FR3006472A1 - Procede de recherche dans une base de donnees - Google Patents

Abstract

La présente invention se rapporte à un procédé de recherche dans une base de données contenant au moins un ensemble d'objets liés chacun à au moins un descripteur, la recherche étant effectuée par un moteur de recherche utilisant au moins un paramètre obtenu à partir d'au moins une requête d'un utilisateur en vue de retourner au moins un résultat, ledit procédé de recherche étant caractérisé en ce que la requête comprend une série d'au moins un élément (10, 11, 12, 13) de recherche obtenue par ajout (15) d'élément à ladite série par l'utilisateur, l'étape d'ajout pouvant être répétée jusqu'à ce qu'une instruction de recherche soit donnée.

Description

La présente invention se rapporte à un procédé de recherche dans une base de données contenant un ensemble d'objets liés chacun à au moins un descripteur. Cette invention permet d'effectuer des recherches d'une manière 5 innovante apportant de ce fait une nouvelle expérience utilisateur. Le développement des technologies numériques ces dernières années, accompagné du développement des réseaux et de l'Internet a conduit à une augmentation extrêmement importante de la quantité de contenus numériques disponibles. 10 Un exemple particulièrement significatif en est le développement de la photo numérique, notamment en raison du développement de sites de mise en ligne et de partage de photos. Ainsi, l'un des leaders de ce type de sites a depuis septembre 2010 dépassé les cinq milliards de photos mises en ligne et continue à en mettre en ligne plusieurs milliers par jour. 15 Ces objets numériques sont généralement répertoriés dans des bases de données en association avec des mots clés et/ou d'autres descripteurs techniques (nom, localisation, taille, résolution, etc.). Ces mots clés et descripteurs permettent d'effectuer des recherches dans la base de données et de retourner les objets dont les mots clés correspondent aux 20 critères de recherche entrés par un utilisateur dans un champ de recherche. Cependant, actuellement, la plupart des moteurs de recherche sont principalement conçus pour rechercher du texte à l'intérieur de pages Internet ou de fichiers, et notamment dans des textes de description associés. Dans le cas où les objets stockés ne sont pas de nature textuelle, 25 comme par exemple des photos, les mots clés et descripteurs associés prennent une importance considérable pour permettre d'effectuer une recherche efficace et retourner un résultat pertinent. De nombreux moteurs de recherche existent pour effectuer de telles recherches, et de nombreux algorithmes ont été développés afin 30 d'optimiser la pertinence des résultats de ces recherches. Malgré des algorithmes perfectionnés, une recherche par mot clé possède des limites intrinsèques, notamment par exemple à cause de l'existence dans le langage humain de synonymes, d'homonymes, de hiérarchie dans les termes, de degrés de précision.

En raison de ces limites, l'intention de recherche précise de l'utilisateur au-delà du sens premier des mots clés utilisés reste inconnue au moteur de recherche. Afin de pallier ces limites, la plupart des moteurs de recherche 5 permettent aux utilisateurs d'effectuer une recherche avancée, notamment en utilisant plusieurs mots clés combinés entre eux par des opérateurs logiques. Un tel mode de recherche n'est cependant pas particulièrement aisé pour l'utilisateur et peut, sur certains moteurs, aller jusqu'à nécessiter des compétences de quasi programmation pour écrire une requête, tout en ne 10 sachant pas si cette requête pourra être correctement interprétée par le moteur et conduira au résultat souhaité. Il existe divers systèmes permettant de faciliter la tâche de l'utilisateur et d'optimiser sa recherche. La demande WO 2012/127168 vise ainsi un procédé d'affinage des 15 résultats de recherche apportant une première réponse à ce problème. Il convient toutefois de noter que le procédé objet du document WO 2012/127168 affine les résultats d'une recherche préalable, c'est-à-dire effectue un tri, mais que l'étape de requête initiale n'est pas elle-même optimisée. Il s'agit donc d'une étape d'optimisation perdue. 20 En outre, les éléments éliminés lors de l'étape de requête initiale et non retournés dans le résultat initial ne sont pas pris en compte lors de l'affinage et ne pourront être réintégrés aux résultats le cas échéant. Ainsi, il existe également un besoin pour optimiser l'étape de requête initiale d'un procédé de recherche d'objets dans une base de données. 25 Dans ce but, on connaît par exemple le système développé par la société Google pour son service de recherche d'images qui permet d'initier une recherche à partir d'une image numérique avant d'effectuer des recherches complémentaires en y associant un ou plusieurs mots clé. Toutefois ce système de recherche ne prend en considération 30 qu'une unique image qui doit être ajoutée en premier avant tout mot clé. Un changement d'image réinitialise la recherche et efface les mots clé précédemment ajoutés. En outre, l'ajout d'une image lance automatiquement une première recherche sur la base de l'image seule. Les mots clés ajoutés par la suite 35 permettrons d'affiner la sélection.

