FR 3159454 A1 20250822 FR 2401495 A 20240215 PROCEDE POUR GENERER AUTOMATIQUEMENT UNE REPONSE A UNE DEMANDE CONTENUE DANS UN MESSAGE ELECTRONIQUE Procédé (100) mis en œuvre par ordinateur pour générer automatiquement au moins une première réponse (R 1 ), à au moins une demande (Q 1 ) contenue dans un message (M 1 ) électronique, comprenant : Réception (REC), dudit message (M 1 ) électronique ; Extraction (EXT 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) et d’un deuxième ensemble de données (ENS 2 ) à partir dudit message (M 1 ), de sorte à générer un vecteur d’entrée (VE) à partir du deuxième ensemble de données (ENS 2 ) ; Détection automatique (DET) de ladite au moins une première demande (Q 1 ) par implémentation d’un algorithme ; Extraction (EXT 2 ) d’une liste d’au moins un document numérique d’intérêt ({D i } i ) par implémentation d’une première fonction apprise (FA 1 ), ladite première fonction apprise (FA 1 ) recevant en entrée ledit vecteur d’entrée (VE) ; Implémentation (IMP) d’une deuxième fonction apprise (FA 2 ), de sorte à générer ladite première réponse (R 1 ) à la au moins une demande (Q 1 ). Figure pour l’abrégé : Fig.1 PROCEDE POUR GENERER AUTOMATIQUEMENT UNE REPONSE A UNE DEMANDE CONTENUE DANS UN MESSAGE ELECTRONIQUE Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui des procédés et systèmes pour générer automatiquement des réponses à des demandes contenues dans des messages électroniques. État de la technique Il existe une pluralité de solutions de gestion électronique des documents (GED) permettant de gérer des informations sous forme de documents électroniques au sein d’organisations. La quantité d’informations gérée par un logiciel de GED pouvant être élevée, il est parfois difficile et fastidieux de rechercher une information précise parmi l’ensemble des documents électroniques stockés. Un cas typique est par exemple, lorsqu’un utilisateur recherche une information précise en relation avec une organisation d’intérêt possédant une GED. Il existe par ailleurs des solutions d’analyse de documents numériques à partir de modèles d’apprentissage machine. Les solutions de l’état de l’art permettent généralement d’extraire soit des données d’intérêt relatives au type de document en question pour le classifier, soit des données d’intérêt pour exploiter le document d’une certaine manière au moyen d’opérations telles que des anonymisations, des vérifications sur des entités nommées, etc. L’un des buts de l’invention est de proposer une solution facilitant la recherche par un utilisateur d’informations précises au sein d’informations stockées dans une GED, qui soit simple et rapide à mettre en œuvre. Selon un aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour générer automatiquement au moins une première réponse, encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, à au moins une première demande contenue dans un message électronique, le procédé comprenant : Réception dudit message électronique au sein d’une messagerie, ledit message comportant un ensemble de données et étant associé à un premier utilisateur ; Extraction d’un premier ensemble de données et d’un deuxième ensemble de données à partir dudit message, de sorte à générer un vecteur d’entrée à partir du deuxième ensemble de données ; Détection automatique de ladite au moins une première demande par implémentation, sur le premier ensemble de données, d’un algorithme de détection ; Extraction d’une liste d’au moins un document numérique d’intérêt par implémentation d’un algorithme d’extraction recevant en entrée une donnée d’entrée ; Implémentation d’une deuxième fonction apprise générée à partir d’un modèle de langage de grande taille préentraîné, la deuxième fonction apprise recevant en entrée un ensemble de données issu dudit message électronique, relatif à ladite au moins une première demande et dénommé ensemble effectif, et lesdits documents numériques d’intérêt de ladite liste, de sorte à générer ladite première réponse à la au moins une première demande. Par demande, il est entendu une requête représentative d’une recherche d’informations particulières, qui peut être formulée sous la forme d’une question, mais également d’une phrase déclarative formulant la requête, ou d’un ensemble de mots représentatifs de la requête et qui est encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle. Par message électronique, il est entendu dans la présente demande de brevet une communication transmise électroniquement d'un expéditeur à un ou plusieurs destinataires via un dispositif électronique tel qu’un ordinateur, un smartphone, une tablette et via un logiciel de messagerie qui permet de contacter au moins un individu. Par expéditeur, on entend l’entité émettrice de la communication transmise électroniquement. L’expéditeur est typiquement un individu. Par destinataire, on entend une entité associée à un espace de stockage électronique vers lequel la communication est transmise. Le destinataire peut être un individu ou un robot, de sorte que dans ce dernier cas, le procédé selon l’invention est entièrement automatisé. Par fonction apprise, on entend par exemple une fonction générée à partir d’un modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un domaine d’entraînement. Selon un autre exemple, une fonction apprise est une fonction prédéfinie permettant d’extraire une donnée d’un ensemble de données pour générer une prédiction, ledit ensemble de données pouvant évoluer au cours du temps par un ajout ou sélection de données ou un enrichissement de données. Ainsi, le procédé selon l’invention permet d’obtenir une réponse à une demande basée sur l’analyse de documents d’intérêt sélectionnés, pertinents pour élaborer la réponse. Le procédé permet d’obtenir une telle réponse avec un fort degré de fiabilité, et de robustesse. Par ailleurs, un avantage est de pouvoir extraire des informations issues de documents ne nécessitant pas d’être classés. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour générer automatiquement au moins une première réponse, encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, à au moins une première demande contenue dans un message électronique, le procédé comprenant : Réception dudit message électronique au sein d’une messagerie, ledit message comportant un ensemble de données et étant associé à un premier utilisateur ; Extraction d’un premier ensemble de données et d’un deuxième ensemble de données à partir dudit message, de sorte à générer un vecteur d’entrée à partir du deuxième ensemble de données ; Détection automatique de ladite au moins une première demande par implémentation, sur le premier ensemble de données, d’un algorithme de détection ; Extraction d’une liste d’au moins un document numérique d’intérêt par implémentation d’une première fonction apprise générée à partir d’un modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un premier domaine d’entraînement, ladite première fonction apprise recevant en entrée ledit vecteur d’entrée ; Implémentation d’une deuxième fonction apprise générée à partir d’un modèle de langage de grande taille préentraîné, la deuxième fonction apprise recevant en entrée un ensemble de données issu dudit message électronique, relatif à ladite au moins une première demande et dénommé ensemble effectif, et lesdits documents numériques d’intérêt de ladite liste, de sorte à générer ladite première réponse à la au moins une première demande. Ainsi, grâce au procédé selon l’invention, un utilisateur ayant une demande vis-à-vis d’une organisation d’intérêt peut recevoir automatiquement une réponse à sa demande, sur la base d’un ensemble de documents d’intérêt sélectionnés automatiquement par un système d’intelligence artificielle. Selon un mode de réalisation, le premier ensemble de données et le deuxième ensemble de données peuvent comprendre des données communes. Le premier ensemble de données comprend également au moins une première donnée qui n’appartient pas au deuxième ensemble de données et le deuxième ensemble de données comprend au moins une deuxième donnée qui n’appartient pas au premier ensemble de données. Dans un autre mode de réalisation, le premier ensemble de données et le deuxième ensemble de données sont disjoints. Ainsi, l’extraction du premier ensemble de données et du deuxième ensemble de données permet de fournir en entrée un volume plus condensé de données à l’algorithme de détection de la au moins une première demande et d’utiliser également un volume plus condensé de données pour générer le vecteur d’entrée. Le procédé peut alors être implémenté de manière plus rapide, plus efficace et plus robuste. Avantageusement, le procédé comprend en outre la génération d’un contexte à partir du premier ensemble de données, et dans lequel, lors de l’implémentation de ladite deuxième fonction apprise, ladite deuxième fonction apprise reçoit également en entrée ledit contexte. Ainsi, la deuxième fonction apprise recevant de manière complémentaire un contexte relatif à la demande de l’utilisateur, la réponse générée en est d’autant plus précise et fiable. Avantageusement, la génération du contexte peut être mise en œuvre à partir du premier ensemble de données et du au moins un document numérique d’intérêt. Avantageusement, le procédé comprend en outre une étape d’extraction d’un troisième ensemble de données configuré pour déterminer des règles d’extraction du premier ensemble de données et/ou du deuxième ensemble de données. Avantageusement, le troisième ensemble de données est configuré pour déterminer des règles d’extraction du premier ensemble de données. Ainsi, l’extraction du troisième ensemble de données rend l’étape de détection de la au moins une première demande plus efficace. Avantageusement, le troisième ensemble de données est configuré pour déterminer des règles d’extraction du deuxième ensemble de données. Ainsi, l’extraction du troisième ensemble de données rend l’étape de génération du vecteur d’entrée plus efficace. Avantageusement, le troisième ensemble de données est configuré pour déterminer des règles d’extraction du premier ensemble de données et du deuxième ensemble de données. Ainsi, l’extraction du troisième ensemble de données rend l’étape de détection de la au moins une première demande et l’étape de génération du vecteur d’entrée plus efficaces. