EP4602465A1 - Procédé de détermination d'au moins une action cible parmi un ensemble d'actions exécutables sur un terminal électronique - Google Patents

Procédé de détermination d'au moins une action cible parmi un ensemble d'actions exécutables sur un terminal électronique

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Publication number
EP4602465A1
EP4602465A1 EP23783925.3A EP23783925A EP4602465A1 EP 4602465 A1 EP4602465 A1 EP 4602465A1 EP 23783925 A EP23783925 A EP 23783925A EP 4602465 A1 EP4602465 A1 EP 4602465A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
context
electronic terminal
data
analysis
contexts
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP23783925.3A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Tiphaine Marie
Mickael LE TROCQUER
Nabil Ditini
Cédric Floury
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orange SA
Original Assignee
Orange SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orange SA filed Critical Orange SA
Publication of EP4602465A1 publication Critical patent/EP4602465A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3438—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment monitoring of user actions

Definitions

  • assistance systems finds its relevance: installed on an electronic terminal, such assistance systems aim to automatically offer help or suggestions to the user, taking into account for everyday use of the electronic terminal (for example to help the user who seems to be having difficulty using an application, to offer him automation of a repetitive task, the automatic completion and writing of replies to emails electronics, etc.).
  • a weighting of the results of the multi-criteria similarity analysis can be carried out, for example so as to promote reference contexts which present high similarity scores on a plurality of criteria.
  • the present technique makes it possible not only to predict several target actions likely to be of interest with regard to use of the electronic terminal by a user, but also to automatically highlight those which seem the most relevant for the user. user.
  • said target actions belong to the group comprising at least:
  • said reference contexts are generated and stored during an initialization phase, on the basis of a preliminary analysis of activity on said electronic terminal.
  • the method according to the present technique is based on taking into account and in-depth learning of the user's habits, making it possible to further increase the probability of predicting suitable and particularly relevant actions for the user.
  • said initialization phase comprises, prior to said preliminary activity analysis, a step of indexing the content of said electronic terminal.
  • the user activity analysis processing whether carried out during the initialization phase or when obtaining a current digital context, can be implemented in a manner more efficient, for example faster or by consuming less computing power.
  • said method further comprises the restitution on the electronic terminal of a suggestion for execution of said at least one target action.
  • the user has simple and quick access, for example on a screen of their communication terminal, to suggestions for relevant actions allowing them to be effectively supported in their use of the electronic terminal.
  • said step of determining a target action takes into account a history of target actions executed following execution suggestions returned during an implementation of at least one previous iteration of said steps of obtaining, analysis, determination and restitution.
  • the target actions selected by a user following an automatic suggestion carried out by means of the method according to the present technique can be valued during subsequent iterations of the method, the relevance of these target actions having been confirmed.
  • the present technique also relates to a device for determining at least one target action among a set of actions executable on an electronic terminal.
  • a device for determining at least one target action among a set of actions executable on an electronic terminal includes:
  • the proposed technique also relates to a computer program product downloadable from a communications network and/or stored on a computer-readable medium and/or executable by a microprocessor, comprising program code instructions for the execution of a method for determining at least one target action among a set of actions executable on an electronic terminal as described above, when executed on a computer.
  • Such a recording medium can be any entity or device capable of storing the program.
  • the support may comprise a storage means, such as a ROM, for example a CD ROM or a microelectronic circuit ROM, or even a magnetic recording means, for example a USB key or a hard disk.
  • such a recording medium may be a transmissible medium such as an electrical or optical signal, which may be conveyed via an electrical or optical cable, by radio or by other means, so that the program computer it contains can be executed remotely.
  • the program according to the invention can in particular be downloaded onto a network, for example the Internet network.
  • the proposed technique relates in fact, according to a first aspect, to a method for determining at least one target action among a set of actions executable on an electronic terminal (e.g. a fixed or portable personal computer, a digital tablet, a smartphone, a connected watch, etc.).
  • an electronic terminal e.g. a fixed or portable personal computer, a digital tablet, a smartphone, a connected watch, etc.
  • a third-party terminal – for example to a connected object – in order to trigger a predetermined action (for example sending a request to a connected light bulb to control its switching on or off, to a connected screen to change its display settings, etc.);
  • target action we mean a particular action among the set of executable actions whose probability is high that it is of interest to a user of the electronic terminal, having regard to their current (i.e. ongoing) or habitual use of this terminal. .
  • the present technique therefore aims to implement an automatic determination – or, in other words, a prediction – of actions likely to interest the user of the electronic terminal at a given time, based on a current activity of the user on this terminal.
  • a target action can thus, for example, also be qualified as a recommended, appropriate, or relevant action.
  • a data structure accessible from the electronic terminal.
  • a data structure typically a database
  • Such a data structure is for example stored locally in a memory of the electronic terminal, or within a remote server to which the electronic terminal can connect.
  • digital context By “digital context”, more simply called “context” in the remainder of this document, we mean in the context of the present technique a set of data representative of a session of use of the electronic terminal bringing together activities which, on a continuous time block, present a certain coherence between them.
  • Such changes in contexts, and therefore ultimately the contexts themselves, can be detected automatically via user activity analysis techniques.
  • a context is more particularly defined by a set of contextual characteristics, that is to say data linked to current use of the electronic terminal, including for example temporal data, application data, lexical data , and/or data representative of a state of interaction of the user with the electronic terminal.
  • Application data includes, for example, information relating to applications launched and/or native functionalities used by the user: type (word processing, spreadsheet, browser, mapping application, telephone call, etc.), name of the application , etc.
  • Such application data possibly includes data making it possible to physically locate the user (for example directly, via location data such as GPS data, or indirectly, for example via an IP address associated with the user's terminal)
  • the lexical data includes for example information relating to themes and/or entities identified within textual data and/or images displayed on a screen of the electronic terminal during its use: e.g. professional themes (accounting, production, communication , etc.), geographical locations, names of companies, departments within an organization, people, etc.
  • the data representative of a state of interaction of the user with the electronic terminal includes in particular information coming from input devices (e.g. keyboard, touch screen, pointing device, etc.) of the terminal, such as for example information according to which the user clicked on a graphical interface element displayed on the screen, used a vertical and/or horizontal scrolling functionality, entered text in an input box, etc., or on the contrary information according to which the user has been inactive for a certain period of time.
  • input devices e.g. keyboard, touch screen, pointing device, etc.
  • information representative of links between these different types of data is also associated with a context, such as for example the period and duration of use of a given application, the fact that an entity or a given theme is identified in a given application, the order of use of the applications launched, etc.
  • the electronic device obtains a current context CCO for use of the electronic terminal TE.
  • a CCO context is defined by a set of data, comprising for example at least temporal data DT, application data DA, and lexical data DL linked to current use of said electronic terminal.
  • data can be obtained by different means.
