturel à l’agent (en anglais prompt), l’agent renvoyant à l’utilisateur un flux audiovisuel en réponse à ces questions, par exemple une affirmation, une nouvelle question, une liste de choix .... Dans l’état actuel de la technique, les réponses apportées par l’agent offrent un certain niveau de personnalisation en fonction par exemple d’informations contenues dans un profil de l’utilisateur. Pour certaines applications au moins cette personnalisation des réponses n’est pas satisfaisante. Résumé La présente divulgation propose une solution pour améliorer la personnalisation des réponses envoyées à un utilisateur par un agent dialoguant, et d’une façon générale pour améliorer la personnalisation d’un flux audiovisuel quelconque destiné à un utilisateur. Ainsi et selon un premier aspect, la divulgation concerne un procédé de personnalisation d’un premier flux numérique audiovisuel comportant des étapes de: - détermination, en utilisant au moins une base de connaissance d’au moins un mot par un utilisateur, d’au moins un mot obtenu à partir du premier flux numérique audiovisuel et peu ou mal connu par un utilisateur à qui le premier flux numérique doit être rendu; - personnalisation du premier flux numérique audiovisuel en un flux audiovisuel personnalisé, ladite personnalisation comportant l’envoi, à un modèle de langage génératif, d’une requête lui demandant d’expliciter ledit au moins un mot. Ainsi, et d’une façon générale, la présente divulgation propose une solution visant à améliorer l’intelligibilité d’un flux audiovisuel, par exemple d’un document, avant de le rendre (c’est-à-dire le restituer, le présenter, le fournir) à un utilisateur. Plus précisément, lorsqu’il est détecté qu’un flux audiovisuel destiné à être rendu à un utilisateur comporte un ou plusieurs mots que l’utilisateur est supposé ne pas connaître ou mal connaître, la présente divulgation propose de rendre à l’utilisateur un flux audiovisuel susceptible d’être plus facilement compris par l’utilisateur. Lorsque le premier flux audiovisuel est un document textuel, les mots peuvent être directement extraits du document. Si le premier flux audiovisuel est d’un autre type, l’obtention des mots peut nécessiter un prétraitement du flux par exemple une reconnaissance de caractères pour obtenir les mots à partir d’une image ou une reconnaissance vocale pour obtenir les mots à partir de sons. Conformément à la présente divulgation, l’expression « au moins un mot » peut désigner « au moins un groupe d’au moins un mot », un « groupe d’au moins un mot » désignant soit un mot, soit plusieurs mots consécutifs, éventuellement séparés par des séparateurs (comme des espaces, signes de ponctuation). Différents types de bases de connaissances peuvent être utilisées dans le cadre de la présente divulgation. Par exemple ladite au moins une base de connaissance peut être choisie parmi : - une base de connaissance comportant des mots ou groupes de mots connus d’un utilisateur ; ou - une base de connaissance comportant des mots ou groupes de mots mal connus ou peu connus d’un utilisateur ; ou - une base de connaissance comportant des mots ou groupes de mots associés avec des indices de connaissance de ces mots ou groupes de mots par un utilisateur, ou - une combinaison d’au moins deux de ces bases de connaissance. Un indice de connaissance peut par exemple être une variable discrète « CONNU, INCONNU, PEU CONNU » ou une probabilité de connaissance. De nombreuses techniques peuvent être utilisées pour déterminer la probabilité qu’un utilisateur connaisse peu ou mal un mot ou un groupe de mots. Les mots ou groupes de mots peuvent par exemple être classés selon leur occurrence dans les documents publiés sur Internet, en fonction de leur appartenance à un domaine plus ou moins spécialisé. Une base de connaissance telle que celle publiée le document FR3111728A1 peut aussi être utilisée. Tout autre mécanisme associant une probabilité de connaissance à un mot ou à un groupe de mots peut être utilisé. Dans cette présente divulgation , l’expression « A comporte au moins un mot inconnu ou peu connu de l’utilisateur B » est une expression simplifiée qui signifie « un mot ou groupe de mots de A est déterminé à partir de la base de connaissance comme étant inconnu ou peu connu de l’utilisateur B ». Dans au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, le procédé de personnalisation