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour générer automatiquement au moins une première réponse, encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, à au moins une première demande contenue dans un message électronique, le procédé comprenant : Réception dudit message électronique au sein d’une messagerie, ledit message comportant un ensemble de données et étant associé à un premier utilisateur ; Extraction d’un troisième ensemble de données configuré pour déterminer des règles d’extraction d’un premier ensemble de données et d’un deuxième ensemble de données Extraction dudit premier ensemble de données et dudit deuxième ensemble de données à partir dudit message, de sorte à générer un vecteur d’entrée à partir du deuxième ensemble de données ; Détection automatique de ladite au moins une première demande par implémentation, sur le premier ensemble de données, d’un algorithme de détection ; Extraction d’une liste d’au moins un document numérique d’intérêt par implémentation d’un algorithme d’extraction recevant en entrée une donnée d’entrée ; Implémentation d’une deuxième fonction apprise générée à partir d’un modèle de langage de grande taille préentraîné, la deuxième fonction apprise recevant en entrée un ensemble de données issu dudit message électronique, relatif à ladite au moins une première demande et dénommé ensemble effectif, et lesdits documents numériques d’intérêt de ladite liste, de sorte à générer ladite première réponse à la au moins une première demande. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour générer automatiquement au moins une première réponse, encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, à au moins une première demande contenue dans un message électronique, le procédé comprenant : Réception dudit message électronique au sein d’une messagerie, ledit message comportant un ensemble de données et étant associé à un premier utilisateur ; Extraction d’un troisième ensemble de données configuré pour déterminer des règles d’extraction d’un premier ensemble de données et d’un deuxième ensemble de données ; Extraction dudit premier ensemble de données et dudit deuxième ensemble de données à partir dudit message, de sorte à générer un vecteur d’entrée à partir du deuxième ensemble de données ; Détection automatique de ladite au moins une première demande par implémentation, sur le premier ensemble de données, d’un algorithme de détection ; Extraction d’une liste d’au moins un document numérique d’intérêt par implémentation d’une première fonction apprise générée à partir d’un modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un premier domaine d’entraînement, ladite première fonction apprise recevant en entrée ledit vecteur d’entrée ; Implémentation d’une deuxième fonction apprise générée à partir d’un modèle de langage de grande taille préentraîné, la deuxième fonction apprise recevant en entrée un ensemble de données issu dudit message électronique, relatif à ladite au moins une première demande et dénommé ensemble effectif, et lesdits documents numériques d’intérêt de ladite liste, de sorte à générer ladite première réponse à la au moins une première demande. Avantageusement, l’au moins un document numérique d’intérêt est contenu dans un corpus de documents numériques stockés dans un espace de travail collaboratif. Ainsi, avec le procédé selon l’invention, l’utilisateur reçoit une réponse issue d’une recherche sur un corpus de documents qui peut représenter une masse importante de ressources, et ce en un temps très court. Avantageusement, l’au moins un document numérique d’intérêt comprend au moins un document joint au message électronique. Avantageusement, au moins un document parmi l’au moins un document numérique d’intérêt est un document présentant une structure et un formalisme spécifiques, avec des champs distincts prédéfinis et destinés à recueillir un type défini d’informations. Ainsi, le procédé selon l’invention permet en particulier de traiter des documents d’entreprise, pouvant contenir un champ lexical spécifique et local. Avantageusement, l’ensemble effectif est l’ensemble de données compris dans ledit message électronique. Ainsi, de manière pratique, le procédé selon l’invention est capable de traiter automatiquement un message électronique contenant une demande et de générer une réponse correspondante en retour. Avantageusement, le procédé comprend en outre une étape d’encodage de la au moins une première demande en un prompt formé d’une autre pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, et dans lequel ledit ensemble effectif comprend le prompt. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de générer de manière intermédiaire un prompt pouvant représenter une version augmentée, c’est-à-dire contextualisée et plus précise, augmentant ainsi les chances de générer une réponse automatique la plus adéquate possible pour l’utilisateur ayant envoyé sa demande dans le message électronique. Selon un mode de réalisation, l’étape d’encodage de la au moins une première demande en le prompt est effectuée à partir de ladite au moins une première demande, d’un historique d’erreurs et de réponses correctes obtenues lors de précédentes implémentations du procédé selon l’invention. Ainsi, avantageusement, les performances du procédé à générer une réponse correcte à la au moins une première demande sont améliorées au fur et à mesure des implémentations du procédé selon l’invention grâce à l’utilisation de l’historique. Avantageusement, l’algorithme de détection est la deuxième fonction apprise. Avantageusement, l’algorithme de détection comprend une troisième fonction apprise générée à partir d’un modèle de traitement automatique de langage naturel entrainé à partir d’un deuxième domaine d’entraînement. Avantageusement, l’étape d’implémentation de la deuxième fonction apprise permet également de générer au moins une référence à un passage d’au moins un document numérique d’intérêt de ladite liste d’au moins un document numérique d’intérêt, ledit passage contenant des informations relatives à ladite première réponse. Ainsi, le procédé selon l’invention permet d’apporter à la réponse générée automatiquement des preuves ou justificatifs tirés d’un ou plusieurs documents numériques d’intérêt de la liste extraite. Avantageusement, le procédé comprend en outre : - Acquisition d’au moins une donnée supplémentaire définie par un deuxième utilisateur au moyen d’une interface utilisateur, et la deuxième fonction apprise reçoit également en entrée la au moins une donnée supplémentaire. Ainsi, le procédé selon l’invention peut être guidé par des informations supplémentaires. Ces informations supplémentaires peuvent être de nouveaux documents, ou une information comprenant une précision ou une correction d’information. Avantageusement, le deuxième utilisateur est le premier utilisateur. Dans un autre exemple, le deuxième utilisateur est un autre utilisateur différent du premier utilisateur. Avantageusement, le procédé comprend en outre : - Transmission de ladite au moins une première réponse et, le cas échéant, de ladite au moins une référence, de sorte que ladite au moins une première réponse et, le cas échéant, ladite au moins une référence soient rendues accessibles audit premier utilisateur. Avantageusement : - la transmission est une transmission d’un deuxième message électronique à destination d’une messagerie dudit premier utilisateur, - la au moins une référence est, le cas échéant, transmise sous la forme d’un hyperlien lié à une adresse renvoyant à un emplacement mémoire contenant ledit passage d’au moins un document numérique d’intérêt de ladite liste. Ainsi, de manière pratique, l’utilisateur reçoit directement la réponse automatique à sa demande, par le même canal de communication qu’il a utilisé pour envoyer sa demande. Avantageusement : - ladite au moins une première demande comprend une pluralité de demandes, - ladite au moins une première réponse comprend une pluralité de réponses correspondant chacune des demandes parmi la pluralité de demandes. Avantageusement, l’étape d’extraction est mise en œuvre par implémentation d’un modèle de traitement automatique de langage naturel sur l’ensemble de données. Avantageusement, le procédé comprend en outre une étape d’acquisition d’au moins une donnée supplémentaire définie par un deuxième utilisateur au moyen d’une interface utilisateur, et la deuxième fonction apprise reçoit également