FR3111718A1 - Procédé d’aide à la saisie de destinataires dans un courrier électronique, produit programme d'ordinateur, médium de stockage et dispositif correspondant - Google Patents

Abstract

La présente invention concerne un procédé d’obtention, par un dispositif, d’un ensemble d’au moins une information de saisie de destinataires d’un courrier électronique, le courrier électronique comprenant un contenu de courrier destiné aux destinataires. Le procédé est caractérisé par la génération (S02) d’au moins une information de saisie obtenue en fonction de résultats d’une analyse (S01) lexicale du contenu de courrier. Figure pour l’abrégé : [Fig. 1]

Description

Procédé d’aide à la saisie de destinataires dans un courrier électronique, produit programme d'ordinateur, médium de stockage et dispositif correspondant

L’invention s’inscrit dans le domaine de la messagerie électronique. Plus précisément, l’invention concerne une technique d’aide à la saisie de destinataires dans un courrier électronique.

Arrière-plan technologique

On s’attache plus particulièrement dans la suite de ce document à décrire la problématique existant dans le cadre d’une messagerie professionnelle d’entreprise. L’invention ne se limite bien sûr pas à ce contexte particulier d’application, mais présente un intérêt pour toute technique d’assistance à la saisie de destinataires d’un courrier électronique devant faire face à une problématique proche ou similaire.

La messagerie électronique est devenue ces dernières décennies un outil de référence incontournable, notamment dans le milieu professionnel, pour la transmission de courriers électroniques entre expéditeurs et destinataires. Le courrier électronique (aussi communément appelé « courriel » ou « e-mail ») est un message écrit envoyé électroniquement, via un réseau de communication (tel qu’un réseau interne d’entreprise ou encore le réseau Internet), à destination d’une boîte aux lettres électronique d’un destinataire choisi par l’expéditeur du courrier. Pour recevoir un courrier électronique en provenance d’un expéditeur, chaque destinataire dispose d’une adresse électronique via un client de messagerie. Cette adresse électronique (aussi communément appelée « adresse courriel » ou « adresse e-mail ») comprend une chaîne de caractères permettant de recevoir des courriers électroniques via la boîte aux lettres électronique du destinataire.

Le nombre de courriers électroniques est en constante augmentation, notamment dans le secteur de l’entreprise où le recours au télétravail est devenu de plus en plus courant. Des statistiques montrent d’ailleurs que cette tendance s’est accentuée depuis la crise sanitaire liée à la propagation du virus « covid-19 ». Le nombre de courriers électroniques envoyés par erreur à un destinataire pour lequel il n’est à l’origine pas destiné tend donc à augmenter davantage. Il n’est pas rare qu’un courriel rédigé à l’attention d’un destinataire A se retrouve envoyé à un destinataire B à cause d’une erreur de saisie du destinataire dans le champ de saisie du courrier prévu à cet effet.

On connaît, dans l’état de la technique, divers outils d’aide à la saisie d’une adresse électronique ou d’aide à la vérification de la validité d’une adresse électronique saisie. Toutefois, même si l’adresse électronique rattachée au destinataire est valide, il peut résider une erreur dans le choix de ce destinataire. De fait, l’expéditeur ne dispose d’aucun garde-fou pour empêcher de transmettre un courrier électronique à un destinataire pour lequel il n’est pas destiné, ce qui n’est pas optimal. Par exemple, l’envoi d’un courrier électronique à contenu sensible et/ou confidentiel à un ou plusieurs destinataire(s) non-souhaité(s) peut conduire à des situations embarrassantes, voire lourdes de conséquences.

Il existe donc un vrai besoin de fournir une technique simple et entièrement automatique d’aide à la saisie de destinataires dans un courrier électronique.

Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, il est proposé un procédé d’obtention, par un dispositif, d’un ensemble d’au moins une information de saisie d’au moins un destinataire d’un courrier électronique, le courrier électronique comprenant un contenu de courrier, dit contenu courant, destiné audit au moins un destinataire. Un tel procédé est caractérisé par la mise en œuvre des étapes suivantes :
- analyse lexicale du contenu courant ;
- génération d’au moins une information de saisie dudit ensemble en fonction de résultats de ladite analyse.

Ainsi, le principe général de ce mode de réalisation particulier de l’invention repose sur une nouvelle approche d’aide à la saisie de destinataires dans un courrier électronique, basée sur une analyse du contenu lexical de ce courrier.

Selon une première mise en œuvre du procédé, celui-ci comprend les étapes suivantes :
- obtention d’une entrée de saisie dudit au moins un destinataire dans un champ de saisie de destinataire,
et pour chaque destinataire saisi :
- comparaison d’un profil de courrier déterminé à partir des résultats de ladite analyse, avec un profil de destinataire associé audit destinataire saisi ;
- détection d’une erreur de saisie dudit destinataire saisi en fonction du résultat de l’étape de comparaison ; et
- fourniture, en cas de détection positive, d’une information d’erreur de saisie dudit destinataire saisi, ladite information d’erreur de saisie constituant une première information dudit ensemble.

Ainsi, cette première mise en œuvre du procédé propose une aide à la saisie qui permet d’éviter les erreurs dans le choix des destinataires saisis, avant transmission du courrier. Cette première mise en œuvre consiste à vérifier, du point de vue lexical, la cohérence du destinataire saisi au regard du contenu du courrier électronique qui lui est destiné. En cas d’incohérence, le dispositif considère qu’une erreur de saisie a pu être commise par l’expéditeur et le lui notifie.