comportant au moins un envoi, audit modèle de langage génératif, d’une requête complémentaire lui demandant d’expliciter au moins un mot ou groupe de mots compris dans la réponse à ladite requête précédemment envoyée au modèle de langage génératif. Dans au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, le procédé de personnalisation comportant un rendu, à l’utilisateur à qui le premier flux numérique devait être rendu, d’un flux numérique audiovisuel personnalisé obtenu à partir d’une réponse à au moins une des requêtes mentionnées ci-avant (première requête ou requête complémentaires). Dans au moins un mode de réalisation, des requêtes complémentaires sont envoyées au modèle de langage génératif tant que les réponses reçues à ces requêtes comportent au moins un mot ou groupe de mots peu ou mal connu de l’utilisateur. Ce mode de réalisation permet de garantir que le flux numérique audiovisuel personnalisé rendu à l’utilisateur ne comporte aucun mot ou groupe de mots déterminé comme peu ou mal connu de l’utilisateur. Dans au moins un mode de réalisation, un nombre prédéterminé maximum de requêtes complémentaires est envoyé au modèle de langage génératif. Ce mode de réalisation permet d’obtenir le flux numérique audiovisuel personnalisé dans un temps raisonnable (par exemple pour rendre le flux numérique audiovisuel personnalisé à l’utilisateur dans un temps raisonnable dans une mise en œuvre au fil de l’eau (« temps réel ») et éventuellement d’éviter que le procédé ne rentre dans une boucle sans fin. Les requêtes envoyées au modèle de langage naturel peuvent comporter explicitement le mot ou groupe de mots à expliciter. Par exemple une requête peut être du type « Merci de préciser ce que signifie le mot X ». Les requêtes envoyées au modèle de langage naturel peuvent comporter une expression en langage naturel permettant au modèle de langage génératif de déterminer les mots ou groupes de mots à expliciter. Par exemple une requête peut être du type « Merci de préciser le sens de la première phrase de ta dernière réponse ». Sur réception d’une telle requête, le modèle de langage génératif envoie une réponse explicitant les mots de la première phrase de sa dernière réponse sans que ces mots aient été précisés dans la requête. Dans un mode de réalisation de cette divulgation, au moins une requête demande en outre au modèle de langage génératif d’expliciter en outre au moins un mot ou groupe de mots en tenant compte d’au moins une caractéristique de l’utilisateur. Cette caractéristique peut être obtenue à partir d’un profil de l’utilisateur. Cette caractéristique peut être déterminée à partir d’un type du premier flux numérique audiovisuel. Par exemple si le premier flux numérique audiovisuel est une page Web destinée à des enfants, il peut être déterminé que l’utilisateur est un enfant. Par exemple si l’utilisateur est un enfant, une requête peut être du type « Merci de préciser ce que signifie le mot X en adaptant ta réponse pour un enfant » ou « Merci de préciser le sens de la première phrase de ta dernière réponse pour un enfant ». Au moins une caractéristique peut être obtenue à partir d’un profil d’un groupe d’individus auquel appartient l’utilisateur, par exemple un profil d’une société employeur de l’utilisateur. Par exemple, un indice de connaissance de certains mots peut être attribué à un utilisateur employé de cette société en tenant compte du domaine d’activités (santé, télécommunications etc..) de la société employeur. Dans un mode de réalisation de la présente divulgation, le flux numérique audiovisuel personnalisé est obtenu au moins en : - remplaçant les mots ou groupes de mots du premier flux numérique audiovisuel peu ou mal connus de l’utilisateur par des mots ou groupes de mots compris dans au moins une réponse du modèle de langage génératif; et/ou - en insérant à proximité des mots ou groupes de mots du premier flux numérique audiovisuel peu ou mal connus de l’utilisateur, des mots ou groupes de mots compris dans au moins une de ces réponses. Corrélativement, l’invention concerne un dispositif de personnalisation d’un premier flux numérique audiovisuel, ce dispositif comportant: - un module de détermination configuré pour déterminer, en utilisant une base de connaissance d’au moins un mot par un utilisateur, au moins un mot obtenu à partir du premier flux numérique audiovisuel et peu ou mal connu par un