FR 3156944 A1 20250620 FR 2314520 A 20231219 PROCEDE POUR RECOMMANDER UNE ETUDE DE SANTE QUALIFIEE Procédé pour recommander une étude de santé qualifiée comportant : Réception (REC 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) encodant un texte libre décrivant l’objectif d’une étude caractérisant l’état de santé d’un ensemble de patients ; Extraction (EXT 1 ) d’au moins une base de données (BD a ) d’une première liste (LIST 1 ) d’articles (ART i ) ; Extraction (EXT 2 ) d’une seconde liste d’études de santé (LIST 2 ) à partir de l’exécution d’une seconde fonction (F 2 ) pour classifier les articles (ART i ) de la première liste (LIST 1 ) ; Comparaison (COMP 1 ) de chaque étude de santé (PRO i ) de la seconde liste (LIST 2 ) extraite avec un ensemble d’études (PRO k ) présentes au sein d’une première mémoire permettant de générer un label de disponibilité (D 0 ) ; Génération (GEN 1 ) d’une quatrième liste (LIST 4 ) selon un indice de recommandation (IND R ), ledit indice de recommandation (IND R ) étant calculé à partir d’un critère (C 1 ) de date. Figure pour l’abrégé : Fig.1 PROCEDE POUR RECOMMANDER UNE ETUDE DE SANTE QUALIFIEE Domaine de l’invention Le domaine de l’invention se rapporte à celui des procédés mis en œuvre par ordinateur pour générer une liste de documents ordonnée correspondant à des études de santé dans l’objectif de recommander au moins l’une d’elles à un utilisateur. Le domaine de l’invention se rapporte aux solutions d’extraction, identification et exploitation des données en langages naturels pour générer des recommandations d’exploitation d’études en santé. État de la technique Actuellement, il existe un besoin de créer des études de santé permettant le suivi de patients atteints d’une pathologie ou d’une maladie donnée. De plus en plus d’études en santé se fondent sur des questionnaires à adresser aux patients. Certains de ces questionnaires ont une métrologie particulièrement validée et peuvent être utilisés comme des outils à implémenter au sein d’autres questionnaires plus importants. Ces études sont difficiles à réaliser car il est nécessaire d’établir une étude auprès de patients sur une durée donnée et nécessitant une certaine homogénéité dans les types de réponses aux questions posées, et donc satisfaire à une métrologie, bien que les réponses puissent elles-mêmes différer. En d’autres termes, la conception d’un formulaire de suivi comportant un ensemble de questions est un exercice particulièrement sensible et difficile à mettre en œuvre. En effet, les questions doivent être non ambiguës, couvrir l’ensemble des cas possibles et être organisées et structurées d’une manière optimale pour recueillir le maximum d’informations utiles exploitables pour un patient donné. Par ailleurs, le contour d’une étude au regard d’une pathologie ou d’une maladie d’un ensemble de patients n’est pas toujours facile à établir du fait qu’il est nécessaire d’avoir un panel suffisant, hétérogène et représentatif statistiquement d’un phénomène. Ces formulaires de suivi impliquent donc un grand travail de conception et nécessitent souvent une validation par un organisme de santé ou autre. Ensuite, ces études sont généralement référencées et stockées dans une base de données. Un problème est que ces études sont associées à des données médicales qui ne peuvent être rendues accessibles sans un traitement des données. On trouve le plus souvent des références à ces études et d’autres études non référencées dans une telle base dans l’ensemble des ressources disponibles. Ces ressources peuvent être par exemple des articles scientifiques. En effet, ces études sont généralement éparses, mal référencées et souvent citées dans des études scientifiques à l’appui d’une publication scientifique. Toutefois, il existe de nombreuses ressources de documents scientifiques tels que des articles, des thèses, des abrégés scientifiques, des documents de brevets, etc. qui parfois mentionnent des études de santé qui peuvent être plus ou moins sérieuses. Le sérieux d’une étude peut dépendre du corps médical ayant réalisé l’étude, du nombre de patients objets de l’étude, de leur représentativité d’une pathologie ou non, des méthodologies employées, des conclusions de l’étude et bien d’autres critères. Il est donc important que les études identifiées puissent être validées ou certifiées par un organisme tiers. Il existe un besoin de définir une solution permettant d’identifier des études existantes qui puissent être utilisées ou réutilisées dans le cadre de la conception d’une nouvelle étude de santé. Procédé pour recommander une étude de santé qualifiée comportant : Réception d’un premier ensemble de données encodant un texte libre décrivant l’objectif d’une étude caractérisant l’état de santé d’un ensemble de patients ; Extraction d’une première liste d’articles d’au moins une base de données, à partir de l’exécution d’une première fonction mettant en œuvre un premier algorithme d’apprentissage machine entrainé pour générer un ensemble d’indices de similarité sémantique entre le premier ensemble de données et chaque article identifié de ladite au moins une base de données, ladite première liste d’articles correspondant à un ensemble d’articles ayant un indice de similarité supérieur à un seuil prédéfini, ledit premier ensemble de données définissant une entrée de la première fonction ; Extraction d’une seconde liste d’études de santé à partir de l’exécution d’une seconde fonction mettant en œuvre un second algorithme d’apprentissage machine entrainé pour classifier les articles de la première liste, une première classe correspondant aux articles comportant des premières données décrivant au moins une étude de santé, une étude de santé caractérisant l’état de santé d’une cohorte de patients et étant appelée « étude de santé », lesdites premières données étant automatiquement extraites pour définir une seconde liste d’études de santé ; Comparaison des premières données de chaque étude de santé de la seconde liste extraite avec un ensemble d’études présentes au sein d’une première mémoire d’un serveur de données, le résultat de ladite comparaison permettant de générer un label de disponibilité lorsqu’une étude de la seconde liste est présente dans ladite première mémoire ; Extraction d’une troisième liste d’études de santé ayant un label de disponibilité ; Génération d’une quatrième liste d’études de santé selon un indice de recommandation, ledit indice de recommandation étant calculé à partir d’un premier critère de date de chaque étude de la troisième liste, d’un second critère de fréquence d’utilisation de chaque étude de la troisième liste et de l’indice de similarité de chaque étude de la troisième liste. Selon un mode de réalisation, le premier algorithme d’apprentissage machine comporte un composant logiciel permettant de générer une traduction automatiquement du premier ensemble de données dans une langue donnée. Un avantage est de permettre d’obtenir un plus grand nombre de références d’intérêt. Selon un mode de réalisation, l’indice de similarité sémantique