Brevet FR3124874A1 — publié le 20230106

P rocédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction, l’apprentissage étant mis en œuvre par une technique d’apprentissage machine, le procédé comportant les étapes de : - réception d’un jeu de données d’apprentissage courant, - réception d’une propriété d’invariance de la prédiction de l’algorithme par rapport aux entrées selon un groupe de symétrie initiale muni d’une loi de probabilité initiale, - détermination d’un sous-groupe du groupe initial muni d’une loi de probabilité de sous-groupe et destiné à appliquer des transformations au jeu courant, selon une technique d’optimisation utilisant le jeu courant, le groupe initial et la loi initiale sous une contrainte d’optimisation déduite de contraintes prédéterminées, - génération de données à l’aide du sous-groupe déterminé, de la loi du sous-groupe et de l’ensemble du jeu courant, et - mise en œuvre d’un apprentissage de l’algorithme utilisant les données générées. Figure pour l'abrégé : figure 3 Procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction et dispositifs associés DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction. Elle se rapporte à un produit programme d’ordinateur et un support lisible d’informations. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La présente invention se situe dans le domaine de la mise au point d’algorithmes de prédiction ayant été appris par utilisation d’une technique d’apprentissage machine. L’apprentissage machine est désigné par de nombreux termes différents comme le terme anglais de « machine learning », le terme « apprentissage automatique », le terme « apprentissage artificiel » ou encore le terme « apprentissage statistique ». L’apprentissage machine consiste à utiliser des données pour apprendre un algorithme de prédiction. Toutefois, cela implique de disposer d’un jeu de données très important, ce qui est difficile en pratique. Pour cela, il est connu des techniques d’augmentation des données d’un ensemble de données. Selon le type de données, différentes transformations peuvent être envisagées pour la construction d’un jeu de données augmenté, comme par exemple des transformations géométriques ou encore des changements de couleurs et/ ou de tailles dans le cadre d’images. L’application d’une suite de transformations aux éléments d’un ensemble de données constitue une stratégie d’augmentation. Ainsi, appliquer des rotations d’angles aléatoires aux éléments d’un ensemble constitué d’images constitue une stratégie, tout comme celle consistant à appliquer des changements de couleur à chacun des éléments de l’ensemble considéré. Cependant, une telle approche n’est souvent pas viable en pratique du fait de la présence de contraintes exogènes, comme par exemple des restrictions sur l’empreinte mémoire de l’algorithme entrainé, sur son temps d’exécution sur l’architecture cible ou encore sur son degré de robustesse à des modifications de ses entrées. Il existe donc un besoin pour un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction apte à être mis en œuvre par un système réel sur un jeu de données de taille restreinte. A cet effet, la description décrit un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction, l’algorithme de prédiction prédisant pour des entrées données la valeur d’une ou plusieurs sorties, l’apprentissage étant mis en œuvre par utilisation d’une technique d’apprentissage machine, le procédé d’apprentissage comportant les étapes de : - réception d’un jeu de données d’apprentissage courant, - réception d’au moins une propriété d’invariance de la prédiction de l’algorithme de prédiction à apprendre par rapport aux entrées que l’algorithme de prédiction peut prendre en entrée selon un groupe de symétrie, dit groupe de symétrie initial, ledit groupe de symétrie étant muni d’une loi de probabilité initiale, - détermination d’un sous-groupe du groupe de symétrie initial, le sous-groupe étant muni d’une loi de probabilité, dite loi de probabilité de sous-groupe, le sous-groupe correspondant à des transformations des entrées données à l’algorithme de prédiction, le sous-groupe étant destiné à être utilisé pour générer des données d’apprentissage par application des transformations correspondantes au jeu de données d’apprentissage courant selon la loi de probabilité de sous-groupe, le sous-groupe et la loi de probabilité de sous-groupe étant déterminés selon une technique d’optimisation sous au moins une contrainte d’optimisation, la technique d’optimisation utilisant le jeu de données d’apprentissage initial, le groupe de symétrie initial et la loi de probabilité initiale, l’au moins une contrainte