FR3134674A1 - Procédé et dispositif de communication de données représentatives d’objets graphiques générés à partir de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques - Google Patents
Procédé et dispositif de communication de données représentatives d’objets graphiques générés à partir de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques Download PDFInfo
- Publication number
- FR3134674A1 FR3134674A1 FR2203408A FR2203408A FR3134674A1 FR 3134674 A1 FR3134674 A1 FR 3134674A1 FR 2203408 A FR2203408 A FR 2203408A FR 2203408 A FR2203408 A FR 2203408A FR 3134674 A1 FR3134674 A1 FR 3134674A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- content
- electronic
- type
- data
- representative
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 24
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 7
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 4
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 241000261266 Selinum broteroi Species 0.000 description 1
- 241000897276 Termes Species 0.000 description 1
- 125000002015 acyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N chloralodol Chemical compound CC(O)(C)CC(C)OC(O)C(Cl)(Cl)Cl QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/34—Browsing; Visualisation therefor
- G06F16/345—Summarisation for human users
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
- G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
- G06F3/0482—Interaction with lists of selectable items, e.g. menus
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/107—Computer-aided management of electronic mailing [e-mailing]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
- H04L51/21—Monitoring or handling of messages
- H04L51/226—Delivery according to priorities
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
- H04L51/42—Mailbox-related aspects, e.g. synchronisation of mailboxes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
- H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
- H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
- H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
- H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
- H04M1/7243—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality with interactive means for internal management of messages
- H04M1/72436—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality with interactive means for internal management of messages for text messaging, e.g. SMS or e-mail
Abstract
La présente invention concerne un procédé et un dispositif de communication de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques. A cet effet, des données représentatives du contenu des premiers messages électroniques sont traitées via une méthode dite d’analyse de texte pour générer des deuxièmes données représentatives du contenu des messages électroniques. Un type de contenu est déterminé et associé à chaque message électronique à partir des deuxièmes données. Un objet graphique représentatif de chaque message électronique est généré, lequel objet comprend un ensemble d’informations représentatives de chaque message électronique. Des données représentatives des objets graphiques générés (311 à 313, 321, 322, 331) sont transmises pour affichage de ces objets graphiques (311 à 313, 321, 322, 331) sur un dispositif d’affichage. Figure pour l’abrégé : Figure 3
Description
La présente invention concerne les procédés et dispositifs de communication de données représentatives d’un ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de génération d’objets graphiques représentatifs du contenu d’un ensemble de messages électroniques. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif d’affichage des objets graphiques générés sur un dispositif d’affichage. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de gestion de messages électroniques d’un système de messagerie électronique.
Dans le monde de l’entreprise, les échanges de messages électroniques, aussi appelés emails ou courriels, entre les collaborateurs de l’entreprise sont très nombreux.
Un collaborateur de l’entreprise doit ainsi gérer un nombre important de messages électroniques qu’il reçoit quotidiennement dans sa boite de réception. Le temps passé à lire, traiter et répondre à ces nombreux messages représente une partie non négligeable d’une journée de travail type. Les coûts associés au temps passé à traiter ces messages électroniques sont ainsi non négligeables et peuvent affecter les coûts de développement d’un produit par exemple.
En outre, plus le nombre de messages électroniques est important, plus le risque de perte d’information et/ou d’oubli de traiter un ou plusieurs messages et les tâches associées sont importants.
Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment.
Un autre objet de la présente invention est d’améliorer le traitement des messages électroniques d’un système de messagerie électronique.
Un autre objet de la présente invention est de réduire le temps de traitement des messages électroniques d’un système de messagerie électronique.
Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de communication de données représentatives d’un premier ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique, le premier ensemble de premiers messages électroniques étant associé à un identifiant d’un premier émetteur/récepteur, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- réception, depuis un dispositif de stockage de données, de premières données représentatives d’un contenu de chaque premier message électronique du premier ensemble de messages électroniques ;
- traitement des premières données via une méthode dite d’analyse de texte pour génération de deuxièmes données représentatives du contenu de chaque premier message électronique ;
- association de chaque premier message électronique à une classe d’un ensemble de classes en fonction des deuxièmes données, un type de contenu étant associé à chaque classe de l’ensemble de classes ;
- génération d’un premier objet graphique représentatif de chaque premier message électronique, le premier objet graphique comprenant un ensemble d’informations représentatives de chaque premier message électronique fonction du type de contenu associé à chaque premier message électronique ;
- transmission de troisièmes données représentatives d’un ensemble de premiers objets graphiques générés pour le premier ensemble de premiers messages électroniques pour affichage de l’ensemble de premiers objets graphiques sur un dispositif d’affichage de manière à regrouper les premiers objets graphiques de l’ensemble par type de contenu.
Le traitement de données représentatives du contenu d’un message électronique par analyse de texte (aussi appelée fouille de texte, de l’anglais « text mining ») permet de détecter automatiquement des mots clés et autres descripteurs du contenu (les deuxièmes données) des messages électroniques associés à un utilisateur destinataire ou émetteur de ces messages électroniques. Les deuxièmes données permettent d’associer chaque message électronique à un ou plusieurs types de contenu pour générer des objets graphiques comprenant des informations relatives à chaque message en fonction du type de contenu détecté. La génération automatique d’informations supplémentaires et la transmission de ces informations supplémentaires au destinataire des messages électroniques associés aux informations supplémentaires améliore le traitement et la gestion des données de messages électroniques, et évite la perte d’informations contenues dans les messages électroniques.
Selon une variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes :
- détermination d’une information représentative d’un niveau de fiabilité associé au type de contenu associé à chaque premier message électronique en fonction des deuxièmes données ;
- détermination d’une information représentative d’un niveau d’urgence associé au type de contenu associé à chaque premier message électronique en fonction des deuxièmes données et de métadonnées associées à chaque premier message électronique ;
- détermination d’une information représentative d’un niveau de priorité associé au type de contenu associé à chaque premier message électronique en fonction de l’information représentative d’un niveau de fiabilité et de l’information représentative d’un niveau d’urgence.