utilisateur à qui le premier flux numérique doit être rendu; - un module de personnalisation du premier flux numérique audiovisuel configuré pour envoyer, à un modèle de langage génératif, une requête lui demandant d’expliciter ledit au moins un mot. Le flux numérique audiovisuel personnalisé obtenu à partir d’une réponse à ladite requête est destiné à être rendu à l’utilisateur par un module de restitution. On notera que ce module de restitution n’est pas nécessairement un module du dispositif de personnalisation. Le dispositif de personnalisation peut être adapté à la mise en œuvre du procédé présenté dans cette divulgation, dans l’un quelconque de ses modes de réalisation. Dans un mode de réalisation de cette divulgation, le dispositif de personnalisation comportant un module de restitution (ie de rendu). Ce module de restitution permet de restituer le flux audiovisuel personnalisé et également, dans au moins un mode de réalisation, le premier flux audiovisuel. Ce mode de réalisation permet à l’utilisateur de comparer le flux audiovisuel et le flux audiovisuel personnalisé. Ce module de restitution est par exemple un écran, une imprimante, un support magnétique, un haut-parleur, un moniteur, une caméra, des lunettes ou un casque de réalité virtuelle. Dans un mode de réalisation, le premier flux audiovisuel est obtenu selon un premier type, le procédé comportant une conversion premier flux audiovisuel ou du flux audiovisuel personnalisé soit avant soit après la personnalisation en vue de son rendu. Le premier flux audiovisuel et le flux audiovisuel personnalisé sont par exemple chacun un document numérique textuel, ou un son, ou une image. Le procédé et le dispositif de personnalisation de cette divulgation peuvent notamment être utilisés pour favoriser la compréhension d’un flux numérique audiovisuel obtenu sur un site internet. Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé de personnalisation sont déterminées par des instructions de programmes d'ordinateurs ou sont implémentées par une puce en silicium qui comprend des transistors adaptés pour constituer des portes logiques d'une logique câblée non programmable. En conséquence, l'invention vise aussi un programme d'ordinateur sur un support d'informations, ce programme étant susceptible d'être mis en œuvre dans un ordinateur contrôleur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d'un procédé de personnalisation tel que décrit ci-dessus, dans ses différents modes de réalisation. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise aussi un support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus, dans ses différents modes de réalisation. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, une mémoire non volatile de type flash ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un DIS1que dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent des exemples de réalisation dépourvus de tout caractère limitatif. Sur les figures : FIG. 1 La FIG. 1 représente un dispositif de personnalisation conforme à certains modes de réalisation de cette divulgation; FIG. 2 La FIG. 2 représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de personnalisation conforme à cette divulgation, mis en œuvre par exemple par le dispositif de la FIG. 1 ; FIG. 3 La FIG. 3 représente un dispositif de personnalisation conforme à certains modes de réalisation de cette divulgation; FIG. 4 La FIG. 4 représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de personnalisation conforme à cette divulgation, mis en œuvre par exemple par le dispositif de la FIG. 3 ; FIG. 5 La FIG. 5 représente une architecture matérielle d’un dispositif de personnalisation conforme à cette divulgation. La FIG. 1 représente un dispositif DIS1 de personnalisation d’un flux numérique audiovisuel (premier flux au sens de la divulgation) conforme à un autre mode particulier de réalisation de cette divulgation. La FIG. 2 représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de personnalisation conforme à cette divulgation, mis en œuvre par exemple par le dispositif de la FIG. 1 . Dans ce mode de réalisation, le dispositif DIS1 ne reçoit que des flux audiovisuels correspondant à des documents textuels et il les analyse systématiquement pour déterminer s’ils comportent des mots ou groupes de mots peu ou mal connus d’un utilisateur à qui ces flux sont susceptibles d’être rendus (restitués, ou