en entrée la au moins une donnée supplémentaire. Par exemple, la au moins une donnée supplémentaire peut être un document supplémentaire. Avantageusement, le procédé comprend, préalablement à la réception du message électronique : - Segmentation d’au moins un document électronique d’origine de sorte à obtenir une pluralité de documents électroniques individuels, chaque document électronique individuel correspondant à un message électronique individuel, ledit message électronique étant l’un des messages électroniques individuels. Selon un deuxième aspect, l’invention porte également sur un système comportant un terminal électronique d’un utilisateur comportant au moins un calculateur, une mémoire, un afficheur et une interface de communication pour transmettre des messages sur un réseau de données auprès d’au moins un premier serveur comportant des ressources matérielles pour exécuter la première fonction apprise, la seconde fonction apprise, la troisième fonction apprise et une mémoire pour enregistrer es modèles, qui ont généré ces fonctions apprises, afin d’exécuter les étapes du procédé de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : un exemple d’étapes pouvant être mises en œuvre pour générer au moins une réponse à au moins une demande contenue dans un message électronique selon le procédé de l’invention ; FIG. 2 : un système de l’invention comportant différentes ressources pour mettre en œuvre le procédé de l’invention ; FIG. 3 : un exemple de modèle de document structuré pouvant être utilisé pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique générant une fonction apprise utilisée dans le procédé selon l’invention ; FIG. 4 : un exemple de logigramme illustrant une implémentation d’un modèle de langage de grande taille utilisé dans une étape du procédé selon l’invention. L’invention concerne un procédé 100 pour générer automatiquement au moins une réponse R 1 à au moins une demande Q 1 contenue dans un message électronique M 1 et un système 200 pour mettre en œuvre le procédé 100. La FIG. 1 représente un mode de réalisation d’ensemble d’étapes pouvant être exécutées pour mettre en œuvre le procédé 100 et va être décrite en détails ci-après. La FIG. 2 représente un exemple d’ensemble d’éléments du système 200 de l’invention permettant de mettre en œuvre le procédé 100 de l’invention. La FIG. 2 représente plus particulièrement un réseau de données NET 1 qui peut être le réseau internet. Un premier terminal utilisateur T 1 permet d’accéder à un premier serveur distant SERV 1 qui permet d’héberger notamment un espace de travail collaboratif. Cet espace comprend notamment des ressources mémoires pour stocker des documents numériques reçus et les traiter automatiquement. Un second serveur SERV 2 comprend les moyens permettant de générer des modèles et d’exécuter certaines fonctions et algorithmes du procédé 100 de l’invention. Selon les modes de réalisation, les modèles et les configurations des fonctions apprises peuvent être stockés directement sur le serveur hébergeant l’espace de travail collaboratif sur lequel le procédé de l’invention s’exécute. Toutefois dans un mode préférentiel, un serveur dédié à leur stockage et leur exécution est mis en œuvre. Le premier terminal utilisateur T 1 peut envoyer et recevoir des informations au et en provenance du premier serveur distant SERV 1 et au et en provenance du second serveur SERV 2 au moyen de systèmes de communication électroniques. Par exemple, le premier terminal utilisateur T 1 peut communiquer avec le premier serveur distant SERV 1 et le second serveur SERV 2 via une messagerie électronique permettant d’envoyer et recevoir des courriers électroniques. Dans un autre exemple, le premier terminal utilisateur T 1 peut communiquer avec le premier serveur distant SERV 1 et le second serveur SERV 2 via une messagerie instantanée, où par exemple un utilisateur du premier terminal utilisateur T 1 peut échanger avec un robot conversationnel intégré à l’espace de travail collaboratif du premier serveur distant SERV 1 ou intégré sur une plateforme hébergée par le second serveur SERV 2 . Avantageusement, l’espace de travail collaboratif hébergé par le premier serveur distant SERV 1 stocke dans ses ressources mémoires des documents numériques reçus d’organisations. A titre illustratif, les organisations peuvent être des compagnies d’assurance, des agences immobilières, des bailleurs sociaux, utilisant les ressources mémoires de l’espace de travail collaboratif pour le stockage de leurs documents numériques. Les documents numériques stockés dans l’espace de travail collaboratifs sont par exemple une spécification technique, un manuel d’utilisation, un manuel de montage, un document comptable tel qu’un bilan, un devis, une facture, un courrier, un plan, une attestation, un document officiel, un certificat médical, un formulaire, un document numérisé ou encore tout autre document produit par une organisation, un process automatisé ou un individu. Les documents traités dans le cadre de l’invention sont préférentiellement des documents qui se rapportent à un type de documents ou encore une famille de documents. Le type du document peut être défini par un nom générique ou un libellé permettant de l’associer à un type de document. On comprend qu’une facture ou un bulletin de salaire peuvent être à ce titre des types de document dans une organisation ainsi qu’une spécification technique d’un produit. Les documents numériques peuvent comprendre différents formats tels qu’un format .txt, un format .pdf, un format .png, un format .jpg, un format .json, un format .xml, un format .doc ou docx ou tout autre format de document permettant d’encoder une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle. Selon certains modes de réalisation, les documents numériques peuvent être des messages d’une messagerie électronique ou d’une messagerie instantanée. Selon un mode de réalisation, les documents numériques sont des fichiers image, des fichiers vidéo ou des fichiers audio. Selon un mode de réalisation, les documents sont des ensembles de données reçues en temps réel, il peut donc s’agir d’un flux vidéo ou d’un flux audio. Un des avantages apportés par le procédé 100 selon l’invention, comme il va être décrit ci-après, est de fournir de manière automatique des réponses à des demandes d’utilisateurs sur la base des documents numériques stockés dans les ressources mémoires de l’espace de travail collaboratif hébergé par le premier serveur distant SERV 1 et/ou de documents joints à un message électronique contenant la ou les demandes. On suppose qu’un premier utilisateur du premier terminal utilisateur T 1 présente une demande Q 1 à une organisation telle qu’exemplifiée précédemment et dénommée organisation d’intérêt. L’organisation d’intérêt dispose d’un corpus de documents numériques stockés dans les ressources mémoires de l’espace de travail collaboratif hébergé sur le premier serveur distant SERV 1 . Le premier utilisateur envoie la demande Q 1 au sein d’un message électronique M 1 tel qu’un courrier électronique envoyé depuis une adresse email du premier utilisateur, à destination d’une adresse email de l’organisation d’intérêt ou d’un représentant de l’organisation d’intérêt, ou un message instantané envoyé à un membre de l’organisation d’intérêt. Le message électronique M 1 peut ainsi être envoyé depuis une interface de communication telle qu’une carte réseau permettant d’envoyer des données vers une entité distante comme un serveur de données. Une réponse R 1 à la demande Q 1 va être générée automatiquement selon le procédé 100 selon l’invention et tel qu’illustré sur la FIG. 1 . Dans un mode de réalisation, dans une étape de réception REC, le message électronique M 1 est reçu au sein d’une messagerie destinataire liée à l’organisation d’intérêt. La messagerie destinataire peut être par exemple une boîte aux lettres électronique liée à l’organisation d’intérêt, ou une interface d’un logiciel client d’une messagerie instantanée liée à l’organisation d’intérêt. Le message électronique M 1 comporte un ensemble de données ENS incluant la demande Q 1 . Par exemple, lorsque le message électronique M 1 est un courrier électronique, l’ensemble de données ENS comprend des métadonnées (ou encore entêtes) et un corps de message. Les métadonnées comportent entre autres l’expéditeur, le destinataire, l’objet, la date d’envoi. Le corps de message est encodé sous forme d’un texte dans une langue naturelle ou de parties multiples (par exemple un texte et des pièces jointes). Une fois le message électronique M 1 reçu, dans une première étape d’extraction EXT 1 , un premier ensemble de données ENS 1 et un deuxième ensemble de données ENS 2 sont extraits à partir du message électronique M 1 . Le premier ensemble de données ENS 1 et le deuxième ensemble de données ENS 2 peuvent comprendre des données communes. Avantageusement, le deuxième ensemble de données de filtrage ENS 2 est destiné à la génération d’un vecteur d’entrée VE constitué de composantes. Il sera expliqué plus loin comment le vecteur d’entrée VE est utilisé en entrée d’une première fonction apprise FA 1 afin d’extraire une liste d’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i . Dans certains modes de réalisation, préalablement à la première étape d’extraction EXT 1 , une étape dite d’extraction préliminaire permet d’extraire