Selon une autre variante, le type de contenu appartient à un ensemble de types de contenu comprenant :
- un premier type correspondant à une action à réaliser ;
- un deuxième type correspondant à réponse à apporter à une question ; et
- un troisième type correspondant à contenu informatif.
Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre les étapes suivantes pour chaque type de contenu correspondant au premier type ou au deuxième type :
- association du premier objet graphique à au moins un deuxième objet graphique représentatif d’un deuxième message électronique d’un deuxième ensemble de messages électroniques antérieurs au premier ensemble de premiers messages électroniques, le deuxième ensemble de messages électroniques étant associés à une pluralité de deuxièmes émetteurs/récepteurs ;
- détermination d’au moins une recommandation associée à chaque premier message électronique à partir d’actions ayant entrainé une clôture du au moins un deuxième objet graphique ;
- transmission de données représentatives de la au moins une recommandation pour affichage de la au moins une recommandation sur le dispositif d’affichage.
Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de détermination d’une information représentative d’un niveau de certitude associé à l’association entre le premier objet graphique et le au moins un deuxième objet graphique en fonction de l’ensemble d’informations associées au premier objet graphique et d’un ensemble d’informations associées à le au moins un deuxième objet graphique.
Selon une variante additionnelle, le procédé comprend en outre une étape d’association d’une information représentative d’un statut courant au premier objet graphique en fonction d’une action générée par le premier émetteur/récepteur via un bouton virtuel d’une interface homme-machine, le bouton virtuel étant compris dans le premier objet graphique.
Selon une autre variante, le procédé est mis en œuvre dans un réseau de neurones mettant en œuvre au moins une méthode d’apprentissage machine et/ou d’apprentissage profond.
Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de communication de données représentatives d’un premier ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention.
Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.
Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable.
Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention.
D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur.
D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet.
Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.
D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles :
Un procédé et un dispositif de contrôle de communication de données représentatives d’un ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre.
Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, la communication de données représentatives d’un premier ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique associé à un identifiant d’un premier émetteur/récepteur (par exemple le destinataire des premiers messages électroniques) comprend la réception, depuis un dispositif de stockage de données (par exemple une base de données mise en œuvre sur le dispositif de stockage), de premières données représentatives du contenu des premiers messages électroniques (par exemple les messages reçues sur une période temporelle déterminée, par exemple sur les dernières 12 ou 24 heures). Les premières données sont traitées via une méthode dite d’analyse de texte pour générer des deuxièmes données représentatives du contenu de chaque premier message électronique. Les deuxièmes données comprennent par exemple des descripteurs du contenu des premiers messages électroniques tels que des mots clés, expressions ou groupes de mots représentatifs du contenu de chaque premier message. Chaque premier message électronique est associé à une classe d’un ensemble de classes en fonction des deuxièmes données (par exemple lors d’un processus de classification mis en œuvre dans une méthode de type apprentissage machine ou apprentissage profond), un type de contenu (par exemple contenu de type tâche ou action à réaliser, contenu de type question ou problème à résoudre et un contenu de type information générale) étant associé à chaque classe de l’ensemble de classes. Un (ou plusieurs) premier objet graphique représentatif de chaque premier message électronique est généré pour chaque premier message électronique. Un tel premier objet graphique comprend avantageusement un ensemble d’informations représentatives de chaque premier message électronique, lequel ensemble est fonction du type de contenu associé à chaque premier message électronique. Des troisièmes données représentatives d’un ensemble de premiers objets graphiques générés pour le premier ensemble de premiers messages électroniques sont transmises (par exemple depuis un dispositif ayant traité les messages électroniques et généré les premiers objets graphiques vers un dispositif utilisé par le destinataire des premiers messages électroniques pour afficher ces premiers messages électroniques) pour affichage de l’ensemble de premiers objets graphiques sur un dispositif d’affichage de manière à regrouper les premiers objets graphiques de l’ensemble par type de contenu.
Un tel procédé extrait automatiquement les informations essentielles des messages électroniques, ce qui en facilite la gestion et réduit le temps de traitement du contenu de ces messages par le destinataire des messages électroniques.
La illustre schématiquement un système 10 ou une infrastructure pour le traitement de données, notamment pour le traitement de données d’un système de messagerie électronique, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Le système 10 correspond à une infrastructure réseau comprenant un dispositif de calcul 110 correspondant par exemple à un ordinateur fixe ou portable ou à un dispositif de communication mobile. Un dispositif de communication mobile prend par exemple la forme d’une tablette ou d’un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone »). Le dispositif de calcul 110 est avantageusement configuré pour recevoir des données de l’infrastructure réseau, par exemple d’un ou plusieurs serveurs 111 associés à une ou plusieurs bases de données 112. Le dispositif de calcul est également configuré pour mettre en œuvre des instructions pour le traitement de tout ou partie des données reçues, pour l’émission de données, pour l’affichage de données.
Un exemple d’architecture matérielle d’un tel dispositif de calcul 110 est illustré par la et décrit ci-dessous avec plus de détails en regard de la .
Le dispositif de calcul 110 correspond à un élément d’un réseau de communication, le dispositif de calcul 110 étant par exemple relié à un ou plusieurs serveurs 111 et/ou à une plusieurs bases de données 112 (par exemple par l’intermédiaire d’un ou plusieurs serveurs).
Le dispositif de calcul 110 appartient par exemple à un ensemble de dispositifs de calcul chacun configuré pour accéder au serveur 111 et communiquer des données avec le serveur 111.
Le dispositif de calcul 110 est par exemple relié en communication au serveur 111 et/ou à la base de données 112 via une infrastructure de réseau de type « cloud » 100 (ou « nuage » en français).
Le dispositif de calcul 110 est par exemple relié au serveur 111 et/ou à la base de données via une liaison ou une connexion filaire (par exemple de type Ethernet), via une liaison ou une connexion sans fil (par exemple de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE avancé (u « LTE-Advanced » en anglais) ou Wifi®) ou par une combinaison de liaisons ou connexions filaires et sans fil.
Bien entendu, l’infrastructure réseau à laquelle appartient le dispositif de calcul 110 n’est pas limité à un tel exemple d’infrastructure de type « cloud » mais s’étend à tout type d’infrastructure réseau, par exemple une infrastructure de type réseau local.