  • the temporal and application data as well as data representative of a state of interaction of the user with the electronic terminal are obtained by means of application programming interfaces (API) updated.
  • API application programming interfaces
  • the data associated with the current context CCO of use of the electronic terminal then serve as a basis, in a step 112, for the implementation of an analysis of at least one criterion of similarity between the current context CCO and a plurality reference contexts (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4) previously stored, themselves characterized by their own sets of contextual data (for example, the reference context CRF1 is associated with temporal data DT1, application data DA1, and DL1 lexical data, etc.) and possibly already themselves associated with predetermined actions (for example the opening of a leave management application).
  • a plurality of criteria i.e. at least two
  • the multi-criteria analysis carried out in step 112 comprises the determination of similarities between the current context and the reference contexts on several criteria among at least the following criteria:
  • a first CRIT1 criterion considered during the multi-criteria similarity analysis may relate to a number and type of applications and/or activities carried out within these applications.
  • a similarity analysis is carried out in the applications and/or activities executed: the list of applications executed in the context of the current CCO context is compared with a list of applications associated with each reference context stored (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4).
  • the type of activity carried out within these applications can also be taken into account as part of such a comparison. More particularly, for each reference context, it is thus possible to calculate a similarity score with the current context (and therefore to establish a ranking of the reference contexts by degree of similarity, on the basis of the CRIT1 criterion).
  • the similarity score of the first reference context will be higher than that of the second reference context (three applications in common with the current context for the first reference context, compared to only one for the second reference context).
  • a second CRIT2 criterion considered during the multi-criteria similarity analysis may relate to: themes and/or named entities.
  • a similarity analysis is carried out consisting of determining whether lexical data associated with the current CCO context (in particular entities and/or themes), obtained via recognition techniques implemented on the information displayed on the screen of the electronic terminal, are already associated (in whole or in part) with some of the stored reference contexts.
  • a third CRIT3 criterion considered during the multi-criteria similarity analysis can have as its object identified dialogue elements.
  • a semantic similarity analysis is carried out consisting of determining whether lexical data representative of dialogue elements, obtained via recognition techniques implemented on the information displayed on the screen of the electronic terminal, are close, from a semantic point of view, to dialogue elements already associated with some of the memorized reference contexts.
  • a reference context comprising the lexical data of dialog element type “ Have you taken your leave in Management - Leave s.app ? » is considered close to the current CCO context in which the dialog element “ You can deposit your vacation in the tool ? " was identified.
  • a fourth CRIT4 criterion considered during the multi-criteria similarity analysis can aim to search for similarities in the temporal periods associated with the contexts. Such a criterion makes it possible to extrapolate the user's notion of habit or routine. More particularly, the temporal data associated with the current context, representative of a moment of use, are compared with those associated with the different reference contexts to look for similarity in the moment. Such a similarity search can be carried out at different granulometry levels: e.g. beginning, middle, or end of year/month/week/day, particular day (Wednesday), or even on a more precise time (for example at 11:45 a.m. ).
  • a fifth CRIT5 criterion considered during the multi-criteria similarity analysis can aim to search for similarities in possible actions. For example, if entities of the “ person name ” type are identified both in the current context and in a reference context, without necessarily these entities referring to the same person, common possible actions exist between these two contexts. (for example “make a call to the identified person” or “open the company directory”), also representative of a certain degree of similarity between these contexts.
  • step 112 The analysis of at least one similarity criterion according to step 112 thus makes it possible to identify and deliver, among the reference contexts, at least one context with a higher degree of similarity with the current digital context.
  • the similarity analysis makes it possible, for example, to establish, initially, a classification of the reference contexts (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4) by degree of similarity with the current context CCO for each criterion (CRIT1, CRIT2, CRIT3, CRIT4, CRIT5) considered individually (based for example on similarity scores calculated for each reference context, with regard to the criterion considered).
  • CRIT1, CRIT2, CRIT3, CRIT4, CRIT5 considered individually (based for example on similarity scores calculated for each reference context, with regard to the criterion considered).
  • these different classifications by criterion are consolidated to deliver an overall CL classification of the memorized contexts by degree of similarity with the current CCO context.
  • such consolidation can in particular integrate thresholding and/or weighting mechanisms aimed at penalizing or on the contrary favoring certain reference contexts, according to their similarity scores or their classifications by criterion. For example, a score of a reference context according to a given criterion not exceeding 50% similarity with the current context can be reduced to the value zero (penalization of the reference context), whereas a reference context appearing in high ranking (for example in first place) on a plurality of criteria may be given more weight than the others when calculating its consolidated SC score (favoring the reference context).
  • the overall CL ranking takes into account the number of criteria satisfied by the reference contexts during the multi-criteria similarity analysis.
  • the current context CCO is compared with at least one reference context of higher degree of similarity delivered in step 112 (for example selected at the top of the classification CL, when such a classification has been established) in order to determine at least one target action (A1, A2) whose execution is likely to be of interest to the user.
  • these reference contexts with a higher degree of similarity are more simply referred to as “similar contexts”, according to a shortcut used solely for the purposes of simplification and clarification.
  • an action target can for example correspond to the launch of the APP3 application (not present in the current context but present in the similar context identified).
  • an action target can for example correspond to the launch of the APP3 application (not present in the current context but present in the similar context identified).
  • a target action can also correspond to the launch of a particular functionality of the electronic terminal, in relation to at least one temporal, application and/or lexical data of the current context, if for example the launch of such a functionality on similar data has been detected for a similar context (e.g. launching a telephone call to an identified person, adding an event to a digital calendar based on a detected date, locating a location detected using 'a mapping service, etc.).
  • the proposed technique therefore allows, on the basis of an analysis of the commonalities and differences between the current context and similar reference contexts (in particular on the basis of temporal, application and lexical data respectively associated with these contexts), to identify at least one target action likely to be of interest to the user.
  • the classification of target actions by degree of relevance serves for example as a criterion for choosing an order of restitution of execution suggestions (SG_A1, SG_A2) of these actions on a screen of the electronic terminal TE: the greater the degree of relevance d 'a target action is higher, the higher the suggestion for execution of the target action is displayed within a list of suggested actions presented to the user.
  • the suggestions (SG_A1, SG_A2) of determined target actions are rendered in a step 114 on the electronic terminal, automatically (for example via a notification system), and/or upon express request from the user. user (for example via a request for suggestions made using a dedicated application).
  • These suggestions (SG_A1, SG_A2) take for example the form of a clickable graphical interface element (eg button, link) associated with a label explicitly describing the corresponding target action (eg " Launch the ' Mes-Congés ' application ").
  • a target action suggestion rendered in step 114 – in other words, the fact that a user follows a suggestion made by the assistance system according to the present technique by choosing to execute the associated target action – generally demonstrates a high degree of relevance of this target action. Also, in a particular embodiment of the proposed technique, it is proposed to trace, in a step 121, this type of events.