un troisième ensemble de données à partir du message électronique M 1 . Le troisième ensemble de données est configuré pour définir des règles d’extraction du premier ensemble de données ENS 1 et/ou du deuxième ensemble de données ENS 2 qui seront appliquées lors de la première étape d’extraction EXT 1 . Le troisième ensemble de données peut être spécifique à l’organisation d’intérêt. Par exemple, le troisième ensemble de données peut être constitué de données dites de configuration propres à l’organisation d’intérêt. Dans d’autres modes de réalisation, la première étape d’extraction EXT 1 est mise en œuvre par implémentation d’un modèle de traitement automatique de langage naturel sur l’ensemble de données ENS. La première étape d’extraction EXT 1 est avantageusement mise en œuvre par des composants du premier serveur distant SERV 1 ou du deuxième serveur distant SERV 2 . Par exemple, l’étape d’extraction EXT 1 est avantageusement mise en œuvre par une unité de traitement du serveur SERV 1 ou du deuxième serveur distant SERV 2 . Par unité de traitement, on entend un composant électronique ou une pluralité de composants électroniques comprenant, par exemple, un calculateur, comprenant un ensemble d’au moins un processeur, et éventuellement une mémoire couplée opérationnellement au calculateur. Dans une étape de détection automatique DET, la demande Q 1 contenue dans le message électronique M 1 est détectée automatiquement par implémentation d’un algorithme de détection sur le premier ensemble de données ENS 1 . Selon un exemple, l’algorithme de détection détecte un symbole de point d’interrogation « ? » dans l’ensemble de données ENS. Dans un autre exemple, l’algorithme de détection peut utiliser des expressions régulières (ou regex). Dans un autre exemple, l’algorithme de détection correspond à une deuxième fonction apprise FA 2 générée à partir d’un modèle de langage de grande taille LLM préentraîné et qui est utilisée dans une autre étape IMP du procédé 100 selon l’invention. Dans encore un autre exemple, l’algorithme de détection comprend une troisième fonction apprise FA 3 différente de la deuxième fonction apprise FA 2 , et générée à partir d’un modèle de traitement automatique de langage naturel NLP entrainé à partir d’un deuxième domaine d’entraînement. L’étape de détection automatique DET est avantageusement mise en œuvre par des composants du premier serveur distant SERV 1 ou du deuxième serveur distant SERV 2 . Par exemple, l’étape de détection DET est avantageusement mise en œuvre par une unité de traitement du premier serveur distant SERV 1 ou du deuxième serveur distant SERV 2 . Dans une deuxième étape d’extraction EXT 2 , une liste d’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i est extraite par implémentation d’une première fonction apprise FA 1 recevant en entrée le vecteur d’entrée VE généré à partir du deuxième ensemble de données ENS 2 . Avantageusement, l’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i est contenu dans le corpus de documents numériques dont dispose l’organisation d’intérêt et stocké dans les ressources mémoires de l’espace de travail collaboratif hébergé par le premier serveur distant SERV 1 . Alternativement ou en complément, l’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i comprend au moins un document joint au message électronique M 1 . L’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i représente un ou plusieurs documents pertinents aux fins de la génération de la réponse R 1 à la demande Q 1 . A cet effet, les composantes du vecteur d’entrée VE comprennent une pluralité de données d’entrée permettant de sélectionner les documents d’intérêt {D i } i par un lien de correspondance avec des éléments caractéristiques de la demande Q 1 résultant du deuxième ensemble de données ENS 2 qui a été extrait lors de la première étape d’extraction EXT 1 . L’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i est à cet effet filtré, ou en d’autres termes extrait, sur la base de caractéristiques ou de critères spécifiques qui constituent les composantes du vecteur d’entrée VE. Ces critères peuvent être basés sur des mots-clés, des catégories, des métadonnées. Par exemple, le vecteur d’entrée VE peut comprendre comme composantes le nom d’une personne, une adresse, un nom d’organisation, une date d’échéance, une date de livraison ou encore un terme correspondant à une action ou à une caractéristique descriptive. Avantageusement, la première fonction apprise FA 1 est générée à partir d’un modèle d’apprentissage machine MOD entrainé à partir d’un premier domaine d’entraînement. Des exemples d’architecture pour le modèle MOD sont donnés plus loin. La première fonction apprise FA 1 est configurée pour extraire les documents ayant un lien de correspondance avec les composantes du vecteur d’entrée VE. Dans certains modes de réalisation, la première fonction apprise FA 1 est configurée pour retrouver dans un ensemble de documents les documents comportant des données correspondant à tous ou partie des composantes du vecteur d’entrée VE. Par exemple, la première fonction apprise FA 1 permet d’extraire automatiquement d’un document, par une première prédiction, une date caractéristique DATE1, telle qu’une date d’échéance, par une deuxième prédiction, une entité nommée NOM1 telle qu’un nom d’organisation, et par une troisième prédiction, un type de document TYPE1, tels qu’une facture ou un devis. Avantageusement, la première fonction apprise FA 1 peut être une combinaison de fonctions apprises. Par exemple, la première fonction apprise FA 1 peut être une combinaison d’un algorithme de matching, d’un extracteur de dates et d’un classificateur. L’extraction des trois données caractéristiques {DATE1, NOM1, TYPE1} permet de générer une prédiction basée sur l’ensemble des première, deuxième et troisième prédictions. Cette prédiction permet une classification du document qui peut conduire à l’extraction de ce document lors de l’étape d’extraction EXT 2 . Toutefois, selon un autre exemple, l’extraction d’un document numérique d’intérêt ne met pas en œuvre nécessairement une extraction d’une donnée dudit document. Par exemple, la première fonction apprise FA 1 peut extraire ledit document sur la base d’une analyse de son nom ou de son type. Le modèle d’apprentissage machine MOD est par exemple ainsi un modèle de langue pré-entraîné, tels que ceux basés sur des réseaux neuronaux, qui peuvent être utilisés pour identifier n'importe quel mot dans des documents. Dans d’autres modes de réalisation, le modèle d’apprentissage machine MOD est un classifieur qui a été entraîné sur un ou plusieurs ensembles de données annotés pour apprendre à reconnaître des mots correspondant aux annotations dans de nouveaux documents. Dans d’autres modes de réalisation, le modèle d’apprentissage machine MOD est un modèle de traitement du langage naturel (NLP), mesurant la similarité sémantique entre des mots dans un document et la liste des éléments constituant le vecteur d’entrée VE. Des algorithmes comme Word Embeddings ou BERT peuvent être utilisés. Par exemple, dans le cas de documents présentant une structure définie, tel un bulletin de paie, un formulaire, un devis type d’une organisation, un bilan de diagnostic de performance énergétique (DPE) type d’une organisation qui comprennent des champs distincts prédéfinis et destinés à recueillir un type défini d’informations, le modèle MOD peut être un modèle d’apprentissage machine qui a été entraîné à reconnaître les champs et la valeur des données présentes dans ces champs. Le vecteur d’entrée VE comprend avantageusement dans ce cas parmi ses composantes certains champs. De tels documents peuvent suivre un modèle prédéfini. La FIG. 3 représente un exemple de modèle prédéfini, dans lequel un certain nombre d’objets OB 1 , OB 2 , OB 3 représentant des entêtes, des illustrations ou des paragraphes peuvent être labelisés pour indiquer des champs de données caractéristiques. Dans le modèle de la FIG. 3 , un premier champ de date notée DAT 1 et un second champ date DAT 2 représentant par exemple respectivement une date de courrier et une date de signature. Dans cet exemple, le champ NM 1 est celui d’une entité nommée par exemple un nom et une adresse d’une organisation destinataire du document. Un autre champ NM 2 permet de labelliser une autre entité nommée telle qu’un autre nom d’organisation, par exemple une organisation éditrice du document. Dans un cet exemple, une zone de signature est indiquée SIG 1 sur la FIG. 3 et représente une zone à laquelle est attendue une signature. Selon un exemple de réalisation, un modèle de document tel que celui de la FIG. 3 peut être utilisé au départ pour générer un premier apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine tel que le modèle MOD. Selon un autre exemple, le modèle MOD est construit à partir de réels documents et permet d’effectuer un contrôle de cohérence avec des prédictions calculées par des fonctions apprenantes. Avantageusement, la première fonction apprise FA 1 est implémentée par un ou plusieurs composants du premier serveur SERV 1 ou du deuxième serveur SERV 2 . Par exemple, la première fonction apprise FA 1 est avantageusement implémentée par une unité de traitement du deuxième serveur SERV 2 . Une fois la liste d’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i extraite, une deuxième