Brevet FR3088462A1 — publié le 20200515

DESCRIPTION TITRE : Procédé de détermination d'une indication contextuelle relative à une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur Domaine technique de l'invention La présente invention concerne le domaine des systèmes LJ multimédias pour des véhicules terrestres à moteur. L'invention porte en particulier sur un procédé de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre a moteur. L'invention s'applique notamment aux véhicules automobiles. Etat de la technique 70 Aujourd'hu , les systèmes multimédias pour véhicules terrestres moteur incluent des fonctionnalités de prédiction de contenu, basées notamment sur des mécanismes d'apprentissage automatique qui, entre autres, permettent de déterminer les contenus multimédias les plus probables compte-tenu, par exemple, de l'utilisateur, de la date, de l'heure, de la localisation et/ou du nombre passagers, Ces prédictions/suggestions se basent généralement sur l'historique des actions qui ont effectués 2 précédemment. et recherchent - contenus multimédias (e.g. station de radio, plateforme de distribution de vidéos à la demande) les plus souvent écoutés et/ou regardés dans les mêmes conditions de départ. Cependant, prédiction présenter le taux de réussite des algorithmes de n'est pas de 10096 Des erreurs peuvent se en particulier au début de - ' J- et phase d'apprentissage, et ce même lorsque des dispositions LJ prises assurent, par exemple, qu'une Proposition n'est pas faite en cas de probabilité calculée trop faible. Or, un élément clé pour l'acceptation par un utilisateur de tout système basé sur de l'intelligence artificielle est lié à la capacité qu'a l'utilisateur de suivre et comprendre ce qui a été appris par la machine. On constate donc qu'il existe un besoin de formuler les propositions et résultats fournis par de tels systèmes conjointement avec des éléments explicatifs ou 20 contextuels qui visent à permettre à un utilisateur dP comprendre le raisonnement mis en oeuvre et, le cas échéant, les raisons d'éventuelles erreurs. Ces éléments informatifs additionnels contribuent en effet à inciter l'utilisateur à être plus compréhensif vis-à-vis des erreurs et à l'écoute des progrès. 'est au prix de telles fonctionnalités qu'un meilleur taux d'acceptation des mécanismes d'intelligence artificielle par _Les utilisateurs finaux peut être atteint. Ainsi, les systemes multimédias actuels qui ne prennent pas en compte de tels aspectL et fournissent des prédictions de contenu sans y adjoindre des éléments informatifs permettant à l'utilisateur de comprendre le cadre du raisonnement mis en oeuvre présentent certains désavantages en matière d'interaction homme-machine, Présentation de l'invention L'invention vise à pallier ces inconvénients L'invention a en particulier pour but de fournir un LJ procédé qui est apte à mettre en lien une suggestion de contenu multimédia avec une indication contextuelle qui est présentée à un utilisateur par le bais d'un système multimédia embarqué à bord d'un véhicule terrestre moteur, Plus spécifiquement, l'invention a pour but de fournir un procédé qui permet que toute suggestion de contenu qui est faite sur la base de la mise en oeuvre de mécanismes d'intelligence artificielle soit agrémentée d'au moins une indication contextuelle pertinente qui permet à l'utilisateur de comprendre le 20 raisonnement qui a induit la suggestion. L'invention a aussi pour but de fournir un procédé qui sait extraire certains paramètres distinctifs influents en regard de résultats fournis en utilisant des mécanismes d'apprentissage automatique et de traiter ces paramètres ïy distinctifs pour fournir des informations explicatives utiles pour l'utilisateur, cet effet, l'invention a pour objet procédé de détermination d'au moins une valeur représentative d'au 4 moins un paramètre contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur, le procédé comprenant les étapes de constituer des données de fonctionnement, lesdites données de fonctionnement étant générées suite â l'émission d'au moins un signal par au moins un premier appareil de détection agencé dans le véhicule et configure pour L D émettre un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du véhicule, recevoir des données de localisation, lesdites données de localisation étant transmises par un système de positionnement par satellite et/ou une source de données distante, traiter lesdites données de localisation pour extraire au moins un paramètre pertinent, constituer des données d'identification relatives à au moins un passager du véhicule, 70 lesdites données d'identification étant en partie générées suite à l'émission d'un signal par au moins un deuxième appareil de détection agencé dans le véhicule et configure pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique dudit passager, transmettre lesdites données de fonctionnement, lesdites données de localisation et lesdites données d'identification à un module d'apprentissage automatique qui, sur la base desdites données de