  • the user's choice to follow up on a suggestion of a target action by launching the execution of this action is therefore stored in a data structure, with associated data (nature of the selected target action, current context and similar reference context associated, etc.).
  • Such a history of target actions previously executed following execution suggestions can then in particular be taken into account during step 113 of determining a target action for a following iteration of the method, for example to promote the actions targets frequently selected by the user in similar contexts.
  • a feedback loop is thus implemented, which contributes, in the same way as the multi-criteria nature of the similarity analysis, to making the assistance system according to the proposed technique more efficient than the systems of the art prior.
  • the method of determining at least one target action as previously described in any of its embodiments may be dependent on the active user account.
  • the determination of at least one target action among a set of executable actions takes into account the active user account on the electronic terminal at the time of obtaining the current context.
  • the current context and the reference contexts to which it is compared are associated with the same user account during the implementation of the method. In this way, the proposed technique makes it possible to obtain suggestions for actions differentiated by user, i.e. according to the uses and habits specific to each user of the electronic terminal.

Landscapes

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Abstract

L'invention se rapporte à un procédé de détermination d'au moins une action cible parmi un ensemble d'actions exécutables sur un terminal électronique. Un tel procédé comprend : - l'obtention (111) d'un contexte numérique courant (CCO) d'utilisation du terminal électronique, comprenant des données liées à une utilisation courante dudit terminal; - l'analyse (112) d'au moins un critère de similarité entre ledit contexte numérique courant et une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4), sur la base desdites données, délivrant au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec ledit contexte numérique courant parmi lesdits contextes de référence, dit contexte voisin; - la détermination (113), par comparaison dudit contexte numérique courant et dudit au moins un contexte voisin, de ladite au moins une action cible (A1, A2).

Description

     Procédé de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique
  • L’invention se situe dans le domaine des terminaux électroniques aptes à exécuter une pluralité d’applications. Plus particulièrement, l’invention se rapporte à la mise en œuvre de systèmes d’assistance intelligents, configurés pour accompagner un utilisateur lors d’une utilisation d’un terminal électronique.
    •  Art antérieur
  • Les terminaux électroniques dits intelligents (ordinateurs, smartphones, tablettes, etc.) disposent de capacités de calcul leur permettant d’exécuter simultanément de plus en plus d’applications, et d’interfaces de communication leur permettant d’accéder à de plus en plus d’informations. Ainsi, l’éventail des actions qu’un utilisateur peut effectuer au moyen d’un terminal électronique est maintenant très large, et sans cesse croissant.
  • Cette multiplicité des fonctionnalités des terminaux électroniques récents a toutefois pour revers une complexité grandissante d’utilisation de ces terminaux. Dans ce contexte, le développement de systèmes d’assistance trouve toute sa pertinence : installés sur un terminal électronique, de tels systèmes d’assistance visent à proposer, de manière automatique, de l’aide ou des suggestions à l’utilisateur, eu égard à une utilisation courante du terminal électronique (par exemple pour aider l’utilisateur qui semble confronter à une difficulté d’utilisation d’une application, lui proposer une automatisation d’une tâche répétitive, la complétion et la rédaction automatique de réponses à des courriers électroniques, etc.).
  • Les systèmes d’assistance existants actuels restent cependant perfectibles sur de nombreux aspects. Par exemple, les données sur lesquelles s’appuient ces systèmes pour déterminer une proposition d’assistance sont parfois insuffisantes, ou limitées à un périmètre trop restreint. En outre, nombre de ces systèmes existants sont relativement figés, et ne prévoient par exemple pas de mécanismes leur permettant d’apprendre des habitudes d’un utilisateur d’un terminal électronique. L’assistance soi-disant obtenue via ces systèmes existants est donc au mieux rudimentaire, et le plus souvent inadaptée aux besoins de l’utilisateur qui se retrouve exposé à une surcharge d’informations peu utiles ou inutiles, susceptible de le lasser ou de lui faire perdre son temps. L’effet obtenu est donc inverse à celui recherché, et potentiellement contre-productif.
  • Il existe donc un besoin pour une solution permettant d’améliorer les systèmes d’assistance existants.
    •
  • La présente technique permet de proposer une solution visant à remédier à certains inconvénients de l’art antérieur. Selon un aspect, la présente technique se rapporte en effet à un procédé de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique. Un tel procédé comprend au moins une itération des étapes suivantes :
  • - l’obtention d’un contexte numérique courant d’utilisation du terminal électronique, ledit contexte numérique courant comprenant des données liées à une utilisation courante dudit terminal électronique ;
  • - l’analyse d’au moins un critère de similarité entre ledit contexte numérique courant et une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés, ladite analyse étant réalisée sur la base desdites données et délivrant, parmi lesdits contextes de référence, au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec ledit contexte numérique courant, dit contexte similaire ;
  • - la détermination, par comparaison dudit contexte numérique courant et dudit au moins un contexte similaire, de ladite au moins une action cible.
  • De cette manière, la technique proposée permet de réaliser de manière automatique une prédiction d’actions ayant une probabilité élevée d’intéresser un utilisateur du terminal électronique à un moment donné, en fonction d’une activité en cours de l’utilisateur sur ce terminal et/ou de ses habitudes, permettant ainsi par exemple la mise en œuvre de systèmes d’assistance intelligents à la fois flexibles et efficaces.
  • Dans un mode de réalisation particulier, lesdites données comprennent au moins des données temporelles, et/ou des données applicatives, et /ou des données lexicales, et/ou des données représentatives d’un état d’interaction d’un utilisateur avec ledit terminal électronique.
  • De cette manière, de nombreuses données de différents types sont prises en compte pour caractériser un contexte numérique, permettant ainsi la mise en œuvre de prédictions plus fines et donc mieux adaptées aux besoins de l’utilisateur.
  • Dans un mode de réalisation particulier, ladite analyse d’au moins un critère de similarité est une analyse multicritère comprenant la détermination de similarités entre ledit contexte numérique courant et lesdits contextes de référence sur une pluralité de critères parmi au moins :
  • - un nombre et un type d’applications et/ou d’activités exécutées ;
  • - des thématiques et/ou entités extraites desdits contextes ;
  • - des éléments de dialogue identifiés au sein desdits contextes ;
  • - des périodes temporelles d’utilisation associées auxdits contextes ;
  • - des actions possibles associées auxdits contextes.
  • De cette manière, l’analyse de similarité n’est pas limitée à un seul critère et repose sur une grande variété de données, augmentant ainsi de manière importante les probabilités de délivrer des prédictions réellement pertinentes pour l’utilisateur.
  • Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ladite analyse tient compte d’un nombre de critères satisfaits par lesdits contextes de référence durant ladite analyse multicritère de similarité.