produits). S’il est déterminé qu’ils comportent un ou plusieurs mots ou groupes de mots peu ou mal connus d’un utilisateur, ces flux sont personnalisés en utilisant un modèle de langage génératif, avant leur rendu (optionnel) à l’utilisateur. Le dispositif DIS1 comporte un module MOD_OBT d’obtention ou de réception d’un premier flux numérique audiovisuel FAV 0 . Dans l’exemple détaillé, le dispositif DIS1 est configuré pour accéder à une base de connaissance BC, qui comporte pour au moins un mot ou groupe de mots et au moins un utilisateur un indice sur une connaissance de ce mot ou groupe de mots par cet utilisateur. Le dispositif DIS1 comporte un module MOD_DET de détermination configuré pour déterminer, en utilisant la base de connaissance BC, si un flux numérique audiovisuel textuel, par exemple le flux numérique audiovisuel FAV 0 textuel comporte au moins un mot ou groupe de mots peu ou mal connu par un utilisateur à qui ce flux est destiné à être rendu. Le dispositif DIS1comporte un modèle de langage génératif MLG. Ce modèle est par exemple un modèle du type GPT 4, GPT 3.5, PaLM 2, Llma 2, Falcon, Alpaga ou Bloom (marques déposées) connus de l’homme du métier. Le dispositif DIS1 comporte un module MOD_PERS de personnalisation du premier flux numérique audiovisuel FAV O configuré pour envoyer au modèle de langage génératif MLG une requête RQ 1 lui demandant d’expliciter les mots ou groupes de mots GMMC 1 du premier flux numérique audiovisuel FAV 0 déterminés comment étant inconnus ou mal connus. Le dispositif DIS1 est configuré pour produire en sortie soit le premier flux numérique audiovisuel FAV O si celui-ci ne comportait aucun mot considéré peu ou mal connu de l’utilisateur à qui ce flux doit être rendu soit un flux personnalisé FAV P obtenu à partir de la réponse à sa requête par le modèle de langage génératif MLG. La FIG. 2 représente sous forme d’organigramme un procédé de personnalisation mis en œuvre par le dispositif de personnalisation de la FIG. 1 . Il comporte une étape E10 d’obtention du premier flux numérique audiovisuel FAV 0. Au cours d’une étape E90, il détermine, en utilisant la base de connaissance BC si le flux comporte au moins un mot ou groupe de mots GMMC 1 peu ou mal connu par un utilisateur à qui le premier flux numérique FAV O doit être rendu. Si ce n’est pas le cas le résultat du test E90 est négatif et le premier flux est rendu (ou en variante stocké ou transmis en vue d’un tel rendu) au cours d’une étape E120. Si au moins un mot est peu ou mal connu, le résultat du test E90 est positif et le procédé comporte une étape E100 de personnalisation du premier flux en envoyant, au modèle de langage génératif MLG, une requête demandant d’expliciter ce ou ces mots GMMC 1 . Dans le mode de réalisation décrit ici, si la réponse du modèle de langage génératif MLG comporte au moins un mot ou groupe de mot inconnu ou mal connu de l’utilisateur une requête complémentaire est envoyée au modèle MLG lui demandant d’expliciter ce ou ces mots. Dans le mode de réalisation décrit ici, tant que les réponses comportent des mots peu ou mal connus, une requête complémentaire est envoyée au modèle MLG pour lui demander d’expliciter ces mots. Lorsque la réponse à la requête ne comporte pas de mot ou groupe de mots inconnu ou mal connu, un flux numérique audiovisuel personnalisé obtenu à partir de cette réponse est produit pour pouvoir être rendu à l’utilisateur (ou en variante stocké ou transmis en vue d’un tel rendu, éventuellement différé temporellement). Par exemple, dans ce flux numérique audiovisuel personnalisé, tous les mots ou groupes de mots peu ou mal connus du premier flux numérique audiovisuel FAV O sont remplacés par des mots reçus dans au moins une réponse du modèle MLG. La FIG. 3 représente un dispositif DIS2 de personnalisation de flux audiovisuel conforme à certains modes de réalisation de cette divulgation. La FIG. 4 représente sous forme d’organigramme les principales étapes d’un procédé de personnalisation de document numérique selon certains modes de réalisation de cette divulgation. Le dispositif DIS2 comporte un module d’obtention MOD_OBT configuré pour obtenir, au cours d’une étape E10, un premier flux numérique audiovisuel FAV O destiné à être restitué à un utilisateur. Le premier flux numérique audiovisuel FAV O peut être de différents types. Il représente par exemple un document numérique textuel, une