Brevet FR3110434A1 — publié le 20211126

TITRE DE L’INVENTION : UTILISATION D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS OU UN RÉSEAU RÉCURRENT À MÉMOIRE COURT ET LONG TERME, PROCÉDÉ ET DISPOSITIF METTANT EN ŒUVRE UN TEL RÉSEAU Le procédé (100) de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité et/ou une concentration de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comporte : - une première étape (105) de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - une étape (110) d’apprentissage, mise en œuvre par un système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme, pour déterminer une série de valeurs de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées au cours de la première étape de collecte, - une deuxième étape (120) de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - un étape (125) d’ajustement, mise en œuvre par un système électronique de calcul, pour déterminer un profil de consommation ultérieure probable déterminé en fonction des données collectées au cours de la deuxième étape de collecte et de l’étape d’apprentissage, - une étape (115) de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction du profil déterminé et - une étape (116) de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur en fonction de la donnée de quantité et/ou concentration déterminée. Figure pour l’abrégé : Figure 1 UTILISATION D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS OU UN RÉSEAU RÉCURRENT À MÉMOIRE COURT ET LONG TERME, PROCÉDÉ ET DISPOSITIF METTANT EN ŒUVRE UN TEL RÉSEAU Domaine technique de l’invention La présente invention vise une utilisation d’un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme, un procédé de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité de substance active par une cigarette électronique et un dispositif de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité de substance active par une cigarette électronique. Elle s’applique, notamment, aux domaines du sevrage tabagique et au domaine des cigarettes électroniques. État de la technique L’addiction tabagique à la cigarette repose sur deux addictions complémentaires : une addiction psychologique qui comporte entre autres l’habitude au geste de porter une cigarette à la bouche et une addiction physiologique due à l’addiction nicotinique en tant que telle. Ainsi, il en résulte une complexité de sevrage d’un individu envers cette addiction, d’autant que celle-ci est généralement doublée d’un élément social incitatif à la consommation. Les solutions actuelles, à base de patchs nicotiniques ou reposant sur une discipline du patient se révèlent peu efficaces. Ce manque d’efficacité est dû notamment au fait que ces solutions ne sont pas adaptables et personnalisables et ainsi, qu’elles n’intègrent pas l’échec ponctuel du patient dans le modèle de sevrage. Le sevrage proposé est ainsi personnalisé initialement mais n’est plus ensuite évalué en cours de route et de manière dynamique ou, s’il est évalué, l’est trop tard et se traduit finalement par un découragement du patient. Des problèmes similaires existent pour d’autres substances actives, et d’autres substances addictives en particulier. Objet de l’invention La présente invention vise à remédier à tout ou partie de ces inconvénients. À cet effet, selon un premier aspect, la présente invention vise l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels ou d’un réseau récurrent à mémoire court et long terme pour fournir une série de quantités et/ou une série de concentrations d’une substance active mise en œuvre dans l’émission d’une commande électronique de génération de ladite série de quantités de substance active par une cigarette électronique et/ou vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur. Grâce à ces dispositions, les quantités de substance active fournies à la commande électronique peuvent être réduites par rapport à l’historique d’émission de substance active, de sorte à former graduellement un sevrage. De plus, l’utilisation d’un réseau récurrent à mémoire court et long terme permet d’obtenir un taux d’erreur faible notamment en prenant en compte les dépendances de longue distance, ce que d’autres modèles ne permettent pas d’intégrer avec succès. Un faible taux d’erreur est requis pour que le sevrage nicotinique fonctionne puisque le taux d’erreur est mesuré entre une quantité de substance active prédite et une quantité de substance active effectivement commandée par l’utilisateur. Un modèle avec un taux d’erreur élevé implique que le patient ne respecte pas le sevrage proposé et ainsi que celui-ci est inefficace. Dans des modes de réalisation, la substance active est une substance addictive. Dans des modes de réalisation, la substance active est de la nicotine. Selon un deuxième aspect, la présente invention vise un procédé de fourniture d’une commande électronique de génération d’une série de quantités et/ou une série de concentrations de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, qui comporte : - une première étape de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - une étape d’apprentissage, mise en œuvre par un système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme, pour déterminer une valeur de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées au cours de la première étape de collecte, - une deuxième étape de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - une étape d’ajustement, mise en œuvre par un système électronique de calcul, pour déterminer un profil de consommation ultérieure probable déterminé en fonction des données collectées au cours de la deuxième étape de collecte et de l’étape d’apprentissage, - une étape de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction du profil déterminé et - une étape de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, en fonction de la donnée de quantité et/ou concentration déterminée. Ce procédé présente des avantages similaires à l’utilisation objet du premier aspect de la présente invention. Passé une première période d’apprentissage, la cigarette électronique est configurée pour procéder au sevrage nicotinique de l’utilisateur (patient) et pour ajuster ce sevrage dynamiquement en fonction de la consommation effective de substance active par l’utilisateur. Dans des modes de réalisation, au moins une donnée de consommation de substance active est une concentration de substance active. Ces modes de réalisation permettent de correspondre avec le taux de concentration de substance active recherchée par un utilisateur, au-delà de la quantité de substance active, de sorte à réduire graduellement ou optimiser cette concentration selon les habitudes de l’utilisateur. Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte : - une étape de détection d’une série de valeurs de quantités de substance active, générées par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, au moins une quantité détectée étant associée à une information d’horodatage, - une étape de quantification d’une valeur de quantité de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction d’au moins une dite série de valeurs de quantités de substance active détectées et dans lequel, l’étape de paramétrage automatique est configurée pour paramétrer une quantité de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, en fonction de la valeur de quantité quantifiée. Ces modes de réalisation permettent de réaliser un paramétrage optimal, combinant l’efficacité d’un système expert et d’un algorithme prédictif. Ces modes de réalisation permettent de correspondre avec la quantité globale de substance active recherchée par un utilisateur de sorte à réduire graduellement cette quantité. Dans des modes de réalisation, au moins une donnée collectée est associée à une information de géolocalisation de la cigarette électronique. Ces modes de réalisation permettent d’intégrer une variable spatiale au modèle de sevrage. Une telle géolocalisation permet par exemple de différencier un comportement de l’utilisateur dans son domicile en comparaison à un comportement sur son lieu de travail. Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte, en amont d’une étape de collecte, une étape de transmission sans-fil d’une donnée collectée vers un terminal intermédiaire. Ces modes de réalisation permettent de bénéficier des capacités de calcul et de transmission d’un terminal intermédiaire, tel un téléphone intelligent par exemple. Dans des modes de réalisation, la valeur de consommation ultérieure probable prédite est configurée pour être décroissante par rapport à la dernière valeur de consommation collectée. Ces modes de réalisation permettent de réaliser un sevrage. Dans des modes de réalisation, une succession de valeur de consommation ultérieure probable prédite est configurée pour tendre vers zéro. Ces modes de réalisation permettent de réaliser un sevrage. Selon un troisième aspect, la présente invention vise un dispositif de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, qui comporte : - une cigarette électronique un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comportant un premier moyen de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, - un système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme configuré pour réaliser un apprentissage pour déterminer une valeur de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées par le premier moyen de collecte, ladite valeur étant configurée pour être intégrée dans une commande électronique de génération quantité et/ou de concentration de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - un moyen de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction d’une valeur de consommation ultérieure probable déterminée par apprentissage, - un moyen de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur en fonction de la quantité et/ou concentration déterminée, - une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comportant un deuxième moyen de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage et - un système électronique de calcul configuré pour réaliser un ajustement pour déterminer une valeur de quantité et/ou concentration ultérieure probable en fonction des données collectées par le deuxième moyen de collecte ladite valeur étant configurée pour être intégrée dans une commande électronique de génération d’une quantité et/ou concentration de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur. Le dispositif objet de la présente invention présente des caractéristiques et avantages équivalents à ceux du procédé objet de la présente invention et ils ne sont ainsi pas repris ici. Brève description des figures D’autres avantages, buts et caractéristiques particulières de l’invention ressortiront de la description non limitative qui suit d’au moins un mode de réalisation