  • De cette manière, une pondération des résultats de l’analyse multicritère de similarité peut être opérée, de manière par exemple à valoriser les contextes de référence qui présentent des scores de similarité élevés sur une pluralité de critères.
  • Dans un mode de réalisation particulier, ladite étape de détermination comprend la détermination d’une pluralité d’actions cibles, et un classement desdites actions cibles par degré de pertinence.
  • De cette manière, la présente technique permet non seulement de prédire plusieurs actions cibles susceptibles de présenter un intérêt eu égard à une utilisation du terminal électronique par un utilisateur, mais également de mettre en avant de manière automatique celles qui semblent les plus pertinentes pour l’utilisateur.
  • Dans un mode de réalisation particulier, lesdites actions cibles appartiennent au groupe comprenant au moins :
  • - le lancement d’une application particulière installée sur le terminal électronique ;
  • - le lancement d’une fonctionnalité particulière dudit terminal électronique, en relation avec au moins une desdites données dudit contexte numérique courant.
  • De cette manière, une grande diversité d’actions cibles – de la plus générale à la plus spécifique – est susceptible d’être déterminée dans le cadre de la présente technique.
  • Dans un mode de réalisation particulier, lesdits contextes de référence sont générés et mémorisés lors d’une phase d’initialisation, sur la base d’une analyse préliminaire d’activité sur ledit terminal électronique.
  • De cette manière, le procédé selon la présente technique repose sur une prise en compte et un apprentissage approfondi des habitudes de l’utilisateur, permettant d’augmenter encore la probabilité de prédire des actions adaptées et particulièrement pertinentes pour l’utilisateur.
  • Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ladite phase d’initialisation comprend, préalablement à ladite analyse préliminaire d’activité, une étape d’indexation du contenu dudit terminal électronique.
  • De cette manière, les traitements d’analyse de l’activité de l’utilisateur, qu’ils soient effectués durant la phase d’initialisation ou au moment de l’obtention d’un contexte numérique courant, peuvent être mis en œuvre de manière plus performante, par exemple plus rapidement ou en consommant moins de puissance de calcul.
  • Dans un mode de réalisation particulier, ledit procédé comprend en outre la restitution sur le terminal électronique d’une suggestion d’exécution de ladite au moins une action cible.
  • De cette manière, l’utilisateur a accès de manière simple et rapide, par exemple sur un écran de son terminal de communication, à des suggestions d’actions pertinentes lui permettant d’être accompagné efficacement dans son utilisation du terminal électronique.
  • Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ladite étape de détermination d’une action cible tient compte d’un historique d’actions cibles exécutées suite à des suggestions d’exécution restituées lors d’une mise en œuvre d’au moins une itération précédente desdites étapes d’obtention, d’analyse, de détermination et de restitution.
  • De cette manière, les actions cibles sélectionnées par un utilisateur suite à une suggestion automatique réalisée au moyen du procédé selon la présente technique peuvent être valorisée lors d’itérations suivantes du procédé, la pertinence de ces actions cibles ayant été confirmées.
  • Selon un autre aspect, la présente technique se rapporte également à un dispositif de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique. Un tel dispositif comprend :
  • - des moyens d’obtention d’un contexte numérique courant d’utilisation dudit terminal électronique, ledit contexte numérique courant comprenant des données liées à une utilisation courante dudit terminal électronique ;
  • - des moyens d’analyse d’au moins un critère de similarité entre ledit contexte numérique courant et une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés, ladite analyse étant réalisée sur la base desdites données et délivrant au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec ledit contexte numérique courant parmi lesdits contextes de référence, dit contexte similaire ;
  • - des moyens de détermination, par comparaison dudit contexte numérique courant et dudit moins un contexte similaire, de ladite au moins une action cible.
  • Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé  de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur.
  • La technique proposée vise également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé tel que décrit précédemment, dans l’un quelconque de ses modes de réalisation.
  • Un tel support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un disque dur.
  • D'autre part, un tel support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau, par exemple le réseau Internet.
  • Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de l'invention.
    •  Figures
  • D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels :
  •  illustre les principales étapes du procédé de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
  • présente un exemple d’analyse multicritère de similarité entre un contexte courant et une pluralité de contextes de référence, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ;
  •  décrit une architecture simplifiée d’un dispositif électronique pour la mise en œuvre de la technique proposée, dans un mode de réalisation particulier.
    •  Description détaillée de l’invention
  • La présente demande permet de remédier à certains des inconvénients précités.
  • La technique proposée se rapporte en effet, selon un premier aspect, à un procédé de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique (e.g. un ordinateur personnel fixe ou portable, une tablette numérique, un smartphone, une montre connectée, etc.).
  • Par actions exécutables, on entend l’ensemble des actions pouvant être mises en œuvre au moyen du terminal électronique, que ce soit par le biais de fonctionnalités ou d’applications natives disponibles sur le terminal électronique (par exemple via son système d’exploitation) ou par l’intermédiaire d’applications tierces installées sur le terminal électronique. À titre illustratif et non limitatif, de telles actions exécutables comprennent par exemple :
  • - le lancement d’une application particulière ;
  • - le lancement d’une activité particulière au sein d’une application données (e.g. le lancement d’un moteur de recherche au sein d’un navigateur Internet) ;
  • - l’émission d’un appel téléphonique à destination d’un contact ;
  • - l’envoi d’un message à destination d’un contact ;
  • - la localisation d’un lieu via une application de cartographie ;
  • - le lancement d’une minuterie ;
  • - la modification de paramètres de configuration (par exemple l’adaptation de préférences d’affichage – position, taille, etc. – en fonction de l’environnement d’utilisation – multi-écrans ou mono écran – du terminal électronique) ;
  • - l’envoi d’une requête à un terminal tiers – par exemple à un objet connecté – afin de déclencher une action prédéterminée (par exemple l’envoi d’une requête à une ampoule connectée pour commander son allumage ou son extinction, à un écran connecté pour modifier ses paramètres d’affichage, etc.) ;
  • - etc.
  • Par action cible, on entend une action particulière parmi l’ensemble des actions exécutables dont la probabilité est élevée qu’elle présente un intérêt pour un utilisateur du terminal électronique, eu égard à son utilisation courante (i.e. en cours) ou habituelle de ce terminal.
  • La présente technique vise donc à mettre en œuvre une détermination automatique – ou, autrement dit, une prédiction – d’actions susceptibles d’intéresser l’utilisateur du terminal électronique à un moment donné, en fonction d’une activité en cours de l’utilisateur sur ce terminal. Une action cible peut ainsi par exemple être également qualifiée d’action préconisée, appropriée, ou pertinente.
  • À cette fin, comme détaillé par la suite, il est proposé dans le cadre de la présente technique de s’appuyer sur une comparaison entre un contexte numérique courant d’utilisation du terminal électronique et des contextes numériques de références préalablement mémorisés au sein d’une structure de données accessible du terminal électronique. Une telle structure de données (typiquement une base de données) est par exemple stockée en local dans une mémoire du terminal électronique, ou au sein d’un serveur distant auquel le terminal électronique peut se connecter.