Selon une caractéristique particulière, le profil de destinataire est obtenu, pour chaque destinataire saisi, à partir d’un historique de contenus de courriers antérieurs adressés audit destinataire saisi.

Ainsi, le procédé repose sur une prise en compte de l’historique des contenus de courriers électroniques adressés précédemment au destinataire saisi, afin d’en déduire un profil lexical de ce destinataire et de le comparer au profil lexical du contenu courant.

Selon une caractéristique particulière, le profil de destinataire est un profil de destinataire prédéterminé, par exemple présélectionné par l’expéditeur du courrier.

Plus particulièrement, l’étape de comparaison consiste à :
- déterminer un paramètre de similarité entre le profil de courrier déterminé et le profil de destinataire prédéterminé ;
- vérifier que le paramètre de similarité est supérieur à un seuil de similarité prédéterminé ;
ladite étape de détection d’une erreur de saisie étant mise en œuvre en cas de vérification négative.

De cette façon, si le paramètre de similarité est inférieur au seuil, cela signifie que l’écart entre les profils de destinataire et de courrier est suffisant pour considérer qu’une erreur de saisie de destinataire est commise. A l’inverse, si le paramètre de similarité est supérieur au seuil, cela signifie que l’écart entre les profils de destinataire et de courrier n’est pas suffisamment significatif pour considérer qu’une erreur de saisie de destinataire est commise.

Selon un aspect particulier de l’invention, le procédé comprend les étapes suivantes :
- obtention, pour chaque information d’erreur de saisie fournie, d’une indication de validation ou d’invalidation de ladite information d’erreur de saisie ;
- ajustement du seuil de similarité prédéterminé en fonction de ladite indication de validation ou d’invalidation.

De cette façon, il est possible d’affiner la comparaison entre le profil de destinataire et le profil de courrier au fur et mesure que les étapes du procédé sont réitérées, réduisant ainsi le taux de fausses détections.

Selon une deuxième mise en œuvre du procédé, celui-ci comprend, sur réception d’une liste prédéfinie de destinataires candidats étant préalablement obtenue chacun associé à un historique de contenus antérieurs adressés audit destinataire candidat :
- détermination d’au moins un destinataire probable parmi les destinataires candidats de ladite liste en fonction des résultats d’analyse, ladite analyse lexicale consistant à identifier des correspondances lexicales communes entre les historiques de contenus antérieurs associés aux destinataires candidats et ledit contenu courant ;
- fourniture d’une information de recommandation de saisie dudit au moins un destinataire probable, ladite information de recommandation constituant une deuxième information dudit ensemble.

Ainsi, cette deuxième mise en œuvre du procédé propose une saisie assistée par recommandation de destinataires, tenant compte de l’historique des contenus de courriers électroniques adressés précédemment aux destinataires candidats de la liste et du contenu courant.

Selon une mise en œuvre particulière, l’analyse lexical est mise en œuvre au moyen d’un modèle prédictif multi-label.

Selon un aspect particulier du procédé, chaque destinataire probable est associé à un niveau de fiabilité estimé en fonction des résultats de ladite analyse, et ladite information de recommandation de saisie est fournie en fonction des niveaux de fiabilité estimés.

Les destinataires peuvent ainsi être recommandés de manière ordonnée en fonction du niveau de fiabilité qui leur est associé, ce fiabilise et facilite la saisie. La première recommandation de destinataire correspondant à la plus forte probabilité et la dernière recommandation correspondant à la plus faible probabilité.

Selon un aspect particulier du procédé, en cas de détection positive d’une erreur de saisie, ladite information de recommandation de saisie est fournie simultanément ou séquentiellement à la ladite information d’erreur de saisie. Ainsi, dans certains cas, deux niveaux d’information peuvent être transmis à l’expéditeur du courrier, rendant la saisie encore plus sûre et ergonomique.

Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur qui comprend des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé précité (dans l’un quelconque de ses différents modes de réalisation), lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.

Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un médium de stockage lisible par ordinateur et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur pour mettre en œuvre le procédé précité (dans l’un quelconque de ses différents modes de réalisation).

Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un dispositif d’obtention d’un ensemble d’au moins une information de saisie d’au moins un destinataire d’un courrier électronique, le courrier électronique comprenant un contenu de courrier destiné audit au moins un destinataire, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend :
- des moyens d’analyse lexicale du contenu de courrier ;
- des moyens de génération d’au moins une information de saisie dudit ensemble tenant compte du contenu de courrier.

Avantageusement, le dispositif comprend des moyens de mise en œuvre des étapes qu’il effectue dans le procédé d’obtention tel que décrit précédemment, dans l’un quelconque de ses différents modes de réalisation.

Liste des figures

D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple indicatif et non limitatif, et des dessins annexés, dans lesquels :

présente un organigramme d’un mode de réalisation particulier du procédé selon l’invention ;

présente, sous forme d’un organigramme, une première mise en œuvre reposant sur la détection d’erreur de saisie de destinataires selon l’invention ;

présente, sous forme d’un organigramme, une deuxième mise en œuvre reposant sur la recommandation de saisie de destinataires selon l’invention ;

illustre, sous forme de blocs fonctionnels, le principe de détection d’une erreur de saisie conformément au procédé de l’invention décrit aux figures 1 et 2 ;

représente la structure simplifiée d’un dispositif mettant en œuvre le procédé selon un mode de réalisation particulier de l’invention.