est calculé à partir d’une définition d’une distance sémantique. Selon un mode de réalisation, le calcul de la distance sémantique entre deux ensembles de données est mis en œuvre par le premier algorithme d’apprentissage machine, deux vecteurs d’entrée étant construits à partir du premier ensemble de données et les données caractérisant un article, ladite distance sémantique permettant de calculer une distance entre lesdits deux vecteurs encodant des données propres à deux ensembles de données distincts. Selon un mode de réalisation, le premier algorithme d’apprentissage machine comporte la mise en œuvre d’un modèle de langage autorégressif génératif de type Transformeurs entrainé à partir d’une part d’un ensemble de données décrivant en langage naturel une étude de santé et d’autre part des données quantifiant l’état de santé d’une population donnée, lesdites données étant organisées selon différentes questions et réponses. Selon un mode de réalisation, la seconde fonction met en œuvre une analyse syntaxique comportant l’exécution du second algorithme d’apprentissage machine entrainé pour classifier un ensemble d’articles, une classe d’articles étant générée pour lesquels une citation à une étude de santé a été identifiée dans lesdits articles de la classe, ledit second algorithme d’apprentissage machine comportant l’identification et l’extraction d’entités nommés caractérisant une citation à une étude de santé. Un avantage est de permettre de sélectionner des études de santé parmi un ensemble d’articles étant présélectionnés dans le domaine d’intérêt d’un utilisateur. Ainsi, l’invention permet de réduire les temps de calculs et d’obtenir des résultats plus pertinents. Selon un mode de réalisation, le second algorithme d’apprentissage machine comporte le calcul d’un score de confiance associé à chaque article classé de la première classe. Selon un mode de réalisation, le second algorithme d’apprentissage machine est du type réseau de neurones convolutif. Selon un mode de réalisation, les données extraites des articles correspondant aux études de santés comprennent des métadonnées comportant des titres, des identifiants, des noms d’auteur, des thématiques, des noms d’auteur. Selon un mode de réalisation, le second algorithme d’apprentissage machine comporte une seconde classe comportant les articles ne comportant pas d’études de santé, une sélection desdits articles de la seconde classe étant rendu accessible à un utilisateur au moyen d’un afficheur. Un avantage est de permettre de fournir des articles d’intérêt à un utilisateur quand bien même ils ne comportent pas d’étude de santé. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’acquisition d’un indicateur de classification permettant de renforcer l’entrainement du premier algorithme et/ou du second algorithme, ledit indicateur de classification permettant d’indiquer qu’une étude de santé classifiée ne correspond pas au premier ensemble de données ou qu’un article ne comprend pas d’étude de santé alors que ledit article a été classé dans la première classe. Un avantage est de renforcer un apprentissage machine en prenant en compte des retours d’utilisateurs sur la pertinence d’une étude de santé qui a été classifiée selon le procédé de l’invention. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend : Extraction des études de santé de chaque article de la quatrième liste définissant de nouvelles entrées d’une première base de données ; Ajout desdites nouvelles entrées dans la base de données. Un avantage est de maintenir une base de données à jour comportant des études de santé pouvant être réexploité par d’autres services. Selon un mode de réalisation, une base de données d’études est mise à jour, ladite mise à jour comportant : Enregistrement de la quatrième liste au sein de ladite base de données d’études ; ledit enregistrement comportant un premier enregistrement de l’ensemble des articles de la quatrième liste définissant une première entrée de la base de donnée et un second enregistrement de l’ensemble des études de santé de chaque article de la quatrième liste définissant une seconde entrée de la première base de donnée et enregistrement des associations entre les études de santé extraites des articles et les articles eux-mêmes. Un avantage est d’organiser une base de connaissance comportant un ensemble d’études de santé pouvant être réexploité à des fins médicales par exemple. Selon un mode de réalisation, chaque article comporte un ensemble de symboles discrets encodant des données dans une langue naturelle. Selon un mode de réalisation, l’indice de recommandation est calculé à partir d’au moins un autre critère de recommandation parmi lesquels on trouve : la date de publication, l’indice de similarité, la présence d’un droit associé à une étude, la citation d’un article ou d’un auteur, un index de citation de l’article. Un avantage est de fournir des données d’intérêt de manière organisée et ordonnée prenant en compte une clef de tri de la donnée afin d’améliorer la pertinence des résultats affichés. Selon un mode de réalisation, la quatrième liste est ordonnée selon la valeur de l’indice de recommandation. Un avantage est de faciliter le choix d’une étude d’intérêt pour un utilisateur. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système comportant un serveur hébergeant une base de données et un terminal configuré pour mettre en œuvre le 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 diagramme des principales étapes d’un mode de réalisation du procédé de l’invention ; FIG. 2 : un exemple de mise en œuvre du procédé e l’invention lorsque différentes bases de données d’articles sont utilisées ; FIG. 3 : un exemple d’architecture système permettant de mettre en œuvre le procédé de l’invention. Premier ensemble de données ENS1 La FIG. 1 représente un exemple de réalisation du procédé de l’invention. Il comprend une première étape de réception, notée REC 1 , d’un premier ensemble de données ENS 1 encodant un texte libre décrivant l’objectif d’une étude caractérisant l’état de santé d’un ensemble de patients. Ce texte libre peut correspondre à quelques lignes exprimées par un langage d’un médecin ou d’un scientifique ou d’un individu quelconque exprimant quelle étude il cherche à réaliser. A titre d’exemple, un tel texte peut être : « je cherche à réaliser une étude sur la qualité de vie des femmes âgées entre 20 et 40 ans atteintes de Myasthénie ». Une étude de santé peut comprendre avantageusement un questionnaire destiné à des patients et des réponses de patients associées aux questions du questionnaire. Une étude de santé est notée PROi dans la présente demande. Certains de ces questionnaires ont une métrologie particulièrement validée et peuvent être utilisés comme des outils à implémenter au sein d’autres questionnaires concernant d’autres études de santé ou peuvent être exploités à des fins statistiques. Enfin une métrologie validée permet également une exploitation plus fiable par des systèmes informatiques permettant d’effectuer des calculs ou utilisant les