fonction apprise FA 2 est implémentée, recevant en entrée un ensemble de données issu du message électronique M 1 et relatif à la demande Q 1 , et dénommé ensemble effectif ENS e , et l’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i , de sorte à générer automatiquement en sortie une réponse R 1 , encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, à la demande Q 1 . Avantageusement, afin de générer la réponse R 1 , la deuxième fonction apprise FA 2 reçoit également en entrée un contexte CONT généré à partir du premier ensemble de données ENS 1 extrait lors de la première étape d’extraction EXT 1 . Par contexte, on entend un ensemble d’informations (ou entre d’autres termes, de données) à disposition, par exemple passées, qui influent sur la signification d'un mot, d’un groupe de mots ou d'une phrase compris dans la demande Q 1 . La génération d’un tel contexte CONT sera décrite plus loin. Dans un mode de réalisation, l’ensemble effectif ENS e est constitué de l’ensemble des données ENS du message électronique M 1 . Dans un autre mode de réalisation, l’ensemble effectif ENS e est un sous-ensemble de données compris dans l’ensemble de données ENS du message électronique M 1 et l’étape de détection automatique DET précédemment décrite comprend avantageusement une étape d’encodage de la demande Q 1 détectée en un prompt P formé d’une autre pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle. Par prompt, il est entendu une commande informatique dans une langue naturelle et destinée à être reçue en entrée d’un programme informatique. Avantageusement, le prompt P issu de l’encodage représente une version augmentée de la demande Q 1 , c’est-à-dire pouvant inclure des informations contextuelles, ou représentant une formulation plus précise de la demande Q 1 . Avantageusement, le prompt P est généré par une technique d’ingénierie de requête ou en anglais « prompt engineering ». Par exemple, l’encodage peut être précédé d’une étape de réception de précisions sur le contexte CONT ou sur la forme d’une information recherchée comprise dans la demande Q 1 , ou bien d’un historique HIST de feedbacks FB d’erreurs et de bonnes réponses obtenues lors de précédentes implémentations du procédé 100. Dans ce cas, l’ensemble effectif ENS e comprend avantageusement le prompt issu de l’étape d’encodage. L’historique HIST peut prendre la forme d’une base de données ou d’un fichier. L’historique HIST peut comprendre de nouvelles données qui sont agrégées au cours du temps. La mise à jour de l’historique HIST avec de nouvelles données peut être réalisée automatiquement soit à partir d’action d’un utilisateur. La FIG. 4 illustre un exemple d’implémentation de la deuxième fonction apprise FA 2 , recevant en entrée un prompt P et les documents numériques d’intérêt {D i } i . La FIG. 4 illustre que le prompt P peut être généré à partir de la question Q 1 et de l’historique HIST. La deuxième fonction apprise FA 2 génère en sortie une réponse R 1 à la question Q 1 . Une annotation de la réponse R 1 , indiquant par exemple si celle-ci est correcte ou incorrecte est stockée sous la forme d’un feedback FB (réponse correcte ou erreur) et renvoyée dans l’historique HIST. Avantageusement, la deuxième fonction apprise FA 2 a été générée à partir d’un modèle de langage de grande taille LLM pré-entraîné. Par modèle de langage de grande taille, on entend un modèle de traitement du langage naturel disposant de paramètres et d’une capacité à comprendre et générer un texte en langage naturel. Des exemples de modèles de langage de grande taille pouvant être utilisés comprennent celui de la société Mistral IA™, le modèle LLaMA™, ou encore le modèle Falcon 180B™. Avantageusement, la deuxième fonction apprise FA 2 est configurée pour générer la réponse R 1 sur la base de l’ensemble effectif ENS e et de l’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i , et le cas échéant du contexte CONT. Par exemple, la deuxième fonction apprise FA 2 effectue une analyse de l’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i , de sorte à extraire et exploiter des valeurs d’intérêt à partir de données et/ou informations à proximité ou en correspondance avec les composantes du vecteur d’entrée VE retrouvées dans les documents numériques d’intérêt {D i } i pour générer la réponse R 1 . Parmi ces données, il peut s’agir de champ texte, de champ de date ou de chiffre. Ces données peuvent comprendre des indicateurs de présence d’iconographie, d’une signature, d’en-tête ou encore de paraphes, etc. Ces données peuvent également comprendre des valeurs caractéristiques d’une zone géométrique d’une page du document, d’une ou de position(s) caractéristiques, ou encore un numéro de page d’un document, etc. Comme mentionné précédemment, une étape de génération d’un contexte CONT à partir de l’ensemble des données ENS contenues dans le message électronique M 1 peut être réalisée, de sorte à ce que la deuxième fonction apprise FA 2 reçoive également en entrée le contexte CONT. Par exemple, le contexte CONT peut comprendre des métadonnées du message électronique M 1 (telles que le titre du message, un terme particulier dans le titre tel que l’indication « Urgent », les destinataires en copie, la date du message électronique M 1 ) et/ou d’autres documents tels qu’un ensemble de messages électroniques passés émanant du même expéditeur, un ensemble de documents relatifs à un même locataire…. Avantageusement, le contexte CONT est généré par application de fonctions apprises ou combinaisons de fonctions apprises similaires à la première fonction apprise FA 1 (appliquée lors de l’étape d’extraction EXT 2 ) sur le premier ensemble de données ENS 1 . Un exemple de fonction apprise pouvant être utilisée pour générer le contexte est une fonction apprise configurée pour traiter des données textuelles par exemple pour détecter des expressions spécifiques ou des dates (date de démarrage d’une prestation, date de fin de validité…) La première fonction apprise FA 1 peut, de manière différente, être configurée pour traiter des données vectorielles. Dans un autre exemple, le contexte CONT est généré par un modèle de langage de grande taille recevant en entrée un prompt dit prompt de contexte formulant une requête visant à obtenir des données spécifiques telles que le nom de l’entreprise concernée par le message électronique M 1 , ou encore un type de document requis dans le message électronique M 1 . Le prompt de contexte peut par exemple formuler une demande de création d’un fichier .json avec une pluralité d’informations. Avantageusement, des métadonnées peuvent être assignées manuellement, par des utilisateurs, au message électronique M 1 , ou de manière plus générale à tout autre document utilisé ou traité dans le procédé 100 selon l’invention. Les utilisateurs peuvent être des utilisateurs de l’espace collaboratif de l’organisation d’intérêt hébergé sur le premier serveur distant SERV 1 . Avantageusement, une demande d’ajout de métadonnées pouvant comporter un lien est transmise automatiquement par email lorsque des informations sont manquantes au sein du contexte CONT. Avantageusement, l’implémentation de la deuxième fonction apprise FA 2 permet de générer également en sortie au moins une référence REF à un passage d’au moins un document numérique d’intérêt parmi la liste d’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i . Le passage comprend des informations relatives à la réponse R 1 et peut servir de justificatif accompagnant la réponse R 1 . Selon un exemple, la référence comprend le document numérique d’intérêt en question où le passage aura été marqué, par exemple surligné ou encadré. Selon un autre exemple, la référence est un hyperlien lié à une adresse renvoyant vers un emplacement mémoire comprenant le passage du document numérique d’intérêt. Dans un autre exemple, la référence comprend le nom du document numérique d’intérêt ainsi qu’un numéro de page, de paragraphe ou de ligne ou une indication d’une section du document numérique d’intérêt. Dans encore un autre exemple, la référence comprend un ensemble de données extraites du document numérique d’intérêt, par exemple sous la forme d’un tableau comprenant des valeurs de données du document numérique d’intérêt. Dans encore un autre exemple, la deuxième fonction apprise FA 2 extrait d’une pluralité de documents du même type ou de types différents plusieurs portions de documents pour produire un unique document édité issu de ces portions. Avantageusement, l’implémentation de la deuxième fonction apprise FA 2 permet de générer également un indice de confiance de la réponse R 1 générée par la deuxième fonction apprise FA 2 . L’indice de confiance est une mesure qui évalue la fiabilité associée à la prédiction que représente la réponse R 1 . Par exemple, l’indice de confiance est exprimé sous la forme d'une probabilité ou d'une valeur numérique. Avantageusement, la deuxième fonction apprise FA 2 est implémentée par un ou plusieurs composants du premier serveur SERV 1 ou du deuxième serveur SERV 2 . Par exemple, la deuxième fonction apprise FA 2 est avantageusement implémentée par une unité de traitement du deuxième serveur SERV 2 . Afin de rendre la réponse R 1 générée (et le cas échéant la au moins une référence REF) disponible au premier utilisateur du premier terminal utilisateur T 1 , le procédé 100 selon l’invention comprend