d’optimisation étant déduite d’au moins une contrainte d’apprentissage prédéterminée, - génération de données à l’aide du sous-groupe déterminé, de la loi de probabilité de sous-groupe et de l’ensemble du jeu de données d’apprentissage courant, pour obtenir des données générées, et - mise en œuvre d’un apprentissage de l’algorithme de prédiction utilisant les données générées, l’apprentissage étant : - soit un apprentissage utilisant une technique de génération de données itérative, chaque itération comprenant l’étape de génération, l’étape de mise en œuvre étant réalisée avec uniquement les données générées, le jeu de données d’apprentissage courant utilisé étant alors l’ensemble des données générées à l’itération courante, - soit un apprentissage utilisant un jeu de données formé par l’ensemble des données générées et d’un jeu de données initial, le jeu de données initial étant utilisé comme jeu de données d’apprentissage courant. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé d’apprentissage présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : la technique d’optimisation consiste à minimiser sous contrainte d’optimisation la différence d’erreur de prédiction entre l’algorithme de prédiction obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du groupe de symétrie initial et de la loi de probabilité initiale, et l’algorithme de prédiction obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du sous-groupe déterminé et de la loi de probabilité de sous-groupe. plusieurs contraintes d’optimisation sont prises en compte dans la technique d’optimisation. la technique d’optimisation est une optimisation d’une fonction cible quadratique sous des contraintes d’optimisation quadratiques. le sous-groupe présente une dimension, au moins une contrainte étant une limitation d’au moins un moment de la loi de probabilité de sous-groupe avec une borne, notamment une borne supérieure sur la dimension du sous-groupe ou une borne supérieure sur la variance de la loi de probabilité de sous-groupe. la loi de probabilité initiale est obtenue à partir de la vraisemblance des transformations associées au groupe de symétrie initial mesurée pour un ensemble d’entrées correspondant aux entrées attendues dans le cadre d’une utilisation spécifique de l’algorithme de prédiction considéré. la loi de probabilité initiale est une distribution uniforme ou une distribution gaussienne. le groupe de symétrie initial est un groupe de Lie, notamment le groupe de symétrie initial est le groupe des roto-translations du plan. La description décrit aussi un produit programme d’ordinateur comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur mémorisé sur un support lisible d’informations, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé d’apprentissage tel que précédemment décrit. La description se rapporte aussi à un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé d’apprentissage tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Des caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la est une représentation schématique d’un système et d’un produit programme d’ordinateur, - la est une représentation schématique des éléments d’un groupe et de deux sous-groupes du groupe, et - la est une représentation schématique des résultats obtenus pour un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’apprentissage. DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION PREFERES DESCRIPTION DU SYSTEME Un système 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont représentés sur la . L’interaction entre le système 10 et le produit programme d’ordinateur 12 permet la mise en œuvre d’un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction. Le procédé d’apprentissage est ainsi un procédé mis en œuvre par ordinateur. Selon l’exemple décrit, on suppose que le système 10 implémente aussi l’algorithme de prédiction appris. Toutefois, dans de multiples applications, ce système d’implémentation sera différent du système qui met en œuvre le procédé d’apprentissage. Ceci pourra amener des contraintes spécifiques à prendre en compte. Dans chacun des cas, le système d’implémentation confondu ou non avec le système 10 présente des caractéristiques similaires à ce qui va maintenant être décrit. Le système 10 est un ordinateur de bureau. En variante, le système 10 est un ordinateur monté sur un rack, un ordinateur portable, une tablette, un assistant numérique personnel (PDA) ou un smartphone. Dans des modes de réalisation spécifiques, l'ordinateur est adapté pour fonctionner en temps réel et/ou est dans un système embarqué, notamment dans un véhicule tel qu'un avion. Dans le cas de la , le système 10 