Ainsi, il existe donc un besoin justifiant la mise au point d'un procédé permettant d'optimiser encore les recherches d'objets contenus dans une base de données et notamment au niveau des requêtes initiales. Pour ce faire, la présente invention se rapporte à un procédé de 5 recherche dans une base de données contenant au moins un ensemble d'objets liés chacun à au moins un descripteur, la recherche étant effectuée par un moteur de recherche à partir d'au moins une requête d'un utilisateur en vue de retourner au moins un objet résultat, ledit procédé de recherche étant caractérisé en ce que la requête comprend au moins un paramètre de 10 recherche comprenant une série d'au moins un élément de recherche obtenue par ajout libre d'éléments à ladite série par l'utilisateur, l'étape d'ajout pouvant être répétée une pluralité de fois jusqu'à ce qu'une instruction de recherche soit donnée. Par ajout libre d'éléments, on entend que les éléments ne sont pas 15 sélectionnés parmi une liste d'éléments prédéfinis d'un formulaire de requête mais sont extérieurs au formulaire de requête. Plus concrètement, une boite de sélection (du type <select> pour un formulaire HTML par exemple), ne permet pas un ajout libre d'éléments même si plusieurs éléments peuvent être sélectionnés, les éléments sélectionnés devant être nécessairement choisis 20 dans une liste de choix prédéfinis). Bien évidemment, cela n'empêche pas la présentation à l'utilisateur de liste d'éléments en dehors du formulaire proprement dit, mais ce dernier reste libre de les sélectionner ou non. Par exemple, un ensemble de thèmes associés à des descripteurs 25 correspondants pourra être présenté à l'utilisateur, notamment sous forme de pictogrammes, lui permettant d'initier plus facilement sa recherche. La série d'éléments peut être transmise au moteur de recherche par tout moyen. Elle pourra notamment être transmise à l'intérieur d'une ou plusieurs variables sous la forme d'un tableau ou d'une chaîne de caractères 30 dont les éléments (ou leurs identifiants) seront séparés par un caractère spécifique (par exemple un point-virgule « ; » ou une virgule « , » comme dans les fichiers de type CSV, « comma separated values »). Le caractère ou moyen de séparation des éléments doit être unique et permettre de discriminer les éléments. 35 Ainsi, le caractère espace, ne saurait être considéré comme étant discriminant et une phrase ne saurait être considérée d'office comme une série de mots, car il ne permet pas de distinguer si l'utilisateur a ajouté, en tant qu'élément de recherche, un mot ou un groupe de mot. Par exemple, les mots « montagne magique » peuvent être ajoutés par l'utilisateur en tant que deux éléments distincts et séparés ou en tant qu'expression globale et impliquer un contexte de recherche très différent. Ainsi, par étape d'ajout, on entend également une action discriminante de l'utilisateur validant son ajout. Une frappe continue de mots séparés par des espaces ne saurait ainsi constituer plusieurs ajouts au sens de la présente demande. On pourra dans un tel cas prévoir par exemple que l'utilisateur valide son ajout par la touche entrée. Ainsi, dans l'exemple donné précédemment, celui-ci pourra presser la touche entrée après chacun des mots « montagne » et « magique » ou après avoir entré l'expression complète « montagne magique ». Dans le cas d'éléments objets de type image, on pourra envisager 15 une fonction de glisser déposer, validant ainsi l'ajout de l'élément dans la série. Bien évidemment, ces moyens de saisie par l'utilisateur relèvent essentiellement de l'interface graphique et un concepteur informatique peut choisir différents modes de présentation. Ainsi, en mettant en oeuvre une série d'éléments distincts de 20 requête assurant un rôle de tampon avant d'envoyer les informations au moteur de recherche, l'utilisateur peut ajouter à sa requête plusieurs éléments distincts, le cas échéant de catégories différentes ou de même catégorie, qui peuvent donc être prétraités séparément. Une partie du travail de combinaison et d'identification des 25 éléments, généralement effectués par le moteur de recherche (proximité, des mots, sens, regroupements, etc ...) peut être ainsi remise directement dans les mains de l'utilisateur. En outre, un moteur de recherche n'est généralement capable d'analyser de cette manière que les mots et phrases. 30 Avec le procédé selon la présente demande, le moteur de recherche, au lieu de recevoir, comme dans l'art antérieur, une seule chaîne de requête qu'il doit traiter, découper et interpréter, recevra alors une série d'éléments distincts prédécoupés conformément à l'intention de recherche de l'utilisateur.