avantageusement une étape de transmission de la réponse R 1 et, le cas échéant, de la au moins une référence REF. L’étape de transmission est avantageusement mise en œuvre au moyen de systèmes de communication électronique permettant des communications entre le premier serveur SERV 1 (ou le deuxième serveur SERV 2 ) et le premier terminal utilisateur T 1 . En variante, il s’agit de systèmes de communication électronique permettant des communications entre le premier serveur SERV 1 (ou le deuxième serveur SERV 2 ) et un deuxième terminal utilisateur utilisé par un deuxième utilisateur différent du premier utilisateur qui va transmettre la réponse R 1 au premier utilisateur. Dans certains modes de réalisation, la transmission est une transmission d’un deuxième message électronique M 2 à destination de l’utilisateur. Selon un exemple, le deuxième message électronique M 2 comprend la réponse R 1 et le cas échéant la au moins une référence REF telles que générées suite à l’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise FA 2 . Dans un autre exemple, le deuxième message électronique M 2 comprend une version de la réponse R 1 modifiée par un deuxième utilisateur, tel qu’un membre de l’organisation d’intérêt. Selon un exemple, le deuxième message électronique M 2 peut être un courrier électronique envoyé depuis l’adresse email à laquelle le message électronique M 1 a été envoyé vers l’adresse email depuis laquelle le message électronique M 1 a été envoyé. Dans un autre exemple, lorsque le message électronique M 1 est un message instantané, le deuxième message électronique M 2 peut être un message instantané envoyé par un membre de l’organisation d’intérêt ou un par un robot conversationnel et répondant au message électronique M 1 . Lorsque la deuxième fonction apprise FA 2 a généré au moins une référence REF à un passage d’au moins un document numérique d’intérêt parmi la liste d’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i , la au moins une référence REF peut être transmise par exemple sous la forme d’un document joint au deuxième message électronique M 2 ou d’un hyperlien renvoyant vers une ressource d’une entité distante comprenant le document numérique d’intérêt ou un document original créé pour comprendre des données extraites ou une zone d’intérêt du document numérique d’intérêt et en permettant l’ouverture. Dans certains modes de réalisation, le procédé 100 selon l’invention peut comprendre une ou plusieurs étapes supplémentaires. Ainsi, dans certains modes de réalisation, le procédé 100 selon l’invention comprend avantageusement une étape d’acquisition, par un deuxième utilisateur, au moyen d’une interface utilisateur d’un deuxième terminal utilisateur, d’au moins une donnée supplémentaire, avant l’étape d’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise FA 2 . Dans ce cas, lors de l’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise FA 2 , la deuxième fonction apprise FA 2 reçoit également en entrée la au moins une donnée supplémentaire. Selon un exemple, la au moins une donnée supplémentaire comprend des informations relatives à au moins un document numérique d’intérêt supplémentaire D comp , c’est-à-dire, un document numérique contenant des informations susceptibles d’être pertinentes pour la génération de la réponse R 1 à la demande Q 1 . Par exemple, la au moins une donnée supplémentaire peut comprendre le nom du document numérique d’intérêt supplémentaire D comp et/ou une indication relative à un passage de ce document numérique d’intérêt supplémentaire D comp et/ou le document numérique supplémentaire d’intérêt D comp dans son ensemble. Par exemple, le document numérique d’intérêt supplémentaire D comp est un document qui ne figure pas sur la liste extraite lors de la deuxième étape d’extraction EXT 2 . Dans un autre exemple, le document numérique d’intérêt supplémentaire D comp figure dans la liste extraite lors de la deuxième étape d’extraction EXT 2 et la au moins une donnée supplémentaire comprend un passage ou une référence à un passage spécifique de ce document numérique d’intérêt supplémentaire D comp . Dans certains modes de réalisation, le procédé 100 selon l’invention comprend, avant l’étape d’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise FA 1 générant la réponse R 1 , une étape d’implémentation préliminaire de la deuxième fonction apprise FA 2 . Cette étape d’implémentation préliminaire peut avoir lieu par exemple lorsqu’il existe une incertitude sur la réponse R 1 à générer sur la base des documents numériques d’intérêt de la liste d’au moins un document numérique d’intérêt {D i } i . Un exemple correspond au cas où plusieurs documents numériques d’intérêt de la liste correspondent à différentes versions d’un même document numérique initial présentant de légères différences, et pour lesquels il est nécessaire de savoir lequel doit être pris en compte pour l’étape d’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise FA 2 . C’est par exemple le cas où une pluralité de devis pour une même tâche sont extraits lors de l’étape d’extraction EXT 2 , et qu’il faut tenir compte du devis contresigné, ou du devis le plus récent dans le temps. Conséquemment à l’étape d’implémentation préliminaire, la deuxième fonction apprise FA 2 génère en sortie au moins une question complémentaire encodée en une deuxième pluralité de symboles discrets d’une langue naturelle, à destination d’un troisième utilisateur. Le troisième utilisateur peut avantageusement être un membre de l’organisation d’intérêt qui peut apporter une information complémentaire R comp pour aider à l’étape d’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise FA 2 . Dans un autre exemple, le troisième utilisateur peut être le premier utilisateur à l’origine de la demande Q 1 . Avantageusement, la au moins une question complémentaire est transmise au troisième utilisateur au moyen d’un système de communication électronique. Alors, le procédé 100 comprend en outre une étape d’acquisition d’une information complémentaire R comp en réponse à ladite question complémentaire par le troisième utilisateur au moyen d’une interface utilisateur d’un troisième terminal utilisateur. Avantageusement, lors de l’étape d’implémentation IMP de la deuxième fonction apprise, la deuxième fonction apprise reçoit également en entrée l’information complémentaire R comp . Dans certains modes de réalisation, l’au moins une demande Q 1 comprend une pluralité de demandes. Dans ce cas, l’étape de détection automatique DET comporte la détection, par l’algorithme de détection de la pluralité de demandes. Selon un exemple, les demandes sont traitées une à une, sans utiliser la réponse aux autres demandes pour une question particulière. Dans un autre exemple, les demandes sont traitées simultanément, afin de produire une réponse cohérente avec leur combinaison (par exemple, en utilisant un modèle de langage de grande taille, qui répondra plus précisément à deux demandes simultanées cohérentes entre elles plutôt qu’à deux demandes prises à part). Dans un autre exemple, la réponse à certaines des demandes peut préciser le contexte pour les autres demandes, notamment lorsque le type de l’information produite correspond à l’un des types d’information définis dans le contexte. Dans encore un autre exemple, les demandes ont chacune leur contexte, notamment si elles sont présentées de manière distincte (dans la ponctuation, tels des tirets ou une numérotation) ou espacées dans le corps du message électronique M 1 par une mise en forme particulière tels que des paragraphes séparés. Dans certains modes de réalisation, le message électronique M 1 est contenu dans un document numérique d’origine comprenant une pluralité de messages individuels, le message électronique M 1 étant l’un des messages individuels. Par exemple, le document numérique d’origine fait partie du corpus de documents numériques stockés dans les ressources mémoires de l’espace de travail collaboratif hébergé sur le premier serveur distant SERV 1 . Le procédé 100 comprend alors en outre, préalablement à l’étape de réception REC du message électronique M 1 , une étape de segmentation du document numérique d’origine de sorte à obtenir une pluralité de documents électroniques individuels, chaque document électronique individuel correspondant à l’un parmi la pluralité de messages individuels. Par exemple, la segmentation peut correspondre à un ensemble de pages du document numérique d’origine. La segmentation peut être réalisée automatiquement par un ou plusieurs composants du premier serveur distant SERV 1 qui extrait les informations du document numérique d’origine. Cette extraction peut être corrigée, remplacée ou effectuée par un utilisateur, tel qu’un membre de l’organisation d’intérêt. Cette correction manuelle peut améliorer la prochaine segmentation réalisée automatiquement. Avantageusement, une fonction apprise générée à partir d’un modèle entraîné sur une typologie de message est appliquée pour détecter le début (première page, en-tête…) de documents ou messages de cette typologie. Dans un autre exemple, des techniques de clustering, notamment hiérarchique, peuvent être utilisées. Fonction s appr ises FA 1 , FA 2 , modèles MOD, LLM et données d’entraînement Le procédé 100 de l’invention comprend l’exécution d’au moins une fonction apprise générée par un modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un