Description détaillée de l’invention

Sur toutes les figures du présent document, les éléments et étapes identiques sont désignés par une même référence numérique.

Dans la suite de la description, on considère un exemple de mise en œuvre de l’invention dans le cadre d’une messagerie électronique d’entreprise. L’invention ne se limite bien sûr pas à ce contexte particulier, et peut s’appliquer à tout type de service de communication électroniqueoù une saisie de destinataires est requise, comme par exemple la messagerie instantanée (ou messagerie IM (pour « Instant Messaging »)) ou bien le service de messagerie SMS (pour « Short Message Service »).

La représente, de manière générique, un organigramme d’un mode de réalisation particulier du procédé selon l’invention. Cet organigramme illustre les deux étapes principales de mise en œuvre du procédé, ces deux étapes étant itérées à chaque fois qu’un nouveau courrier électronique est créé par l’utilisateur de la messagerie électronique d’entreprise. Ces étapes sont mises en œuvre par un dispositif dont le principe est décrit plus loin en relation avec la [fig. 5].

Le procédé est initialisé par activation d’une demande de rédaction d’un courrier électronique, par l’utilisateur du logiciel de messagerie d’entreprise (aussi appelé « expéditeur » par la suite). Une interface homme-machine permet à l’utilisateur de saisir des données, lesquelles sont traitées par le dispositif qui génère en retour des informations permettant d’assister l’utilisateur dans sa saisie, selon le principe de l’invention. L’utilisateur peut non seulement requérir la création d’un nouveau courrier électronique, mais également, renseigner, une fois le courrier créé, les champs de saisie proposés, et notamment (sans être exhaustif) :
- le champ de saisie d’adresse électronique du ou des destinataire(s) (champ référencé E1 sur la figure 4);
- le champ de saisie d’objet (champ typiquement référencé « Objet ») ;
- le champ de saisie de message, aussi communément appelé « corps du message » (champ référencé E2 sur la figure 4).

On entend par « saisie », dans le cadre de la présente invention, non seulement l’action d’écrire manuellement (par l’utilisateur) l’adresse électronique dans le champ qui lui est destiné, mais également l’action de générer automatiquement l’adresse électronique (par le dispositif) sur demande de réponse à un courriel reçu par exemple.

Ainsi, le procédé peut être initialisé sur demande de création d’un nouveau courrier électronique ou bien en réponse à un courrier électronique précédemment reçu.

On considère ici, à titre purement illustratif, que l’utilisateur a renseigné le champ de saisie de message dans le cadre de la création d’un nouveau courriel, avec le contenu de courrier suivant :

« Coucou Alice, Au fait c’est Maman qui vient te chercher à l’école de musique demain soir, ou je dois venir te chercher ? Gros bisous, Papa. ».

A l’étapeS 01(notée « ANA_CC »), le dispositif procède à une analyse lexicale du contenu de courrier renseigné par l’utilisateur.

A l’étapeS 02(notée « ANA_CC »), le dispositif génère un ensemble d’au moins une information de saisie en fonction des résultats obtenus à l’issue de l’étape d’analyseS0 1, et destiné à aider l’utilisateur dans sa saisie de destinataires.

Il est proposé deux manières particulières pour assister l’utilisateur dans sa saisie de destinataires : une première manière basée sur une détection d’erreur de saisie (illustrée ci-après en relation avec la ) et une deuxième manière basée sur la recommandation de saisie (illustrée ci-après en relation avec la [fig. 3]). Ces deux manières particulières reposent sur une analyse lexicale du contenu du courrier électronique.

Dans la suite de la description, on entend par « contenu courant », le contenu de courrier renseigné par l’utilisateur et destiné à un destinataire donné, par opposition à « contenu antérieur » qui correspond à un contenu de courrier adressé précédemment à ce même destinataire.

On présente ci-après, en relation avec la , une première mise en œuvre du procédé reposant sur la détection d’erreur de saisie.

On considère, à titre d’exemple, que l’utilisateur a renseigné le champ de saisie de message avec le contenu précité, le champ de saisie d’adresse avec, d’une part, l’adresse électronique «des t _A@ xyz . com »du destinataire A et, d’autre part, l’adresse électronique «dest_B@ xyz . com »du destinataire B.

A l’étapeS10(notée « OBT_ES »), le dispositif obtient, via l’interface-machine, une entrée de saisie associée au destinataire A (c’est-à-dire l’adresse «dest_A@ xyz . com »renseigné par l’utilisateur) et une entrée de saisie associée au destinataire B (c’est-à-dire l’adresse «dest_A@ xyz . com »renseigné par l’utilisateur).

A l’étapeS11(notée « COMP_PC »), le dispositif procède, pour chaque destinataire saisi, à une comparaison entre un profil de courrier déterminé à partir du contenu courant et un profil de destinataire (ce profil de destinataire pouvant être obtenu de différentes façons).

Pour déterminer le profil de courrier, le dispositif procède à un typage du courrier électronique (c’est-à-dire à un classement par type) en fonction du contenu courant de ce courrier. Ce typage est réalisé au moyen d’une méthode de typage permettant d’associer le courrier à un ou plusieurs types (ou catégories) prédéfini(e)s en fonction de son contenu. Diverses méthodes connues de typage ou de classification automatique de texte ont été proposées, telles celles basées par exemple sur la reconnaissance de motifs (« pattern matching ») ou sur l’apprentissage automatique de texte (« text-mining »). La présente invention peut s’inspirer de l’une et/ou l’autre de ces méthodes connues pour déterminer le profil de courrier.