Selon une variante de réalisation, la ou les bases de données 112 hébergeant les données à traiter sont comprises dans le dispositif de calcul 110 et/ou dans le serveur 111 et prend la forme d’une mémoire.
Le serveur 111 correspond par exemple à un serveur de messagerie électronique et la base de données 112 est avantageusement configurée pour stocker ou héberger des données associées à ou relatives aux messages électroniques du serveur de messagerie électronique. Le serveur 111 met avantageusement en œuvre un logiciel serveur de courrier électronique configuré pour contrôler l’échange de courriers ou messages électroniques d’un serveur de messagerie électronique à un autre.
Un utilisateur du système de messagerie électronique accède aux messages électroniques reçus et transmis au travers du système de messagerie électronique par l’intermédiaire du serveur 111 en utilisant le dispositif de calcul 110.
Le dispositif de calcul 110 héberge à cet effet un client de messagerie qui lorsqu’il est exécuté sur le dispositif 110 permet d’accéder aux données relatives aux messages électroniques transmis et/ou reçus par l’utilisateur. Selon une variante de réalisation, l’utilisateur accède aux données relatives à ses messages électroniques via une messagerie Web, c’est-à-dire via un navigateur Internet permettant d’accéder à un client de messagerie s’exécutant sur un serveur Web. Cette variante permet à l’utilisateur d’accéder à ses messages électroniques depuis n’importe quel dispositif de calcul, sans avoir au préalable installé un client de messagerie local, pour peu que le dispositif de calcul dispose d’une connexion à Internet et d’un navigateur.
Les données représentatives des messages électroniques associés ou relatifs à un utilisateur particulier sont par exemple reliées à l’utilisateur par l’intermédiaire d’un identifiant unique associé à l’utilisateur particulier. Ces données sont par exemple stockées sur une ou plusieurs bases de données 112, l’utilisateur pouvant ainsi accéder aux messages électroniques dont il est l’émetteur ou le destinataire. L’historique des messages électroniques reçus et transmis est conservé dans la ou les bases de données, jusqu’à suppression (par exemple par l’utilisateur) de tout ou partie des données représentatives de ces messages électroniques.
L’accès aux messages électroniques par l’utilisateur est par exemple obtenu par le biais d’une interface homme-machine, dite IHM, par exemple une IHM graphique organisant l’affichage des messages électroniques selon une organisation déterminée sur un dispositif d’affichage, par exemple sur l’écran du dispositif de calcul 110.
Bien entendu, les données relatives aux messages électroniques d’un ensemble d’utilisateurs sont stockées ou hébergées sur la ou les bases de données, l’ensemble d’utilisateurs correspondant par exemple à un ensemble de collaborateurs d’une entreprise, par exemple un fabriquant automobile, un fabriquant aéronautique, une société de développement de solutions informatiques, etc.
La illustre schématiquement un processus de traitement de données de messages électroniques échangés dans l’infrastructure de communication 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Le processus ci-dessous est décrit en référence à un ensemble de messages électroniques associés à un utilisateur particulier, appelé par la suite premier utilisateur, pour des raisons de clarté, la présente invention ne se limitant cependant pas au traitement de données de messages électroniques d’un unique utilisateur mais s’étendant au traitement de données de messages électroniques d’un ensemble d’utilisateurs, dont le nombre est quelconque.
Un tel processus est par exemple mis en œuvre par le serveur 111 (par exemple par un plusieurs processeurs du serveur 111), par le dispositif de calcul 110 (par exemple par un plusieurs processeurs du dispositif de calcul 110) ou par un système comprenant le serveur 111 et le dispositif de calcul 110 reliés en communication l’un avec l’autre.
Dans une première opération 21 du processus, un ensemble de premières données représentatives du contenu de chaque premier message électronique d’un premier ensemble de messages électroniques sont reçues de la ou les bases de données 112, par exemple par un ou plusieurs processeurs du serveur 111.
Les premières données correspondent par exemple au contenu des premiers messages électroniques reçus par le premier utilisateur sur un intervalle de temps déterminé, par exemple sur les dernières 24 heures. Les premières données correspondent par exemple également au contenu des messages électroniques transmis par le premier utilisateur pendant l’intervalle de temps déterminé.
Les premières données comprennent par exemple, pour chaque premier message électronique :
- des données correspondant au corps du message électronique, c’est-à-dire le texte contenu dans le corps du message électronique ;
- des données correspondant à l’objet du message électronique ;
- des métadonnées représentatives de l’expéditeur du message électronique, du ou des destinataires du message électronique, d’un niveau d’importance ou de priorité du message électronique, de la présence d’une pièce jointe au message électronique, de l’instant de réception et/ou d’émission, c’est-à-dire toute donnée fournissant des informations sur le message électronique en plus de son contenu propre.
Dans une deuxième opération 22, un traitement est appliqué aux premières données, par exemple aux données représentatives du texte compris dans le corps et/ou dans l’objet du message électronique.
Un tel traitement correspond avantageusement à une analyse de texte selon toute méthode connue de l’homme du métier.
Le traitement effectué sur les premières données permet de déterminer un ensemble de deuxièmes données pour chaque premier message traité, par exemple en appliquant un ou plusieurs modèles dits de « Text Mining » (ou « fouille de texte » en français). Un exemple d’une telle méthode est par exemple décrit dans le document intitulé « Text Mining with R – A tidy approach » et écrit par Julia Silge et David Robinson, publié aux éditions O’Reilly en 2017.
La fouille de texte fait partie du domaine technique dit d’intelligence artificielle. Une fouille de texte comprend un ensemble de traitements ou d’opérations effectués sur un texte, en l’occurrence le texte de messages électroniques, pour extraire de ce texte des connaissances selon par exemple des critères de nouveauté ou de similarité dans les textes traités.
La fouille de texte comprend par exemple deux étapes principales, à savoir :
- une première étape dite d’analyse du texte qui consiste à reconnaitre les mots, groupes de mots, phrases, leurs rôles grammaticaux, leurs relations et leur sens ; et
- une deuxième étape dite d’interprétation de l’analyse.