En permettant l'identification des éléments de recherche directement par l'utilisateur, cela permet de prendre en compte d'autres types d'éléments, notamment de nature non textuelle. Comme expliqué précédemment, dans le cas d'une utilisation de 5 mots-clés, par exemple, les mots clés ne seront plus séparés les uns des autres par le moteur de recherche mais sont séparés en éléments de recherche dès le stade de la requête par l'utilisateur. Un utilisateur souhaitant effectuer une recherche sur les concepts A et B, par exemple, pourra alors ajouter directement ces concepts A et B soit 10 en tant qu'éléments distincts dans la série soit en tant qu'ensemble AB si cela a un sens et ce sans avoir recours à un langage de requête, par exemple de type booléen ou il serait obligé d'inclure des opérateurs entre les deux concepts. Le traitement s'en trouve ainsi facilité et optimisé, plusieurs 15 possibilités d'interprétation pouvant être éliminées dès le stade de la recherche et assurant ainsi un résultat plus proche de la recherche réelle de l'utilisateur. Par objet ou élément, on entend tout objet numérique pouvant être stocké dans une base de données. Comme énoncé précédemment, il pourra notamment s'agir de photos, mais également de fichiers audio, vidéo, 20 documents, etc. Il convient de noter que, conformément au principe de fonctionnement d'une base de données, les objets référencés ne sont pas nécessairement contenus directement eux-mêmes dans un enregistrement de la base de données et peuvent tout à fait être référencés par l'intermédiaire de 25 leur adresse de stockage ou URL, par exemple, ou tout autre moyen indirect. Il convient également de noter que le terme descripteur utilisé n'est pas limité. Le terme descripteur comprend bien évidemment des descripteurs de type mots clés, mais il peut également s'agir de descripteurs plus techniques référençant les textures, matières, profils de couleurs, définition, 30 etc. Il peut également s'agir de descripteurs sémantiques établis à partir d'un thésaurus. La nature des descripteurs n'est généralement pas limitée et ceux-ci peuvent être adaptés en fonction des objets référencés dans la ou les bases de données, et recherchés. De manière avantageuse, la série comprend des éléments 35 possédant une catégorie choisie parmi le groupe des mots-clés, expression, image, localisation, date, heure... Bien évidemment, tout type de catégorie est envisageable. Selon une première variante de réalisation, une catégorie de l'élément est déterminée lors de l'ajout de l'élément à ladite série.