image ou un document numérique vocal. Le rendu du premier flux numérique audiovisuel FAV O par un module de restitution MOD-RES, compris ou non dans le dispositif DIS2 peut être de différentes natures. Le flux numérique audiovisuel FAV O peut par exemple être affiché sur un écran, imprimé par une imprimante, enregistré sur un support (par exemple un disque dur), restitué sous forme de message vocal par un haut-parleur, projeté sous forme d’image par une caméra, par exemple sur l’écran de lunettes ou d’un casque de réalité virtuelle ou augmentée, rendu sous forme de sons par une oreillette, reproduite par les gestes d’un avatar. L’écran, l’imprimante, le support, le haut-parleur, le moniteur, la caméra, les lunettes, l’oreillette, l’avatar et le casque de réalité virtuelle mentionnés ci-dessus constituent des exemples de modules de restitution MOD_RES au sens de la présente divulgation. Le premier flux numérique audiovisuel FAV O peut être obtenu de différentes façons. Par exemple il peut être produit par et/ou reçu de différentes sources SRC. Par exemple, une source peut correspondre à un module de communication du dispositif, ce module de communication étant configuré pour recevoir le premier flux audiovisuel par un réseau, un client de messagerie électronique, un navigateur Internet, un microphone, une caméra, un support de stockage, un fichier …. Le premier flux numérique audiovisuel FAV O peut éventuellement être converti en un flux audiovisuel numérique FAV C avant d’être rendu ou restitué. Par exemple, un document numérique textuel (ou de type texte) peut être synthétisé pour produire un document numérique vocal pouvant être restitué par un haut-parleur ou converti en image pour être projeté sur un écran. A cet effet, dans un mode particulier de réalisation de cette divulgation, le dispositif de personnalisation DIS2 comporte un module MOD_CONV de conversion configuré pour convertir un flux audiovisuel d’un certain format (ou type) un en flux audiovisuel d’un autre format (ou type) adapté au module de restitution utilisé (par exemple par synthèse vocale). Dans certains modes de réalisation de l’invention, le procédé peut être mis en œuvre pour tous les flux audiovisuels FAV O obtenus ou reçus par le dispositif. Dans d’autres modes de réalisation, cette mise en œuvre peut être conditionnelle, par exemple elle peut être effectuée à la demande. L’utilisateur peut par exemple configurer un paramètre (binaire) du dispositif de personnalisation pour demander ou non une analyse des flux reçus. Selon un autre exemple, le procédé peut être implémenté sous forme d’un service invocable par une application informatique (par exemple par l’application informatique ayant généré ou produit le flux audiovisuel qui sera personnalisé (le cas échéant). Dans un mode de réalisation, un module du dispositif de restitution en coupure du flux audiovisuel (par exemple un navigateur Web) peut demander ou non à ce qu’un flux audiovisuel soit personnalisé. Ainsi, dans certains modes de réalisation de l’invention, tous les flux audiovisuels FAV O obtenus ou reçus par le dispositif peuvent être analysés en vue d’être éventuellement personnalisés. Dans d’autres modes de réalisation, le procédé de personnalisation peut comporter une étape E20 pour déterminer si un premier flux audiovisuel FAV O doit être analysé en vue d’être éventuellement personnalisé. Par exemple, dans certains modes de réalisation, une première commande vocale (prédéterminée par exemple) peut être prévue pour que tous les flux audiovisuels obtenus après cette première commande soient analysés. Par exemple, dans certains modes de réalisation, une deuxième commande vocale (prédéterminée par exemple) peut être prévue pour que tous les flux audiovisuels obtenus après cette deuxième commande ne soient pas analysés. Par exemple, dans certains modes de réalisation, les flux audiovisuels peuvent être analysés ou non en fonction de la source SRC ayant produit ou envoyé ce flux. Par exemple, dans certains modes de réalisation, les flux audiovisuels sont analysés ou non en fonction d’une métadonnée associée à ce document numérique. Dans certains modes de réalisation, comme dans l’exemple illustré, si un flux audiovisuel ne doit pas être analysé, le résultat de l’étape E20 est négatif. Dans certains modes de réalisation, comme dans l’exemple illustré, le procédé de personnalisation comporte