fonctionnement, desdites données de localisation et desdites données d'identification, établit un modèle prédictif apte à traiter au moins un paramètre d'entrée, utiliser le modèle prédictif pour déterminer ladite suggestion, déterminer au moins un paramètre distinctif en. _Lien avec ladite suggestion, et déterminer la valeur représentative en utilisant. le paramètre distinctif. Selon une variante, le procédé peut comprendre une étape d'utilisation de la valeur représentative pour déterminer une indication contextuelle. Selon une autre varia e, le procédé peut comprendre une étape d'interaction avec une interface de diffusion d'information apte à prendre en charge l'indication 20 contextuelle pour produire un message sonore et/ou une animation. Selon une autre variante, ladite interface de diffusion d'information peut faire partie intégrante dudit système multimédia. Selon une autre variante, l'étape de détermination du paramètre distinctif peut comprendre une, étape consistant à faire varier le paramètre d'entrée. 6 Selon une autre variante, l'étape d'utilisation du modèle prédictif peut comprendre une étape d'utilisation des données de localisation pour mettre à jour ladite suggestion. L'invention a en outre pour objet un système informatique de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en o regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur dans lequel sont agencés au moins un premier appareil de détection configuré pour émettre un signal en fonction régime de fonctionnement du véhicule, au moins un deuxième appareil de détection configure pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique d'un passager, un récepteur pour recevoir des données de localisation fournies par un système de 20 positionnement par satellites et permettant la détermination horodatée de la position géographique du véhicule et un moyen d'émission et de réception de signaux radiofréquences pour communiquer avec un serveur distant et/ou un appareil électronique portable, le système comprenant des moyens de mise en oeuvre d'un procédé te] que défini ci--dessus. Selon une variante, le système peut comprendre une unité de calcul, un module d'apprentissage automatique et des 7 moyens de stockage dans lesquels sont stockés au moins un programme pour l'exécution d'étapes du procédé de détermination tel que défini ci-dessus. L'invention a en outre pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé tel que défini ci-dessus. LO L'invention a en outre pour objet un véhicule comprenant un système tel que défini ci-dessus. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : [Fig. 11 est un schéma bloc a un système de détermination selon l'invention, et. [Fig. 2] est un organigramme illustrant certaines 20 étapes d'un procédé de détermination selon l'invention. Description détaillée de l'invention Le système de détermination 100 selon la présente invention est illustré sur la figure 1. Le système comprend une unité de traitement d'information 101 comprenant un ou plusieurs processeurs, des moyens de stockage de données 102, des moyens d'entrée et sortie 103 et un module d'apprentissage automatique 104. Selon 8 certains modes de réalisation, le système 100 est embarqué dans un véhicule terrestre à moteur et est distribué parmi un ou plusieurs calculateurs. Selon d'autres modes de réalisation de l'invention, le système 100 comprend un ou plusieurs ordinateurs, un ou plusieurs serveurs, un ou plusieurs supercalculateurs et/ou n'importe quelle combinaison comprenant l'un de ces systèmes informatiques. On peut également envisager certains modes de réalisation dans lesquels certains éléments du système 100 sont hébergés en partie à bord d'un véhicule terrestre à moteur, sur un ou plusieurs calculateurs, alors que d'autres éléments sont répartis sur un ou plusieurs serveurs distants. Alternativement, le système 100 fait partie intégrante d'un système multimédia d'un véhicule terrestre à moteur. Quelle que soit la configuration retenue, le système 100 est apte à interagir avec un véhicule, notamment pour extraire et/ou recevoir des données générées par ZO un ou plusieurs appareils de détection (non représentés) agencés dans le véhicule. Avantageusement, le système 100 interagit en réalité avec tout système intégré au véhicule, notamment les systèmes et capteurs l'identification du conducteur et d'éventuels ainsi additionnels, leur que l'analyse de permettant passagers condition physique et/ou physiologique. Pour certaines tâches, le système 100 interagit, par exemple par le biais de ses moyens d'entrée et sortie 103, avec un récepteur d'un système de positionnement par satellites du véhicule, avec le système multimédia embarqué dans le véhicule et/ou avec un émetteur/récepteur de signaux radiofréquences du véhicule, notamment pour extraire des données depuis un ou plusieurs serveurs distants. De préférence, le système multimédia du véhicule est apte à extraire et diffuser un contenu multimédia, par le biais par exemple d'un récepteur radio et/ou d'une interface de communication apte à