données à des fins d’entrainement de modèle d’apprentissage machine. Un des intérêts de études de santé validée PRO i est la qualité de l’information quantifiée et qualifiée qui permet d’obtenir par exemple de nombreux indicateurs pour différentes exploitations. A titre d’exemple, on cite de manière non exhaustive les traitements suivants : des quantifications d’effets secondaires d’une maladie chez une cohorte, des statistiques de prévalence d’une maladie, la spécificité d’un symptôme d’une maladie donnée, la sensibilité d’un symptôme présent dans une maladie, ou encore des indicateurs sur des réémissions, de guérison ou de récidives d’une cohorte ou des données caractérisant un traitement d’une maladie. Enfin des études de santé PROi permettent d’obtenir de nombreux indicateurs d’une maladie pendant toutes les phases pendant laquelle elle est adressée de sa détection aux différentes étapes de traitement. Selon un mode de réalisation, le premier ensemble de données ENS 1 comprend un nombre prédéfini de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle, chaque séquence définissant un mot, le nombre prédéfini étant compris entre 10 et 50 séquences. Selon un mode de réalisation, le nombre prédéfini étant compris entre 10 et 400 séquences. Le procédé de l’invention est capable de traiter un texte dans n’importe quelle langue et avec n’importe quelle grammaire. En effet, l’invention met en œuvre un algorithme d’apprentissage machine pré-entrainé permettant de transposer une première matrice de scores statistiques d’un premier ensemble de mots dans une langue donnée à une seconde matrice de scores statistiques d’un second ensemble de mots dans un autre langue donnée, le second ensemble de mots correspondant à une traduction automatique ou non du premier ensemble de mots. Selon un exemple, le texte libre est traduit dans une langue donnée à partir d’un composant logiciel permettant de générer une traduction automatique. Une telle traduction peut être réalisée grâce à un dictionnaire, un thésaurus et algorithme d’apprentissage machine. Le premier ensemble de données ENS 1 peut également comprendre des requêtes reformulées à partir d’un algorithme de type « Transformeur » permettant de regénérer un texte sous forme d’une question ou d’une requête à partir d’un texte en langage naturel. Un modèle d’un tel algorithme d’apprentissage machine peut être de type grand modèle de langage, modèle autorégressif, modèle génératif ou Transformateur génératif pré-formé ou pré-entrainé. Le premier ensemble de données ENS 1 peut également encoder une liste de mots selon leur index ou leur référence dans un dictionnaire. Première fonction F1 pour l’ identification d’articles similaires Selon un premier exemple, le premier ensemble de données ENS 1 définit une entrée d’une fonction notée F 1 mettant en œuvre un premier algorithme d’apprentissage machine MLA 1 entrainé pour calculer un score de similarité entre le premier ensemble de données ENS 1 et chaque article d’une base de données d’articles, par exemple notée BDa. Selon un exemple, différentes bases de données d’articles sont consultées BDa, BDb, BDc. Un tel score peut être également appelé un score de proximité entre d’une part un article et avec d’autre part le premier ensemble de données ENS 1 . L’exécution de la première fonction F 1 permet d’extraire des articles ART i d’au moins une base de données BDa pour générer une première liste LIST 1 dont le score de similarité est supérieur à un seuil donné. La liste d’articles LIST 1 peut être ordonnée de sorte à indexer les articles selon leur score de similarité. Le seuil peut être fixe ou considéré de sorte à retenir un nombre donné d’articles ART i similaire à l’ensemble ENS 1 . Le procédé de l’invention comprend donc l’extraction, notée EXT 1 sur la FIG. 1 , d’un ensemble d’articles ARTi ou plus généralement de documents numériques correspondant à des articles scientifiques, des abrégés, des documents de brevets, des thèses et tout autre document accessible au sein d’une première base de données d’articles BDa. Chaque article comporte un ensemble de symboles discrets encodant des données dans une langue naturelle qui peut être analysé par un algorithme d’apprentissage machine, noté MLA 1 . A cet effet, un localisateur de ressources uniformes, noté communément URL, permet d’exécuter une recherche dans au moins une base de données BDa distante. Le procédé de l’invention peut permettre la configuration d’une pluralité d’URL i dans le cas où une recherche d’articles dans plusieurs bases de données serait paramétrée. Le premier ensemble de données ENS 1 peut également comprendre des concepts extraits du texte reçu en langage naturel. L’extraction de concepts peut être réalisée par exemple grâce à un graphe sémantique et un calcul de proximité de concepts du graphe à partir de la définition d’une distance dans le graphe. Une telle distance est généralement utilisée pour calculer la distance entre différents nœuds du graphe sémantique et donc leur proximité du fait qu’un nombre donné d’arêtes du graphe relie deux concepts du graphe entre eux. Bases de données d’articles Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend une configuration permettant d’interroger une pluralité de bases d’articles BDa, BDb, BDc. La FIG. 2 représente un exemple dans lequel une pluralité de bases d’articles est interrogée afin de traiter un grand nombre d’articles scientifiques provenant de différentes sources et d’extraire un maximum d’études de santé PROi. On comprend que cette phase peut être réalisée indépendamment de la réception d’une nouvelle requête comportant un premier ensemble de données ENS 1 . Ainsi, une base de données BD 2 , ci-après décrite, regroupant les références aux études de santé PRO i extraites et les articles ART i associés peut être créée et cette base de données BD 2 peut ensuite être mise à jour lorsque les bases d’articles s’enrichissent au cours du temps avec de nouveaux articles. Toutefois, lors d’une nouvelle requête et la réception d’un nouvel ensemble ENS 1 , une mise à jour de l’extraction de nouveaux articles comportant des données caractérisant des études de santé peut être réalisée de sorte que l’enrichissement de la base de données BD 2 soit continuellement réalisé. Selon un mode de réalisation, le premier algorithme MLA 1 est exécuté pour identifier un ensemble d’articles indépendamment du fait qu’ils puissent contenir ou non des données décrivant des études. Ainsi, dans ce cas de figure, le premier algorithme MLA 1 permet d’identifier des articles proches du premier ensemble ENS 1 au moyen de la mise en œuvre d’une distance sémantique prédéfinie. Dans un second temps, les articles comportant des données caractérisant les études de santé seront sélectionnés à partir d’un second algorithme MLA 2 appliqué à l’ensemble des articles sélectionnés. L’extraction EXT 1 peut être réalisée sur une partie seulement de la base BDa, ou toute autre base BDb ou BDc en fonction d’un critère de dates afin de sélectionner les articles les plus récents et d’appliquer