Les deuxièmes données obtenues lors de cette deuxième opération correspondent par exemple à un ensemble de descripteurs ou mots clés représentatifs du contenu textuel de chaque premier message électronique.
Dans une troisième opération 23, chaque premier message électronique est associé à une ou plusieurs classes d’un ensemble déterminé de classes 231, 232, 233 en fonction des deuxièmes données déterminées pour chaque premier message à la deuxième opération 22. Un type de contenu est associé à chaque classe de l’ensemble de classes, ce qui revient à dire qu’un ou plusieurs types de contenu d’un ensemble déterminé de types de contenu est ou sont associés à chaque premier message électronique, le ou les types de contenu étant déterminés à partir des deuxièmes données.
L’ensemble de types de contenu comprend par exemple les types de contenu suivants :
- un premier type correspondant à une action ou une tâche à réaliser ;
- un deuxième type correspondant à une réponse à apporter à une question ou un problème ; et
- un troisième type correspondant à un contenu informatif.
L’association correspond par exemple à une classification des premiers messages électroniques dans les classes 231, 232, 233.
Une telle classification est par exemple obtenue selon une méthode dite d’apprentissage machine (de l’anglais « Machine Learning ») ou apprentissage automatique, par exemple mise en œuvre par un réseau de neurones.
La classification est obtenue en alimentant un ou plusieurs modèles de prédiction avec les deuxièmes données.
Chaque modèle de prédiction est appris pendant une phase dite d’apprentissage à partir de données d’apprentissage de même nature que les deuxièmes données, ces données d’apprentissage ayant été obtenues à partir de données de messages électroniques antérieurs aux premiers messages. Les données d’apprentissage sont par exemple associées à des messages électroniques du premier utilisateur et d’un ensemble de deuxièmes utilisateurs.
L’apprentissage mis en œuvre correspond par exemple à un apprentissage non-supervisé à partir d’un ensemble de données d’apprentissages associées à un ensemble de deuxièmes messages électroniques antérieurs aux premiers messages électroniques comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines ou des milliers de deuxièmes messages électroniques. Selon un autre exemple, l’apprentissage mis en œuvre correspond à un apprentissage supervisé à partir de l’ensemble des données d’apprentissage.
Une telle phase d’apprentissage d’un modèle de prédiction est connue de l’homme du métier et n’est en conséquence pas décrite avec détail dans la présente description.
La classification de chaque premier message est obtenue en alimentant par exemple un réseau de neurones mettant en œuvre ou exécutant un ou plusieurs modèles de prédiction avec les deuxièmes données décrivant chaque premier message électronique.
Le réseau de neurones comprend par exemple une plusieurs couches de neurones interconnectés entre eux, formant par exemple une partie densément connectée du réseau de neurone. Un tel réseau correspond à un réseau de neurones à propagation avant (de l’anglais « feedforward neural network »), un tel réseau correspondant à un réseau de neurones artificiels acycliques. La partie densément connectée du réseau met par exemple en œuvre une ou plusieurs couches de neurones densément connectées (ou entièrement connectés) assurant la classification des deuxièmes données fournies en entrée, selon par exemple un modèle de type MLP (de l’anglais « Multi Layers Perceptron » ou en français « Perceptrons multicouches »).
En sortie de la classification mise en œuvre par la partie densément connectée du réseau de neurones sont obtenues une ou plusieurs probabilités d’appartenances à une ou plusieurs classes 231, 232, 133, chaque classe identifiant un type de contenu : la classe 231 correspond par exemple au premier type de contenu, la classe 232 au deuxième type de contenu et la troisième classe 233 au troisième type de contenu.
La classification permet de déterminer un ou plusieurs types de contenus pour chaque premier message après analyse du contenu de chaque premier message et en détectant des facteurs indiquant un type de contenu.
Par exemple, des formulations ou expressions telle que « Pouvez-vous », « Peux-tu », « J’ai besoin », « il faudra », la mention du nom du destinataire du message électronique devant une phrase ou la détection d’actions prédéfinies dans chaque premier message électronique par l’expéditeur sont utilisées pour conclure que le type du contenu détecté correspond au premier type de contenu.
Selon un autre exemple, les phrase se terminant avec « ? » ou contenant les formulations, expressions ou mots clés tels que « Quelle est », « comment », « Est-ce que » « problème » « interférence » « blocage » sans contenir les facteurs ou indicateurs associé au premier type de contenu sont utilisées pour conclure que le type du contenu détecté correspond au deuxième type de contenu.
Bien entendu le nombre de classes ou de paramètres d’évaluation en sortie du classificateur peut être différent de 3, par exemple égal à 2, 4 ou 5 classes.
La probabilité d’appartenance correspond ainsi par exemple à une information représentative d’un niveau de fiabilité de l’association d’un type de contenu avec un premier message. Une telle information de niveau de fiabilité est par exemple obtenue ou déterminée en additionnant le nombre de facteurs ou d’indicateurs suggérant un type de contenu, avec une pondération qui peut être ajustée en fonction des résultats. Selon un exemple de réalisation particulier, le niveau de fiabilité le plus élevé est retenu, pour chaque premier message électronique, déterminant ainsi le type de contenu à associer au premier message électronique.
Selon un autre exemple de réalisation particulier, qui peut être combiné avec l’exemple décrit ci-dessus, une information représentative d’un niveau d’urgence associé au type de contenu associé à chaque premier message électronique est déterminée en fonction des deuxièmes données et des métadonnées associées à chaque premier message électronique. L’information du niveau d’urgence est par exemple déterminée ou obtenue en additionnant le nombre de facteurs ou d’indicateurs suggérant l’urgence de l’information comprise dans le premier message électronique, suivant une pondération définie, tels qu’un indicateur d’urgence déterminé compris dans le premier message électronique (sous la forme d’une métadonnée par exemple) ou une formulation, expression ou un mot clé de type « urgent », « en urgence », « asap », « dès que possible », présents dans l’objet ou le corps du premier message électronique.