Avantageusement, la catégorie est associée audit élément dans la série. Ainsi, elle pourra également être passée au moteur de recherche avec l'objet correspondant. Il est également possible de prévoir des catégories interdites, notamment des catégories que le moteur de recherche ne saurait pas prendre 10 en compte. Ainsi, préférentiellement, un élément appartenant à au moins une catégorie prédéterminée et considérée comme non autorisée n'est pas ajouté à la série. Alternativement ou de manière complémentaire, des éléments de la 15 série peuvent être ajoutés mais ensuite ignorés, ou non transmis s'il apparaît qu'ils ne sont pas pertinents (mots de liaison, articles, par exemple), ou non traitables par le moteur. Selon une deuxième variante de réalisation, une catégorie de l'élément est déterminée ultérieurement par le moteur de recherche. 20 De manière préférentielle, la série comprend au moins deux éléments possédant des catégories différentes. De manière avantageuse encore, la série comprend au moins deux éléments possédant des catégories non textuelles, par exemple deux images. Préférentiellement, l'élément est ajouté à la série avec au moins 25 une indication de pertinence ou de non pertinence correspondante. Comme pour la catégorie d'objet, cette information additionnelle sera passée au moteur de recherche. L'utilisateur pourra ainsi indiquer des préférences ou des exclusions sans avoir à construire une requête élaborée ou complexe. Ainsi, avantageusement, le moteur de recherche effectue la 30 recherche selon tout ou partie des étapes suivantes visant à: - déterminer pour au moins une partie des éléments de la série un ensemble de descripteurs associés, - en fonction de l'indication de pertinence et / ou de non pertinence de l'élément de la série, affecter au moins un 35 poids à tout ou partie des descripteurs de l'élément, - calculer une résultante des poids associés à chaque descripteur de l'ensemble des éléments de la liste, - identifier dans la base de données des objets associés à au moins une partie des descripteurs des éléments de la série. - initialiser un indice de pertinence pour au moins une partie des objets identifiés, - confronter chacun desdits objets identifiés sélectionnés à la résultante, et pour chaque descripteur de l'objet identifié confronté, augmenter ou diminuer l'indice de pertinence de l'objet en fonction du poids de ce descripteur dans la résultante, - retourner la liste des objets identifiés sélectionnés avec leurs indices de pertinence correspondants ou dans l'ordre de leur pertinence. Ainsi, en utilisant une recherche utilisant les informations de pertinence et de non pertinence en association avec les descripteurs, il est possible de mieux prendre en compte le sens réel de sa recherche et de lui fournir un résultat plus satisfaisant. Par ailleurs, grâce à une telle méthode, il est aisé pour l'utilisateur d'effectuer une recherche complexe ajoutant ou retirant des descripteurs et mots-clés et ce, de manière intuitive et transparente. La détermination des descripteurs associés aux éléments pourra être effectuée par tout moyen.

Dans le cas d'un élément de type mot-clé, un descripteur évident sera le mot-clé lui-même. A l'aide d'un dictionnaire ou autre, il sera toutefois également possible de prendre en compte des synonymes, antonymes, et autres variations. Dans le cas d'une image, les descripteurs techniques pourront être 30 obtenus à partir d'une analyse technique de l'image (colorimétrie, etc...) ou à partir de métadonnées du fichier (date de prise de vue, géolocalisation, etc). Une analyse de type reconnaissance d'image pourra également permettre de déterminer certains descripteurs non techniques (reconnaissance de forme et d'objets, reconnaissance de visage, d'écriture, etc...). 35 Enfin, si l'image est connue, il est également possible d'extraire les descripteurs d'une base de données dans laquelle elle serait répertoriée. Cela pourra notamment être le cas pour les photos mise en ligne sur des sites de partage où elles sont souvent associées à des « tags » et mots-clés à fins de classement. On notera également que des pondérations différentes peuvent 5 être affectées à différents descripteurs, notamment en fonction de leur origine, contexte, situation par rapport à l'ensemble des autres descripteurs. Ainsi, par exemple, les descripteurs provenant d'un thésaurus, et donc présentant un caractère standardisé, uniforme et structuré pourront avoir plus de poids que des descripteurs de type mots clés qui auraient été attribués par les utilisateurs 10 eux-mêmes d'un site de photos. Préférentiellement, les poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme non pertinents sont de signe opposé aux poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents, et plus particulièrement de signes respectivement négatif et positif. 15 Préférentiellement encore, les valeurs absolues des poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents et / ou non pertinents sont égales. Alternativement, le poids affecté aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents a une valeur absolue différente, et notamment 20 plus élevée, que celle du poids affecté aux descripteurs des éléments considérés comme non pertinents. Avantageusement, les valeurs des poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents et/ou non pertinents peuvent être différentes d'un élément de la série à l'autre. 25 Selon un mode de réalisation particulier, s'il existe déjà des résultats d'une recherche précédente, l'instruction de recherche conduit à un procédé d'affinage des résultats parmi les résultats précédemment retournés. La présente invention sera mieux comprise à la lumière de la description détaillée qui suit en regard du dessin annexé dans lequel la figure 30 unique est une représentation schématique d'une barre de recherche d'un procédé selon l'invention. Comme énoncé précédemment, le procédé de recherche objet de la présente demande vise la recherche d'objets dans une base de données contenant au moins un ensemble d'objets liés chacun à au moins un 35 descripteur.