l’algorithme MLA 1 ou la fonction F 1 sur ces nouveaux articles de la base BDa ou une autre. Premier modèle d’apprentissage machine Un modèle d’apprentissage machine MLA 1 pré-entrainé est alors mis en œuvre à partir des données d’entrées ENS 1 organisées sous la forme d’un vecteur d’entrée. Selon un mode de réalisation, le modèle d’apprentissage machine MLA 1 est configuré pour calculer un score de similarité entre chaque article ART i de la base de données BDa et le premier ensemble de données. Selon un autre exemple, un algorithme mettant en œuvre une autre technique qu’un modèle d’apprentissage machine peut être mise en œuvre pour calculer la similarité selon une distance prédéfinie entre le premier ensemble ENS1 et un article. Selon différents exemples, une fonction de type similarité Cosinus, la distance de Jaccard, ou encore la technique N-grammes. Afin de calculer un score de similarité IND s , le procédé de l’invention permet par exemple d’utiliser une distance sémantique basée sur un produit vectoriel. Une distance sémantique peut être alors définie pour calculer une distance entre deux vecteurs encodant des données propres à deux ensembles de données distincts, tels que les données du premier ensemble ENS1 et toute ou partie des données d’un article ART i . Selon un mode de réalisation, le modèle d’apprentissage machine MLA 1 met en œuvre une régression qui permet de générer un score de proximité entre chaque article ART i et le premier ensemble de données ENS 1 . Les articles ayant un score au-dessus d’un seuil donné peuvent être retenus et ordonnés selon un ordre allant du plus proche au plus éloigné vis-à-vis du premier ensemble de données ENS 1 . La proximité est définie par un score de similarité IND s qui peut être calculé à partir d’une régression du modèle d’apprentissage MLA 1 . Le modèle d’apprentissage machine MLA 1 peut être configuré pour définir une distance sémantique grâce à l’entrainement dudit modèle. Selon un exemple de réalisation, avant le traitement de chaque article ART i , une détection de langue de l’article ART i est réalisée. Lorsqu’une langue identifiée ne correspond pas à la langue des données du premier ensemble de données ENS 1 , alors un prétraitement vise à traduire automatiquement le premier ensemble de données ENS 1 dans la langue de l’article. Un nouvel ensemble de données ENS 1 ’ est alors considéré pour identifier la présence d’études pertinentes dans l’article considéré. Dans la suite de la description, la notation ENS 1 est conservée, quelle que soit la langue considérée. Un avantage de l’invention est d’intégrer un prétraitement capable de traiter le langage naturel et d'identifier non seulement des études de santé pertinentes PRO i mais également leur langue. Seconde fonction F2 pour l’extraction d’études Lorsque la première liste LIST 1 est générée, une seconde fonction F 2 peut être mise en œuvre pour extraire les articles ART i comportant des données caractérisant des études scientifiques notées PRO i . Selon un mode de réalisation, un algorithme d’apprentissage machine MLA 2 est configuré pour classifier les articles selon des classes. Une première classe CL 1 correspond aux articles comportant des données caractérisant des études de santé PRO i . A cette fin, l’algorithme est entrainé à partir de données d’entrainement comportant des articles. Un premier ensemble d’articles comporte des données caractérisant des études de santé et un second ensemble d’articles ne comportent pas de données caractérisant des études de santé. Ainsi, un entrainement supervisé mettant en œuvre une fonction de coût permet d’entrainer l’algorithme d’apprentissage machine afin de classifier les articles définissant les données d’entrées par exemple d’un réseau de neurones. Un réseau de neurones de type CNN signifiant dans la terminologie anglo-saxonne "convolutional neural networks" et appelé réseau neuronal convolutif peut être mis en œuvre pour mettre en œuvre un classifieur et extraire les données caractérisant les études de santé. Les données caractérisant les études de santé peuvent comporter par exemple une référence à une étude de santé, des résultats de tests, des questionnaires et des réponses associés pour une cohorte données de patients, des auteurs de l’étude, des titres, des résumés ou abrégés, des mots clefs ainsi que des conclusions. L’étude de santé peut être nommée par une désignation donnée, elle peut notamment être identifiée grâce à la reconnaissance de termes propres à des essais de santé sur une population donnée. Enfin, des éléments de contextes, de références à des patients, à un protocole de test, à des dates ou des types d’essais peuvent être utilisés pour identifier la présence d’une référence à une étude de santé. Selon un mode de réalisation, la fonction F 2 met en œuvre une analyse syntaxique des articles. Cette analyse syntaxique peut être réalisée automatiquement au moyen d’un algorithme d’apprentissage machine, tel qu’un réseau de neurones , Un réseau de neurones peut être entrainé pour classifier un ensemble d’articles ART i . Selon un exemple, une classe d’articles CL 1 est générée pour lesquels une citation à une étude de santé a été identifiée dans lesdits articles de la classe. D’autres données caractéristiques peuvent caractériser ces études de santé. On rappelle que ces études sont notées PRO i . De manière alternative, cette classification peut être réalisée à partir d’une fonction mettant en œuvre un système expert comportant une base de connaissance et des règles. Selon un autre mode de réalisation qui peut être complémentaire, le modèle d’apprentissage machine MLA 2 est configuré pour calculer un score de proximité de chaque article ou d’une partie des articles ART i de la base de données BDa comportant une référence à une étude de santé, noté PRO i . Selon cet exemple, un seul modèle d’apprentissage machine regroupant les fonctions F 1 et F 2 peut être mis en œuvre. A cette fin, le modèle permet de générer un score de proximité selon la définition d’une distance sémantique entre le premier ensemble ENS 1 et chaque article ART i traité et de classifier lesdits articles selon un ensemble de classes permettant d’identifier les articles comportant une référence à une étude de santé PRO i . Entités nommées Selon un exemple, une reconnaissance des entités nommées du texte en langage naturel peut être réalisée. Différentes techniques peuvent être mises en œuvre. Selon un premier exemple, un dictionnaire d’entités nommées peut être utilisé. Selon un exemple, un serveur distant disposant d’un algorithme de reconnaissance des entités nommées peut être utilisé. Selon cet exemple, l’accès à un dictionnaire avec de nombreux mots, des synonymes et une collection de vocabulaire peut être configuré. Le procédé permet alors de vérifier si une entité nommée particulière est également disponible dans un article. En utilisant un algorithme de mise en correspondance de chaînes, une vérification croisée des entités est effectuée. Afin d’identifier des mots à vérifier, un composant logiciel peut