particulier du procédé et du dispositif objets de la présente invention, en regard des dessins annexés, dans lesquels : représente, schématiquement et sous forme d’un logigramme, une succession d’étapes particulière du procédé objet de la présente invention et représente, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif objet de la présente invention. La présente description est donnée à titre non limitatif, chaque caractéristique d’un mode de réalisation pouvant être combinée à toute autre caractéristique de tout autre mode de réalisation de manière avantageuse. On note dès à présent que les figures ne sont pas à l’échelle. On comprend que la présente invention vise l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels ou d’un réseau récurrent à mémoire court et long terme pour fournir une série de quantités et/ou une série de concentrations d’une substance active mise en œuvre dans l’émission d’une commande électronique de génération de ladite quantité de substance active par une cigarette électronique et/ou vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur. Cette invention vise également l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels ou d’un réseau récurrent à mémoire court et long terme pour fournir une quantité de substance active mise en œuvre dans l’émission d’une commande électronique de génération de ladite quantité de substance active par une cigarette électronique et/ou vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, ladite quantité étant inférieure ou égale à une quantité probable d’émission future. Cette invention vise également l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels ou d’un réseau récurrent à mémoire court et long terme mise en œuvre dans le sevrage nicotinique par une cigarette électronique et/ou vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur. Cette invention vise également l’utilisation d’un réseau de neurones artificiels ou d’un réseau récurrent à mémoire court et long terme mise en œuvre dans le sevrage nicotinique. Dans des modes de réalisation, la substance active est une substance addictive. Dans des modes de réalisation, la substance active est de la nicotine. On observe, sur la figure 1, qui n’est pas à l’échelle, une vue schématique d’un mode de réalisation du procédé 100 objet de la présente invention. Ce procédé 100 de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité et/ou une concentration de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, qui comporte : - une première étape 105 de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - une étape 110 d’apprentissage, mise en œuvre par un système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme, pour déterminer une valeur de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées au cours de la première étape de collecte, - une deuxième étape 120 de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - une étape 125 d’ajustement, mise en œuvre par un système électronique de calcul, pour déterminer un profil de consommation ultérieure probable déterminé en fonction des données collectées au cours de la deuxième étape de collecte et de l’étape d’apprentissage, - une étape 115 de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction du profil déterminé et - une étape 116 de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, en fonction de la donnée de quantité et/ou concentration déterminée. La première étape 105 de collecte est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un moyen de collecte, tel un circuit électronique de calcul configuré pour exécuter un programme informatique de suivi des données de consommation. Au cours de cette première étape 105 de collecte, on collecte une série de quantités de substance active consommées sur une période donnée et/ou une série de concentrations de substance active et/ou une durée de consommation d’une bouffée et/ou une valeur de puissance électrique d’activation du dispositif pour chaque bouffée générée par la cigarette électronique. La concentration de substance active d’une bouffée est un paramètre de génération de bouffée réglé manuellement par un utilisateur ou déterminé automatiquement. Dans des variantes dans lesquelles la cigarette électronique, le vaporisateur personnel ou le nébuliseur comporte deux réservoirs actionnés en fonction d’une commande représentative d’une combinaison des liquides contenus dans les réservoirs à produire sous forme de bouffée, on collecte une information représentative d’un ratio de transformation (nébulisation, vaporisation par exemple) de chaque réservoir. Une telle information est, par exemple, une information de rapport cyclique d’alimentation de chaque moyen de transformation de chaque réservoir, lorsqu’une seule source d’alimentation électrique est configurée pour alimenter alternativement lesdits moyens de transformation. Une telle information est, par exemple, un rapport de puissance d’alimentation entre chaque moyen de transformation. Une telle information est, par exemple, une information de puissance pour chaque moyen de transformation. Au cours de cette étape 105 de collecte, un échantillon correspondant à une période donnée de consommation de substance active est collecté. Cet échantillon correspond, par exemple, à un mois de consommation. Cet échantillon correspond, par exemple, à vingt-huit jours de consommation. Au moins une donnée collectée