Procédé mis en œuvre par ordinateur pour traiter un contenu numérique exprimant un récit d’une expérience vécue ou imaginée par un utilisateur, comprenant les étapes suivantes : capturer au moins un contenu numérique exprimant un récit d’une expérience vécue et/ou imaginée par ledit utilisateur, traiter ledit contenu numérique de récit d’expérience, en le segmentant en n segments de récit présentant chacun une tonalité homogène, comprenant une étape pour attribuer à chaque segment une tonalité par une intelligence artificielle préalablement entrainée sur un corpus de segments étiquetés, ladite tonalité ainsi attribuée étant positive, négative ou neutre, et une étape pour détecter dans ledit récit une ou plusieurs ruptures de tonalité, mettant en œuvre une intelligence artificielle, chaque rupture de tonalité initiant un nouvelle représentation graphique différente de celle de la portion de courbe précédente, construire un graphe associé à ladite expérience, par concaténation de représentations graphiques correspondant chacune à un desdits n segments de récit, comparer ledit graphe d’expérience par rapport à un ensemble de graphes élémentaires préalablement établis correspondant chacun à un archétype déterminé, et identifier l’archétype correspondant à ladite expérience. . Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les représentations graphiques comprennent des portions de courbe, caractérisé en ce que l’étape de construction de graphe comprend en outre une étape pour attribuer une première pente prédéterminée à toute portion de courbe correspondant à un segment ou une suite de segments présentant une tonalité positive et une seconde pente prédéterminée à toute portion de courbe correspondant à un segment ou une suite de segments présentant une tonalité négative. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape de construction de graphe comprend en outre une étape pour attribuer une pente sensiblement nulle à toute portion de courbe correspondant à un segment ou une suite de segments présentant une tonalité neutre. Procédé selon l’une quelconque des deux revendications précédentes, caractérisé en ce que chaque portion de courbe présente une longueur et/ou une pente variable en fonction des tonalités associées des n segments de récit. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que les représentations graphiques utilisent des formes géométriques simples à chacune desquelles est associée une tonalité distincte. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que les représentations graphiques utilisent des formes géométriques complexes à chacune desquelles est associée une tonalité distincte. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que les représentations graphiques utilisent des objets graphiques parmi des icônes, des symboles gif et des emojis. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de traitement d’un récit d’expérience d’un utilisateur est en outre configurée pour déterminer dans ledit récit un ou plusieurs adjuvants et un ou plusieurs opposants selon un schéma actantiel. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’un ou plusieurs opposants et/ou un ou plusieurs adjuvants sont déterminés par une intelligence artificielle appliquée sur les segments du récit d’expérience. Procédé selon l’une ou l’autre des deux revendications précédentes, caractérisé en ce qu’un ou plusieurs opposants et/ou un ou plusieurs adjuvants sont déterminés par un outil de traitement en langage naturel (« Natural Language Processing ») ou NLP). Procédé selon l’une quelconque des trois revendications précédentes, caractérisé en ce qu’un ou plusieurs opposants et/ou un ou plusieurs adjuvants sont déterminés respectivement par identification dans le récit d’expérience d’une ou plusieurs émotions négatives et/ou d’une ou plusieurs émotions positives. Procédé selon l’une quelconque des quatre revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape pour déterminer, pour un récit d’expérience d’un utilisateur, un ratio du nombre d’adjuvants sur la somme du nombre d’adjuvants et du nombre d’opposants. Procédé selon la revendication précédente, appliqué à une expérience pour laquelle l’utilisateur a émis un récit d’expérience et une note d’expérience, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape pour positionner graphiquement ladite expérience sur une matrice présentant en ordonnée une mesure de note d’expérience et en abscisse une mesure du ration du nombre d’adjuvants sur la somme du nombre d’adjuvants et du nombre d’opposants. Procédé selon la revendication précédente, appliqué à une pluralité d’expériences pour chacune desquelles l’utilisateur a émis un récit d’expérience et une note d’expérience, caractérisé en ce que lesdites expériences sont positionnées graphiquement sur la même matrice. Procédé selon la revendication précédente, appliqué à une pluralité d’utilisateurs ayant vécu chacun une plusieurs expériences, caractérisé en ce que lesdites expériences sont positionnées graphiquement sur la même matrice. Application du procédé de traitement selon l’une quelconque des revendications précédentes, pour la recommandation de contenu à un utilisateur, comprenant les étapes suivantes : capturer au moins un contenu numérique d’un récit d’une expérience vécue et/ou imaginée par ledit utilisateur, traiter ledit contenu numérique récit d’expérience, en le segmentant en n segments de récit présentant chacun une tonalité homogène, comprenant une étape pour attribuer à chaque segment une tonalité par une intelligence artificielle préalablement entrainée sur un corpus de segments étiquetés, ladite tonalité ainsi attribuée étant positive, négative ou neutre, et une étape pour détecter dans ledit récit une ou plusieurs ruptures de tonalité, mettant en œuvre une intelligence artificielle, chaque rupture de tonalité initiant un nouvelle représentation graphique différente de celle de la portion de courbe précédente, construire un graphe associé à ladite expérience, par concaténation de représentations graphiques correspondant