utiliser d’une part des mots identifiés du premier ensemble de données et des mots générés à partir d’un algorithme d’apprentissage machine génératif permettant de multiplier des concepts et mots clefs proches du premier ensemble de données. Selon un mode de réalisation, un connecteur numérique, également appelé « interface de programmation d'application », désigné sous l’acronyme API et désignant dans la littérature anglosaxonne « application programming interface » peut être utilisé afin d’extraire des entités nommées d’un texte libre en langage naturel et éventuellement d’en générer de nouveaux et de les comparer à une ressource accessible depuis un réseau de données. L’utilisation d’un algorithme de reconnaissance d’entités nommées au sein de la seconde fonction F 2 permet d’obtenir une meilleure performance de détection de la présence d’entité nommées. En effet, les entités nommées caractéristiques d’une étude de santé peuvent être plus facilement détectées grâce à un tel algorithme. Selon un second exemple, un système basé sur des règles prédéfinies peut être mis en œuvre pour reconnaitre des entités nommées. Selon un exemple, un ensemble de règles basées sur des modèles permet d’exploiter un modèle morphologique ou une chaîne de mots utilisée dans le document. Selon un autre exemple, des règles basées sur le contexte telles que des règles contextuelles dépendantes de la signification ou du contexte du mot dans le document peut être mis en œuvre. Enfin selon un troisième exemple, un algorithme d’apprentissage automatique, également appelé algorithme d’apprentissage machine peut être mis en œuvre. Dans ce cas, une modélisation statistique est utilisée pour détecter les entités nommées. Une représentation basée sur les caractéristiques du document est utilisée. Un intérêt est de reconnaître des types d'entités nommées malgré de légères variations dans leur orthographe. Dans ce cas, la fonction F 1 assure la génération d’un score de proximité et la seconde fonction assure la détection et l’extraction d’entités nommées ENT i caractérisant une citation à une étude de santé PROi. En exécutant la première fonction F 1 et la seconde fonction F 2 , on obtient une sélection d’articles ART i ayant au moins une référence à une étude de santé PRO i et ayant un score de similarité IND s avec le premier ensemble de données ENS 1 . L’ensemble d’articles ainsi sélectionnés permet de définir une première liste d’articles LIST 1 . Apprentissage MLA1 Selon un mode de réalisation, l’apprentissage du premier algorithme d'apprentissage machine MLA1 est réalisé de manière à ce qu’un score de similarité IND s soit généré entre d’une part chaque article ART i ou chaque ensemble de données extraites caractérisant une étude de santé PRO i et d’autre part le premier ensemble de données ENS 1 . L’apprentissage peut viser à configurer la quantification de données d’un article considéré pour calculer la proximité ou la similarité avec un ensemble de données ENS 1 de plus petite taille. Apprentissage MLA2 Le procédé de l’invention comprend un apprentissage du modèle d’apprentissage machine MLA 2 . Cet apprentissage prend en compte un premier ensemble de données d’entrainement comportant plusieurs dizaines ou centaines de références d’articles dont on sait qu’ils comportent des références à des études. Lorsque le modèle d’apprentissage est configuré pour identifier les articles ART i comportant des études de santé PRO i , l’apprentissage permet d’entrainer le modèle à reconnaitre une étude comportant une référence et à en extraire les éléments caractérisant cette étude de santé PRO i dans l’article ART i en question. L’apprentissage prend en compte également de manière optionnelle un second ensemble d’entrainement d’articles ne comportant pas de référence à une étude de santé. Cet apprentissage permet d’améliorer la détection d’un article ART i comportant une référence à une étude de santé PRO i . Dans le cas de la mise en œuvre d’un classifieur, ce dernier peut comprendre plusieurs classes permettant de référencer ou catégoriser les articles ART i comportant une étude de santé PRO i . Une analyse syntaxique et/ou sémantique permet d’identifier des études de santé PRO i en lien avec le premier ensemble de données. L’apprentissage peut donc comprendre un entrainement comportant des types de texte en entrées pouvant décrire différemment des études de santé PRO i en considérant différentes manières d’évoquer la problématique d’une étude de santé. Un intérêt est d’entrainer le modèle avec une grande variété de descriptions d’études de santé PRO i . Par ailleurs, le champ sémantique d’une étude de santé concernant une thématique donnée peut également être pris en compte lors de l’apprentissage. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend un entrainement sur des domaines thérapeutiques particuliers. Cet entrainement permet de prendre en compte par exemple la sémantique de domaines particuliers tels que le domaine de la gériatrie, le domaine de la ménopause, le domaine de l’oncologie, le domaine de la myasthénie, le domaine des maladies cardiovasculaires, etc. Un intérêt de cet entrainement est de permettre de rapidement scorer un article ART i selon un domaine et de l’écarter ou de le retenir selon la proximité avec les données d’entrées. Système expert Selon un mode de réalisation, un algorithme de type système expert peut être utilisé. Un tel algorithme de type système expert repose sur l’élaboration de règles, telles que des règles métier et d’une base de connaissance. Un intérêt est d’injecter une connaissance dans le traitement des données pour exploiter un corpus de documents lorsqu’ils ont une structuration donnée bien identifiée ou lorsque certains éléments peuvent être identifiés de manière récurrente au sein desdits articles. A titre d’exemple, lorsque des numéros spécifiques sont attribués à des types d’étude de santé PRO i , un tel numéro et/ou son type peuvent être recherchés directement au sein des articles. Selon un premier cas, un algorithme de type système expert peut être utilisé pour se substituer à l’algorithme d’apprentissage machine MLA 2 . Dans ce cas, le système expert est configuré pour identifier dans un premier temps les articles ART i comportant au moins une référence à une étude de santé PRO i , et extraire les informations caractérisant ces études de santé PRO i . Un dictionnaire et un thesaurus peuvent être par exemple utilisés afin de générer un score de proximité. Selon un mode de réalisation, une seconde analyse sémantique peut être réalisée plus spécifiquement sur les données extraites de l’article correspondant à au moins une étude de santé PRO i dans l’objectif d’évaluer la proximité entre d’une part les données extraites relatives caractérisant les études de santé PROi qui sont plus spécifiques que l’ensemble des données de l’article ARTi et d’autre part le premier ensemble de données ENS 1 . Un second score de similarité IND s 2 peut alors être généré. Dans un second cas, un tel algorithme de type système expert peut être utilisé en