ensemble de données d’entraînement appelé domaine d’entraînement. La première fonction apprise FA 1 , la deuxième fonction apprise FA 2 et la troisième fonction apprise FA 3 font partie de la au moins une fonction apprise. Selon un mode de réalisation, la première fonction apprise FA 1 , la deuxième fonction apprise FA 2 et la troisième fonction apprise sont générées par au moins un modèle d’apprentissage machine ou par une pluralité de modèles d’apprentissage machine. Selon une alternative, le procédé de l’invention comprend l’exécution d’au moins une fonction apprenante qui est configurée pour interroger et/ou extraire des données au sein d’un historique. Par historique, on entend un ensemble de données accumulées dans le temps, qui peut évoluer et agréger progressivement de nouvelles données. L’historique peut prendre la forme d’une base de données ou d’un fichier. La mise à jour de l’historique avec de nouvelles données peut être réalisée automatiquement par exemple à partir d’action d’un utilisateur. Les fonctions apprises peuvent être générées par des modèles d’apprentissage machine ayant des architectures propres. Selon un exemple, une architecture de réseau peut être un modèle d’apprentissage machine de type RNN désignant dans la littérature anglo-saxonne Recurrent Neural Network » ou encore un modèle de type LSTM désignant dans la littérature anglo-saxonne « Long short-term memory » peut/peuvent être utilisé(s). Selon un autre exemple, le modèle d'apprentissage machine peut être un Transformeur, tel que GPT-3 désignant « generative Pre-Training Transformer » et qui est un modèle basé sur l'architecture Transformeurs, c’est-à-dire que certaines couches du modèle ont la structure d’un Transfromeur. Un avantage de l’utilisation d’un réseau pré-entrainé par exemple de type Transformeur est d’utiliser leurs bonnes capacités à traiter des données définissant des documents comportant des symboles discrets encodés dans une langue naturelle. Selon un mode de réalisation, l’invention est compatible d’une utilisation de réseaux déjà pré-entraînés déjà existants par exemple sur des plateformes accessibles depuis internet. Un réseau pré-entraîné de type BERT désignant dans la littérature « Bidirectional Encoder représentations from Transformers » dont le modèle comprend également certaines couches ayant la structure d’un Transformeur, peut également être mis en œuvre dans le cadre de la présente invention. Dans un autre exemple, un modèle de langage de type BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) peut être utilisé pour générer des représentations de documents numériques. Selon un exemple, lorsque peu de classes sont adressées par un classifieur, par exemple entre 5 et 10 classes, une architecture de modèles d’apprentissage machine peut comprendre la mise en œuvre d’arbres binaires tels que « Random Forest » ou « XGBoost » ou encore un réseau neuronal convolutionnel appelé CNN. Selon un autre exemple, lorsqu’un nombre de classes important est adressé par un classifieur, une architecture de modèles d’apprentissage machine peut comprendre la mise en œuvre d’un modèle Transformeur par exemple de type BERT ou encore un réseau de neurones convolutionnel appelé CNN. Les modèles d’apprentissage machine peuvent être configurés dans le cadre de l’invention pour extraire des données de documents numériques telles que des dates, des adresses, des noms propres, des tableaux, des signatures, des informations structurées, des sentiments et/ou des phrases cibles. Une architecture de modèle de type « regex » ou encore une librairie telle que « spacy » comprenant différents types de modèles, ou encore un CNN ou un modèle de type « transition-based models » peuvent être utilisés. Les modèles utilisés pour extraire des objets, des entités nommées peuvent mettre en œuvre un modèle de type « transformeur » ou un modèle de type BERT. Par exemple, les modèles CLIP ou RoBERTa peuvent être utilisés. Le modèle CLIP analyse le contenu visuel d’un document en tant qu’image et produit un vecteur qui maximise le produit scalaire avec un texte "similaire au contenu de l'image". Un autre exemple de modèle pouvant être utilisés est le modèle Mixtral/Mistral entraîné sur un grand nombre de données annotées. Selon un mode de réalisation, une architecture pour reconnaitre des patterns ou des motifs, tels qu’une signature, dans un document numérique peuvent mettre en œuvre un modèle de type « YOLO » ou de type « autoencoders ». Comme mentionné plus haut, le modèle de langage de grande taille LLM qui a généré la deuxième fonction apprise FA 2 peut être celui de la société Mistral IA™, le modèle LLaMA™, ou encore le modèle Falcon 180B™. Avantageusement, lorsqu’un modèle utilisé pour l’implémentation du procédé 100 correspond à un modèle préentraîné, les données issues de précédentes implémentations du procédé 100 (par exemple, issues d’une étape de classification, d’extraction ou de matching) sont utilisées pour réentraîner ce modèle. Dans certains modes de réalisation, la première fonction apprise FA 1 , la deuxième fonction apprise FA 2 , et/ou la troisième fonction apprise peuvent comprendre des expressions régulières (regex). Exemples Exemple 1 : Dans cet exemple, l’organisation d’intérêt est une compagnie d’assurance et le premier utilisateur est un client de la compagnie d’assurance ou un courtier de la compagnie d’assurance. La compagnie d’assurance dispose d’un espace de travail collaboratif avec des ressources mémoires où elle peut stocker divers documents, tels que les contrats des sociétaires, des factures, des versions numérisées des appels à cotisations annuelles, des relevés d’informations, des versions numérisées de chèques de paiement, entre autres. Avantageusement, des membres de la compagnie d’assurance ont annotés tout ou partie de ces documents de sorte à associer des métadonnées à chacun des documents. Alternativement, les annotations ou métadonnées ont pu être extraites automatiquement. Des exemples de métadonnées sont le type de document, un propriétaire du document, ou tout autre type d’informations spécifique au domaine des assurances. Le courtier ou le client rédige une ou plusieurs demandes, dont la réponse est comprise au sein de l’un des documents. Cette demande peut être envoyée dans un message électronique M 1 par email ou tout moyen de communication électronique, ou via une API et ses interfaces et l’utilisation d’un champ spécifique dédié à des demandes. Des exemples pour la demande Q 1 sont : - Quel est le montant des garanties pour l’activité électronique pour ma RCP ? - Quelle est la date de prochaine échéance ? - Quelle est ma prime d’assurance ? - Quel est mon assureur ? - Est-ce que le vol de vélo devant mes locaux est couvert par mon assurance ? Selon le procédé 100 selon l’invention, la ou les demandes sont extraites du message électronique M 1 . Selon le procédé 100 selon l’invention, un ensemble de données nommé deuxième ensemble de données ENS 2 est extrait du message M 1 , permettant de rechercher les documents pertinents concernés, ou d’effectuer directement une recherche libre parmi une base d’indexation des documents et un ensemble de documents d’intérêt sont extraits. Puis la deuxième fonction apprise FA 2 est implémentée de sorte à générer des réponses à chaque demande, et proposer une ou plusieurs réponses, accompagnées optionnellement d’extraits de documents issus de l’extraction et/ou d’un hyperlien permettant de pointer vers ou afficher les extraits pour fournir une justification de la réponse. Exemple 2 : Dans cet exemple, l’organisation d’intérêt est une agence immobilière. Dans un premier cas, le premier utilisateur est un client de l’agence qui effectue une recherche de bien immobilier. Dans un deuxième cas, le premier utilisateur est un agent de l’agence qui retranscrit une recherche de bien d’un client. Selon un exemple, le premier utilisateur rédige la description d’une recherche de bien immobilier sous la forme d’une demande Q 1 incluant plusieurs caractéristiques du bien recherché, de type superficie, localisation, nombre de pièces, par exemple et intègre la description dans un message électronique M 1 . Les caractéristiques sont extraites du message. Sur la base des caractéristiques extraites, selon le procédé 100 selon l’invention, une liste de documents décrivant des biens ayant un lien de correspondance avec les caractéristiques, par exemple, des pages HTML.Par exemple, la réponse R 1 générée par la deuxième fonction apprise FA 2 peut être une liste de descriptions de chaque bien correspondant dans la liste de documents extraits. La deuxième fonction apprise FA 2 peut avantageusement, lors de la génération de la réponse R 1 , mettre en exergue certaines caractéristiques de biens particulièrement en adéquation avec la recherche demandée. Par exemple encore, la deuxième fonction apprise FA 2 peut avantageusement joindre à la réponse R 1 un lien vers les coordonnées vers la personne propriétaire d’un bien particulier, ou en charge de ce bien. Dans un autre exemple, la demande Q 1 peut concerner une requête statistique, telle qu’une question portant sur une surface moyenne de bien immobilier vendus sur une période donnée. Lors de l’implémentation de la première fonction apprise FA 1 , la liste des documents numériques d’intérêt {D i } i est dépendante de la période