est associée à une information d’horodatage qui peut être un jour de consommation, une heure ou une partie de la journée (matin, après-midi, soir ou nuit). L’échantillon collecté peut subir un filtrage préalable réduisant le nombre de catégories de données collectées. Par exemple, les valeurs de concentration de substance active peuvent être réduites à un nombre déterminé de classes de concentration regroupant chacune un intervalle de valeurs de concentration. Par exemple, ces valeurs de concentration sont réduites à trois catégories : taux de concentration faibles, taux de concentration moyennes et taux de concentration élevées. Dans de telles variantes, la cigarette électronique conserve en mémoire uniquement les concentrations les plus utilisées pour chaque heure des 28 derniers jours. Ceci permet de pallier la limitation de mémoire et de puissance de calcul sur le dispositif. Préférentiellement, des valeurs pour chaque bouffée sont stockées, et donc toutes les concentrations sont parallèlement bien enregistrées et sont toutes transmises au serveur de calcul tant que l'utilisateur se connecte en à une application mobile assez fréquemment (toutes les 6000 vapes au maximum par exemple). Une telle connexion est réalisée en Bluetooth, par exemple. Le stockage de ces groupes de concentrations permet donc de conserver un résumé des concentrations utilisées lors des 28 derniers jours et est réalisé pour deux raisons : 1) si l'utilisateur consomme plus de ces 6000 bouffées, par exemple, en 28 jours, il existe un risque de perte de données pour les bouffées les plus anciennes et 2) afin de limiter la puissance de calcul nécessaire pour accéder aux concentrations utilisées, car parcourir un grand nombre de bouffées peut s'avérer coûteux en ressources informatiques. L’étape 110 d’apprentissage est mise en œuvre, par exemple, par un moyen d’apprentissage tel un circuit électronique de calcul associé à une base de données hébergeant des données de consommations collectées. Un tel moyen d’apprentissage est configuré pour réaliser les étapes suivantes : - le chargement des données de consommation, - la mise à l’échelle des données de consommation pour faciliter l’apprentissage du modèle, - la préparation du jeu de données pour l’apprentissage supervisé, - la création du modèle LSTM, - la séparation du jeu de données en deux sous-ensembles, un jeu de données d’apprentissage et un jeu de données de test, - l’apprentissage du modèle, - la comparaison entre une prédiction réalisée à partir de l’apprentissage réalisé sur le jeu de données d’apprentissage et les valeurs réelles du jeu de données de test et - une étape de calcul de métriques de performance du modèle. Ci-dessous, le modèle LSTM, l'algorithme d'optimisation des paramètres d'Adam et le modèle de réseau neuronal récurrent (RNN, pour « Recurring Neural Network ») qui lui est associé sont brièvement présentés. Le modèle de réseau neuronal traditionnel va de la couche d'entrée à la couche cachée à la couche de sortie. Les couches sont entièrement connectées et les nœuds entre chaque couche sont déconnectés. Par conséquent, les réseaux neuronaux ordinaires présentent certaines limites dans la résolution des séries chronologiques. Le réseau neuronal récurrent compense les lacunes des réseaux neuronaux traditionnels. Sa formule de fonctionnement est indiquée ci-dessous, où X indique la valeur de la couche d'entrée, S représente la valeur de la couche cachée, U est la matrice de pondération de la couche d'entrée vers la couche cachée, Q représente la valeur de la couche de sortie, V est la matrice de pondération de la couche cachée vers la couche de sortie, et W est la dernière valeur de la couche cachée en tant qu'entrée de ce temps. Le poids de t, t 1 est le temps. Sa formule de fonctionnement est ainsi la suivante : [Formule 1] Bien que le RNN puisse traiter efficacement le temps non linéaire, cet algorithme ne peut pas traiter les séries chronologiques avec un retard excessif dû à la disparition du gradient et à l'explosion du gradient. Le LSTM est un réseau neuronal cyclique amélioré qui résout les problèmes que le RNN ne peut pas gérer, c'est-à-dire les dépendances à longue distance. Dans ce modèle LSTM, ft, it, Ct, et Ot sont la porte d’oubli, la porte d'entrée, la porte de sortie, et l’instant de la porte de sortie, respectivement, et W, b, et tanh sont les poids, les écarts et l'excitation correspondants respectivement. La porte d'oubli détermine combien de l'état unitaire Ct1 de l’instant précédent est maintenu à l’instant actuel Ct ; la porte d'entrée détermine combien de l'entrée Xt du réseau est enregistrée dans l'état unitaire Ct au moment actuel et combien de l’état de l’unité de contrôle de la porte de sortie est transmis au LSTM. la valeur actuelle de sortie est ht. Sa formule de calcul est indiquée par les équations suivantes : - l’équation de la porte d’oubli ft est : [Formule 2] - l’équation de la porte de sortie Ot est : [Formule 3] Le modèle LSTM peut être divisé en trois parties : la couche d'entrée, couche cachée, et couche de sortie. La couche d'entrée est principalement utilisée pour le prétraitement et la division de l'ensemble des données d'origine. La couche cachée est formée sur la base de l'ensemble de formation. Par l'intermédiaire de l'optimiseur Adam, présenté ci-dessus, les paramètres sont optimisés, et le modèle est optimisé avec