L’information représentative d’un niveau de fiabilité et l’information représentative d’un niveau d’urgence sont par exemple utilisées pour déterminer une information représentative d’un niveau de priorité associé au type de contenu déterminé pour le premier message électronique, ce qui revient à associer un niveau de priorité au premier message électronique lorsqu’un seul type de contenu est associé au premier message électronique.
Le niveau de priorité est par exemple obtenu en additionnant le niveau de fiabilité et le niveau d’urgence, avec par exemple une pondération déterminée pour chacun des niveaux de fiabilité.
Dans une quatrième opération 24, un premier objet graphique est généré pour chaque type de contenu déterminé pour chaque premier message électronique.
Un premier objet graphique correspond par exemple à un élément graphique généré pour être affiché sur un écran, par exemple l’écran du dispositif de calcul 110, au travers de l’IHM graphique associé au système de messagerie électronique.
Un ensemble d’informations déterminé est associé à chaque premier objet graphique généré, la liste des informations comprises dans chaque ensemble étant par exemple fonction du type de contenu associé à l’objet généré.
Par exemple, s’il a été déterminé que le contenu d’un premier message électronique correspond au premier type de contenu (tâche à exécuter / action à réaliser par le destinataire du premier message électronique), alors une première liste d’informations est générée. S’il a été déterminé que le contenu d’un premier message électronique correspond au deuxième type de contenu (question à répondre / problème à résoudre) alors une deuxième liste d’informations est générée. Enfin, s’il a été déterminé que le contenu d’un premier message électronique correspond au troisième type de contenu (contenu informatif), alors une troisième liste d’informations est générée.
Les éléments d’informations compris dans l’ensemble généré sont par exemple collectés ou obtenues à partir des premières données (contenu textuel et métadonnées par exemple), des différentes informations déterminées (niveau d’urgence, niveau de fiabilité, statut).
Lorsque le type de contenu correspond au premier type, la première liste d’informations générée comprend par exemple les éléments suivants :
- une information représentative d’un identifiant de l’objet de type tâche ou action,
- une information représentative d’un statut courant de l’objet de type tâche ou action, le statut courant étant par exemple mis à « en cours » à la génération de l’objet, le statut étant par exemple mis à jour ultérieurement lors du traitement de l’objet par le premier utilisateur,
- une information représentative d’un identifiant du premier message électronique,
- une information représentative d’un projet, par exemple un projet de développement d’un élément d’un véhicule,
- une information représentative de l’expéditeur du premier message électronique,
- une information représentative du destinataire du premier message électronique,
- une information représentative du niveau d’urgence,
- une information représentative du niveau de fiabilité,
- des informations représentatives du contenu de la tâche ou de l’action à réaliser,
- des informations représentatives d’identifiant(s) d’un ou plusieurs autres objets associés,
- des informations représentatives d’un niveau de certitude de l’association avec d’autres objets.
Lorsque le type de contenu correspond au deuxième type, la deuxième liste d’informations générée comprend par exemple les éléments suivants :
- une information représentative d’un identifiant de l’objet de type question ou problème,
- une information représentative d’un statut courant de l’objet de type question ou problème, le statut courant étant par exemple mis à « en cours » à la génération de l’objet, le statut étant par exemple mis à jour ultérieurement lors du traitement de l’objet par le premier utilisateur,
- une information représentative d’un identifiant du premier message électronique,
- des informations représentatives d’un objet ou d’un titre résumé de la question, par exemple obtenues à partir des deuxièmes données,
- une information représentative d’un projet, par exemple un projet de développement d’un élément d’un véhicule,
- une information représentative de l’expéditeur du premier message électronique,
- une information représentative du destinataire du premier message électronique,
- une information représentative du niveau d’urgence,
- une information représentative du niveau de fiabilité,
- des informations représentatives du contenu de la question à répondre ou du problème à résoudre,
- des informations représentatives d’identifiant(s) d’un ou plusieurs autres objets associés,
- des informations représentatives d’un niveau de certitude de l’association avec d’autres objets.
Lorsque le type de contenu correspond au troisième type, la troisième liste d’informations générée comprend par exemple les éléments suivants :
- une information représentative d’un identifiant de l’objet de type contenu informatif,
- une information représentative d’un identifiant du premier message électronique,
- une information représentative d’un identifiant d’un objet du premier type associé le cas échéant,
- une information représentative d’un identifiant d’un objet du deuxième type associé le cas échéant,
- des informations représentatives d’un ensemble de mots clés, par exemple obtenus des deuxièmes données ou d’un traitement des deuxièmes données par un modèle de prédiction de mots clés, le ou les mots clés décrivant le contexte et le contenu informatif,
- une information représentative d’un projet, par exemple un projet de développement d’un élément d’un véhicule,
- une information représentative de l’expéditeur du premier message électronique,
- une information représentative du destinataire du premier message électronique,
- des informations représentatives du contenu informatif.
Dans une cinquième opération 25, des troisièmes données représentatives du ou des premiers objets graphiques générés sont transmises par le serveur 111 et reçues par le dispositif de calcul 110 pour affichage des premiers objets graphiques sur l’écran d’affichage du dispositif 110.
L’affichage des premiers objets générés est par exemple organisé de manière à regrouper les objets selon le type de contenu auquel ils sont associés, et dans chaque groupe, les premiers objets sont par exemple affichés selon le niveau de priorité, le cas échéant.
Un exemple d’affichage d’objets ainsi générés à partir d’un ensemble de premiers messages électroniques reçus est présenté en regard de la ci-dessous.
La illustre schématiquement l’affichage d’objets générés relativement à l’ensemble de premiers messages traités selon le processus de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
La illustre par exemple une page 30 d’une IHM graphique comprenant un ensemble d’objets générés selon le processus décrit en regard de la .
Une telle page est par exemple affichée sur l’écran du dispositif de calcul 110. Par exemple, les données relatives à cette page sont chargées en mémoire du dispositif 110 lorsque le premier utilisateur exécute le client de messagerie électronique sur le dispositif 110 ou lorsque le premier utilisateur accède au système de messagerie électronique via un navigateur installé sur le dispositif 110.