Dans le présent exemple, le dispositif dispose d’un modèle de typage (ou classification) basé sur un ensemble simplifié de trois types prédéfinis : le type « Professionnel » (destiné au cercle professionnel), le type « Privé » (destiné au cercle familial) et le type « Formel ». Chaque type est associé à un champ lexical caractéristique prédéterminé. On entend par « champ lexical », un ensemble d’unités de texte (expressions, mots clés, etc.) représentatif d’un type prédéfini donné.

Selon une implémentation particulière, le dispositif compare le contenu courant avec le champ lexical associé à chaque type prédéfini, afin de déterminer le profil typologique du courrier électronique. Dans le présent exemple, le dispositif estime d’après le contenu courant du courrier, que le profil de courrier est de type « Privé ». Le dispositif associe alors le profil de courrier à un unique type. Cette information est stockée dans une table locale du dispositif.

Selon une implémentation particulière, le dispositif détermine, pour chaque type prédéfini, un score d’appartenance par comparaison entre le contenu courant et le champ lexical associé au type prédéfini. En fonction des résultats de cette comparaison, le dispositif détermine le profil typologique du courrier électronique, sous forme d’un premier vecteur de probabilité à trois dimensions, noté « U », chaque dimension étant représentative du score d’un des types prédéfinis. Dans le présent exemple, le dispositif estime, à partir du contenu courant, que le profil de courrier est de type « Privé » avec un score d’appartenance de 75 %, de type « Formel » avec un score d’appartenance de 20% et de type « Professionnel » avec un score d’appartenance de 5%. Le vecteur de probabilité U déterminé par le dispositif à l’issue de la comparaison lexicale est formulé comme suit : U = (0.05 ; 0.75 ; 0.20). Ce vecteur de probabilité U est stocké dans une table locale du dispositif.

Plusieurs approches sont proposées pour obtenir le profil de destinataire d’un destinataire saisi : une première approche, entièrement automatique, réalisée par le dispositif lui-même et une deuxième approche, dite semi-automatique, aidée par l’utilisateur via l’interface homme-machine.

Selon la première approche, le dispositif détermine, pour chaque destinataire saisi, le profil de destinataire par analyse de l’historique des contenus antérieurs adressés à ce destinataire saisi. Le dispositif extrait le champ lexical caractéristique de ce destinataire à partir de son historique de contenus. Cette approche permet au dispositif d’avoir en quelque sorte l’emprunte lexicale de chaque destinataire, cette emprunte recouvrant les unités de texte (expressions, mots clés, etc.) régulièrement employées avec ce destinataire. Dans le présent exemple, le dispositif dispose d’un modèle de profilage automatique (« profiling ») configuré pour effectuer une analyse lexicale sur la base des trois types prédéfinis suivants : le type « Professionnel », le type « Privé » et le type « Formel ». Ainsi, ces types définissant le profil de destinataire de chaque destinataire sont donc identiques aux types définissant le profil de courrier (à des fins de comparaison des profils).

Dans le présent exemple, le dispositif estime d’après l’historique des contenus antérieurs associé au destinataire A, que le profil de destinataire est de type « Privé », et d’après l’historique des contenus antérieurs associé au destinataire B, que le profil de destinataire est de type « Professionnel ». Le dispositif associe le profil de courrier de « Privé » au destinataire saisi A et de type « Professionnel » au destinataire B. Ces informations sont stockées dans une table locale du dispositif.

Selon une implémentation particulière, le dispositif détermine, pour chaque destinataire, et pour chaque type prédéfini de destinataire, un score d’appartenance résultant de l’analyse. Le dispositif détermine le profil typologique du destinataire, sous forme d’un deuxième vecteur de probabilité à trois dimensions, noté « V », chaque dimension étant représentative du score d’un des types de courrier prédéfinis. Dans le présent exemple, le dispositif estime, à partir de l’historique de contenus antérieurs du destinataire A, que le profil de destinataire est de type « Privé » avec un score d’appartenance de 95%, de type « formel » avec un score d’appartenance de 3% et de type « Professionnel » avec un score d’appartenance de 2%, alors que pour le destinataire B, le profil de destinataire est du type « Professionnel » à 95%, « Formel » à 3% et « Privé » à 2%. Le vecteur de probabilité V_Adéterminé par le dispositif pour le destinataire A à l’issue de la comparaison lexicale est formulé comme suit : V_A= (0.02 ; 0.95 ; 0.03) pour le destinataire A et V_B= (0.95 ; 0.02 ; 0.03) pour le destinataire B. Ces deux vecteurs sont stockés dans une table locale du dispositif.

Selon la deuxième approche, le typage (ou classification par type) des destinataires est effectuée par l’utilisateur via son interface homme-machine. Cette approche repose sur la mise en œuvre d’une pré-affectation, à chaque destinataire d’une liste de destinataires donnée, d’un type parmi les trois types prédéfinis précités (« Professionnel », « Privé » ou « Formel »). Cette pré-affectation est réalisée par l’utilisateur dans le cadre par exemple d’un paramétrage préalable du logiciel de messagerie, à partir de contacts privés ou professionnels compris de base dans le carnet d’adresses électroniques de l’utilisateur, ou bien lors de la première entrée de chaque nouveau destinataire. Cette pré-affectation permet au dispositif de disposer d’une liste de destinataires associés chacun à un type prédéfini donné. Dans ce cas, les profils de destinataire obtenus par le dispositif sont des profils de destinataire prédéterminés. Dans le présent exemple, le destinataire A est associé au profil de destinataire du type « Privé » (avec un score d’appartenance de 100%) et le destinataire B est associé au profil de destinataire du type « Professionnel » (avec un score d’appartenance de 100%). Dans le cas d’utilisation du vecteur de probabilité, le vecteur sera donc binaire (V_A= (0 ; 1 ; 0) et V_B= (1 ; 0 ; 0)).