interagir avec les moyens de transmission de signaux radiofréquences du o véhicule pour se connecter u réseau Internet. Tous ces éléments contribuent pour permettre au système 100 de mettre en oeuvre un procédé de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia pour un véhicule terrestre a moteur, tel que décrit. dessous. Comme illustré à la figure 2, selon une étape 201, le zo système 100 constitue, 1.e. extrait, enregistre et/ou établit, des données de fonctionnement. De préférence, les données de fonctionnement sont générées lorsque l'un des appareils de détection agencés dans le véhicule émet un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du véhicule. Ainsi, lors de chaque trajet, des données de fonctionnement sont par exemple générées selon les signaux reçus d'appareils de détection qui sont aptes à émettre dessignalxx en fonction du niveau dé carburant dans le réservoir du véhicule, en fonction du niveau de 10 charge d'une batterie du véhicule, en fonction de la luminosité ambiante, en fonction de la présence de gouttes sur le parebrise ou en fonction d'un régime de fonctionnement d'un organe d'éclairage ou d'un essuie-glace du véhicule. Selon une Ptape 202, le système 100 reçoit aussi des données de localisation. De maniere conventionnelle, les données de localisation sont transmises par un système to de positionnement par satellites et/ou une source de données hébergées sur un serveur distant. Ces données de localisation peuvent ainsi contenir des éléments de cartographie, des éléments d'information routière ou d'autres informations tels que des points d'intérêt ou des éléments de signalisation routière. De manière avantageuses, les données de localisation utilisées par le système 100 ne vont pas au-delà des Pléments d'information aujourd'hui disponibles et utilisés par les systèmes de navigation actuels. ZO Selon une étape 203, les données de localisation sont traitées en regard d'une tâche de prédiction à accomplir, notamment pour déterminer certains paramètres d'entrée qui alimentent le module d'apprentissage automatique 104. Lors de cette étape, le système 100 détermine par exemple une date courante, une heure courante et/ou un lieu courant. Selon une étape 204, le système 100 constitue des données d'identification relatives à au moins un passager du véhicule. Ces données d'identification concernent aussi bien le conducteur que, le cas échéant, les autres passagers du véhicule. Pour une première partie, les données d'identification sont ées lorsque le système 100 interagit avec un dispositif d'identification portable que le conducteur utilise pour déverrouiller et démarrer le véhicule (e.g. télécommande, clef électronique, etc.). Alternativement, ou cumulativement, le système 100 constitue une autre partie des données d'identification en interagissant directement avec un smartphone, par exemple par le biais d'une liaison bluetooth mise à disposition par les moyens de transmission de signaux radiofréquences du véhicule. De manière avantageuse, _Le système 100 utilise ces moyens pour extraire les identifiants de certains appareils électroniques 70 portables se trouvant à bord du véhicule, notamment des smartphones. Sur la base de ces données, le système 100, est apte à déterminer certaines informations sur les passagers du véhicule, en particulier le nombre de passagers transportés. Avantageusement, ces données d'ideniSfication permettent aussi au système 100 de retrouver et extraire un profil utilisateur, par exemple stocké sur les moyens de stockage de données 102. Dans 12 ce profil utilisateur, des informations définissent l'identité d'un passager tandis que d'autres sont relatives à son âge ou à son expérience de conduite. Pour une autre partie, les données d'identification sont générées suite à l'émission d'un signal par au moins un appareil de détection agencé dans le véhicule et configure' pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une - condition physique et/ou psychologique du passager. Par exemple, lors de chaque LJ trajet, des données d'identification sont générées selon les signaux reçus d'appareils de détection qui sont aptes à émettre des signaux en fonction du pouls d'un passager, en fonction de la température corporelle d'un passager, en fonction du poids d'un passager, en fonction de l'état d'ébriété d'un passager et/ou en fonction du positionnement du regard d'un passager, notamment celui du conducteur. Lors d'une étape 205, les données de fonctionnement, m les données de localisation et les données d'identification sont transmises au module d'apprentissage automatique 104. Dans un premier temps, ces données sont utilisées par le module d'apprentissage mesure. Pour ce. constituer une base d'entraînement_ module d'apprentissage automatique prédictif qui s'affine au fur et à faire, le système 100 met en oeuvre, lors automatique 104 pour Progressivement, le 104 bâtit un modèle chaque trajet, une étape d'analyse des paramètres d'entrée, par exemple la date courante, l'heure courante ou le lieu courant, en regard