une étape E30 pour déterminer si le premier flux audiovisuel FAV O doit être converti avant restitution, c’est-à-dire avant d’être rendu à l’utilisateur. Par exemple, si tel n’est pas le cas, le résultat du test E30 est négatif et le flux numérique audiovisuel FAV O est restitué (sans conversion) au cours d’une étape E40. Si le premier flux numérique doit être converti, il est converti au cours d’une étape E50 et le flux audiovisuel converti FAV OC est rendu au cours d’une étape E60 (ou en variante stocké ou transmis en vue d’un tel rendu éventuel ultérieur). Dans certains modes de réalisation, comme dans l’exemple illustré, s’il est déterminé que le premier flux audiovisuel FAV O obtenu à l’étape E10 doit être analysé en vue d’être éventuellement personnalisé, le résultat de l’étape E20 est positif. Au cours d’une étape E70, il est déterminé si le premier flux audiovisuel FAV O est de type texte. Si tel est le cas le résultat de l’étape E70 est positif. Sinon le si le premier flux audiovisuel FAV O est converti en un flux audiovisuel de type texte (étape E80). Le dispositif DIS1 peut utiliser à cet effet le module de conversion MOD_CONV. Les étapes E20, E30, E40, E50, E70 et/ou E80 peuvent être optionnelles dans certains modes de réalisation. Par la suite on note FAV A le flux audiovisuel numérique à analyser. Il s’agit soit du premier flux audiovisuel numérique obtenu à l’étape E10 si ce flux est de type texte, soit d’un flux audiovisuel FAV OC document numérique de type texte obtenu par conversion (étape E80) du premier flux FAV O . Dans certains modes de réalisation, comme dans l’exemple illustré, le dispositif DIS2 comporte un module de détermination MOD_DET configuré pour déterminer, au cours d’une étape E90, en utilisant la base de connaissance BC, si le flux numérique à analyser FAV A comporte au moins un mot ou groupe de mots GMMC i qui sont peu ou mal connus de l’utilisateur du dispositif de restitution. Cette base de connaissance est par exemple une base de connaissance BD telle que décrite dans le document de brevet FR3111728A1. Ce document de brevet divulgue une méthode pour analyser des contenus de type texte/image/son reçus, envoyés ou recherchés par un utilisateur, analyser ces contenus, en extraire des informations et associer dans une base de connaissance à au moins certaines de ces informations, un indice de connaissance de l’utilisateur de ces informations. Cet indice de connaissance peut être fonction d’un délai depuis une dernière rencontre de l’utilisateur avec l’information donnée et d’une courbe d’oubli. Dans un mode particulier de réalisation du document de brevet FR3111728A1, on considère qu’un mot ou groupe de mots est peu ou mal connu d’un utilisateur, si l’indice de connaissance associé à l’utilisateur pour ce mot ou groupe de mots est inférieur à un seuil prédéterminé. Dans certains modes de réalisation de la présente demande, on considère qu’un groupe de mots est peu ou mal connu d’un utilisateur ou d’un membre d’un groupe d’individus en fonction d’au moins un indice de connaissance associé à ce groupe de mots, dans au moins une base de connaissance de cet utilisateur ou de ce groupe d’individus. Par exemple, on peut considérer que le mot ou groupe de mots est peu ou mal connu si l’indice de connaissance (ou la moyenne des indices de connaissances, la valeur maximale ou minimale des indices de connaissances) est inférieur (respectivement supérieure) à un une certaine valeur (jouant le rôle de seuil), par exemple une valeur paramétrable (prédéterminée). Dans l’exemple illustré, on note GMMC i un groupe de mots du flux audiovidéo FAV A à analyser déterminé peu ou mal connu de l’utilisateur du module de restitution. Dans certains modes de réalisation de cette divulgation, le module de détermination MOD_DET fait appel (étape E100) à un module MOD_PERS de personnalisation du dispositif DIS2 configuré pour personnaliser le flux audiovisuel FAC A analysé. L’appel à ce module peut comporter, en paramètre d’entrée, une assignation d’un objectif d’explicitation d’au moins un groupe de mots GMMC i peu ou mal connu. Cette demande de personnalisation du premier flux numérique audiovisuel peut être effectuée en envoyant, au modèle de langage génératif MLG, une requête REQ lui demandant d’expliciter le mot ou groupe de mots. Dans certains modes de réalisation de cette divulgation, le module de détermination