Procédé pour associer une donnée produite (DATA 1 ) à un identifiant d’utilisateur (ID U1 ), ledit utilisateur étant identifié au sein d’un espace de travail comportant au moins une mémoire permettant l’enregistrement d’un premier document numérique (D 1 ) à partir d’une ressource de données affichée sur un afficheur d’un équipement informatique, ledit procédé comprenant : Affichage (AFF 1 ) d’un premier ensemble de données (ENS 1 ) accessible depuis au moins un premier localisateur uniforme de ressources (URL 1 ) dans une première fenêtre (F 1 ) d’un navigateur d’un réseau de données (NET 1 ) ; Actionnement (ACT 1 ) d’une commande numérique pour extraire un premier sous-ensemble de données (SSENS 1 ) affiché dans la première fenêtre (F 1 ) et pour enregistrer ledit premier sous-ensemble de données (SSENS 1 ) dans une mémoire ; Exécution (EXEC 1 ) d’un premier algorithme apprenant (ALGO 1 ) comportant un modèle de langage (MOD_LANG 1 ) et étant pré-entrainé avec un premier ensemble de données d’entrainement (TR 1 ), ledit modèle de langage (MOD_LANG 1 ) comportant un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle, pour générer un premier ensemble de données de sortie (ENS A ) à partir du au moins un sous-ensemble de données extrait (SSENS 1 ) et à partir d’un premier modèle de données (MOD 1 ) définissant un premier domaine d’entrainement spécifique (TR 2 ), ledit premier domaine d’entrainement spécifique (TR 2 ) comportant un ensemble de données définissant des entrées du premier algorithme (ALGO 1 ) et des ensembles de sorties souhaitées du premier algorithme (ALGO 1 ) ; Exécution (EXEC 2 ) d’un second algorithme apprenant (ALGO 2 ) comportant un second modèle de langage (MOD_LANG 2 ) pour générer un ensemble de mots-clefs définissant un second ensemble de sorties (ENS B ) à partir d’au moins un sous-ensemble de données extrait (SSENS 1 , SSENS 2 ) ; Exécution (EXEC 3 ) d’un troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) comportant un troisième modèle de langage (MOD_LANG 3 ) pour générer un ensemble de requêtes textuels formant des entrées d’un moteur de recherche (MR 1 ) comportant un ensemble de ressources indexées sur un réseau de données (NET 1 ) ; Génération (GEN 1 ) desdites requêtes au sein d’un premier moteur de recherche (MR 1 ), récupération d’un ensemble de localisateurs uniforme de ressources (URL i ) retourné par le moteur de recherche (MR 1 ) et traitement desdites ressources pour les filtrer selon un critère prédéfini, lesdites ressources filtrées définissant un troisième ensemble de sortie (ENS C ) ; Génération (GEN 2 ) d’une seconde fenêtre graphique (F 2 ) superposée à la première fenêtre (F 1 ), ladite seconde fenêtre (F 2 ) affichant au moins une donnée de chaque ensemble de sorties (ENS A , ENS B , ENS C, DATA 1 ) et un premier actionneur numérique (B 1 ) permettant d’enregistrer le premier localisateur uniforme de ressources (URL 1 ) et lesdites données de sortie (ENS A , ENS B , ENS C , DATA 1 ) produites dans une mémoire, l’actionnement du premier actionneur (B 1 ) entrainant la création d’une association des données de sorties (DATA 1 ) à un identifiant utilisateur (ID U1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’actionnement du premier actionneur (B 1 ) entraine la création d’une association des données de sorties (DATA 1 ) avec un identifiant d’un espace mémoire et/ou à un premier document numérique prédéfini (D 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le premier ensemble de données de sortie (ENS A ) est un résumé ou un avis en langage naturel du sous-ensemble de données extrait (SSENS 1 ) lorsque ce dernier est un texte en langage naturel. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend un traitement du premier sous-ensemble de données (SSENS 1 ) pour homogénéiser desdites données. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’un second actionneur numérique (B 2 ) permet d’accéder à l’ensemble des données d’au moins un ensemble de données de sortie (ENS A , ENS B , ENS C ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend la production d’un ensemble de données (MOD 2 ) en entrée du troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) définissant un domaine spécifique d’entrainement (TR 4 ), ledit troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) étant pré-entrainé à partir d’un domaine générique (TR 2 ), ledit domaine spécifique d’entrainement (TR 4 ) comprenant un second modèle de données (MOD 2 ) définissant un second domaine d’entrainement spécifique (TR 4 ), ledit second domaine d’entrainement spécifique (TR 4 ) comportant des textes en langages naturels en entrée et des requêtes en langages naturels définissant des sorties souhaitées du troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le premier algorithme apprenant (ALGO 1 ), le second algorithme apprenant (ALGO 2 ) et le troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ), sont des transformeurs de type GPT-3 désignant « generative Pre-Training Transformer ». Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que le premier algorithme apprenant (ALGO 1 ) a une dimension de 12288, le second algorithme apprenant (ALGO 2 ) a une dimension de 1024 et le troisième algorithme apprenant (ALGO 3 ) a une dimension de 4096. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le procédé comprend une étape de configuration visant à définir une taille des données de sortie du premier algorithme (ALGO 1 ), un nombre maximal de mots-clefs en sortie du second algorithme (ALGO 2 ) et un nombre maximal de requêtes en sortie du troisième algorithme (ALGO 3 ) et un nombre maximal de localisateurs de ressources pour chaque requête produite par le troisième algorithme (ALGO 3 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend une étape visant à associer une pluralité de données de sortie (DATAi) à un même premier document numérique (D 1 ). Procédé selon la revendication 10 caractérisé en ce que l’association de l’ensemble des données de sortie (DATA 1 ) au premier document numérique (D 1 ) comporte une indexation des dites données (DATA 1 ) selon une séquence ordonnée d’une pluralité de données de sortie (DATA i ) correspondant à d’autres sous-ensembles de données (SSENS i ) du même ensemble de données (ENS 1 ) ou d’un autre ensemble de données (ENS i ). Système comportant au moins un serveur de données comportant une mémoire et des moyens de calculs permettant de définir un espace de travail dans lequel au moins un document numérique en cours d’élaboration est enregistré et des données de profils utilisateur, le système comportant en outre un terminal électronique muni d’un afficheur, d’une mémoire et d’un calculateur, ledit système étant configuré pour réaliser les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 11.