Procédé mis en œuvre par ordinateur pour mettre à jour différents espaces de données (WSi) enregistrées sur au moins un serveur distant (SERV 1 ), chaque espace de données (WSit ) étant accessible à un ensemble d’utilisateurs ({Ui} i ) ayant des droits d’accès à cet espace, ledit procédé comportant les étapes : Création (CRE 1 ) d’au moins un premier espace de données (WS 1 ) accessible à un premier utilisateur (U 1 ) disposant des droits d’accès au premier espace créé (WS 1 ), ladite création d’espace comportant les étapes suivantes : Sélection d’un premier ensemble de données (ENS 1 ), organisées au sein d’une pluralité de pages (Pi), chaque page (Pi) comportant une pluralité de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle et étant accessible depuis au moins un premier localisateur uniforme de ressources (URL 1 ) d’un réseau de données ; Enregistrement du premier ensemble de données (ENS 1 ) et indexation des pages ; Extraction (EXT 1 ) d’un ensemble de concepts ({Ci} i ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) à partir d’une première base de connaissance prédéfinie (GRAPH R ) et d’une première fonction apprenante (FA 1 ) entraînée pour générer un premier domaine d’entraînement (DOMAIN 1 ) ; Identification (IDE 1 ) d’un ensemble d’entités nommées (ENT i ) à partir d’un algorithme de reconnaissance d’entités nommées (NER 1 ) ; Annotation (ANN 1 ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) par le premier utilisateur (U 1 ), ladite annotation (ANN 1 ) générant au moins une première métadonnée (META 1 ) associée à une donnée du premier ensemble de données (ENS 1 ) ; Mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) d’entraînement à partir de la au moins métadonnée générée pour extraire et afficher de nouvelles entités nommées (ENT k ) à partir de ladite première base de connaissance prédéfinie (GRAPH R ) et entraînement de la première fonction apprenante (FA 1 ) à partir du premier domaine mis à jour (DOMAIN 1 ) ; Partage (PAR 1 ) de l’accès du premier espace de données (WS 1 ) du premier utilisateur (U 1 ) à un second utilisateur (U 2 ) ; Annotation (ANN 2 ) du premier ensemble de données (ENS 1 ) par le second utilisateur (U 2 ), ladite annotation générant au moins une seconde métadonnée (META 2 ) associée à une donnée du premier ensemble de données (ENS 1 ) ; Mise à jour (MAJ 2 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) d’entraînement à partir de la au moins une seconde métadonnée (META 2 ) générée pour extraire et afficher de nouvelles entités nommées (ENT n ) à partir de ladite première base de connaissance prédéfinie (GRAPH R ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la première base de connaissance (GRAPH R ) est un graphe de concepts prédéfini accessible depuis un réseau de données (NET 1 ), le domaine d’entraînement créé (DOMAIN 1, DOMAIN 2 ) étant défini par un ensemble de concepts ({Ci} i ) extraits d’un graphe de référence (GRAPH R ) définissant une base de connaissance, ledit ensemble de concepts ({Ci} i ) extrait définissant un graphe de concepts (GRAPH 1 , GRAPH 2 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2 caractérisé en ce qu’un second espace de données (WS 2 ) est créé (CRE 2 ) par le premier utilisateur (U 1 ) selon une séquence d’étapes identiques à la création du premier espace de données (WS 1 ) comportant notamment la sélection d’un second ensemble de données (ENS 2 ), ledit second espace de données (WS 2 ) comportant un second domaine (DOMAIN 2 ) permettant d’entraîner une seconde fonction apprenante (FA 2 ), ledit procédé comportant en outre les étapes suivantes : Partage (PAR 2 ) de l’accès du second espace de données (WP 2 ) à au moins un troisième utilisateur (U 3 ) ; Annotation (ANN 3 ) du second ensemble de données (ENS 2 ) par le troisième utilisateur (U 3 ) ; Mise à jour (MAJ 3 ) du second domaine d’entraînement (DOMAIN 2 ) pour extraire de nouvelles entités nommées (ENT i ) et entraînement de la seconde fonction apprenante (FA 2 ) à partir du second domaine mis à jour (DOMAIN 2 ). Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que la création (CRE 1 ) d’un premier espace de données (WS 1 ) comprend la création d’au moins un premier domaine préliminaire (DOMAIN 0, GRAPH 0 ), ledit premier domaine préliminaire (DOMAIN 0, GRAPH 0 ) étant sélectionné par un utilisateur, ladite sélection entrainant l’extraction d’un sous-graphe de concepts (GRAPH 0 ) d’un graphe de concepts de référence (GRAPH R ), ledit premier domaine généré (DOMAIN 1 ) comportant une réunion des concepts issus d’une extraction d’un graphe (GRAPH 1 ) issu des concepts extraits du premier ensemble de données (ENS 1 ) et d’une extraction d’un graphe (GRAPH 0 ) issu des concepts extraits d’un graphe de référence (GRAPH R ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 caractérisé en ce que la génération d’au moins un premier domaine (DOMAIN 1 ) comprend l’exécution d’une fonction apprenante (FA D ), dite fonction apprenante de domaine, non supervisée générant des classes de concepts ({Ci} i ) hiérarchisées, les hiérarchies entre concepts ({Ci} i ) étant extraites à partir d’un graphe de concepts de référence prédéfini (GRAPH R ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’un domaine sélectionné au sein d’une librairie de domaines pour définir un premier domaine préliminaire (DOMAIN 0 ) d’un espace de données (WS 1 , WS 2 ) est mis à jour selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, ledit premier domaine (DOMAIN 1 ) mis à jour permettant de définir un domaine d’entraînement enrichi pour entraîner un modèle d’apprentissage machine définissant une fonction apprenante exécutée sur le premier ensemble de données accessible à une communauté d’utilisateurs ({U i } i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 6 caractérisé en ce que le premier domaine (DOMAIN 1 ) est mis à jour à partir : d’un ensemble d’actions réalisées par le premier utilisateur (U 1 ) sur le premier ensemble de données (WS 1 ), lesdites actions comportant notamment une ouverture ou une lecture d’au moins une page indexée du premier ensemble de données (ENS 1 ), la mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) comportant une pondération des concepts extraits ({Ci} i ) de ladite première page indexée ; d’au moins une annotation (ANN 1 ) comportant un mot clef (KW 1 ) ajouté par le premier utilisateur (U 1 ), les mots clefs (KW 1 ) étant associés à une page indexée du premier ensemble de données (ENS 1 ), la mise à jour (MAJ 1 ) du premier domaine (DOMAIN 1 ) comportant une extraction de concepts à partir d’un premier graphe de connaissance (GRAPH 1 ), lesdits concepts ({Ci} i ) étant associés audit au moins un mot clef (KW 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 caractérisé en ce qu’une annotation (ANN 1 ) d’un utilisateur (U 1 , U 2 , U 3 ) comprend : Une association d’un mot clef associé à une chaine de caractères ou d’un média d’une page du premier ensemble de données (ENS 1 ) ; Une correction d’une annotation par un second utilisateur (U 2 ) précédemment défini par un autre utilisateur (U 1 ) ; Une sélection d’un concept donné (C d ) parmi une liste de concepts ({C i } i ) extraits du premier domaine (DOMAIN 1 ) ; Un marquage d’un localisateur uniforme de ressource (URL i ) du premier ensemble de données (ENS1). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 8 caractérisé en ce que l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées (NER 1 ) comprend : détermination d’un ensemble de structures (PHR 1 ) de données du premier ensemble de données (ENS 1 ) comportant une pluralité de séquences de symboles discrets (Si) dans une langue naturelle ; classification d’entités nommées formant des sous-séquences de symboles discrets (Si) dans une langue naturelle au sein de chaque structure déterminée ; normalisation des entités nommées visant à regrouper différentes entités nommées (ENTi) en une unique entité nommée ; désambiguïsation des entités nommées (ENT i ) à partir d’un graphe de connaissance et d’un calcul de distance entre