A fins d'exemple, on considérera qu'il s'agit en l'espèce d'une base de données regroupant des photos, chaque photo étant associée à un ou plusieurs descripteurs de cette photo. La recherche est effectuée par un moteur de recherche à partir 5 d'au moins une requête d'un utilisateur. Pour ce faire, avant lancement de la recherche, l'utilisateur se voit présenter un formulaire de recherche comprenant une barre (ou champ) de recherche 1 destinée à recueillir un paramètre de recherche entré par l'utilisateur et associé à un bouton cliquable 2 permettant déclencher la 10 recherche en transmettant les informations au moteur de recherche associé. Conformément au procédé selon la présente demande, le paramètre de recherche entré par l'utilisateur dans la barre de recherche 1 comprend une série d'éléments de recherche 10, 11, 12, 13 obtenus par ajout 15 libre d'éléments à ladite série par l'utilisateur, l'étape d'ajout 15 pouvant être 15 répétée une pluralité de fois (limité ou, de préférence, un nombre illimité de fois) jusqu'à ce qu'une instruction de recherche soit donnée. En l'espèce les éléments de recherche 10, 11, 12, 13 entrés par l'utilisateur correspondent respectivement à un lieu (la ville de Megève), une date (année), une photo, et une expression (« montagne enneigée »). 20 Il existe plusieurs manières d'ajouter ces éléments à la liste. Tout d'abord, ces éléments peuvent être identifiés à la saisie, après chaque étape d'ajout, à partir d'un format particulier. Ainsi, par exemple, un lieu pourra être identifié par ses coordonnées GPS saisi selon un format adapté. 25 Il est également possible d'ajouter le lieu à partir d'une base de données répertoriant des villes et différents endroits. Lorsque l'utilisateur valide le mot « Megève », une étape de prétraitement identifiant ce mot comme correspondant à une ville et l'élément géographique correspondant est ajouté à la série (en l'espèce avec un pictogramme associé identifiant la catégorie de 30 l'élément ajouté). Il est également possible d'ajouter un tel lieu par opération de glissé-déposé depuis une carte. Il en va de même pour l'élément de date qui pourra être reconnu à partir d'une entrée de l'utilisateur selon un format défini ou à partir d'un 35 calendrier qui lui serait présenté sur la page de recherche.