Une troisième approche basée sur une indexation du type de destinataire en fonction du niveau hiérarchique de celui-ci dans une structure hiérarchique donnée (comme celle présente dans un annuaire d’entreprise par exemple), pourrait être envisagée. La teneur d’un courrier électronique adressé à des destinataires de niveaux différents n’étant pas la même, il est donc possible de leur associer des types de destinataire différents. Par exemple, le dispositif peut très bien associer le type « Professionnel » à tout destinataire situé en haut de la structure hiérarchique de l’entreprise et le type formel « Formel » à tout destinataire situé au même niveau que l’utilisateur. Cette approche prend donc en compte la position relative, dans la structure hiérarchique de l’entreprise, du destinataire par rapport à l’utilisateur.

Une fois le profil de courrier déterminé et le profil de destinataire obtenu pour chacun des destinataires A et B, le dispositif détermine, pour chaque destinataire, un paramètre de similarité « S1 » entre le profil de courrier et le profil de destinataire et effectue un test pour vérifier que le paramètre de similarité S1 est supérieur à un seuil de similarité prédéterminé S. Dans le présent exemple, le paramètre de similarité S1 déterminé pour le destinataire A, résultant de la comparaison des vecteurs de probabilité V_A(avec V_A= (2% ; 95% ; 3%)) et U (avec U = (5% ; 75% ; 20%)), est supérieur au seuil de similarité S. En revanche, le paramètre de similarité S1 déterminé pour le destinataire B résultant de la comparaison des vecteurs de probabilité V_B(avec V_B= (95% ; 2% ; 3%)) et U (avec U = (5% ; 75% ; 20%)), se trouve être inférieur au seuil de similarité S. Ces résultats signifient que :

• pour le destinataire A, l’écart entre le profil de courrier et le profil de destinataire n’est pas suffisamment significatif pour considérer qu’une erreur de saisie de destinataire est commise, et
• pour le destinataire B, l’écart entre le profil de courrier et le profil de destinataire est suffisamment significatif pour considérer qu’une erreur de saisie de destinataire est commise.

A l’étapeS12(notée « DET_ES »), sur vérification négative du critère de similarité précité, le dispositif détecte qu’une erreur de saisie associée au destinataire B a probablement été commise.

A l’étapeS1 3(notée « FOU_IE »), le dispositif fournit alors à l’utilisateur, via l’interface homme-machine, une information d’erreur de saisie du destinataire B. En effet, le dispositif estime ici que le choix du destinataire B (de profil « Professionnel ») au regard du contenu du courrier électronique qui lui est destiné (de profil « Privée ») n’est pas cohérent et le notifie à l’utilisateur, afin que celui-ci soit incité à modifier le destinataire B ou à le supprimer du champ de saisie.

Ainsi, cette première mise en œuvre du procédé propose une aide à la saisie qui permet d’éviter les erreurs dans le choix des destinataires saisis, avant transmission effective du courrier électronique.

Selon un aspect particulier du procédé, on peut envisager que l’interface homme-machine propose, sous forme d’une fenêtre contextuelle, la possibilité de valider ou d’invalider cette information. Un premier bouton de commande visant à valider l’information fournie et un second bouton de commande visant à invalider l’information fournie. Par l’activation du premier bouton, l’utilisateur transmet au dispositif une indication de validation de l’information d’erreur de saisie et par l’activation du second bouton, une indication d’invalidation de l’information d’erreur de saisie. Suite de cette étape de validation ou d’invalidation, le dispositif est en mesure de réajuster le seuil de similarité S en fonction de l’indication de validation ou d’invalidation transmise par l’utilisateur, afin de limiter le taux de fausses alertes. A noter qu’une analyse de la variance des vecteurs de probabilité U et V discutés ci-dessus peut être également mise en œuvre par le dispositif sur plusieurs itérations des étapesS01etS02précitées, afin de limiter les fausses alertes.

Selon une caractéristique particulière, dans le cas d’une analyse basée sur un modèle d’apprentissage automatique, le dispositif peut obtenir en outre, pour chacun des destinataires A et B, une information relative au nombre de courriers antérieurs adressés à ce destinataire. Si le nombre de courriers antérieurs adressés à l’un des destinataires (par exemple le destinataire B) est inférieur à un seuil prédéterminé (par exemple 10), le dispositif peut décider de ne pas informer l’utilisateur d’une erreur de saisie associée à ce destinataire, considérant que l’historique de contenus antérieurs associé à ce destinataire n’est pas suffisamment renseigné.

A l’issue de l’étapeS13, le contenu courant et le(s) destinataire(s) associé(s) (considéré(s) comme « bon(s) » destinataire(s)) (comme c’est le cas du destinataire A), sont stockés sous forme d’informations dans une table locale du dispositif. Il convient de noter que ces informations ainsi stockées pourront servir comme contenus complémentaires venant s’ajouter à l’historique de contenus à prendre en compte lors de la création ultérieure d’un courrier électronique destiné à nouveau à ce destinataire (autrement dit lors d’une itération future du procédé). Ceci permet d’alimenter l’historique de contenus antérieurs associés à un destinataire et de l’intégrer au corpus d’apprentissage du modèle utilisé le cas échéant par le dispositif.