les différentes structures (PHR 1 ) identifiées dans le premier ensemble de données (ENS 1 ). Procédé selon la revendication 9 caractérisé en ce que : la détermination des structures comporte la mise en œuvre d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles ; la classification des entités nommées (ENTi) est mise en œuvre à partir d’une fonction apprenante spécifique (FA S ) comprenant la mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif (CNN 1 ) et/ou d’un modèle de langage autorégressif génératif de type transformeur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 9 à 10 caractérisé en ce que les entités nommées extraites comprennent une valeur de référence définissant une catégorie à laquelle elles sont chacune associée, au moins une desdites valeurs de références étant comprises dans la liste suivante {organisation, nom d’entreprise, nom de personne, quantité, nombre ou devise monétaire, date et durée, nom d’évènement, lieu géographique, pourcentage, nom de produit}, la classification des entités nommées comprenant une étape de classification du type de contenu, ladite classe étant associée à une fréquence de rafraichissement du contenu. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 11 caractérisé en ce qu’il comprend : la génération (GEN 1 ) d’une pluralité de requêtes comportant une sélection d’entités nommées (ENTi) extraites, lesdites requêtes étant exécutées au sein d’un réseau de données (NET 1 ) comportant une pluralité de ressources de données ; traitement desdits résultats pour extraire une pluralité de localisateurs uniformes de ressources (URL i ) associés respectivement à une pluralité de localisateurs ; extraction d’une pluralité de nouveaux concepts à partir d’un graphe de connaissance (GRAPH 1 , GRAPH 2 ) ; mise à jour d’au moins un domaine d’entraînement (DOMAIN 1 , DOMAIN 2 ) à partir des concepts extraits. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 12 caractérisé en ce qu’il comprend : Identification d’un ensemble de localisateurs uniformes de ressources (URL k ) du premier ensemble de données à partir d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles ; Extraction d’une pluralité de nouveaux concepts de chaque ressource pointée par un localisateur uniforme de ressources (URL k ) à partir d’un graphe de connaissance (GRAPH 1 , GRAPH 2 ) ; mise à jour d’au moins un domaine d’entraînement (DOMAIN 1 , DOMAIN 2 ) à partir des concepts extraits. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 13 caractérisé en ce que le premier ou le second domaine d’entraînement (DOMAIN 1 , DOMAIN 2 ) est mis à jour à partir de l’adjonction d’un troisième graphe (GRAPH 3 ), ladite adjonction étant réalisée automatiquement à partir d’une sélection d’un troisième domaine d’entraînement (DOMAIN 3 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 14 caractérisé en ce qu’il comprend la génération d’une première zone graphique (Z 1 ) dans laquelle une sélection des concepts du premier domaine d’entraînement sont affichés dans le premier espace de données (WS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 15 caractérisé en ce qu’il comprend : la génération d’une première zone graphique (Z 1 ) dans laquelle une sélection des concepts du premier domaine d’entraînement sont affichés dans le premier espace de données (WS 1 ). la génération d’une seconde zone graphique (Z 2 ) dans laquelle une sélection d’entités nommées extraites du premier ensemble de données (ENS 1 ) est affichée dans le premier espace de données (WS 1 ) et/ou ; la génération d’une troisième zone graphique (Z 3 ) dans laquelle une sélection de localisateurs uniformes de ressources (URL i ) d’un réseau de données extraite du premier ensemble de données (ENS 1 ) sont affichés dans le premier espace de données (WS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 16 caractérisé en ce qu’au moins une zone graphique (Z 1 , Z 2 , Z 3 ) est rendue activable pour accéder à une seconde sélection de donnée extraite du premier ensemble de données (ENS 1 ).