Cela est également valable pour la photo, qui peut être ajoutée à partir de son adresse internet ou locale (U RI), une étape de prétraitement se chargeant de reconnaître le format de fichier et la photo. La photo peut être également présentée préalablement à l'utilisateur, dans une liste, par exemple. Pour l'ajouter à la liste d'éléments, il est possible d'utiliser un glissé-déposé comme pour les autres éléments ou encore éventuellement par clic sur des moyens de sélections associés. Il est également possible de présenter à l'utilisateur un ensemble de thèmes ou de caractéristiques qui lui permettront d'initier aisément sa recherche. La sélection de tels thèmes peut se faire par l'intermédiaire de pictogrammes cliquables. Le thème correspondant est alors ajouté à la liste d'éléments. Bien évidemment, la présente demande n'est pas limitée aux types et catégories d'éléments cités à titre d'exemple et il est notamment possible 15 d'appliquer le procédé à des objets vidéo, audio, textes, etc ... Bien évidemment également la mise en oeuvre de moyens de sélections associés à un élément est possible pour tout type d'élément et non pas seulement des photos. De tels moyens de sélections permettent également d'associer une 20 information de pertinence ou de non pertinence correspondante à l'élément à ajouter et l'élément est ajouté à la série avec au moins une indication de pertinence ou de non pertinence correspondante. Ainsi, chaque élément pourra être présenté à l'utilisateur en association avec une image cliquable représentant un coche de validation 16 et 25 une image cliquable représentant une croix d'interdiction 17. L'information correspondante respective de pertinence ou de non-pertinence sera alors ajoutée à la série avec l'élément considéré. Il est bien évident que les images représentant un coche et une croix sont données à titre d'exemple et que toute représentation équivalente 30 est possible, y compris du texte cliquable informant l'utilisateur du choix dont il dispose. L'information de pertinence ou de non pertinence associée à l'élément ajouté est reflétée dans la barre de recherche (coche et croix). Il est également envisageable de permettre à l'utilisateur de 35 modifier cette indication après ajout de l'élément à la série. Ainsi, par exemple par clic successif sur l'élément en question ajouté à la barre de recherche, alternativement associé à une indication de pertinence ou de non pertinence. Dans le cas représenté, l'élément de lieu, la photo et l'expression sont des éléments considérés comme pertinents par l'utilisateur. L'élément de date en revanche est quant à lui considéré comme non pertinent par l'utilisateur, qui souhaite exclure les objets datant de 2007. L'ensemble des éléments ajoutés est transmis au moteur de recherche lorsque le bouton 2 de recherche est cliqué par l'utilisateur ou par tout autre moyen de déclenchement, par exemple un appui sur la touche entrée si aucun mot n'a été saisi. L'ensemble des éléments pourra être transmis par tout moyen connu notamment par l'intermédiaire d'une ou plusieurs variables. Ainsi, dans le cas où les éléments sont associés à des informations de pertinence, les éléments pertinents pourront être transmis dans une variable et les éléments non pertinents dans une autre variable. De préférence, le moteur de recherche associé met en oeuvre les étapes suivantes visant à: - déterminer pour au moins une partie des éléments de la série un ensemble de descripteurs associés, - en fonction de l'indication de pertinence et / ou de non pertinence de l'élément de la série, affecter au moins un poids à tout ou partie des descripteurs de l'élément, - calculer une résultante des poids associés à chaque descripteur de l'ensemble des éléments de la liste, - identifier dans la base de données des objets associés à au moins une partie des descripteurs des éléments de la série. - initialiser un indice de pertinence pour au moins une partie des objets identifiés, - confronter chacun desdits objets identifiés sélectionnés à la résultante, et pour chaque descripteur de l'objet identifié confronté, augmenter ou diminuer l'indice de pertinence de l'objet en fonction du poids de ce descripteur dans la résultante, retourner la liste des objets identifiés sélectionnés avec leurs indices de pertinence correspondants ou dans l'ordre de leur pertinence. Un tel procédé de recherche est similaire au procédé d'affinage 5 décrit dans la demande WO 2012/127168. Toutefois, il est important de noter que le procédé décrit dans le document WO 2012/127168 visait un procédé d'affinage d'objets résultats et nécessitait une recherche préalable. Le présent procédé de recherche permet, à partir des éléments de 10 recherche initiaux, d'obtenir directement des résultats optimisés. La première étape consiste ainsi à déterminer un ensemble de descripteurs pour les éléments de recherche transmis. La nature des descripteurs pourra dépendre de la catégorie de l'élément de recherche. 15 Ainsi, pour les mots-clés ou les phrases et expressions, les descripteurs pourront être chargés à partir d'un dictionnaire ou d'un thésaurus composé notamment de descripteurs pluriels, et pourront consister en des homonymes, synonymes, antonymes, expressions mots de sens proches, images, sons, vidéos, coordonnées géographiques, etc... 20 Dans le cas de thèmes ou caractéristiques présentés à l'utilisateur et ajoutés par ce dernier, un tel dictionnaire permettra de lier lesdits thèmes à un ensemble de descripteurs associés couverts par ce thème. Les thèmes pourront ainsi constituer les entrées d'un thésaurus de la base de données. Les lieux pourront donner lieux à des descripteurs de type distance, 25 lieux voisins, etc ... Concernant les images, les descripteurs pourront être à la fois de nature technique (distribution colorimétrique, résolution, etc...) et être obtenus par une méthode d'analyse d'image, ou être de nature textuelle décrivant ladite image. Les descripteurs textuels pourront être obtenus par analyse d'image 30 (procédé de reconnaissance d'objets, par exemple) mais également par l'intermédiaire d'une bibliothèque de photos, contenant la photo chargée associée à de tels descripteurs. Cela est bien évidemment également applicable à des fichiers audios, etc. ou sons, voix, via micro, images via webcam, etc. 35 La bibliothèque de photos pourra être la base de données de recherche par exemple.