Les données relatives à cette page 30 comprennent avantageusement les troisièmes données des premiers objets générés par le processus de la , avec par exemple en outre des quatrièmes données relatives à des deuxièmes objets générés avant, d’un point de vue temporel, les premiers objets graphiques. Les deuxièmes objets affichés avec les premiers objets correspondent par exemple aux objets non traités par le premier utilisateur, c’est-à-dire des deuxièmes objets dont le statut courant est ‘en cours ».
La page 30 comprend par exemple un premier ensemble 31 de premiers objets 311, 312, 313 (et optionnellement un ou plusieurs deuxièmes objets) chacun correspondant à un objet du premier type de contenu ; un deuxième ensemble 32 de premiers objets 321, 322 (et optionnellement un ou plusieurs deuxièmes objets) chacun correspondant à un objet du deuxième type de contenu ; et un troisième ensemble 33 de premiers objets 331 chacun correspondant à un objet du troisième type de contenu.
Dans chaque groupe 31 à 33, les objets graphiques sont par exemple organisés et affichés par ordre de priorité, l’objet ayant le niveau de priorité le plus élevé étant en haut de la liste par exemple.
Un objet graphique comprend un ensemble d’éléments graphiques (texte, icône, bouton, etc.) arrangés spatialement de manière déterminée pour affichage dans une fenêtre d’une IHM sur un écran d’affichage.
Les objets du premier groupe 31 comprennent chacun les informations de la première liste, les objets du deuxième groupe 32 les informations de la deuxième liste et les objets du troisième groupe 33 les informations de la troisième liste.
Chaque objet 311, 312, 313 du premier groupe 31 comprend en outre chacun un ensemble de boutons virtuels, par exemple 3 boutons 3101, 3102, 3103, une instruction particulière à chaque bouton étant exécutée (par exemple par le serveur 111) lorsque le premier utilisateur clique ou appui (via son doigt lorsque l’écran du dispositif 110 est tactile) sur le bouton ad hoc.
Par exemple, un appui sur le bouton 3101 génère une requête pour clôturer la tâche ou l’action associée à l’objet 311 associé. Une telle requête entraine une modification du statut courant de « en cours » vers « clôturé », le statut étant mis à jour dans le champ ad hoc de la base de données 112 stockant les données relatives à chaque objet. Une fois clôturée, l’objet graphique disparait par exemple de la page 30.
Un appui sur le bouton 3102 génère par exemple une requête pour afficher une ou plusieurs recommandations en lien avec la tâche de l’objet 311 associé. La génération de la ou les recommandations est par exemple en mettant en œuvre une méthode d’apprentissage machine ou une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « Deep Learning »), par exemple en alimentant un modèle de prédiction de recommandation avec au moins une partie des informations associées à l’objet 311, un tel modèle de prédiction de recommandation ayant été appris à partir d’un ensemble de deuxièmes objets antérieurs aux premiers objets qui ont été clôturés après réalisation de la tâche associée à chacun de ces deuxièmes objets. Selon un autre exemple, chaque premier objet 311 à 313 est associé à un ou plusieurs deuxièmes objets du premier type de contenu ayant un statut « clôturé » et/ou est associé à un ou plusieurs premiers ou deuxièmes objets du troisième type de contenu présentant des similitudes de contexte et de contenu avec le premier objet 311. Une telle association est réalisée en comparant le premier objet à l’ensemble des autres objets stockées dans la base de données en relation avec le premier utilisateur et un ensemble de deuxièmes utilisateurs différents du premier utilisateur. L’association entre un premier objet et d’autres objets est par exemple matérialisée en renseignant dans la première liste d’informations associée au premier objet 311 les identifiants de chacun des autres objets associés. Un niveau de certitude est par exemple calculé ou déterminé pour chaque association entre le premier objet 311 et un autre objet en additionnant les facteurs ou indicateurs de similitude basés par exemple sur la présence de mots clés déterminés avec une pondération déterminée. L’information relative au niveau de certitude est par exemple ajoutée comme élément d’information dans la première liste d’information.
Selon un exemple de réalisation particulier, la génération des recommandations ou suggestions comprend les opérations suivantes, en prenant pour exemple le premier objet 311 :
- recherche, dans l’ensemble des autres objets du même type que le premier objet 311 et en statut « clôturé » et dans l’ensemble des autres objets du type contenu informatif, du ou des objets ayant un niveau de similitude supérieur à un seuil ; la recherche est par exemple faite dans tous les objets stockés dans la base de données 112 et associés au premier utilisateur, ou selon un autre exemple dans tous les objets stockés dans la base de données 112 et associés à tout utilisateur du système de messagerie, ou à un groupe déterminé d’utilisateurs du système de messagerie (par exemple tous les utilisateurs associés à un projet particulier ou à un service particulier de l’entreprise) ;
- sélection d’un ou plusieurs autres objets similaires, par exemple les 3 autres objets ayant les niveaux de similitude les plus élevés ;
- collecte de l’action réalisée pour clôturer les autres objets du même type, cette information de l’action réalisée étant par exemple stockée dans un objet de type contenu informatif généré automatiquement lors de la clôture d’un objet du premier type ;
- affichage de la ou les recommandations dans une fenêtre de l’IHM sur l’écran du dispositif 110.
Un appui sur le bouton 31023 génère par exemple une requête pour supprimer l’objet 311 de la base de données 112.
Chaque objet 321, 322 du deuxième groupe 32 comprend en outre chacun un ensemble de boutons virtuels, par exemple 3 boutons 3201, 3202, 3203, une instruction particulière à chaque bouton étant exécutée (par exemple par le serveur 111) lorsque le premier utilisateur clique ou appui (via son doigt lorsque l’écran du dispositif 110 est tactile) sur le bouton ad hoc.
Par exemple, un appui sur le bouton 3201 génère une requête pour répondre à la question ou au problème associé à l’objet 321. Une telle requête génère par exemple l’ouverture automatique d’un nouveau message électronique avec comme destinataire l’émetteur du premier message ayant entrainé la génération du premier objet 321, avec par exemple l’ensemble des destinataires du premier message électronique en copie de ce nouveau message électronique. Un ensemble d’informations tels que l’objet, le projet sont par exemple automatiquement récupérées de la deuxième liste d’informations pour être ajoutés à l’objet et/ou au corps de ce nouveau message électronique. Le premier utilisateur peut alors compléter le texte de ce nouveau message électronique.