la valeur minimale de perte comme principe de mesure ; la couche de sortie prédit les données selon le modèle appris dans la couche cachée et effectue la restauration des données pour la mise à l'échelle des données précédentes. Cette étape 110 d’apprentissage a lieu, par exemple, dans un serveur informatique distant par rapport à la cigarette électronique ayant réalisé la collecte de données. En fonction de l’apprentissage réalisé sur les données, permettant de prédire la consommation probable future de substance active pour un utilisateur, il est possible de réaliser un sevrage de l’utilisateur en diminuant cette valeur pour la prochaine consommation de substance active dudit utilisateur. Une fois l’apprentissage réalisé, une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur pouvant être identique au dispositif ayant réalisé la première étape de collecte réalise la deuxième étape 120 de collecte de données. Cette deuxième étape 120 de collecte est réalisée, par exemple, de manière analogue à la première étape 105 de collecte. Dans des variantes, la deuxième étape 120 de collecte de données de consommation de sorte à mesurer un écart entre la valeur déterminée et une valeur réelle de consommation, que ce soit en termes de concentration ou de quantité de substance active consommée pour renforcer l’apprentissage 110 réalisé. L’étape 125 d’ajustement est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un système électronique de calcul configuré pour, en fonction de données collectées au cours de la deuxième étape 120 de collecte, déterminer un profil de consommation de l’utilisateur à utiliser pour déterminer une quantité et/ou une concentration de substance active d’une bouffée ultérieure. L’étape 115 de détermination est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul de la cigarette électronique ou d’un terminal portable communicant configuré pour émettre des commandes vers la cigarette électronique, le vaporisateur personnel et/ou le nébuliseur. Au cours de cette étape 115 de détermination, une donnée de consommation, telle la concentration ou la quantité d’une prochaine bouffée générée par la cigarette électronique, le vaporisateur personnel et/ou le nébuliseur est déterminé. Cette donnée de consommation est déterminée de manière à être tendanciellement décroissante, préférentiellement. Cette diminution peut être réalisée à partir d’un coefficient de réduction se basant par exemple sur une date de sevrage établie par l’utilisateur, sur des caractéristiques du profil de l’utilisateur ou sur la base de la littérature scientifique. Ce coefficient de réduction est basé sur une donnée de consommation prédite correspondant au profil déterminé au cours de l’étape 125 d’ajustement. Dans des variantes préférentielles, la concentration à mettre en œuvre est déterminée selon la date, l'heure et/ou la localisation géographique du dispositif au moment de la bouffée tandis que la quantité à mettre en œuvre est déterminée pour une période de temps donnée. Dans des modes de réalisation, le procédé 100 objet de la présente invention comporte : - une étape 140 de détection d’une série de valeurs de quantités et/ou de concentration de substance active, générées par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, au moins une quantité et/ou de concentration détectée étant associée à une information d’horodatage, - une étape 145 de quantification d’une valeur de quantité et/ou de concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction d’au moins une dite série de valeurs de quantités de substance active détectées et dans lequel, l’étape 116 de paramétrage automatique est configurée pour paramétrer une quantité de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, en fonction de la valeur de quantité quantifiée. Dans de tels modes de réalisation, les quantités générées sont déterminées, par exemple, par périodes de 24h, et peuvent prendre en compte le jour de la semaine. Il y a donc dans ces variantes une quantité prévue à ne pas dépasser pour le lundi, le mardi, etc. L’étape 140 de détection est réalisée, par exemple, de manière similaire à la première étape de collecte 105. L’étape 145 de quantification est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul configuré pour exécuter un programme informatique de détermination d’une quantité de substance active ultérieure en fonction d’au moins une série de valeurs de quantité et/ou de concentrations détectées. Cette détermination est le résultat d’un algorithme configuré pour, par exemple, déterminer une moyenne de quantité et/ou de concentration de substance active journalière à partir d’une série collectée et y appliquer un coefficient de réduction pour réaliser un sevrage. Préférentiellement, l’étape 140 de détection est réalisée de manière itérative. Préférentiellement, l’étape 145 de quantification est réalisée de manière itérative. Le produit de l’étape 145 de quantification est configuré pour être injecté dans une commande de génération d’une quantité et/ou de concentration de substance active par le dispositif en charge de ladite génération et permet donc un paramétrage automatique 116 dudit dispositif. Dans des variantes, la valeur de consommation ultérieure probable prédite est configurée pour être décroissante par rapport à la dernière valeur de consommation collectée. Dans des variantes, une succession de valeur de consommation