combinaison avec l’algorithme d’apprentissage machine MLA 2 . Par exemple, l’identification des données caractérisant une étude de santé ou une référence à une étude de santé est réalisée à partir d’un système expert grâce à l’utilisation de règles et d’une base de connaissance. Lorsque les articles ART i comportent une référence à une étude de santé PRO i ou comportent des données caractérisant au moins une étude de santé PRO i , un algorithme d’apprentissage machine MLA 1 est configuré pour générer un score de proximité entre d’une part les données caractérisant l’étude de santé PRO i ou celles de l’article ART i et d’autre part le premier ensemble de données ENS 1 . Extraction des articles et des études Le procédé de l’invention comprend une extraction EXT 2 des articles ART i de la base de données BDa qui comprennent : d’une part un score de similarité parmi les plus élevés avec le premier ensemble de données ENS 1 et ; d’autre part une citation, une référence à une étude de santé PRO i ou les données décrivant une étude de santé PRO i . L’extraction des articles comportant des études de santé peut être mis en œuvre par deux opérations successives d’extraction, dont la première extraction EXT 1 et la seconde extraction EXT 2 . Les données caractérisant les études de santé PRO i sont extraites à leur tour des articles ART i et le procédé de l’invention permet de générer une liste, notée LIST 2 , possiblement ordonnée selon le score de similarité IND s d’études de santé PRO i . A cette fin, une désignation de chaque étude de santé PRO i est générée à partir des données caractérisant lesdites études de santé PRO i . La fonction F 1 permettant de générer la liste LIST 1 exécute le modèle entrainé d’apprentissage machine MLA 1 , ensuite la fonction F 2 permettant de générer la liste LIST 2 exécute le modèle entrainé d’apprentissage machine MLA 2. Lorsque les articles ART i de la liste LIST 2 sont identifiés, les données caractérisant les études de santé PRO i des articles ART i ayant la plus forte proximité avec le premier ensemble de données ENS 1 sont extraites et enregistrées dans une mémoire. Descripteurs L’étape d’extraction EXT 2 comporte l’identification et l’extraction de tous les descripteurs qualifiants ou décrivant une étude de santé PRO i au sein de chaque article ART i traité. Les descripteurs peuvent se rapporter à un titre, une désignation, un identifiant, une référence, un sous-titre, un résumé, une note ou un commentaire. Selon d’autres modes de réalisation, les descripteurs peuvent comporter un extrait de l’étude, une conclusion de l’étude, un ou des auteur(s) de l’étude. Un descripteur peut également être la langue de l’étude de santé PRO i ou celle de l’article ART i ou les deux. Les descripteurs selon les articles peuvent ne pas être homogènes. Un intérêt de l’invention est de normaliser et homogénéiser les données extraites formant des descripteurs de l’étude. L’ensemble des données extraites comportant les descripteurs de chaque étude de santé PRO i identifiée sont possiblement envoyées via un réseau de données vers un serveur distant pour le traitement de ces données, notamment leur enregistrement dans une nouvelle base de données BD 2 . Nouvelle base de données BD2 Selon un mode de réalisation, le procédé comprend la création et la mise à jour d’une base de données BD 2 d’études de santé PRO i extraites d’une pluralité d’articles ART i , possiblement un grand nombre d’articles afin d’enrichir les données formant des descripteurs de ces études de santé PRO i . Cette nouvelle base de données est notée BD 2 . Elle comprend l’ensemble des études de santé PRO i extraites des différents articles traités par la fonction F 2 . La base de données BD 2 enregistre le lien ou l’association entre chaque étude de santé PRO i et chaque un article ART i duquel elle a été extraite. Ainsi, le procédé de l’invention permet la création d'une base de données BD 2 pour stocker les informations extraites des articles ART i , y compris les identifiants des études de santé PRO i , les données associées et les sources d'origine des études telles que les auteurs, le contexte de l’étude, la description de la cohorte, etc. Un avantage de l’invention est de structurer cette base de données BD 2 de manière à permettre une recherche efficace ultérieure et une récupération rapide des informations lorsqu’une requête sera réalisée auprès d’une base de données BD 2 comportant des articles ART i et des d’études de santé PRO i . La FIG. 2 représente un cas de figure dans lequel la base de données BD 2 est mise à jour suite à nouveau traitement de nouveaux articles extraits d’une ou plusieurs base(s) de données d’articles BDa, BDb, BDc. Cette base de données d’études BD 2 mise à jour comprend des données décrivant une association entre chaque étude de santé PRO i et chaque article ART i extrait de l’une de ces bases de données BDa, BDb, BDc. Comparaison Le procédé comporte une étape visant à comparer COMP 1 chaque référence d’étude de santé PRO i ou chaque désignation d’étude de santé PRO i ou chaque identification d’étude de santé PRO i avec un ensemble d’études de santé de référence {PRO k } stockées dans une mémoire distante telle qu’une base de données BD 1 accessible depuis un serveur distant. Cette dernière base de données BD 1 est appelée dans la présente description base de données de référence et est notée BD 1 . L’étape de comparaison COMP 1 vise à générer un label de disponibilité D 0 lorsqu’une étude de la liste LIST 2 est stockée dans la base de données BD 1 . Lorsqu’une étude de santé PRO i est présente dans la base de données de référence BD 1 , un label D 0 permet de renseigner que l’étude de santé donnée PRO i est bien valide et peut être utilisée. Selon un exemple, différents niveaux de disponibilité sont gérés dans la base de données de référence BD 1 . Par exemple, un premier niveau de disponibilité est qu’une étude est disponible parce qu’elle a été validée dans un autre pays que la France, un second niveau de disponibilité est qu’une étude est disponible parce qu’elle a été validée en France. D’autres paramètres peuvent être pris en compte afin de générer un label de disponibilité D 0 . La première base de données BD 1 permet de stocker de manière organisée des études de santé PRO k qui peuvent être classées de différentes manières. La notation « PRO k » est utilisée pour désigner des études de santé de référence. Par exemple, une étude de santé PRO k peut comporter un identifiant, un titre, un auteur, une courte description, une date ou encore une liste de mots clefs. Une étude de santé PRO k de la base de données de référence BD 1 comporte un ensemble de données quantifiant l’état de santé d’une population donnée, lesdites données étant organisées selon différentes questions et réponses. Selon un exemple, l’étude de santé PRO k peut comprendre les résultats de l’étude, des conclusions ou des références. L’étape de comparaison COMP 1 peut être réalisée de sorte que chaque donnée extraite d’un article ART i qualifiant ou décrivant l’étude de santé PRO i puisse être exploitée pour aboutir à une identification ou une correspondance de la présente étude de santé PRO i dans la base de données de référence BD 1 . Un avantage du procédé de l’invention est d’établir une correspondance qui soit la plus fiable possible entre une étude de la base BD 2 et une étude de la base de données de référence BD 1 . Cette correspondance permet de vérifier si une étude de santé identifiée dans les articles scientifiques ART i a déjà été référencée dans une autre base de données BD 1 . Lorsqu’une telle correspondance est identifiée, un composant permet de gérer les correspondances et de mettre à jour les données de la base de données BD 2 avec les informations extraites de la base de données de référence BD 1 . Ainsi la base de données BD 1 permet d’agréger des données relatives aux articles ART i et aux études de santé PRO i et permet ainsi une meilleure accessibilité aux informations de santé. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend un composant de gestion des doublons. Selon un mode de réalisation, lorsqu’une même étude est référencée de différentes manières dans différents articles scientifiques ART i , un traitement visant à associer des lignes entre elles de la seconde base de données BD 2 est mis en œuvre. Un intérêt est d’enrichir les descripteurs de chaque étude de santé PRO i et de les associer à différents articles scientifiques. Extraction d’une nouvelle liste Le procédé de l’invention comprend donc une étape EXT 3 d’extraction d’un sous-ensemble d’études de santé PRO i et/ou d’articles associés ART i ayant un label de disponibilité D 0 . Préférentiellement, la troisième liste comprend une référence à une étude de santé PROi et une référence à l’article duquel elle a été extraite. Le procédé de l’invention permet de générer une troisième liste LIST 3 lorsque plusieurs études de santé PRO i sont labellisées avec l’indicateur de disponibilité suite à l’étape de comparaison COMP 1 . Recommandation Lorsque différentes études de santé PRO i sont présentes dans la troisième liste LIST 3 , un algorithme de recommandation est configuré pour calculer un indice de recommandation IND R de chaque étude de santé PRO i de la troisième liste LIST 3 . L’algorithme de recommandation est paramétré pour prendre en compte différents critères. Selon un premier mode de réalisation, l’algorithme de recommandation prend en compte un premier critère C 1 de date de publication de chaque étude de santé PRO i pour calculer un indice de recommandation IND R . Plus la date est récente, plus l’indice de recommandation IND R est susceptible d’être élevé. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de recommandation prend en compte un second critère C 2 qui correspond à la fréquence d’utilisation d’une étude de santé PRO i donnée. Plus une étude est utilisée, plus sa fiabilité est approuvée, ainsi plus la fréquence d’utilisation d’une étude est élevée plus l’indice de recommandation IND R est élevé. Dans ce mode de réalisation, la base de données de référence BD 1 d’études de santé comporte un indicateur d’utilisation pour chaque étude qui est mis à jour à chaque nouvelle utilisation d’une étude de santé PRO i . Les critères C 1 et C 2 peuvent également être désignés sous la forme de critères de recommandation. Selon un autre mode de réalisation, l’algorithme de recommandation prend en compte d’autres critères, également appelés critères de recommandation. Par exemple, un troisième critère correspond à un nombre de citations de l’article ART i ou de l’étude de santé PRO i ou d’un auteur de l’article, ou encore d’un indice calculé à partir du nombre de citations de l’article ART i . Selon un autre exemple, l’algorithme de recommandation prend en compte un quatrième critère correspondant à la présence d’un droit associé à l’article ART i ou à l’étude de santé PRO i . Selon un autre exemple, l’algorithme de recommandation prend en compte un cinquième critère correspondant à la langue de l’étude de santé PRO i ou à celle de l’article ART i . Selon un exemple de réalisation, l’algorithme de recommandation prend en compte l’indice de similarité IND s calculé précédemment grâce à l’algorithme d’apprentissage machine. Le procédé de l’invention comprend une étape GEN 1 visant à générer une quatrième liste LIST 4 d’études de santé PRO i ordonnées selon l’indice de recommandation IND R . Cette liste peut également être notée LIST 4 (PRO i ) sur la FIG. 1 . Selon un exemple, cet indice de recommandation IND R correspond à une valeur pondérée de l’ensemble des critères pris en compte. La FIG. 1 représente la notation IND R (C 1 , C 2 , INDs) illustrant que selon ce mode de réalisation, l’indice de recommandation IND R peut dépendre du premier critère C 1 , du second critère C 2 et de l’indice de similarité IND S . Système La FIG. 3 représente un exemple d’architecture d’un système de l’invention comportant au moins un serveur SERV 2 hébergeant une base de données BD 2 rendue accessible à distance via une console d’administration CON 1 et un réseau de données noté NET 1 et pouvant par exemple être le réseau internet. Cette console d’administration CON 1 permet d’éditer les données de la base de données d’étude BD 2 , traiter les doublons, enrichir les champs, gérer les droits utilisateurs. Un terminal T 1 est représenté et peut-être utilisé pour définir une nouvelle requête décrivant le premier ensemble de données ENS 1 . Il peut correspondre à un ordinateur de type PC, un smartphone, autrement appelé téléphone intelligent, ou une tablette numérique. Le terminal T 1 permet à un utilisateur de vérifier l’existence d’étude(s) de santé existante(s) sur un domaine médical donné se rapprochant de celle que l’utilisateur souhaiterait réaliser. Il peut grâce à la base de données BD 2 construite et mise à jour régulièrement et la base de données de référence BD 1 vérifier la disponibilité d’une étude validée par un organisme ayant vérifié cette étude médicalement. La FIG. 3 représente également une base de données BDa d’articles, telle qu’une base d’articles scientifiques accessibles depuis un terminal utilisateur T 1 . Le système est configuré pour mettre en œuvre le procédé de l’invention. Le système comprend notamment un calculateur implémenté dans chaque serveur pour effectuer les opérations de chaque algorithme notamment ceux mis en œuvre par les fonctions F 1 et F 2 . En outre, un calculateur peut être utilisé pour réaliser les opérations de comparaisons des études de santé avec les études de références. Par ailleurs, des mémoires peuvent être mises en œuvre pour stocker et enregistrer des données extraites ou calculées. Procédé pour recommander une étude de santé qualifiée comportant : Réception (REC 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) encodant un texte libre décrivant l’objectif d’une étude caractérisant l’état de santé d’un ensemble de patients ; Extraction (EXT 1 ) d’une première liste (LIST 1 ) d’articles (ART i ) d’au moins une base de données (BD 2 , BD a , BD b ), à partir de l’exécution d’une première