On présente ci-après, en relation avec la , une deuxième mise en œuvre du procédé basée sur la recommandation de saisie.

A l’étapeS 2 0(notée « OBT_DP »), le dispositif obtient une liste prédéfinie de destinataires (appelés « destinataires candidats ») stockée dans une table locale du dispositif. Il peut s’agir typiquement d’une liste de contacts privés ou professionnels contenus dans le carnet d’adresses électroniques de l’utilisateur. Chaque destinataire de la liste est associé à un historique de contenus antérieurs adressés à ce destinataire.

A l’étapeS 21(notée « DET_DP »), le dispositif détermine, parmi les destinataires de la liste, un ou plusieurs destinataires probables, en fonction des résultats de l’analyse lexicale obtenus au cours de l’étapeS01. Un destinataire probable est un destinataire dont le profil permet de le recommander à l’utilisateur.

Selon une implémentation particulière, le dispositif dispose d’un modèle d’apprentissage prédictif multi-label configuré pour réaliser l’analyse lexicale du contenu de courrier renseigné par l’utilisateur selon différents labels prédéfinis. L’analyse lexicale consiste ici à identifier des correspondances communes du point de vue lexicale entre les historiques de contenus antérieurs associés aux destinataires candidats et le contenu courant. Pour un destinataire candidat donné, si le niveau de similitude entre l’historique de contenus antérieurs associés à ce destinataire candidat et le contenu courant excède un seuil prédéfini, alors le dispositif considère que ce destinataire candidat est probablement destinataire du courrier électronique en cours de rédaction. Si le niveau de similitude est inférieur à ce seuil prédéfini, le destinataire candidat n’est pas retenu.

A titre d’exemple, après analyse, il s’avère que les destinataires X, Y et Z ont été identifiés comme destinataires probables et sont associés à des niveaux de similitude respectivement de 70%, 80% et 95%.

A l’étapeS 22(notée « DET_DP »), le dispositif fournit à l’utilisateur, via l’interface homme-machine, une information de recommandation de saisie des destinataires probables X, Y et Z. En effet, le dispositif estime ici que les destinataires X, Y et Z sont recommandables au regard du contenu courant du courrier électronique, et le notifie à l’utilisateur (soit directement dans le champ de saisie, soit sous forme d’une fenêtre contextuelle) à des fins d’assistance à la saisie.

Selon une caractéristique particulière, l’information de recommandation de saisie est fournie en fonction des niveaux de fiabilité estimés par le dispositif à l’issue de l’analyse lexicale. De cette façon, les destinataires peuvent être recommandés de manière ordonnée en fonction du niveau de fiabilité qui leur est associé, ce qui fiabilise et facilite la saisie. La première recommandation de destinataire correspond à la plus forte probabilité (niveau de similitude le plus élevé correspondant ici au destinataire Z) et la dernière recommandation correspondant à la plus faible probabilité (niveau de similitude le plus faible, correspondant ici au destinataire X).

L’information de recommandation peut comporter des données relatives à chaque destinataire recommandé, comme par exemple l’adresse électronique et/ou le nom du destinataire, et des données explicites correspondant aux niveaux de similitude correspondant.

A noter que deux mises en œuvre décrites ici (détection d’erreur de saisie et recommandation de saisie) peuvent être exécutées indépendamment ou simultanément par le dispositif. Dans ce cas particulier, il peut être intéressant de programmer le dispositif de manière à ce qu’il génère l’information de recommandation de saisie simultanément ou séquentiellement à l’information d’erreur de saisie (impliquant une saisie préalable de destinataires). Ainsi en cas d’erreur signalée, l’utilisateur peut bénéficier de destinataires recommandés par le dispositif.

A l’issue de l’étapeS22, le contenu courant et le(s) destinataire(s) probable(s) associé(s) (considéré(s) comme « bon(s) » destinataire(s)), sont stockés sous forme d’informations dans une table locale du dispositif. Ces informations stockées pourront servir comme contenus complémentaires venant s’ajouter à l’historique de contenus à prendre en compte lors de la création ultérieure d’un courrier électronique destiné à nouveau à ce destinataire (autrement dit lors d’une itération future du procédé). Ceci permet d’alimenter l’historique de contenus antérieurs associés à un destinataire et de l’intégrer au corpus d’apprentissage du modèle utilisé par le dispositif.

L’invention décrite plus haut s’attache à l’analyse lexicale d’un contenu tel que celui compris dans le corps du message d’un courrier électronique. De manière plus général, le contenu peut être entendu comme toute donnée de texte comprise dans le courrier électronique, telle que le contenu de l’objet du courriel ou encore d’une pièce-jointe jointe à ce courrier, sans être exhaustif.

On présente maintenant, en relation avec la , le principe de détection d’une erreur de saisie selon un mode de réalisation particulier de l’invention.