d'un contenu multimédia écouté et/ou regardé au moyen du système multimédia du véhicule. Lors d'une étape 205, le système 100 utilise le modèle prédictif établi par le module d'apprentissage automatique 104 pour déterminer une suggestion de contenu multimédia. Sur la base d'un ou plusieurs paramètres d'entrée courants, le module d' apprentissaC e automatique 104 retourne une suggestion de contenu o multimédia. Selon un mode de réalisation plus particulier, le syystème 100 réalise parallèlement une étape supplémentaire au cours de laquelle _La suggestion retournée par le module d'apprentissage automatique 104 est mise jour en utilisant les données de localisation. Par ce mécanisme, le système 100 est â même de prendre en compte que, dans certains cas, les données de localisation priment sur les suggestions 70 fournies par le module d'apprentissage automatique 104. C'est par exemple le cas lorsque, au fil du temps, le module d'apprentissage automatique 104 a appris que certains lieux de départ impliquent irrémédiablement certains contenus multimédia (par exemple : « départ - travail » implique « contenu multimédia station de radio X » r « départ = école des enfants implique « contenu multimédia = nouvelle vidéo de dessins animés disponible sur Internet »), 14 Lors d'une étape 207, le système 100 détermine au moins un paramètre distinctif en lien avec la suggestion déterminée au cours de l'étape 206. Pour ce faire, le système 100 réalise une étape qui consiste à faire varier un ou plusieurs paramètres d'entrée. En effet, en contrôlant si la prédiction retournée par le modèle prédictif du module d'apprentissage automatique 104, i.e. la uggestion, est impactée par des variations relatives de certains paramètres d'entrée, le système LJ 100 peut déterminer au moins un paramètre distinctif qui influence la suggestion. Par exemple, le système détermine, relativement à une suggestion de contenu multimédia, si celle-ci reste identique en faisant varier le paramètre d'entrée qui correspond à la date courante. Si, par exemple, une suggestion reste identique tous les jours de la semaine sauf le weekend, ou seulement tous les lundi matin, le système 100 détermine alors que le paramètre distinctif est lié à la date courante. De même, en faisant varier le zo paramètre d'entrée qui correspond à l'heure courante, le système 100 peut déterminer si une suggestion de contenu reste identique pour toute heure de la journée ou selon certains créneaux horaires particuliers et établir ainsi si le paramètre distinctif est lié à l'heure courante. Lors d'une étape 208, le système 100 détermine la valeur. représentative en utilisant le paramètre distinctif. Par exemple, lorsque le paramètre distinctif a trait à' la date courante comme ci-dessus, le système 100 détermine qu'une valeur représentative pour ce paramètre distinctif correspond à une formulation verbale tous les jours excepté le week-end » ou, selon un autre exemple « tous les lundi matin ». D'autres valeurs représentatives peuvent cependant être envisagées. Ainsi, lorsque le paramètre distinctif a trait au lieu courant, on peut alors envisager que le système 100 détermine une valeur représentative qui correspond à LJ une formulation verbale telle que « chaque fois que cet. endroit est le lieu de départ ». Comme on l'a compris, la valeur représentative défini donc un paramètre de contexte en lien avec la suggestion. Ensuite, le système 100 utilise la valeur représentative déterminée à l'étape 208 pour en déduire une indication contextuelle. Par exemple, l'indication contextuelle déterminée par le système 100 lors de cette étape peut correspondre à une suite de mots similaires aux 20 formulations verbales mentionnées ci-dessus. Dans d'autres cas, l'indication contextuelle correspond à un ensemble de données numériques qui définissent une image, une vidéo et/ou un message audio. Enfin, une fois l'indication contextuelle déterminée, celle-ci est transmise vers une interface de diffusion d'information. L'interface de diffusion d'information est configurée pour être apte à utiliser l'indication contextuelle et produire un élément signalétique, par 16 exemple un message sonore ou une animation 2uelle. De préférence, l'interface de diffusion d'information fait partie intégrante du système multimédia du véhicule. Alternativement, l'interface de diffusion d'information se présente sous la forme d'un appareil électronique indépendant agencé dans la console du véhicule et qui comprend un écran et/ou un haut-parleur. Dans d'autres cas encore, on peut imaginer que c'est. l'une des interfaces de diffusion d'information d'un smartphone ID (e.g. écran, haut-parleurs) se trouvant à bord du véhicule qui est utilisée à ce stade par le système 100. Le système 100 selon l'invention améliore donc considérablement l'interaction avec l'utilisateur dans la mesure où il devient possible de fournir un système multimédia pour véhicule gui ne se contente pas d'apprendre les habitudes et. proposer des contenus pertinents mais qui est aussi en mesure de justifier les