fonction (F 1 ) mettant en œuvre un premier algorithme d’apprentissage machine (MLA 1 ) entrainé pour générer un ensemble d’indices de similarité sémantique (INDs) entre le premier ensemble de données (ENS 1 ) et chaque article (ART i ) identifié de ladite au moins une base de données, ladite première liste d’articles (LIST 1 ) correspondant à un ensemble d’articles (LIST 1 ) ayant un indice de similarité (INDs) supérieur à un seuil prédéfini, ledit premier ensemble de données (ENS 1 ) définissant une entrée de la première fonction (F 1 ) ; Extraction (EXT 2 ) d’une seconde liste d’études de santé (LIST 2 ) à partir de l’exécution d’une seconde fonction (F 2 ) mettant en œuvre un second algorithme d’apprentissage machine (MLA 2 ) entrainé pour classifier les articles (ART i ) de la première liste (LIST 1 ), une première classe (CL 1 ) correspondant aux articles (ART i ) comportant des premières données décrivant au moins une étude de santé (PRO i ), une étude de santé caractérisant l’état de santé d’une cohorte de patients et étant appelée « étude de santé » (PRO i ), lesdites premières données étant automatiquement extraites pour définir une seconde liste d’études de santé (LIST 2 ) ; Comparaison (COMP 1 ) des premières données de chaque étude de santé (PRO i ) de la seconde liste (LIST 2 ) extraite avec un ensemble d’études (PRO k ) présentes au sein d’une première mémoire d’un serveur de données (SERV 1 ), le résultat de ladite comparaison (COMP 1 ) permettant de générer un label de disponibilité (D 0 ) lorsqu’une étude de la seconde liste (LIST 2 ) est présente dans ladite première mémoire ; Extraction (EXT 3 ) d’une troisième liste d’études de santé (LIST 3 ) ayant un label de disponibilité (D 0 ) ; Génération (GEN 1 ) d’une quatrième liste (LIST 4 ) d’études de santé (PRO i ) selon un indice de recommandation (IND R ), ledit indice de recommandation (IND R ) étant calculé à partir d’un premier critère (C 1 ) de date de chaque étude (PRO) de la troisième liste (LIST 3 ), d’un second critère (C 2 ) de fréquence d’utilisation de chaque étude (PRO) de la troisième liste (LIST 3 ) et de l’indice de similarité (INDs) de chaque étude (PRO) de la troisième liste (LIST 3 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le premier algorithme d’apprentissage machine (MLA 1 ) comporte un composant logiciel permettant de générer une traduction automatiquement du premier ensemble de données (ENS 1 ) dans une langue donnée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’indice de similarité sémantique (INDs) est calculé à partir d’une définition d’une distance sémantique. Procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce que le calcul de la distance sémantique entre deux ensembles de données est mis en œuvre par le premier algorithme d’apprentissage machine (MLA 1 ), deux vecteurs d’entrée étant construits à partir du premier ensemble de données (ENS 1 ) et les données caractérisant un article (ARTi), ladite distance sémantique permettant de calculer une distance entre lesdits deux vecteurs encodant des données propres à deux ensembles de données distincts. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le premier algorithme d’apprentissage machine (MLA 1 ) comporte la mise en œuvre d’un modèle de langage autorégressif génératif de type Transformeurs entrainé à partir d’une part d’un ensemble de données décrivant en langage naturel une étude de santé et d’autre part des données quantifiant l’état de santé d’une population donnée, lesdites données étant organisées selon différentes questions et réponses. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que la seconde fonction (F 2 ) met en œuvre une analyse syntaxique comportant l’exécution du second algorithme d’apprentissage machine (MLA 2 ) entrainé pour classifier un ensemble d’articles (ART i ), une classe d’articles (CL 1 ) étant générée pour lesquels une citation à une étude de santé a été identifiée dans lesdits articles de la classe, ledit second algorithme d’apprentissage machine (MLA 2 ) comportant l’identification et l’extraction d’entités nommés (ENTi) caractérisant une citation à une étude de santé (PROi). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le second algorithme d’apprentissage machine (MLA 2 ) comporte le calcul d’un score de confiance associé à chaque article (ART i ) classé de la première classe (CL 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que les données extraites des articles (ART i ) correspondant aux études de santés (PRO i ) comprennent des métadonnées comportant des titres, des identifiants, des noms d’auteur, des thématiques, des noms d’auteur. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le second algorithme d’apprentissage machine (MLA 2 ) comporte une seconde classe comportant les articles (ART i ) ne comportant pas d’études de santé (PRO i ), une sélection desdits articles (ART i ) de la seconde classe étant rendu accessible à un utilisateur au moyen d’un afficheur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 9 caractérisé en ce qu’il comprend l’acquisition d’un indicateur de classification permettant de renforcer l’entrainement du premier algorithme (MLA 1 ) et/ou du second algorithme (MLA 2 ), ledit indicateur de classification permettant d’indiquer qu’une étude de santé (PROi) classifiée ne correspond pas au premier ensemble de données (ENS 1 ) ou qu’un article ne comprend pas d’étude de santé (PROi) alors que ledit article a été classé dans la première classe (CL 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend : Extraction des études de santé (PRO 1 ) de chaque article (ART i ) de la quatrième liste (LIST 4 ) définissant de nouvelles entrées d’une première base de données (BD 2 ) ; Ajout desdites nouvelles entrées dans la base de données (BD 2 ). Procédé selon la revendication 11 caractérisé en ce qu’une base de données d’études (BD 2 ) est mise à jour, ladite mise à jour comportant : Enregistrement de la quatrième liste (LIST 4 ) au sein de ladite base de données d’études (BD 2 ) ; ledit enregistrement comportant un premier enregistrement de l’ensemble des articles (ART i ) de la quatrième liste (LIST 4 ) définissant une première entrée de la base de donnée (BD 2 ) et un second enregistrement de l’ensemble des études de santé (PRO i ) de chaque article (ART i ) de la quatrième liste (LIST 4 ) définissant une seconde entrée de la première base de donnée (BD 1 ) et enregistrement des associations entre les études de santé (PRO i ) extraites des articles et les articles eux-mêmes. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’indice de recommandation (IND R ) est calculé à partir d’au moins un autre critère de recommandation parmi lesquels on trouve : la date de publication, l’indice de similarité, la présence d’un droit associé à une étude, la citation d’un article ou d’un auteur, un index de citation de l’article. Système comportant un serveur hébergeant une base de données (BD 2 ) et un terminal (T 1 ) configuré pour mettre en œuvre le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 13.