  • Par « contexte numérique », plus simplement appelé « contexte » dans la suite du présent document, on entend dans le cadre de la présente technique un ensemble de données représentatives d’une session d’utilisation du terminal électronique regroupant des activités qui, sur un bloc temporel continu, présentent une certaine cohérence entre-elles. Un changement de types d’applications utilisées sur le terminal électronique – par exemple le passage d’une utilisation d’applications métiers à une utilisation d’applications de divertissement – peut ainsi être représentatif d’un changement de contexte. De tels changements de contextes, et donc in fine les contextes eux-mêmes, peuvent être détectés automatiquement via des techniques d’analyse de l’activité de l’utilisateur.
  • Selon la technique proposée, un contexte est plus particulièrement défini par un ensemble de caractéristiques contextuelles, c’est-à-dire des données liées à une utilisation courante du terminal électronique, comprenant par exemple des données temporelles, des données applicatives, des données lexicales, et/ou des données représentatives d’un état d’interaction de l’utilisateur avec le terminal électronique.
  • Les données temporelles comprennent par exemple des informations relatives à la période d’utilisation du terminal électronique associée au contexte : e.g. heure de début et heure de fin, moment de la journée (matin, après-midi, etc.), de la semaine (jour précis), du mois, et/ou de l’année durant lequel le terminal électronique est utilisé, durée d’utilisation, etc.
  • Les données applicatives comprennent par exemple des informations relatives aux applications lancées et/ou aux fonctionnalités natives utilisées par l’utilisateur : type (traitement de texte, tableur, navigateur, application de cartographie, appel téléphonique, etc.), nom de l’application, etc. De telles données applicatives comprennent éventuellement des données permettant de localiser physiquement l’utilisateur (par exemple directement, via des données de localisation de type données GPS, ou indirectement, via par exemple une adresse IP associé au terminal de l’utilisateur)
  • Les données lexicales comprennent par exemple des informations relatives à des thématiques et/ou des entités identifiées au sein de données textuelles et/ou d’images affichées sur un écran du terminal électronique lors de son utilisation : e.g. thématiques professionnelles (comptabilité, production, communication, etc.), lieux géographiques, noms d’entreprises, de services au sein d’une organisation, de personnes, etc.
  • Les données représentatives d’un état d’interaction de l’utilisateur avec le terminal électronique comprennent notamment des informations en provenance de périphériques d’entrée (e.g. clavier, écran tactile, dispositif de pointage, etc.) du terminal, comme par exemple des informations selon lesquelles l’utilisateur a cliqué sur un élément d’interface graphique affiché à l’écran, utilisé une fonctionnalité de défilement vertical et/ou horizontal, saisi du texte dans une zone de saisie, etc., ou encore au contraire des informations selon lesquelles l’utilisateur a été inactif pendant une certaine durée.
  • Selon une caractéristique particulière, des informations représentatives de liens entre ces différents types de données sont également associées à un contexte, telles que par exemple la période et la durée d’utilisation d’une application donnée, le fait qu’une entité ou qu’une thématique donnée soit identifiée dans une application donnée, l’ordre d’utilisation des applications lancées, etc.
  • Sur toutes les figures du présent document, les éléments et étapes identiques sont désignés par une même référence.
  • On présente maintenant, en relation avec la , le principe général du procédé de détermination d’au moins une action cible, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Ce procédé est mis en œuvre par un dispositif électronique qui peut être intégré ou non au terminal électronique de l’utilisateur, comme décrit par la suite.
  • Dans une étape 111, le dispositif électronique obtient un contexte courant CCO d’utilisation du terminal électronique TE. Plus particulièrement, comme présenté précédemment, un tel contexte CCO est défini par un ensemble de données, comprenant par exemple au moins des données temporelles DT, des données applicatives DA, et des données lexicales DL liées à une utilisation courante dudit terminal électronique. De telles données peuvent être obtenues par différents moyens. Par exemple, dans un mode de réalisation particulier, les données temporelles et applicatives ainsi que des données représentatives d’un état d’interaction de l’utilisateur avec le terminal électronique sont obtenues au moyen d’interfaces de programmation applicative (API) mises à disposition par le système d’exploitation du terminal électronique, et les données lexicales sont obtenues par la conjonction de techniques de reconnaissance de caractères et de techniques de traitement automatique du langage (par exemple du type LDA, de l’anglais « Latent Dirichlet Allocation », pour allocation de Dirichlet latente) permettant d’extraire de ce qui est affiché sur un écran du terminal électronique (textes, images, etc.) des thématiques, des noms d’entités (lieux, entreprises, personnes, etc.), des éléments de dialogue, etc. Ces différents moyens d’obtention des données caractérisant le contexte courant sont par exemple activés via une application exécutée sur le terminal électronique et dédiée à la mise en œuvre du procédé selon la présente technique.
  • Les données associées au contexte courant CCO d’utilisation du terminal électronique ainsi obtenues servent ensuite de base, dans une étape 112, à la mise en œuvre d’une analyse d’au moins un critère de similarité entre le contexte courant CCO et une pluralité de contextes de référence (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4) préalablement mémorisés, eux-mêmes caractérisés par leurs propres jeux de données contextuelles (par exemple, le contexte de référence CRF1 est associé à des données temporelles DT1, des données applicatives DA1, et des données lexicales DL1, etc.) et éventuellement déjà eux-mêmes associés à des actions prédéterminées (par exemple l’ouverture d’une application de gestion de congés). Selon une caractéristique particulière, une telle analyse est multicritère, une pluralité de critères (i.e. au moins deux) étant alors prise en compte afin d’identifier, parmi des contextes de référence connus, celui ou ceux qui correspondent le mieux au contexte d’utilisation courant du terminal électronique.
  • Dans un mode de réalisation particulier, les contextes de référence sont identifiés, générés et mémorisés lors d’une phase d’initialisation durant laquelle une étape d’analyse continue 102 de l’activité de l’utilisateur sur le terminal électronique est mise en œuvre sur une période donnée (par exemple pendant quelques heures, quelques jours, ou plus). Cette phase d’initialisation comprend éventuellement, préalablement à l’analyse continue 102 et afin de rendre celle-ci plus performante, une étape d’indexation 101 du contenu du terminal électronique, visant notamment à recenser les applications installées sur le terminal, ainsi que les services et/ou sources de données auquel il a accès. Cette phase d’initialisation côté terminal électronique, et donc les étapes associées 101 et 102, sont optionnelles, les contextes de référence (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4) pouvant par exemple également avoir été créés manuellement, au niveau d’un serveur partagé accessible du terminal électronique de l’utilisateur mais également d’autres terminaux électroniques d’autres utilisateurs, en fonction de scenarii logiques ou cohérents d’utilisation d’un terminal électronique.