Le bloc A représente la structure simplifiée d’un module de détection mettant en œuvre le mécanisme de détection d’erreur de saisie selon l’invention, par exemple selon la mise en œuvre particulière décrite ci-dessus en relation avec la figure 2. Ce module de détection comprend trois sous-modules, à savoir : un sous-module A-1 configuré pour associer chaque destinataire saisi par l’utilisateur à un profil de destinataire donné (profil référencé PD défini par exemple par une combinaison des trois types précités), un sous-module A-2 configuré pour associer le contenu courant du courrier à un profil de courrier donné (profil référencé PC défini par exemple par une combinaison des trois types précités), et un sous-module A-3 configuré pour comparer le profil de courrier PC avec le profil de destinataire PD. A l’issue de l’étape de comparaison, si le profil de courrier PC est significativement différent du profil de destinataire PD, l’interface homme-machine représentée par le bloc E sur la figure alerte l’utilisateur d’une probable erreur de saisie, par exemple :« Attention, le destinataire ne semble pas compatible avec le contenu de votre message » .Un critère de similarité comme celui donné à titre d’exemple plus haut en relation avec la figure 2. Le seuil de similarité peut être ajusté de manière automatique en fonction de retours donnés par l’utilisateur et/ou de manière semi-automatique en fonction d’un critère de sécurité proposé et choisi par l’utilisateur via l’interface homme-machine E.

Le sous-module A-1 reçoit en entrée des données de l’un des blocs B-1, B-2 et B-3 ou d’une combinaison de ces blocs (dont le fonctionnement est détaillé ci-dessous), pour déterminer le profil de destinataire.

Le bloc B-1 héberge un annuaire d’entreprise définissant une structure hiérarchique de personnes, à partir de laquelle le sous-module A-1 est capable d’identifier la position relative du destinataire concerné par rapport à l’utilisateur. En fonction de la position identifiée dans la structure, le sous-module A-1 estime le score d’appartenance à un type particulier parmi les types prédéfinis. Par exemple, si le destinataire fait partie de la structure hiérarchique, le sous-module A-1 retourne un score d’appartenance du type « Professionnel » élevé. Si le destinataire se trouve dans une position hiérarchique éloignée de celle de l’utilisateur, le sous-module A-1 retourne un score d’appartenance du type « formel » élevé.

Le bloc B-2 représente une interface homme-machine simplifiée, adaptée pour permettre à l’utilisateur de définir les types possibles de profils de destinataire et d’associer manuellement à chaque destinataire (parmi ses destinataires les plus courant par exemple) le profil de destinataire correspondant. Le sous-module A1 obtient donc ici des profils de destinataire dit prédéterminés.

Le bloc B-3 est un module de profilage automatique de données (« profiling ») reposant sur les historiques de contenus de courriers précédemment adressés par l’utilisateur à ses destinataires. Dans le cadre d’une utilisation de vecteurs de probabilité selon le principe discuté plus haut en relation avec la figure 2, le bloc B-3 peut mettre en œuvre un profilage automatique en calculant, pour chaque destinataire, la moyenne des vecteurs de probabilité associés aux contenus antérieurs adressés par l’utilisateur à chaque itération du procédé (c’est-à-dire à chaque itération des étapes S01 et S02 ci-dessus).

Le sous-module A-2 reçoit en entrée des données de l’un des blocs C-1, C-2 et C-3 ou d’une combinaison de ces blocs (dont le fonctionnement est détaillé ci-dessous) pour déterminer le profil de courrier.

Le bloc C-1 héberge un module de profilage automatique de données (« profiling »), utilisant un champ lexical caractéristique (ensemble d’unités de texte comprenant des mots clés, des expressions, etc. sans être exhaustif) défini lors d’un réglage préalable du dispositif. Par exemple, les expressions« G ros bisous » , « Maman »utilisé dans l’exemple de contenu courant discuté plus haut qualifie le contenu de « Privé », alors que l’expression« Respectueuses salutations », par exemple, qualifie le contenu courant de « Professionnel ». Plusieurs façons d’exploiter et d’enrichir le champ lexical sont envisageables et peuvent être adaptées sans sortir du cadre de l’invention. Le bloc C-1 identifie, sur le plan lexical, des correspondances entre le contenu courant et les unités de texte reconnues pour chape type prédéfini et calcule un vecteur de probabilité, comme discuté plus haut, sur cette base.

Le bloc C-2 est un module de classification automatique de textes pré-entrainé sur un corpus d’apprentissage donnant des exemples de contenus de différents types. A chaque itération du procédé, le module C-2 récupère des contenus de courrier précédemment adressés et leur association à un profil de courrier donné afin d’alimenter au fur et mesure le corpus d’apprentissage. Une autre approche consiste à récupérer des informations résultant de la pré-affectation semi-automatique de l’utilisateur par l’intermédiaire du bloc B-2, afin d’affiner au fur et mesure des itérations du procédé le corpus d’apprentissage.

Le bloc C-3 est un module de classification complémentaire basé sur toute méthode d’analyse utilisant des données autres que celles provenant du contenu des courriers, comprenant par exemple (mais non exclusivement) des méta-données de contenus, des données de contexte d’écriture du mail (comme le créneau horaire ou du jour de l’envoi du courrier électronique par exemple), etc.

Le bloc E représente, de manière simplifiée, l’interface homme-machine de l’utilisateur affichant le courrier en cours de création. Il comprend l’adresse électronique de chacun des destinataires A et B (champ E-1), ainsi que le corps du message (champ E-2) qui leur est destiné. Le corps du message comprend le contenu de courrier faisant l’objet de l’analyse lexicale selon le principe décrit plus haut.

Il convient de noter que les profils de courrier et de destinataire sont soumis à un typage (ou classement par type) basé sur trois types (« Privé », « Professionnel » et « Formel »). Le nombre de types (ou de catégories) utilisés ici est volontairement limité, à titre de descriptif purement pédagogique, de manière à simplifier la description de la présente invention. Bien entendu, afin de proposer une solution plus exhaustive, un nombre plus important de types prédéfinis peut être mis en œuvre sans sortir du cadre de l’invention.