La transmission de ce nouveau message électronique entraine automatiquement par exemple le changement de statut du premier objet qui passe de « en cours » à « clôturé » et, optionnellement, la génération d’un nouvel objet de type contenu informatif, avec par exemple les éléments principaux de la réponse apportée par ce nouveau message électronique.
Un appui sur le bouton 3202 génère par exemple une requête pour générer une ou plusieurs recommandations ou suggestions de réponse, comme pour la génération de recommandations suite à l’appui sur le bouton 3102.
Enfin, un appui sur le bouton 3203 génère par exemple une requête pour supprimer l’objet 321 de la base de données 112.
La liste des objets affichés évolue ainsi dynamiquement en fonction des actions du premier utilisateur via l’IHM, notamment via les boutons 3101, 3102, 3103, 3201, 3202, 3203 associés aux objets graphiques 311, 312, 313, 321, 322.
La illustre schématiquement un dispositif 4 configuré pour communiques des données représentatives d’un ensemble de messages électroniques (aussi appelés courriers électroniques, courriels ou emails), selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 4 correspond par exemple à un dispositif de calcul tel que le dispositif 110 de la ou le serveur 111 de la .
Le dispositif 4 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1, 2 et 3 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 4 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique tels qu’un dispositif de calcul, un dispositif de traitement de données, un ordinateur, un serveur, un dispositif de communication mobile tel qu’une tablette, un téléphone intelligent ou un objet connecté (par exemple une montre connectée). Les éléments du dispositif 4, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 4 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels.
Le dispositif 4 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 40 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 4. Le processeur 40 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 4 comprend en outre au moins une mémoire 41 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique.
Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 41.
Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 4 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires, par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend un bloc 42 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud ». Les éléments d’interface du bloc 42 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes :
- interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ;
- interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ;
- interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ;
- interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »).
Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 comprend une interface de communication 43 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres serveurs ou d’autres ordinateurs) via un canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 430. L’interface de communication 43 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3).
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 4 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 440, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 450 et/ou d’autres périphériques 460 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 44, 45 et 46. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 4.
La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de communication de données représentatives d’un premier ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique, le premier ensemble de premiers messages électroniques étant associé à un identifiant d’un premier émetteur/récepteur, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif de calcul de type serveur, ordinateur ou dispositif de communication mobile, par exemple par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif.
Dans une première étape 51, des premières données représentatives d’un contenu de chaque premier message électronique du premier ensemble de messages électroniques sont reçues d’un dispositif de stockage de données.
Dans une deuxième étape 52, les premières données sont traitées via une méthode dite d’analyse de texte pour la génération de deuxièmes données représentatives du contenu de chaque premier message électronique.
Dans une troisième étape 53, chaque premier message électronique est associé à une classe d’un ensemble de classes en fonction des deuxièmes données, un type de contenu étant associé à chaque classe de l’ensemble de classes.
Dans une quatrième étape 54, un premier objet graphique représentatif de chaque premier message électronique est généré, le premier objet graphique comprenant un ensemble d’informations représentatives de chaque premier message électronique fonction du type de contenu associé à chaque premier message électronique.
Dans une cinquième étape 55, des troisièmes données représentatives d’un ensemble de premiers objets graphiques générés pour le premier ensemble de premiers messages électroniques sont transmises, via une connexion filaire et/ou sans fil, pour affichage de l’ensemble de premiers objets graphiques sur un dispositif d’affichage de manière à regrouper les premiers objets graphiques de l’ensemble par type de contenu
Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1, 2 et 3 s’appliquent aux étapes du procédé de la .
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de traitement de données d’entrée qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
La présente invention concerne également un dispositif de calcul, par exemple un serveur, un ordinateur ou un dispositif de communication mobile correspondant par exemple au dispositif 4 de la .
La présente invention concerne également un système comprenant un ou plusieurs dispositifs de calcul 110 reliés en communication à un ou plusieurs serveurs 111 hébergeant une ou plusieurs bases de données 112.
Claims (10)
- Procédé de communication de données représentatives d’un premier ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique, ledit premier ensemble de premiers messages électroniques étant associé à un identifiant d’un premier émetteur/récepteur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes :
- réception (51), depuis un dispositif de stockage de données (112), de premières données représentatives d’un contenu de chaque premier message électronique dudit premier ensemble de messages électroniques ;
- traitement (52) desdites premières données via une méthode dite d’analyse de texte pour génération de deuxièmes données représentatives dudit contenu dudit chaque premier message électronique ;
- association (53) dudit chaque premier message électronique à une classe d’un ensemble de classes (231, 232, 233) en fonction desdites deuxièmes données, un type de contenu étant associé à chaque classe dudit ensemble de classes (231, 232, 233) ;
- génération (54) d’un premier objet graphique (311) représentatif dudit chaque premier message électronique, ledit premier objet graphique (311) comprenant un ensemble d’informations représentatives dudit chaque premier message électronique fonction dudit type de contenu associé audit chaque premier message électronique ;
- transmission (55) de troisièmes données représentatives d’un ensemble de premiers objets graphiques (311, 312, 313, 321, 322, 331) générés pour ledit premier ensemble de premiers messages électroniques pour affichage dudit ensemble de premiers objets graphiques sur un dispositif d’affichage (110) de manière à regrouper les premiers objets graphiques (311, 312, 313, 321, 322, 331) dudit ensemble par type de contenu. - Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre les étapes suivantes :
- détermination d’une information représentative d’un niveau de fiabilité associé audit type de contenu associé audit chaque premier message électronique en fonction desdites deuxièmes données ;
- détermination d’une information représentative d’un niveau d’urgence associé audit type de contenu associé audit chaque premier message électronique en fonction desdites deuxièmes données et de métadonnées associées audit chaque premier message électronique ;
- détermination d’une information représentative d’un niveau de priorité associé audit type de contenu associé audit chaque premier message électronique en fonction de ladite information représentative d’un niveau de fiabilité et de ladite information représentative d’un niveau d’urgence. - Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ledit type de contenu appartient à un ensemble de types de contenu comprenant :
- un premier type correspondant à une action à réaliser ;
- un deuxième type correspondant à une réponse à apporter à une question ; et
- un troisième type correspondant à un contenu informatif. - Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre les étapes suivantes pour chaque type de contenu correspondant audit premier type ou audit deuxième type :
- association dudit premier objet graphique (311) à au moins un deuxième objet graphique représentatif d’un deuxième message électronique d’un deuxième ensemble de messages électroniques antérieurs audit premier ensemble de premiers messages électroniques, ledit deuxième ensemble de messages électroniques étant associés à une pluralité de deuxièmes émetteurs/récepteurs ;
- détermination d’au moins une recommandation associée audit chaque premier message électronique à partir d’actions ayant entrainé une clôture dudit au moins un deuxième objet graphique ;
- transmission de données représentatives de ladite au moins une recommandation pour affichage de ladite au moins une recommandation sur ledit dispositif d’affichage. - Procédé selon la revendication 4, comprenant en outre une étape de détermination d’une information représentative d’un niveau de certitude associé à ladite association entre ledit premier objet graphique (311) et ledit au moins un deuxième objet graphique en fonction dudit ensemble d’informations associées audit premier objet graphique (311) et d’un ensemble d’informations associées audit au moins un deuxième objet graphique.
- Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une étape d’association d’une information représentative d’un statut courant audit premier objet graphique (311) en fonction d’une action générée par ledit premier émetteur/récepteur via un bouton virtuel (3101, 3102, 3103) d’une interface homme-machine, ledit bouton virtuel étant compris dans ledit premier objet graphique.
- Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, ledit procédé étant mis en œuvre dans un réseau de neurones mettant en œuvre au moins une méthode d’apprentissage machine et/ou d’apprentissage profond.
- Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur.
- Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 7.
- Dispositif (4) de communication de données représentatives d’un premier ensemble de premiers messages électroniques d’un système de messagerie électronique, ledit dispositif (4) comprenant une mémoire (41) associée à au moins un processeur (40) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2203408A FR3134674A1 (fr) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | Procédé et dispositif de communication de données représentatives d’objets graphiques générés à partir de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR2203408A FR3134674A1 (fr) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | Procédé et dispositif de communication de données représentatives d’objets graphiques générés à partir de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques |
| FR2203408 | 2022-04-13 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FR3134674A1 true FR3134674A1 (fr) | 2023-10-20 |
Family
ID=82385372
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| FR2203408A Pending FR3134674A1 (fr) | 2022-04-13 | 2022-04-13 | Procédé et dispositif de communication de données représentatives d’objets graphiques générés à partir de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| FR (1) | FR3134674A1 (fr) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2973380A2 (fr) * | 2013-03-14 | 2016-01-20 | Microsoft Technology Licensing, LLC | Assistant de messagerie électronique pour une gestion efficace des courriers électroniques |
| WO2016183257A1 (fr) * | 2015-05-14 | 2016-11-17 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Aperçus d'élément de communication |
-
2022
- 2022-04-13 FR FR2203408A patent/FR3134674A1/fr active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2973380A2 (fr) * | 2013-03-14 | 2016-01-20 | Microsoft Technology Licensing, LLC | Assistant de messagerie électronique pour une gestion efficace des courriers électroniques |
| WO2016183257A1 (fr) * | 2015-05-14 | 2016-11-17 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Aperçus d'élément de communication |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| JULIA SILGEDAVID ROBINSONO'REILLY, TEXT MINING WITH R - A TIDY APPROACH, 2017 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11455981B2 (en) | Method, apparatus, and system for conflict detection and resolution for competing intent classifiers in modular conversation system | |
| US11847578B2 (en) | Chatbot for defining a machine learning (ML) solution | |
| US11556862B2 (en) | Techniques for adaptive and context-aware automated service composition for machine learning (ML) | |
| US11264013B2 (en) | Identifying digital private information and preventing privacy violations | |
| JP7387714B2 (ja) | 限られた知識ドメイン内でナレッジグラフを構築するための技術 | |
| US20210081837A1 (en) | Machine learning (ml) infrastructure techniques | |
| Khan et al. | Build better chatbots | |
| US10387899B2 (en) | Systems and methods for monitoring and analyzing computer and network activity | |
| US10552544B2 (en) | Methods and systems of automated assistant implementation and management | |
| US11416766B2 (en) | Mistaken message prevention based on multiple classification layers | |
| US20130289991A1 (en) | Application of Voice Tags in a Social Media Context | |
| US20180115464A1 (en) | Systems and methods for monitoring and analyzing computer and network activity | |
| JP2018524669A (ja) | コミュニケーション及びコンテンツからのコミットメント及びリクエストの自動抽出 | |
| US20220358225A1 (en) | Variant inconsistency attack (via) as a simple and effective adversarial attack method | |
| US11057331B2 (en) | Construction of global internet message threads | |
| WO2018231472A1 (fr) | Identification de relations à partir d'un contenu de communication | |
| JP2023538923A (ja) | テキスト分類についての説明を与えるための技術 | |
| FR3134674A1 (fr) | Procédé et dispositif de communication de données représentatives d’objets graphiques générés à partir de données représentatives d’un ensemble de messages électroniques | |
| EP3660726A1 (fr) | Procede de determination d'un agent conversational sur un terminal | |
| US20240127297A1 (en) | Systems and methods for generic aspect-based sentiment analysis | |
| US11948219B1 (en) | Determining opt-out compliance to prevent fraud risk from user data exposure | |
| US11663410B2 (en) | Online terms of use interpretation and summarization | |
| US20240062108A1 (en) | Techniques for training and deploying a named entity recognition model | |
| CN115827833A (zh) | 一种对话结构处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| WO2022129760A2 (fr) | Procede de collecte de donnees, procede d'exploitation de donnees collectees, dispositif electronique et produits programme d'ordinateur et support correspondants |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 2 |
|
| PLSC | Publication of the preliminary search report |
Effective date: 20231020 |