  • Dans un mode de réalisation particulier, l’analyse multicritère réalisée en étape 112 comprend la détermination de similarités entre le contexte courant et les contextes de référence sur plusieurs critères parmi au moins les critères suivants :
  • - un nombre et un type d’applications et/ou d’activités associés auxdits contextes ;
  • - des thématiques et/ou entités extraites desdits contextes ;
  • - des éléments de dialogue identifiés au sein desdits contextes ;
  • - des périodes temporelles d’utilisation associées auxdits contextes ;
  • - des actions possibles associées auxdits contextes.
  • Une telle analyse multicritère selon l’étape 112 est par exemple illustrée schématiquement en relation avec la . Les exemples de différents critères précédemment introduits et présentés plus en détails ci-après sont donnés à titre illustratif et non limitatif.
  • Ainsi, un premier critère CRIT1 considéré lors de l’analyse multicritère de similarité peut avoir pour objet un nombre et un type d’applications et/ou d’activités réalisées au sein de ces applications. En d’autres termes, il est procédé à une analyse de similarité dans les applications et/ou activités exécutées : la liste d’applications exécutées dans le cadre du contexte courant CCO est comparée avec une liste d’applications associée à chaque contexte de référence mémorisé (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4). De manière complémentaire, le type d’activité réalisée au sein de ces applications peut également être pris en compte dans le cadre d’une telle comparaison. Plus particulièrement, pour chaque contexte de référence, il est ainsi possible de calculer un score de similarité avec le contexte courant (et donc d’établir un classement des contextes de référence par degré de similarité, sur la base du critère CRIT1). Par exemple, si les données applicatives associées au contexte courant montrent que trois applications APP1, APP2 et APP3 sont actuellement en cours d’exécution sur le terminal électronique (i.e. utilisées par l’utilisateur), qu’un premier contexte de référence est associé aux quatre applications APP1, APP2, APP3 et APP4 et qu’un deuxième contexte de référence est associé aux quatre applications APP1, APP5, APP6 et APP7, le score de similarité du premier contexte de référence sera supérieur à celui du deuxième contexte de référence (trois applications en commun avec le contexte courant pour le premier contexte de référence, contre seulement une pour le deuxième contexte de référence).
  • Un deuxième critère CRIT2 considéré lors de l’analyse multicritère de similarité peut avoir pour objet les thématiques et/ou entités nommées. En d’autres termes, il est procédé à une analyse de similarité consistant à déterminer si des données lexicales associées au contexte courant CCO (notamment des entités et/ou thématiques), obtenues via des techniques de reconnaissance mises en œuvre sur les informations affichées sur l’écran du terminal électronique, sont déjà associées (pour tout ou partie) à certains des contextes de référence mémorisés.
  • De manière relativement analogue, un troisième critère CRIT3 considéré lors de l’analyse multicritère de similarité peut avoir pour objet des éléments de dialogue identifiés. En d’autres termes, il est procédé à une analyse de similarité sémantique consistant à déterminer si des données lexicales représentatives d’éléments de dialogue, obtenues via des techniques de reconnaissance mises en œuvre sur les informations affichées sur l’écran du terminal électronique, sont proches, d’un point de vue sémantique, d’éléments de dialogues déjà associés à certains des contextes de référence mémorisés. Par exemple, au regard de ce critère, un contexte de référence comprenant la donnée lexicale de type élément de dialogue « As-tu posé tes congés dans Gestion - Congé s .app   ? » est considéré comme proche du contexte courant CCO dans lequel l’élément de dialogue « Tu peux déposer tes vacances dans l’outil   ? » a été identifié.
  • Un quatrième critère CRIT4 considéré lors de l’analyse multicritère de similarité peut avoir pour objet la recherche de similarités dans les périodes temporelles associées aux contextes. Un tel critère permet en quelque sorte d’extrapoler la notion d’habitude ou de routine de l’utilisateur. Plus particulièrement, les données temporelles associées au contexte courant, représentative d’un moment d’utilisation, sont comparées avec celles associées aux différents contextes de référence pour y chercher une similarité dans le moment. Une telle recherche de similarité peut être effectué à différents niveau de granulométrie : e.g. début, milieu, ou fin d’année/mois/semaine/journée, jour particulier (le mercredi), voire même sur un horaire plus précis (par exemple à 11h45).
  • Un cinquième critère CRIT5 considéré lors de l’analyse multicritère de similarité peut avoir pour objet la recherche de similarités dans les actions possibles. Par exemple, si des entités de type « nom de personnes » sont identifiées à la fois dans le contexte courant et dans un contexte de référence, sans nécessairement que ces entités fassent référence à la même personne, des actions possibles communes existent entre ces deux contextes (par exemple « passer un appel à la personne identifiée » ou « ouvrir l’annuaire d’entreprise »), représentatives elles aussi d’un certain degré de similarité entre ces contextes.
  • L’analyse d’au moins un critère de similarité selon l’étape 112 permet ainsi de d’identifier et de délivrer, parmi les contextes de référence, au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec le contexte numérique courant.
  • La illustre un mode de réalisation particulier dans lequel l’analyse de similarité permet par exemple d’établir, dans un premier temps, un classement des contextes de référence (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4) par degré de similarité avec le contexte courant CCO pour chaque critère (CRIT1, CRIT2, CRIT3, CRIT4, CRIT5) considéré individuellement (sur la base par exemple de scores de similarité calculés pour chaque contexte de référence, eu égard au critère considéré). Dans un deuxième temps, en cas d’analyse multicritère, ces différents classements par critère sont consolidés pour délivrer un classement global CL des contextes mémorisés par degré de similarité avec le contexte courant CCO. Selon une caractéristique particulière de la technique proposée, une telle consolidation peut notamment intégrer des mécanismes de seuillage et/ou de pondération visant à pénaliser ou au contraire favoriser certains contextes de référence, selon leurs scores de similarité ou leurs classements par critère. Par exemple, un score d’un contexte de référence selon un critère donné ne dépassant pas 50% de similarité avec le contexte courant peut être ramené à la valeur zéro (pénalisation du contexte de référence), alors qu’un contexte de référence apparaissant en haut de classement (par exemple en première place) sur une pluralité de critères peut se voir octroyer plus de poids que les autres au moment du calcul de son score SC consolidé (favorisation du contexte de référence). En d’autres termes, selon une caractéristique particulière, le classement global CL tient compte du nombre de critères satisfaits par les contextes de référence durant l’analyse multicritère de similarité.