ultérieure probable prédite est configurée pour tendre vers zéro. Dans des variantes dans lesquelles la cigarette électronique, le vaporisateur personnel ou le nébuliseur comporte deux réservoirs actionnés en fonction d’une commande représentative d’une combinaison des liquides contenus dans les réservoirs à produire sous forme de bouffée, la valeur de consommation déterminée est une information représentative d’un ratio de transformation (nébulisation, vaporisation par exemple) de chaque réservoir. Une telle information est, par exemple, une information de rapport cyclique d’alimentation de chaque moyen de transformation de chaque réservoir, lorsqu’une seule source d’alimentation électrique est configurée pour alimenter alternativement lesdits moyens de transformation. Une telle information est, par exemple, un rapport de puissance d’alimentation entre chaque moyen de transformation. Une telle information est, par exemple, une information de puissance pour chaque moyen de transformation. L’étape 116 de paramétrage automatique est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit électronique de calcul de la cigarette électronique ou d’un terminal portable communicant configuré pour émettre des commandes vers la cigarette électronique. Cette commande comporte ainsi une donnée de consommation (concentration et/ou quantité de substance active) déterminée au cours de l’étape 115 de détermination. Optionnellement, le procédé 100 objet de la présente invention comporte une étape (non représentée) de surcharge du paramétrage automatique par un utilisateur. Cette étape de surcharge étant réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un moyen de saisie d’une quantité et/ou concentration de substance active par l’utilisateur, tel l’actionnement d’un bouton de commande de ladite valeur déterminée en fonction de l’activation dudit bouton. Ceci permet à l’utilisateur de paramétrer manuellement la prochaine bouffée au cas où la quantité et/ou concentration déterminée automatiquement est insatisfaisante. Dans des variantes, la deuxième étape 120 de collecte de données de consommation de sorte à mesurer un écart entre la valeur déterminée et une valeur réelle de consommation, que ce soit en termes de concentration ou de quantité de substance active consommée pour renforcer l’apprentissage 110 réalisé. Dans des variantes, une donnée collectée au cours de la deuxième étape 120 de collecte est mise en œuvre dans une étape 110 d’apprentissage ultérieure mise en œuvre de manière itérative. Dans des modes de réalisation particuliers, au moins une donnée collectée est associée à une information de géolocalisation de la cigarette électronique. Ces modes de réalisation mettent ainsi en œuvre une étape de géolocalisation de la cigarette électronique. Cette étape de géolocalisation est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un circuit GPS (pour « Global Positioning System », traduit par « Système de positionnement global ») au niveau de la cigarette électronique ou d’un terminal portable communicant associé à ladite cigarette. Au niveau du modèle d’apprentissage, les données de géolocalisation peuvent être traduites en échantillons distincts correspondant à des comportements particuliers de l’utilisateur, tels un échantillon correspondant au lieu d’exercice de l’activité professionnelle et un autre échantillon correspondant au domicile de l’utilisateur. Dans des modes de réalisation particuliers, le procédé 100 objet de la présente invention comporte, en amont d’une étape, 105 et/ou 120, de collecte, une étape, 130 et/ou 135, de transmission sans-fil ou filaire d’une donnée collectée vers un terminal intermédiaire. Chaque étape, 130 et 135, de transmission peut être réalisée par la mise en œuvre d’une technologie de transmission sans-fil, telle la norme Bluetooth (marque déposée) ou la norme IEEE 802.11 dite « Wi-Fi ». Le moyen de mise en œuvre de cette technologie est, par exemple, une antenne reliée à un microcontrôleur configuré pour commander au fonctionnement de l’antenne. On observe, en figure 2, schématiquement, un mode de réalisation particulier du dispositif 200 objet de la présente invention. Ce dispositif 200 de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comporte : - une cigarette 205 électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comportant un premier 210 moyen de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, - un système électronique 215 de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme configuré pour réaliser un apprentissage pour déterminer une valeur de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées par le premier moyen de collecte, - une cigarette 205 électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comportant un deuxième moyen 225 de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, - un système 215 électronique de calcul configuré pour réaliser un ajustement pour déterminer un profil de consommation ultérieure probable déterminé en fonction des données collectées par le deuxième moyen de collecte et du système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme, - un moyen 220 de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction du profil déterminé, - un moyen 221 de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur en fonction de la quantité et/ou concentration déterminée. Le premier moyen de collecte de