suggestions qu'il fournit. L'utilisateur, qui zo comprend mieux les cheminements et raisonnements mis en oeuvre par les fonctionnalités d'intelligence artificielle est alors plus compréhensif vis-à-vis d'éventuelles erreurs et plus à l'écoute des progrès. Cette avancée en matière d'interface homme-machine dans le domaine des systèmes multimédias pour véhicules repose sur le procédé et le système selon l'invention qui, tels que décrits ci-dessus et définis par ses revendications, établissent un choix spécifique de paramètres et une manière particulière de traiter ces 3_ 7 paramètres afin de tirer des résultats exploitables en lien avec le but d'amélioration recherché. L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-dessus, présentés uniquement à titre d'exemples, mais s'étend a d'autres modes de réalisation, notamment ceux formés en combinant certaines caractéristiquesdécrites en lien avec certains modes de réalisation avec d'autres Lo caractéristiques décrites en lien aven d'autres modes de réalisation mu sont à la portée de l'homme REVENDICATIONS1. Procédé de détermination par un système informatique (100) d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur., caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes de : ID - constituer des données de fonctionnement, lesdites données de fonctionnement étant générées suite à l'émission d'au moins un signal par au moins un premier appareil de détection agencé dans le véhicule et configuré pour émettre un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du véhicule, - recevoir des données de localisation, lesdites données de localisation étant transmises par un système de positionnement par satellite et/ou une source de données distante, 20 - traiter lesdites données de localisation pour extraire au moins un paramètre pertinent, - constituer des données d'identification relatives à au moins un passager du véhicule, lesdites données d'identification étant en partie générées suite à l'émission d'un signal par au moins un deuxième appareil de détection agencé dans le véhicule et configuré pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique dudit passager, 19 - transmettre lesdites données de fonctionnement, lesdites données de localisation et lesdites données d'identification à un module d'apprentissage automatique qui, sur la base desdites données de fonctionnement, desdites données de localisation et desdites données d'identification, établit un modèle prédictif apte à traiter au moins un paramètre d'entrée, - utiliser le modèle prédictif pour déterminer ladite suggestion, - déterminer au moins un paramètre distinctif en lien avec ladite suggestion, et - déterminer la valeur représentative en utilisant le paramètre distinctif. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il. comprend. une étape d'utilisation de la valeur représentative pour déterminer une indication contextuelle. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en qu'il comprend une étape d' interaction avec une interface de diffusion d'information apte à prendre en charge l'indication contextuelle pour produire un message sonore et/ou une animation. . Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite interface de diffusion d'information fait 30 partie intégrante dudit système multimédia. 20 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de détermination du paramètre distinctif comprend une étape consistant 5 à faire varier le paramètre d'entrée . 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape d'utilisation du modèle prédictif comprend une étape d'utilisation des données de localisation pour mettre à jour ladite suggestion. 7 Système informatique de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre 5 contextuel en regard. d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur dans lequel sont agencés au moins un premier appareil de détection configure pour émettre un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du véhicule, au moins un deuxième appareil de détection configure pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique d'un passager, un. récepteur pour 25 recevoir des données de localisation fournies par un système de positionnement par satellites et permettant la détermination horodatée de la position géographique du véhicule et un moyen d'émission et de réception de signaux radiofréquences pour 3:1 communiquer avec un serveur distant et/ou un 21 appareil électronique portable; caractérisé en ce qu'il comprend des moyens (101, 102, 103, 104) mettant en oeuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 8. Système selon la revendication rr, caractérisé en ce qu'il comprend une unité de calcul, un module d'apprentissage automatique et des moyens de stockage dans Lesquels sont stockés au moins un io programme pour l'exécution d'étapes du procédé de détermination mis en oeuvre par le système. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6. 10. Véhicule terrestre à moteur, caractérisé en ce qu'il comprend un système selon l'une des revendications 7 ou 8. 2ti