MOD_DET peut également demander au modèle de langage génératif d’expliciter au moins un mot GMP j déterminé en tenant compte d’au moins une caractéristique de l’utilisateur ou d’un groupe auquel appartient cet utilisateur. Ces mots peuvent être déterminés à partir d’un profil de l’utilisateur ou d’un profil d’un groupe auquel appartient l’utilisateur à partir d’une base de données de référence BD REF . Le module de personnalisation MOD_PERS est par exemple, dans certains modes de réalisation, un module de traitement de langage naturel. Il peut par exemple comporter l’architecture d’un transformateur Générateur Pré-entraîné (en anglais "Generative Pre-trained Transformer"). Un tel transformateur générateur peut par exemple avoir été entraîné sur un très grand nombre de documents audiovisuels dans au moins une certaine langue (comme l’anglais) pour répondre à des questions (ou prompt selon la terminologie anglaise) en langage naturel (par exemple dans le même langage que les documents de l’entraînement (comme l’anglais). Par exemple, le module de détermination MOD_DET fournit en entrée du module de personnalisation MOD_PERS un prompt du type « Merci de reformuler « XXXXX » (ie le contenu du document numérique (FAV A ) en précisant les notions de (GMMC i ) et (GMP j ) » où DOC A et GMMC i et GMP j représentent respectivement le flux audiovisuel (document numérique) FAV A à analyser, les groupes de mots peu ou mal connus déterminés à partir de la base de connaissance et des mots déterminés à partir d’un profil de l’utilisateur dans la base de référence BD REF . La requête peut préciser que les mots doivent être reformulés ou explicités en tenant compte d’au moins une caractéristique de l’utilisateur (âge, sexe, nationalité) ou d’un groupe (entreprise, métier, …) auquel appartient cet utilisateur. Dans le mode de réalisation décrit ici, tant que les réponses à ces requêtes comportent des mots ou groupes de mots déterminés comme inconnus ou peu connus de l’utilisateur, le module d’analyse envoie des requêtes complémentaires au module de personnalisation pour lui demander d’expliciter ces mots ou groupes de mots. Le module de personnalisation MOD_PERS produit un deuxième flux audiovisuel FAV P à partir du premier flux audiovisuel FAV O , dans lequel les mots inconnus ou peu connus sont remplacés ou expliqués par des mots ou groupes de mots compris dans les réponses du modèle MLG. Dans certains modes de réalisation, comme dans l’exemple illustré, le procédé de personnalisation peut comporter une étape E110 pour déterminer si le deuxième flux (ie le flux audiovisuel personnalisé) FAV P doit être converti avant d’être rendu (restitué) par le module de restitution MOD_RES. Cette décision peut être prise sur la base d’un paramètre utilisateur du dispositif de personnalisation DISP2. Si tel n’est pas le cas, le résultat du test E110 est négatif et le flux audiovisuel personnalisé FAV P est rendu au cours d’une étape E120 (ou en variante stocké ou transmis, en vue d’un tel rendu éventuel). Si le flux audiovisuel personnalisé FAV P doit être converti, il est converti au cours d’une étape E130 et le flux audiovisuel personnalisé converti FAV PC est restitué au cours d’une étape E140. Dans le mode de réalisation de la FIG. 2 , le premier flux audiovisuel FAV O peut éventuellement être rendu à l’utilisateur au cours d’une étape E150 (ou en variante stocké ou transmis, en vue d’un tel rendu éventuel).. Les étapes E110 et E130 peuvent être optionnelles dans certains modes de réalisation. La FIG. 5 représente l’architecture matérielle d’un dispositif de personnalisation selon certains modes de réalisation de cette divulgation. Dans cet exemple le dispositif de personnalisation à l’architecture matérielle d’un ordinateur. Il comporte une mémoire vive 2 (par exemple une mémoire RAM), une mémoire morte 3 (par exemple une mémoire ROM ou un disque dur) et une unité de traitement 1 (équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d'ordinateur PG stocké dans la mémoire morte 3, ce programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de personnalisation tel que décrit ci-dessus, par exemple en référence aux figures 2 ou 4. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PG sont par exemple chargées dans la mémoire vive 2 avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 1. Procédé de personnalisation d’un premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) comportant des étapes de: - détermination (E90), en utilisant au moins une base de connaissance d’au moins un mot par un utilisateur, d’au moins un mot (GMMC 1 ) obtenu à partir du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) et peu ou mal connu par un utilisateur à qui le premier flux numérique (FAV O ) doit être rendu; - personnalisation (E100) du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) en un flux audiovisuel personnalisé (FAV p ), ladite personnalisation comportant l’envoi, à un modèle de langage génératif, d’une requête (RQ 1 ) lui demandant d’expliciter ledit au moins un mot (GMMC 1 ). Procédé de personnalisation selon la revendication 1 comportant au moins un envoi, audit modèle de langage génératif, d’une requête complémentaire (RQ k ) lui demandant d’expliciter au moins un mot (GMMC k ) compris dans la réponse (RP k-1 ) à ladite requête (RQ k-1 ) précédemment envoyée, ledit flux numérique audiovisuel personnalisé (FAV P ) étant obtenu au moins à partir d’une réponse (RP k ) à ladite dernière requête (RQ k ). Procédé de personnalisation selon la revendication 1 ou 2dans lequel une dite requête (RQ 1, RQ k ) comporte explicitement ledit au moins un mot (GMMC 1 , GMMC k ) à expliciter ou une expression en langage naturel permettant au modèle de langage génératif de le déterminer. Procédé de personnalisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel au moins une dite requête (RQ 1 , RQ k ) demande en outre au modèle de langage génératif d’expliciter au moins un mot (GMP j ) déterminé en tenant compte d’au moins une caractéristique de l’utilisateur ou d’un groupe auquel appartient cet utilisateur. Procédé de personnalisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel ledit flux numérique audiovisuel personnalisé (FAVp) est obtenu au moins en : - remplaçant les mots (GMMC 1 ) du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) peu ou mal connus de l’utilisateur par des mots compris dans au moins une dite réponse (RP1 , RP k ) ; et/ou - en insérant à proximité des mots (GMMC 1 ) du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) peu ou mal connus de l’utilisateur, des mots compris dans au moins une dite réponse (RP1 , RP k ). Procédé de personnalisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ladite au moins une base de connaissance d’au moins un mot par un utilisateur est choisie parmi: - une base de connaissance comportant des mots connus de l’utilisateur ; ou - une base de connaissance comportant des mots mal connus ou peu connus de l’utilisateur ; ou - une base de connaissance comportant des mots associés avec des indices de connaissance de ces mots par un utilisateur ; ou -une combinaison d’au moins deux de ces bases de connaissances. Procédé de personnalisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, comportant une conversion (E30, E110) du premier flux audiovisuel (DOC O ) et/ou dudit flux audiovisuel personnalisé. Procédé de personnalisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comportant un rendu (E120, E140), à l’utilisateur à qui le premier flux numérique (FAV O ) doit être rendu, d’un flux numérique audiovisuel personnalisé (FAV P ) obtenu à partir d’une réponse (RP 1 ) à au moins une dite requête (RQ 1 ). Dispositif (DIS1, DIS2) de personnalisation d’un premier flux numérique audiovisuel (FAV O ), ce dispositif comportant: - un module (MOD_DET) de détermination configuré pour déterminer, en utilisant une base de connaissance d’au moins un mot par un utilisateur, au moins un mot (GMMC 1 ) obtenu à partir du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) et peu ou mal connu par un utilisateur à qui le premier flux numérique (FAV O ) doit être rendu; - un module (MOD_PERS) de personnalisation du premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) configuré pour envoyer, à un modèle de langage génératif, une requête (RQ 1 ) lui demandant d’expliciter ledit au moins un mot (GMMC 1 ). Dispositif de personnalisation selon la revendication 8 comportant un module (MOD_RES) de rendu configuré pour rendre le premier flux numérique audiovisuel (FAV O ) et/ou le d’un flux numérique audiovisuel personnalisé (FAV P ). Utilisation d’un procédé de personnalisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 pour personnaliser un flux numérique audiovisuel (FAV O ) obtenu (E10) sur un site internet.