chacune à un desdits n segments de récit, comparer ledit graphe d’expérience par rapport à un ensemble de graphes élémentaires préalablement établis correspondant chacun à un archétype déterminé, et identifier l’archétype correspondant à ladite expérience, extraire d’une ou plusieurs bases de données, au moins un contenu correspondant audit archétype ainsi identifié, transmettre audit utilisateur une information de recommandation dudit au moins un contenu ainsi extrait. Application pour la recommandation de contenu selon la revendication précédente, caractérisée en que le procédé de traitement selon l’une quelconque des revendications 1 à 16 comprend en outre une étape pour traiter une pluralité de graphes d’expérience déjà construits pour un même utilisateur, ladite étape de traitement comprenant : pour chaque graphe élémentaire, une détermination du nombre desdits graphes d’expérience qui sont identiques audit graphe élémentaire, une détermination des ratios respectifs de graphes élémentaires dans ladite pluralité de graphes d’expérience, un classement dudit utilisateur dans un groupe d’utilisateurs présentant sensiblement les mêmes ratios de graphes élémentaires, l’étape de recommandation étant configurée pour recommander un même contenu aux utilisateurs appartenant audit groupe d’utilisateurs. Application selon la revendication 21, dans laquelle le contenu recommandé comprend un contenu de recommandation d’une expérience vécue et/ou imaginée par un premier utilisateur, caractérisée en ce que l’étape de recommandation est configurée pour transmettre ledit contenu de recommandation d’expérience à au moins un autre utilisateur partageant au moins un archétype avec ledit premier utilisateur. Application du procédé de traitement selon l’une quelconque des revendications 1 à 20, pour recommander une mise en relation entre des utilisateurs, comprenant les étapes suivantes : capturer une pluralité de contenus exprimant des récits d’expériences émis par un premier utilisateur préalablement invité à vivre et/ou imaginer une pluralité d’expériences prédéfinies parmi un ensemble d’expériences, traiter chacun desdits contenus numérique de récits d’expérience, en les segmentant chacun en n segments de récit présentant chacun une tonalité homogène, comprenant une étape pour attribuer à chaque segment une tonalité par une intelligence artificielle préalablement entrainée sur un corpus de segments étiquetés, ladite tonalité ainsi attribuée étant positive, négative ou neutre, et une étape pour détecter dans ledit récit une ou plusieurs ruptures de tonalité, mettant en œuvre une intelligence artificielle, chaque rupture de tonalité initiant un nouvelle représentation graphique différente de celle de la portion de courbe précédente, construire pour chacun desdits récits d’expérience un graphe associé à ladite expérience, par concaténation de représentations graphiques correspondant chacune à un desdits n segments de récit, comparer chacun desdits graphes d’expérience par rapport à un ensemble de graphes élémentaires préalablement établis correspondant chacun à un archétype déterminé, de façon à identifier pour chaque récit d’expérience l’archétype correspondant à ladite expérience, reproduire lesdites étapes précitées de capture, traitement, construction et comparaison pour un ensemble prédéterminé d’autres utilisateurs, de façon à attribuer à chacun desdits autres utilisateurs une pluralité d’archétypes correspondant à leurs récits d’expérience, déterminer pour chaque autre utilisateur un taux de similarité avec ledit premier utilisateur, comme étant le rapport du nombre d’archétypes communs avec ledit premier utilisateur sur le nombre total d’archétypes identifiés à partir de la pluralité d’expériences, transmettre audit premier utilisateur une information de recommandation de mise en relation avec des autres utilisateurs présentant un taux de similarité supérieur à un seuil de similarité prédéterminé. Application selon la revendication précédente, caractérisée en ce qu’elle comprend en outre une étape pour sélectionner l’ensemble des autres utilisateurs à partir d’une base d’autres utilisateurs, sur des critères de proximité géographique avec le premier utilisateur. Application selon l’une quelconque des deux revendications précédentes, caractérisée en ce que le premier utilisateur et/ou les autres utilisateurs comprennent des machines et/ou des robots et/ou autres systèmes intelligents tels que des intelligences artificielles (IA). Application selon l’une quelconque des trois revendications précédentes, caractérisée en ce que l’étape de transmission d’une information de recommandation de mise en relation comprend une communication vocale de cette information de recommandation au premier utilisateur. Application selon l’une quelconque des quatre revendications précédentes, caractérisée en ce que l’étape de détermination de taux de similarité comprend une pondération des différentes expériences vécues et/ou imaginées par le premier utilisateur et/ou par les autres utilisateurs. Application selon l’une quelconque des cinq revendications précédentes, caractérisée en ce que les récits d’expérience captés auprès des autres utilisateurs sont saisis par reconnaissance vocale. Application selon l’une quelconque des six revendications précédentes, caractérisée en ce que les récits d’expérience captés auprès des autres utilisateur sont extraits d’une blockchain et décryptés avant d’être traités. Application selon l’une quelconque des sept revendications précédentes, caractérisée en ce qu’il comprend en outre une étape pour transmettre au premier utilisateur une information de recommandation de mise en relation avec des autres utilisateurs présentant un taux de similarité inférieur à un taux maximum prédéterminé. Application selon l’une quelconque des huit revendications précédentes, caractérisée en ce que l’étape de capture d’une pluralité de récits d’expériences est réalisé sur un ensemble de premiers utilisateurs interagissant avec un même objet électronique connecté.