Ainsi, la photo de montagne donnée en exemple, si elle est connue de la base de données ou d'une autres base de données (un site externe par exemple sur lequel les photos sont associés à des « tags » ou mots-clés) sera associé à un ensemble de descripteurs qui seront récupérés par le moteur de recherche. Les étapes suivantes sont similaires à celles décrites dans le document WO 2012/127168. Tout d'abord, en fonction de l'indication de pertinence et / ou de non pertinence de l'élément de la série, un poids est affecté à tout ou partie 10 des descripteurs de l'élément considéré. Il sera notamment avantageusement possible de moduler moduler le poid affecté (négatif ou positif) en fonction du nombre de fois que l'utilisateur selctionnera l'élément. Ainsi, dans l'exemple donné, les descripteurs associés à la date 15 seront affectés d'un poids négatif, -P par exemple (cet élément ayant été considéré comme non pertinent par l'utilisateur). En revanche, les autres éléments ayant été définis comme pertinents par l'utilisateur, leurs descripteurs seront affectés d'un poids positif, +P par exemple. 20 Bien évidemment, la valeur absolue des poids peut être différente pour les éléments pertinents et les éléments non pertinents. De même les valeurs des poids affectés peuvent être différentes selon les descripteurs, et notamment diminuer selon la place du descripteur dans la liste. 25 Une résultante des poids affectés à chaque descripteur est ensuite calculée. Les objets de la base de données associés à au moins une partie des descripteurs de recherche sont alors identifiés. Un indice de pertinence pour ces objets est alors initialisé, par 30 exemple à la valeur zéro. Chaque objet identifié possède donc la même priorité et pertinence. Une étape subséquente permet de confronter chaque objet identifié à la résultante des poids des descripteurs. Pour ce faire, chaque descripteur de l'objet identifié est comparé à 35 la résultante, et l'indice de pertinence est augmenté ou diminué du poids de ce descripteur dans ladite.

Les objets identifiés sont ensuite réorganisés en fonction de leur indice de pertinence final, notamment du plus pertinent au moins pertinent. Les objets identifiés pourront également être triés sur la base de la plus grande diversité d'objet pertinent dans le périmetre de la recherche Bien évidemment, l'utilisateur peut ensuite poursuivre sa recherche, et notamment ajouter de nouveaus éléments, ou en retirer, à la liste de recherche. notamment parmi les objets pertinents identifiés et qui lui sont présentées. Ainsi, selon qu'il existe déjà des résultats d'une recherche précédente, l'instruction de recherche pourra conduit à un procédé d'affinage des résultats parmi les résultats précédemment retournés, tel que décrit dans le document WO 2012/127168, ou conduire à un nouveau procédé de recherche, une recherche complète nécessitant bien évidemment plus de ressources système.

Bien que l'invention ait été décrite avec un exemple particulier de réalisation, il est bien évident qu'elle n'y est nullement limitée et qu'elle comprend tous les équivalents techniques des moyens décrits ainsi que leurs combinaisons si celles-ci entrent dans le cadre de l'invention. On pourra notamment prévoir des moyens de signalisation de 20 pertinence additionnels, par exemple un bouton « neutre » en plus des moyens permettant de signaler la pertinence et/ou la non pertinence. On pourra également prévoir un moyen de réinitialisation des poids et indice de pertinence en cas d'erreur de l'utilisateur ou s'il souhaite recommencer un affinage selon d'autres critères. 25 Par ailleurs bien que la présente invention ait été décrite essentiellement par rapport à des photos, elle n'y est bien évidemment pas limitée et tout autre type de fichier numérique auquel des descripteurs peuvent être associés peut être utilisé pour sa mise en oeuvre. On pourra notamment mettre en oeuvre le procédé de la même manière avec des fichiers audio, 30 notamment associés à des descripteurs quant à leur style musical, leur nature de son, leurs instruments, etc., mais également avec des fichiers vidéos, des images animées, des documents, des fichiers textes, notamment des livres anciens scannés, etc. En outre, différentes fonctionnalités pourront tirer profit d'une 35 première recehrche et être mise en oeuvre.