  • De retour sur la , dans une étape 113, le contexte courant CCO est comparé avec au moins un contexte de référence de plus haut degré de similarité délivré à l’étape 112 (par exemple sélectionné en haut du classement CL, lorsqu’un tel classement a été établi) afin de déterminer au moins une action cible (A1, A2) dont l’exécution est susceptible de présenter un intérêt pour l’utilisateur. Dans la suite du présent document, ces contextes de référence de plus haut degré de similarité sont plus simplement dénommés « contextes similaires », selon un raccourci utilisé uniquement à des fins de simplification et clarification.
  • Par exemple, si le contexte courant obtenu en étape 111 montre que l’utilisateur utilise actuellement trois applications APP1, APP2 et APP4, mais que quatre applications APP1, APP2, APP3 et APP4 sont associées à un contexte similaire détecté en étape 112, une action cible peut par exemple correspondre au lancement de l’application APP3 (non présente dans le contexte courant mais présente dans le contexte similaire identifié). De manière complémentaire, il est également possible dans un mode de réalisation particulier, en plus de comparer les applications simultanément exécutées, de tracer également des séquences d’exécution d’applications sur un temps donné (e.g. l’utilisateur prend connaissance d’un courriel via une application de messagerie, puis lance une application de visioconférence, puis ouvre une application métier de gestion de congés), afin de proposer une action cible correspondant au lancement d’une application identifiée au sein d’un contexte similaire comme suite logique de la séquence d’exécution d’applications détectée au sein du contexte courant. Une action cible peut également correspondre au lancement d’une fonctionnalité particulière du terminal électronique, en relation avec au moins une donnée temporelle, applicative et/ou lexicale du contexte courant, si par exemple le lancement d’une telle fonctionnalité sur une donnée similaire a été détecté pour un contexte similaire (e.g. le lancement d’un appel téléphonique à une personne identifiée, l’ajout d’un événement à un calendrier numérique sur la base d’une date détectée, la localisation d’un lieu détecté au moyen d’un service de cartographie, etc.). La technique proposée permet donc, sur la base d’une analyse des points communs et des différences entre le contexte courant et des contextes de référence similaires (notamment sur la base des données temporelles, applicatives et lexicales respectivement associées à ces contextes), d’identifier au moins une action cible susceptible de présenter un intérêt pour l’utilisateur.
  • Dans un mode de réalisation particulier, lorsqu’une pluralité d’actions cibles (i.e. au moins deux) est ainsi détectée, ces actions cibles sont classées par degré de pertinence (ou à tout le moins par degré de probabilité de pertinence) pour l’utilisateur. Un tel classement entre actions cibles peut par exemple être établi sur la base du classement des contextes de référence délivré en étape 112 : une action cible sera considérée comme d’autant plus pertinente que le contexte de référence dont elle est issue présente un haut degré de similarité avec le contexte courant. D’autres mécanismes de classement des actions cibles peuvent également être mis en œuvre dans le cadre de la présente technique. Le classement des actions cibles par degré de pertinence sert par exemple de critère pour le choix d’un ordre de restitution de suggestions d’exécution (SG_A1, SG_A2) de ces actions sur un écran du terminal électronique TE : plus le degré de pertinence d’une action cible est élevé, plus la suggestion d’exécution de l’action cible est affichée en haute position au sein d’une liste de suggestion d’actions présentée à l’utilisateur.
  • Dans un mode de réalisation particulier, les suggestions (SG_A1, SG_A2) des actions cibles déterminées sont restituées dans une étape 114 sur le terminal électronique, de manière automatique (par exemple via un système de notifications), et/ou sur demande expresse de l’utilisateur (par exemple via une demande de suggestions effectuée au moyen d’une application dédiée). Ces suggestions (SG_A1, SG_A2) prennent par exemple la forme d’un élément d’interface graphique cliquable (e.g. bouton, lien) associé à un libellé décrivant explicitement l’action cible correspondante (e.g. « Lancer l’application ‘ Mes-Congés ’ »).
  • La sélection, par un utilisateur, d’une suggestion d’action cible restituée à l’étape 114 – en d’autres termes, le fait qu’un utilisateur suive une proposition faite par le système d’assistance selon la présente technique en choisissant d’exécuter l’action cible associée – témoigne généralement d’un haut degré de pertinence de cette action cible. Aussi, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée, il est proposé de tracer, dans une étape 121, ce type d’évènements. Le choix de l’utilisateur de donner suite à une suggestion d’une action cible en lançant l’exécution de cette action est donc mémorisé dans une structure de données, avec des données associées (nature de l’action cible sélectionnée, contexte courant et contexte de référence similaire associés, etc.). Un tel historique des d’actions cibles exécutées précédemment suite à des suggestions d’exécution peut alors notamment être pris en compte lors de l’étape 113 de détermination d’une action cible pour une itération suivante du procédé, par exemple pour valoriser les actions cibles fréquemment sélectionnées par l’utilisateur dans des contextes similaires. Comme illustré sur la , une boucle de rétro-apprentissage est ainsi mise en œuvre, qui contribue, au même titre que le caractère multicritère de l’analyse de similarité, à rendre le système d’assistance selon la technique proposée plus performant que les systèmes de l’art antérieur.
  • Lorsque le système d’exploitation du terminal électronique permet une utilisation multi-utilisateur – c’est-à-dire la possibilité de créer plusieurs comptes utilisateur et d’associer une session d’utilisation du terminal à un compte utilisateur particulier parmi la pluralité de comptes utilisateur disponibles – le procédé de détermination d’au moins une action cible tel que précédemment décrit dans l’un quelconque de ses modes de réalisation peut être dépendant du compte utilisateur actif. En d’autres termes, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée, la détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables tient compte du compte utilisateur actif sur le terminal électronique au moment de l’obtention du contexte courant. En particulier, selon une caractéristique particulière, le contexte courant et les contextes de référence auxquels il est comparé sont associés à un même compte utilisateur lors de la mise en œuvre du procédé. De cette manière, la technique proposée permet d’obtenir des suggestions d’actions différenciées par utilisateur, i.e. en fonction des utilisations et habitudes propres à chaque utilisateur du terminal électronique.
  • Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un dispositif de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique, apte à mettre en œuvre le procédé précédemment décrit dans l’un quelconque de ses modes de réalisation. Plus particulièrement, un tel dispositif électronique selon la présente technique comprend :
  • - des moyens d’obtention d’un contexte numérique courant d’utilisation du terminal électronique, le contexte numérique courant comprenant au moins des données liées à une utilisation courante du terminal électronique ;
  • - des moyens d’analyse d’au moins un critère de similarité entre le contexte numérique courant et une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés, sur la base desdites données, l’analyse délivrant au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec le contexte numérique courant parmi lesdits contextes de référence, dit contexte similaire ;
  • - des moyens de détermination, par comparaison du contexte numérique courant et dudit au moins un contexte similaire, de ladite au moins une action cible.