données 210 est, par exemple, une interface de saisie de données de consommation par un utilisateur ou un capteur logique ou physique configuré pour capter une donnée de consommation. Le type de capteur dépend de l’implémentation envisagée. Le deuxième moyen 225 de collecte est réalisé selon l’une des variantes du premier moyen de collecte 210. Le système électronique de calcul 215 est, par exemple, un serveur informatique associé à une base de données 235 compilant des données de consommation reçues. Le moyen de détermination 220 est, par exemple, un programme informatique configuré pour déterminer, via un calcul, une quantité de substance active et/ou un taux de substance active à produire au niveau de la cigarette électronique. Le moyen 221 de paramétrage est, par exemple, également un programme informatique configuré pour émettre une commande vers un moyen de production de substance active de la cigarette électronique. Ce moyen de production peut être une résistance chauffante ou une membrane vibrante, par exemple. Dans des variantes particulières, le dispositif 200 comporte également un terminal portable communicant 230, tel un téléphone intelligent, agissant en tant que passerelle de la cigarette électronique 205 vers le système électronique de calcul 215. Dans des variantes, le terminal portable communicant 230 comporte le moyen de détermination 220 et/ou le moyen 221 de paramétrage. Procédé (100) de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité et/ou une concentration de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, caractérisé en ce qu’il comporte : - une première étape (105) de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - une étape (110) d’apprentissage, mise en œuvre par un système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme, pour déterminer une série de valeurs de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées au cours de la première étape de collecte, - une deuxième étape (120) de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, - un étape (125) d’ajustement, mise en œuvre par un système électronique de calcul, pour déterminer un profil de consommation ultérieure probable déterminé en fonction des données collectées au cours de la deuxième étape de collecte et de l’étape d’apprentissage, - une étape (115) de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction du profil déterminé et - une étape (116) de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, en fonction de la donnée de quantité et/ou concentration déterminée. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel au moins une donnée de consommation de substance active est un taux de concentration de substance active. Procédé (100) selon la revendication 2, qui comporte : - une étape (140) de détection d’une série de valeurs de quantités de substance active, générées par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, au moins une quantité détectée étant associée à une information d’horodatage, - une étape (145) de quantification d’une valeur de quantité et/ou de concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction d’au moins une dite série de valeurs de quantités de substance active détectées et dans lequel, l’étape (116) de paramétrage automatique est configurée pour paramétrer une quantité et/ou de concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur, en fonction de la valeur de quantité quantifiée. Procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 3, qui comporte, en amont d’une étape (105, 120) de collecte, une étape (130, 135) de transmission sans-fil d’une donnée collectée vers un terminal intermédiaire. Dispositif (200) de fourniture d’une commande électronique de génération d’une quantité de substance active par une cigarette électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, caractérisé en ce qu’il comporte : - une cigarette (205) électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comportant un premier (210) moyen de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, - un système électronique (215) de calcul mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels ou un réseau récurrent à mémoire court et long terme configuré pour réaliser un apprentissage pour déterminer une série de valeurs de consommation ultérieure probable en fonction des données collectées par le premier moyen de collecte, - une cigarette (205) électronique, un vaporisateur personnel et/ou un nébuliseur, comportant un deuxième moyen (225) de collecte de données de consommation de substance active, au moins une donnée collectée étant associée à une information d’horodatage, - un système (215) électronique de calcul configuré pour réaliser un ajustement pour déterminer un profil de consommation ultérieure probable déterminé en fonction des données collectées par le deuxième moyen de collecte et du système électronique de calcul mettant en œuvre un réseau récurrent à mémoire court et long terme, - un moyen (220) de détermination d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active à intégrer dans une commande de génération de substance active en fonction du profil déterminé, - un moyen (221) de paramétrage automatique d’une quantité et/ou d’une concentration de substance active pour une prochaine bouffée générée par une cigarette électronique, un vaporisateur et/ou un nébuliseur en fonction de la quantité et/ou concentration déterminée.