Procédé pour améliorer la classification d’au moins un document à partir d’au moins un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) caractérisé en ce qu’il comprend : Réception d’un premier document numérique (D 1 ) ; Exécution d’une première fonction apprenante (FA 1 ) générée à partir d’un premier modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) entrainé à partir d’un premier domaine d’entraînement (DOM 1 ) permettant générer une prédiction (P 1 ) d’une classification du premier document numérique (D 1 ) au sein d’une première classe (C 1 ) et d’une première action automatique (A 1 ) à réaliser sur le document numérique (D 1 ), ladite première action (A 1 ) comportant au moins un déplacement dudit premier document numérique (D 1 ) vers un premier répertoire (REP 1 ), Générer une représentation de cette classification (C 1 ) et de l’action réalisée sur le premier document numérique (D 1 ) à partir d’une interface utilisateur (INT 1 ) ; Acquérir une première action correctrice (AC 1 ) d’un utilisateur se rapportant à la modification du déplacement du premier document numérique (D 1 ) vers un second répertoire (REP 2 ) ; Générer une première annotation (ANN 1 ) comportant d’une part la valeur modifiée (P 1 ’) de la prédiction (P 1 ) relative à la première action correctrice (AC 1 ) et d’autre part un ensemble de valeurs d’intérêt extraites ou générées notamment à partir du premier document numérique (D 1 ) ; Modification du premier domaine d’entraînement (DOM 1 ) par l’ajout de la première annotation (ANN 1 ) après la collecte d’au moins une annotation (ANN 1 ) ; Générer un réentraînement du premier modèle d’apprentissage machine (ML 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la première action correctrice (AC 1 ) se rapportant à la modification du déplacement du premier document numérique (D 1 ) est réalisée par un déplacement du premier document numérique (D 1 ) du premier répertoire (REP 1 ) vers un second répertoire (REP 2 ) par une action utilisateur à partir d’un explorateur de documents, un algorithme de détection de changement de ressource mémoire allouée à un document numérique étant mis en œuvre. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la première action correctrice (AC 1 ) se rapportant à la modification du déplacement du premier document numérique (D 1 ) est réalisée par une modification de la classe du premier document numérique (D 1 ) par une action utilisateur à partir d’un interface utilisateur présentant un ensemble de données caractéristiques du premier document numérique (D 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’il comprend : Réception d’un second document numérique (D 2 ) ; Exécution d’une seconde fonction apprenante (FA 2 ) générée à partir d’un second modèle d’apprentissage machine (ML 2 ) entrainé à partir d’un second domaine d’entraînement (DOM 2 ) permettant générer une prédiction (P 2 ) d’une classification du second document numérique (D 2 ) au sein d’une seconde classe (C 2 ) et d’une seconde action automatique (A 2 ) à réaliser sur le second document numérique (D 2 ), ladite seconde action (A 2 ) comportant au moins un renommage automatique dudit second document numérique (D 2 ), Générer une représentation de cette classification (C 2 ) et de l’action réalisée sur le premier document numérique (D 2 ) à partir d’une interface utilisateur (INT 1 ) ; Acquérir une seconde action correctrice (AC 2 ) d’un utilisateur se rapportant à la modification du nom du second document numérique (D 2 ) ; Générer une seconde annotation (ANN 2 ) comportant d’une part la valeur modifiée (P 2 ’) de la prédiction (P 2 ) relative à la seconde action correctrice (AC 2 ) et d’autre part un ensemble de valeurs d’une seconde séquence de données (S 2 ) extraites ou générées notamment à partir du second document numérique (D 2 ) ; Modification du second domaine d’entraînement (DOM 2 ) par l’ajout de la seconde annotation (ANN 2 ) ; Générer un réentraînement du second modèle d’apprentissage machine (ML 2 ). Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que la seconde action correctrice (AC 2 ) se rapportant à la modification du nom du second document numérique (D 2 ) est réalisée par une modification du nom du second document numérique (D 2 ) directement sur le fichier correspondant au second document numérique (D 2 ). Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que la seconde action correctrice (AC 2 ) se rapportant à la modification du nom du second document numérique (D 2 ) est réalisée par une modification de la classe du second document numérique (D 2 ) par une action utilisateur à partir d’un interface utilisateur présentant un ensemble de données caractéristiques du second document numérique (D 2 ). Procédé selon l’une quelconque de la revendication 1 à 6, caractérisé en ce qu’il comprend : Réception d’un document numérique (D 1 , D 2 , D 3 ) ; Exécution d’une troisième fonction apprenante (FA 3 ) générée à partir d’un troisième modèle d’apprentissage machine (ML 3 ) entrainé à partir d’un troisième domaine d’entraînement (DOM 3 ) pour générer une prédiction (P 3 ) relative à la détection d’une classe d’une date caractéristique (DAT 1 ) présente dans le document numérique (D 1 , D 2 , D 3 ) et extraire ladite date caractéristique (DAT 1 ) du premier document (D 1 ) ; Générer une représentation de la classification d’au moins la date caractéristique (DAT 1 ) extraite à partir d’une interface utilisateur ; Acquérir une troisième action correctrice (AC 3 ) d’un utilisateur se rapportant à la modification de la classe (C 3 ) de la date caractéristique (DAT 1 ) du premier document numérique (D 1 ) ; Générer une troisième annotation (ANN 3 ) comportant d’une part la valeur modifiée (P 3 ’) de la prédiction (P 3 ) relative à la première modification correctrice (AC 1 ) et d’autre part un ensemble de valeurs d’intérêt extraites ou générées notamment à partir du document numérique (D 1 , D 2 , D 3 ) ; Modification du troisième domaine d’entraînement (DOM 3 ) par l’ajout de la troisième annotation (ANN 3 ) ; Générer un réentraînement du troisième modèle d’apprentissage machine (ML 3 ). Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la troisième fonction apprenante (FA 3 ) est exécutée préalablement à la première fonction apprenante, la prédiction corrigée (P 2 ’) étant une donnée de l’ensemble de valeurs d’intérêt d’une annotation, ladite modification prédiction corrigée (P 2 ’) entrainant la modification du premier domaine d’entraînement (DOM 1 ) et/ou de la modification du second domaine d’entraînement (DOM 2 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu’il comprend la réception d’un graphe de dépendance (GRAPH D ), lesdites dépendances étant définies entre au moins la première fonction apprenante et une seconde fonction apprenante, ledit graphe de dépendance (GRAPH D ) comportant une description des entrées d’au moins un domaine d’entraînement (DOM1, DOM2), lesdites entrées comportant au moins une valeur correspondante à une sortie d’au moins une fonction apprenante (FA 1 , FA 2 ). Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce qu’il comprend : Acquisition d’un graphe de dépendance (GRAPH D ) entre une pluralité de fonctions apprenantes choisies parmi un ensemble de fonction apprenantes comprenant la première fonction apprenante (FA 1 ), la seconde fonction apprenante (FA 2 ) et troisième fonction apprenante (FA 3 ) ; Ajout dans au moins un ensemble de valeurs d’intérêt produites lors de la création d’une annotation (ANN 1 , ANN 2 , ANN 3 ) d’une prédiction modifiée d’une fonction apprenante donnée (FA 1 , FA 2 , FA 3 ) de manière à : Modification d’un domaine d’entraînement (DOM 1 , DOM 2 , DOM 3 ) d’une autre fonction apprenante que la fonction apprenante donnée ; Génération d’un réentraînement du modèle d’apprentissage machine (ML 1 , ML 2 , ML 3 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que consécutivement à une action automatique réalisée par une fonction apprenante (FA 1 , FA 2, FA 3 ), une première notification est émise via un réseau de données, ladite première notification comportant un accès à une interface utilisateur permettant de modifier les annotations associées à cette action. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que le premier modèle d’apprentissage machine est généré à partir de la définition d’un modèle de premier document numérique (M D1 ) comportant l’identification d’une pluralité de données caractéristiques et de zones d’intérêt dudit modèle (M D1 ) de premier document et à partir d’une interface utilisateur. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que consécutivement à une action correctrice générée par un utilisateur, le modèle (M D1 ) de premier document numérique est utilisé pour extraire des données de contexte de la prédiction modifiée pour enrichir l’annotation qui est créée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 12 à 13, caractérisé en ce que la définition d’un modèle de premier document numérique (M D1 ) comprend la génération d’un formulaire comportant un ensemble de choix définissant des annotations dudit modèle, lesdites annotations permettant de mettre à jour le premier modèle d’entraînement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 14, caractérisé en ce qu’une pluralité de premiers documents sont reçus d’une même classe, et qu’une pluralité de modèles d’apprentissage machine sont appliqués, le procédé comprenant la génération d’une pluralité de prédictions, le procédé comportant la sélection d’une prédiction, ladite sélection de ladite prédiction permettant de mettre à jour le premier domaine d’entraînement (DOM 1 ). Système 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 apprenante (FA 1 ), la seconde fonction apprenante (FA 2 ), la troisième fonction apprenante (FA 3 ) et une mémoire pour enregistrer les modèles appris (ML 1 , ML 2 , ML 3 ) afin d’exécuter les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 15, le terminal comportant une interface utilisateur pour acquérir une annotation comportant une modification d’une prédiction (P 1 , P 2 , P 3 ), ladite modification entrainant le réentraînement d’au moins un modèle d’apprentissage machine.