  • La représente, de manière schématique et simplifiée, la structure d’un tel dispositif électronique, dans un mode de réalisation particulier. Selon une première implémentation, ce dispositif électronique peut être intégré dans, ou confondu avec, le terminal électronique (e.g. l’ordinateur, la tablette, le smartphone, etc.) sur lequel on souhaite implémenter le système d’assistance. Selon une deuxième implémentation, ce dispositif électronique est intégré dans, ou confondu avec, un autre dispositif qui coopère avec le terminal électronique de l’utilisateur (cet autre dispositif est par exemple une passerelle domestique, aussi appelée « box Internet »).
  • Le dispositif électronique selon la technique proposée comprend par exemple une mémoire 31 constituée d’une mémoire tampon M, une unité de traitement 32, équipée par exemple d’un microprocesseur μP, et pilotée par le programme d’ordinateur Pg 33, mettant en œuvre le procédé d’analyse selon l’invention.
  • À l’initialisation, les instructions de code du programme d’ordinateur 33 sont chargées dans la mémoire tampon avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement 32. L’unité de traitement 32 reçoit en entrée E par exemple des données d’utilisation en provenance par exemple de diverses sondes logicielles et/ou matérielles (e.g. sonde d’analyse de l’activité système du terminal, sonde de scrutation d’au moins un périphérique d’entrée associé au terminal, etc.). Ces données évoluent au cours du temps, en fonction de l’activité de l’utilisateur sur son terminal électronique.
  • Le microprocesseur de l’unité de traitement 32 réalise alors les étapes du procédé de détermination d’au moins une action cible, selon les instructions du programme d’ordinateur 33, pour délivrer en sortie S au moins une action cible dont l’exécution est susceptible d’intéresser l’utilisateur du terminal électronique eu égard à son utilisation courante de ce terminal. Plus particulièrement, le microprocesseur 32 obtient un contexte numérique courant d’utilisateur du terminal électronique à partir des données d’utilisation reçues en entrée E, puis il met en œuvre une analyse d’au moins un critère de similarité de ce contexte courant avec une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés afin d’identifier parmi ces contextes de référence au moins un contexte proche du contexte courant, utilisé ensuite comme base de comparaison pour la détermination desdites actions cibles.

Claims (12)

  1. Procédé de détermination d’au moins une action cible (A1, A2) parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique (TE), ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend au moins une itération des étapes suivantes :
    - obtention (111) d’un contexte numérique courant (CCO) d’utilisation dudit terminal électronique, ledit contexte numérique courant comprenant des données liées à une utilisation courante dudit terminal électronique, au moins une partie desdites données étant obtenue par la mise en œuvre de techniques de reconnaissance de caractères et de techniques de traitement automatique du langage sur des éléments affichés sur un écran dudit terminal électronique ;
    - analyse (112) d’au moins un critère de similarité entre ledit contexte numérique courant et une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés (CRF1, CRF2, CRF3, CRF4), ladite analyse étant réalisée au moins sur la base de ladite partie desdites données obtenue par la mise en œuvre de techniques de reconnaissance de caractères et de techniques de traitement automatique du langage sur des éléments affichés sur un écran dudit terminal électronique, ladite analyse délivrant au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec ledit contexte numérique courant parmi lesdits contextes de référence, dit contexte similaire ;
    - détermination (113), par comparaison dudit contexte numérique courant et dudit au moins un contexte similaire, de ladite au moins une action cible (A1, A2).
  2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites données comprennent au moins des données temporelles (DT), des données applicatives (DA), des données lexicales (DL), et/ou des données représentatives d’un état d’interaction d’un utilisateur avec ledit terminal électronique.
  3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite analyse d’au moins un critère de similarité est une analyse multicritère comprenant la détermination de similarités entre ledit contexte numérique courant et lesdits contextes de référence sur une pluralité de critères parmi au moins :
    - un nombre et un type d’applications et/ou d’activités exécutées ;
    - des thématiques et/ou entités extraites desdits contextes ;
    - des éléments de dialogue identifiés au sein desdits contextes ;
    - des périodes temporelles d’utilisation associées auxdits contextes ;
    - des actions possibles associées auxdits contextes.
  4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite analyse tient compte d’un nombre de critères satisfaits par lesdits contextes de référence durant ladite analyse multicritère de similarité.
  5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de détermination comprend la détermination d’une pluralité d’actions cibles, et un classement desdites actions cibles par degré de pertinence.
  6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites actions cibles appartiennent au groupe comprenant au moins :
    - le lancement d’une application particulière installée sur le terminal électronique ;
    - le lancement d’une fonctionnalité particulière dudit terminal électronique, en relation avec au moins une desdites données dudit contexte numérique courant.
  7. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits contextes de référence sont générés et mémorisés lors d’une phase d’initialisation, sur la base d’une analyse préliminaire d’activité (102) sur ledit terminal électronique.
  8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite phase d’initialisation comprend, préalablement à ladite analyse préliminaire d’activité, une étape d’indexation (101) du contenu dudit terminal électronique.
  9. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre la restitution (114) sur le terminal électronique d’une suggestion d’exécution (SG_A1, SG_A2) de ladite au moins une action cible.
  10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que ladite étape de détermination d’une action cible tient compte d’un historique (121) d’actions cibles exécutées suite à des suggestions d’exécution restituées lors d’une mise en œuvre d’au moins une itération précédente desdites étapes d’obtention, d’analyse, de détermination, et de restitution.
  11. Dispositif de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu’il comprend :
    - des moyens d’obtention d’un contexte numérique courant d’utilisation dudit terminal électronique, ledit contexte numérique courant comprenant des données liées à une utilisation courante dudit terminal électronique, au moins une partie desdites données étant obtenue par la mise en œuvre de techniques de reconnaissance de caractères et de techniques de traitement automatique du langage sur des éléments affichés sur un écran dudit terminal électronique ;
    - des moyens d’analyse d’au moins un critère de similarité entre ledit contexte numérique courant et une pluralité de contextes de référence préalablement mémorisés, ladite analyse étant réalisée au moins sur la base de ladite partie desdites données obtenue par la mise en œuvre de techniques de reconnaissance de caractères et de techniques de traitement automatique du langage sur des éléments affichés sur un écran dudit terminal électronique, lesdits moyens d’analyse délivrant au moins un contexte de plus haut degré de similarité avec ledit contexte numérique courant parmi lesdits contextes de référence, dit contexte similaire ;
    - des moyens de détermination, par comparaison dudit contexte numérique courant et dudit moins un contexte similaire, de ladite au moins une action cible.
  12. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé de détermination d’au moins une action cible parmi un ensemble d’actions exécutables sur un terminal électronique selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu’il est exécuté par une machine de calcul.
EP23783925.3A 2022-10-11 2023-10-09 Procédé de détermination d'au moins une action cible parmi un ensemble d'actions exécutables sur un terminal électronique Pending EP4602465A1 (fr)

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