La présente la structure simplifiée d’un dispositif 400 mettant en œuvre le procédé de détermination selon l’invention (par exemple le mode de réalisation particulier décrit ci-dessus en relation avec les figures 1 à 3). Ce dispositif comprend une mémoire vive 430 (par exemple une mémoire RAM), une unité de traitement 410, équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d’ordinateur stocké dans une mémoire morte 420 (par exemple une mémoire ROM ou un disque dur). A l’initialisation, les instructions de code du programme d’ordinateur sont par exemple chargées dans la mémoire vive 430 avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 410. L'unité de traitement 410 reçoit en entrée une requête 440 de création d’un courrier électronique ainsi que le contenu courant 441 de ce courrier. Le processeur de l’unité de traitement 410 traite le contenu courant et génère en sortie 450 une ou plusieurs informations de saisie déterminées pour le courrier électroniques (information d’erreur de saisie et/ou information de recommandation de saisie, selon les instructions du programme d’ordinateur. Ce traitement est réalisé à l’aide de moyens d’analyse lexicale du contenu de courrier et de moyens de génération d’informations de saisie tenant compte du contenu de courrier.

Cette figure illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, de réaliser les différents algorithmes détaillés ci-dessus, en relation avec les figures 1, 2 et 3. En effet, la technique de l’invention se réalise indifféremment :
- sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou
- sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel).

Dans le cas où l’invention est implantée sur une machine de calcul reprogrammable, le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d’instructions) pourra être stocké dans un médium de stockage amovible (tel que par exemple une disquette, un CD-ROM ou un DVD-ROM) ou non, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur.

Claims (12)

1. Procédé d’obtention, par un dispositif, d’un ensemble d’au moins une information de saisie d’au moins un destinataire d’un courrier électronique, le courrier électronique comprenant un contenu de courrier, dit contenu courant, destiné audit au moins un destinataire, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes :

   • analyse (S01) lexicale du contenu courant ;
   • génération (S02) d’au moins une information de saisie dudit ensemble en fonction de résultats de ladite analyse.
2. Procédé selon la revendication 1, comprenant les étapes suivantes :

   • obtention (S10) d’une entrée de saisie dudit au moins un destinataire dans un champ de saisie de destinataire,

   et pour chaque destinataire saisi :
   - comparaison (S11) d’un profil de courrier déterminé à partir des résultats de ladite analyse, avec un profil de destinataire associé audit destinataire saisi ;
   - détection (S12) d’une erreur de saisie dudit destinataire saisi en fonction du résultat de l’étape de comparaison ; et
   - fourniture (S13), en cas de détection positive, d’une information d’erreur de saisie dudit destinataire saisi, ladite information d’erreur de saisie constituant une première information dudit ensemble.
3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le profil de destinataire est obtenu, pour chaque destinataire saisi, à partir d’un historique de contenus de courriers antérieurs adressés audit destinataire saisi.
4. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le profil de destinataire est un profil de destinataire prédéterminé.
5. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, dans lequel l’étape de comparaison consiste à :
   - déterminer un paramètre de similarité (S1) entre le profil de courrier déterminé et le profil de destinataire prédéterminé ;
   - vérifier que le paramètre de similarité (S1) est supérieur à un seuil de similarité prédéterminé (S) ;
   ladite étape de détection d’une erreur de saisie étant mise en œuvre en cas de vérification négative.
6. Procédé selon la revendication 5, comprenant les étapes suivantes :
   - obtention, pour chaque information d’erreur de saisie fournie, d’une indication de validation ou d’invalidation de ladite information d’erreur de saisie ;
   - ajustement du seuil de similarité prédéterminé (S) en fonction de ladite indication de validation ou d’invalidation.
7. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel, une liste prédéfinie de destinataires candidats étant préalablement obtenue chacun associé à un historique de contenus antérieurs adressés audit destinataire candidat :

   • détermination (S20) d’au moins un destinataire probable parmi les destinataires candidats de ladite liste en fonction des résultats d’analyse, ladite analyse lexicale consistant à identifier des correspondances lexicales communes entre les historiques de contenus antérieurs associés aux destinataires candidats et ledit contenu courant ;
   • fourniture (S21) d’une information de recommandation de saisie dudit au moins un destinataire probable, ladite information de recommandation constituant une deuxième information dudit ensemble.
8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel, chaque destinataire probable est associé à un niveau de fiabilité estimé en fonction des résultats de ladite analyse, ladite information de recommandation de saisie étant fournie en fonction des niveaux de fiabilité estimés.
9. Procédé selon la revendication 7 lorsqu’elle dépend de l’une quelconque des revendications 2 à 6, dans lequel, en cas de détection positive d’une erreur de saisie, ladite information de recommandation de saisie est fournie simultanément ou séquentiellement à la ladite information d’erreur de saisie.
10. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé selon au moins une des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
11. Médium de stockage lisible par ordinateur et non transitoire, stockant un produit programme d’ordinateur selon la revendication 9.
12. Dispositif d’obtention d’un ensemble d’au moins une information de saisie d’au moins un destinataire d’un courrier électronique, le courrier électronique comprenant un contenu de courrier destiné audit au moins un destinataire, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend :

    • des moyens d’analyse lexicale du contenu de courrier ;
    • des moyens de génération d’au moins une information de saisie dudit ensemble tenant compte du contenu de courrier.