donnée. Exemple 3 : Dans cet exemple, l’organisation d’intérêt est un bailleur social et le premier utilisateur est un locataire d’un logement géré par le bailleur social. Par exemple, le bailleur social numérise en masse les courriers entrants et stocke les documents numériques résultant de la numérisation dans les ressources mémoires du serveur SERV 1 . Alors, une étape de segmentation des documents numériques peut être mise en œuvre afin de découper les documents numériques résultant de la numérisation en documents individuels contenant chacun un message individuel. Avantageusement, un ou plusieurs membres du bailleur social génèrent manuellement des métadonnées permettant d’enrichir chaque message individuel. Par exemple, les métadonnées peuvent être un type de courrier, le service auquel il est adressé, le patrimoine qu’il concerne, le locataire en place. Alternativement, les métadonnées peuvent être extraites automatiquement. Le premier utilisateur rédige une ou plusieurs demandes Q 1 , dont la réponse est comprise au sein d’un ou plusieurs des documents individuels. La demande Q 1 peut être envoyée dans un message électronique M 1 , par exemple par email ou tout moyen de communication électronique. La GED du bailleur social constitue un espace de travail collaboratif qui peut être hébergé au sein du serveur SERV 1 . Des exemples de demande Q 1 sont : - Quel est le montant des travaux votés à la dernière AG de tel patrimoine ? - Combien de locataires ont déposé leur préavis de départ au mois de septembre ? - Quel est le bilan du diagnostic structurel effectué ? - Le permis d’aménager a-t-il été accordé ? - Quel est l’échéance de la facture pour les travaux de menuiserie ? - Quel est le montant de la régularisation de charges ? Selon le procédé 100 selon l’invention, lors d’une étape d’extraction EXT 1 , un ensemble de données nommé deuxième ensemble de données ENS 2 est extrait du message électronique M 1 . Le deuxième ensemble de données ENS 2 va permettre de rechercher des documents pertinents pour répondre à la demande Q 1 , tels que les courriers concernés. Alternativement, une recherche libre parmi une base d’indexation des courriers peut être réalisée. Dans certains cas, lors d’une étape d’ajout d’informations supplémentaires, le premier utilisateur peut citer un nom ou des informations pour identifier un document, ou même joindre un document supplémentaire au message électronique M 1 , de sorte que ce dernier soit pris en compte lors de l’étape d’implémentation de la deuxième fonction apprise FA 2 . Une liste de courriers stockés est extraite, représentant la liste des documents d’intérêt, dont il a été déterminé qu’ils pouvaient contenir une réponse à la ou les demandes Q 1 . La deuxième fonction apprise FA 2 est implémentée pour générer des réponses à chaque demande, et propose ensuite une ou plusieurs réponses, accompagnées optionnellement d’extraits des courriers de la liste extraite où la réponse ou un élément de réponse a été retrouvé, et éventuellement d’un hyperlien généré pour fournir une justification de la réponse, en renvoyant par exemple vers la GED du bailleur social et en particulier le courrier en question ou un extrait de celui-ci, de sorte à pouvoir par exemple l’afficher. Les réponses sont renvoyées au premier utilisateur par tout moyen de communication. Exemple 4 : Dans cet exemple, le premier utilisateur est un utilisateur d’une base de données de documents techniques tels que des résultats d’essais cliniques ou des publications scientifiques. La demande Q 1 peut consister en la recherche d’un taux d’efficacité ou d’une dose optimale d’un médicament pour traiter une pathologie. La deuxième fonction apprise FA 2 peut être implémentée pour extraire les documents les plus pertinents de la base de données vis-à-vis de la demande Q 1 . Procédé (100) mis en œuvre par ordinateur pour générer automatiquement au moins une première réponse (R 1 ), encodée en une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, à au moins une première demande (Q 1 ) contenue dans un message (M 1 ) électronique, le procédé comprenant : Réception (REC), dudit message (M 1 ) électronique au sein d’une messagerie, ledit message comportant un ensemble de données (ENS) et étant associé à un premier utilisateur ; Extraction (EXT 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) et d’un deuxième ensemble de données (ENS 2 ) à partir dudit message (M 1 ), de sorte à générer un vecteur d’entrée (VE) à partir du deuxième ensemble de données (ENS 2 ) ; Détection automatique (DET) de ladite au moins une première demande (Q 1 ) par exécution, sur le premier ensemble de données (ENS 1 ), d’un algorithme de détection ; Extraction (EXT 2 ) d’une liste d’au moins un document numérique d’intérêt ({D i } i ) par exécution d’une première fonction apprise (FA 1 ) générée à partir d’un modèle d’apprentissage machine (MOD) entrainé à partir d’un premier domaine d’entraînement, ladite première fonction apprise (FA 1 ) recevant en entrée ledit vecteur d’entrée (VE) ; Exécution (IMP) d’une deuxième fonction apprise (FA 2 ) générée à partir d’un modèle de langage de grande taille (LLM) préentraîné, ladite deuxième fonction apprise (FA 2 ) recevant en entrée un ensemble de données issu dudit message (M 1 ) électronique, relatif à ladite au moins une première demande (Q 1 ) et dénommé ensemble effectif (ENS e ), et lesdits documents numériques d’intérêt ({D i } i ) de ladite liste, de sorte à générer ladite première réponse (R 1 ) à la au moins une première demande (Q 1 ). Procédé (100) selon la revendication 1, comprenant en outre la génération d’un contexte (CONT) à partir dudit premier ensemble de données (ENS 1 ), et dans lequel, lors de l’exécution (IMP) de ladite deuxième fonction apprise (FA 2 ), ladite deuxième fonction apprise (FA 2 ) reçoit également en entrée ledit contexte (CONT). Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’au moins un document numérique d’intérêt ({D i } i ) est contenu dans un corpus de documents numériques stockés dans un espace de travail collaboratif. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’au moins un document numérique d’intérêt ({D i } i ) comprend au moins un document joint au message (M 1 ) électronique. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit ensemble effectif (ENS e ) est l’ensemble de données (ENS) compris dans ledit message (M 1 ) électronique. Procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre une étape d’encodage de ladite au moins une première demande (Q 1 ) en un prompt formé d’une autre pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, et dans lequel ledit ensemble effectif (ENS e ) comprend ledit prompt. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel l’étape d’encodage en ledit prompt est effectuée à partir de ladite au moins une première demande (Q 1 ) et d’un historique (HIST) d’erreurs et de réponses correctes obtenues lors de précédentes implémentations du procédé (100). Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes dans lequel ledit algorithme de détection est ladite deuxième fonction apprise (FA 2 ). Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre : Acquisition d’au moins une donnée supplémentaire définie par un deuxième utilisateur au moyen d’une interface utilisateur, et dans lequel la deuxième fonction apprise (FA 2 ) reçoit également en entrée la au moins une donnée supplémentaire. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre : Transmission de ladite au moins une première réponse (R 1 ) de sorte que ladite au moins une première réponse (R 1 ) et, le cas échéant, ladite au moins une référence (REF) soient rendues accessibles audit premier utilisateur. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel : la transmission est une transmission d’un deuxième message (M 2 ) électronique à destination d’une messagerie dudit premier utilisateur. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel : ladite au moins une première demande comprend une pluralité de demandes, ladite au moins une première réponse (R 1 ) comprend une pluralité de réponses correspondant chacune à une demande parmi la pluralité de demandes. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’extraction (EXT 1 ) est mise en œuvre par exécution d’un modèle de traitement automatique de langage naturel sur l’ensemble de données (ENS). Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, comprenant, préalablement à la réception, dudit message (M 1 ) électronique : Segmentation d’au moins un document électronique d’origine de sorte à obtenir une pluralité de documents électroniques individuels, chaque document électronique individuel correspondant à un message électronique individuel, ledit message électronique (M 1 ) étant l’un des messages électroniques individuels. Système (200) comportant un terminal électronique d’un utilisateur (T 1 ) comportant au moins un calculateur, une mémoire, un afficheur et une interface de communication pour transmettre des messages sur un réseau de données auprès d’au moins un premier serveur (SERV 1 ) comportant des ressources matérielles pour exécuter la première fonction apprise (FA 1 ), la seconde fonction apprise (FA 2 ), la troisième fonction apprise (FA 3 ) et une mémoire pour enregistrer les modèles (MOD, LLM, NPL) afin d’exécuter les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 14.