Ainsi, par exemple, après une première recherche, le moteur pourra proposer automatiquement une partie des descripteurs et éléments issus de ladite recherche afin de pouvoir par la suite choisir plus rapidement les descripteurs discriminants.5

Claims (17)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de recherche dans une base de données contenant au moins un ensemble d'objets Rés chacun à au moins un descripteur, la recherche étant effectuée par un moteur de recherche à partir d'au moins une requête d'un utilisateur en vue de retourner au moins un objet résultat, ledit procédé de recherche étant caractérisé en ce que la requête comprend au moins un paramètre de recherche comprenant une série d'au moins un élément (10, 11, 12, 13) de recherche obtenue par ajout (15) libre d'éléments à ladite série par l'utilisateur, l'étape d'ajout pouvant être répétée une pluralité de fois jusqu'à ce qu'une instruction de recherche soit donnée.
2. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la série comprend des éléments (10, 11, 12, 13) possédant une catégorie choisie parmi le groupe des mot-clé, expression, image, localisation, date, heure.
3. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'une catégorie de l'élément (10, 11, 12, 13) est déterminée lors de l'ajout de l'élément à ladite série.
4. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la catégorie est associée audit élément (10, 11, 12, 13) dans la série.
5. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 ou 4, caractérisé en ce qu'un élément (10, 11; 12, 13) appartenant à au moins une catégorie prédéterminée et considérée comme non autorisée n'est pas ajouté à la série.
6. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'une catégorie de l'élément (10, 11, 12, 13) est déterminée ultérieurement par le moteur de recherche.
7. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que la série comprend au moins deux éléments (10, 11, 12, 13) possédant des catégories différentes.
8. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que la série comprend au moins deux éléments (10, 11, 12) possédant des catégories non textuelles.
9. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que l'élément (10, 11, 12, 13) est ajouté à la série avec au moins une indication de pertinence ou de non pertinence correspondante.
10. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que le moteur de recherche effectue la recherche selon les étapes suivantes visant à: - déterminer pour au moins une partie des éléments de la série un ensemble de descripteurs associés,
11. 11. Procédé selon la revendication 10 en ce qu'elle dépend de la revendication 9, caractérisé en ce que la recherche comprend les étapes additionnelles visant à: - en fonction de l'indication de pertinence et / ou de non pertinence de l'élément de la série, affecter au moins un poids à tout ou partie des descripteurs de l'élément, calculer une résultante des poids associés à chaque descripteur de l'ensemble des éléments de la liste,
12. 12. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 ou 11, caractérisé en ce que la recherche comprend les étapes additionnelles visant à: identifier dans la base de données des objets associés à au moins une partie des descripteurs des éléments de la série. initialiser un indice de pertinence pour au moins une partie des objets identifiés,confronter chacun desdits objets identifiés sélectionnés à la résultante, et pour chaque descripteur de l'objet identifié confronté, augmenter ou diminuer l'indice de pertinence de l'objet en fonction du poids de ce descripteur dans la résultante, retourner la liste des objets identifiés sélectionnés avec leurs indices de pertinence correspondants ou dans l'ordre de leur pertinence.
13. 13.Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 12, caractérisé en ce que les poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme non pertinents sont de signe opposé aux poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents, et plus particulièrement de signes respectivement négatif et positif.
14. 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 13, caractérisé en ce que les valeurs absolues des poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents et / ou non pertinents sont égales.
15. 15.Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 14, caractérisé en ce que le poids affecté aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents a une valeur absolue différente, et notamment plus élevée, que celle du poids affecté aux descripteurs des éléments considérés comme non pertinents.
16. 16. Procédé selon l'une quelconque des revendications 10 à 15, caractérisé en ce que les valeurs des poids affectés aux descripteurs des éléments considérés comme pertinents et/ou non pertinents peuvent être différentes d'un élément de la série à l'autre.
17. 17. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que s'il existe déjà des résultats d'une recherche précédente, l'instruction de recherche conduit àun procédé d'affinage des résultats parmi les résultats précédemment retournés.