comprend une unité de calcul 14, une interface utilisateur 16 et un dispositif de communication 18. L’unité de calcul 14 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système 10 et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. En tant qu’exemples spécifiques, l’unité de calcul 14 comprend un processeur monocœur ou multicœurs (tel qu’une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP)), un circuit logique programmable (comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) et des réseaux logiques programmables (PLA)), une machine à états, une porte logique et des composants matériels discrets. L’unité de calcul 14 comprend une unité de traitement de données 20 adaptée pour traiter des données, notamment en effectuant des calculs, des mémoires 22 adaptées à stocker des données et un lecteur 24 adapté à lire un support lisible par ordinateur. L'interface utilisateur 16 comprend un dispositif d'entrée 26 et un dispositif de sortie 28. Le dispositif d’entrée 26 est un dispositif permettant à l'utilisateur du système 10 de saisir sur le système 10 des informations ou des commandes. Sur la , le dispositif d’entrée 26 est un clavier. En variante, le dispositif d’entrée 26 est un périphérique de pointage (tel qu'une souris, un pavé tactile et une tablette graphique), un dispositif de reconnaissance vocale, un oculomètre ou un dispositif haptique (analyse des mouvements). Le dispositif de sortie 28 est une interface utilisateur graphique, c’est-à-dire une unité d’affichage conçue pour fournir des informations à l’utilisateur du système 10. Sur la , le dispositif de sortie 28 est un écran d’affichage permettant une présentation visuelle de la sortie. Dans d'autres modes de réalisation, le dispositif de sortie est une imprimante, une unité d'affichage augmenté et/ou virtuel, un haut-parleur ou un autre dispositif générateur de son pour présenter la sortie sous forme sonore, une unité produisant des vibrations et/ou des odeurs ou une unité adaptée à produire un signal électrique. Dans un mode de réalisation spécifique, le dispositif d'entrée 26 et le dispositif de sortie 28 sont le même composant formant des interfaces homme-machine, tel qu'un écran interactif. Le dispositif de communication 18 permet une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre les composants du système 10. Par exemple, le dispositif de communication 18 est un système de communication par bus ou une interface d'entrée / sortie. La présence du dispositif de communication 18 permet que, dans certains modes de réalisation, les composants du système 10 soient distants les uns des autres. Selon l’exemple de la , le produit programme informatique 12 comprend un support lisible par ordinateur 32. Le support lisible par ordinateur 32 est un dispositif tangible lisible par le lecteur 24 de l’unité de calcul 14. Notamment, le support lisible par ordinateur 32 n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur 32 est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi-conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. En tant que liste non exhaustive d'exemples plus spécifiques, le support de stockage lisible par ordinateur 32 est un dispositif codé mécaniquement, tel que des cartes perforées ou des structures en relief dans une gorge, une disquette, un disque dur, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire effaçable programmable en lecture seule (EROM), une mémoire effaçable électriquement et lisible (EEPROM), un disque magnéto-optique, une mémoire vive statique (SRAM), un disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD), une clé USB, un disque souple, une mémoire flash, un disque à semi-conducteur (SSD) ou une carte PC telle qu'une carte mémoire PCMCIA. Un programme d'ordinateur est stocké sur le support de stockage lisible par ordinateur 32. Le programme d'ordinateur comprend une ou plusieurs séquences d'instructions de programme mémorisées. De telles instructions de programme, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20, entraînent l'exécution d'étapes du procédé d’apprentissage. Par exemple, la forme des instructions de programme est une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages, par exemple un langage de programmation orienté objet (FORTRAN, C++, JAVA, HTML), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). Alternativement, les instructions du programme sont téléchargées depuis une source externe via un réseau, comme c'est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. Dans chaque cas, le produit programme d'ordinateur 12 comprend des instructions qui peuvent être chargées dans l'unité de traitement de données 20 et adaptées pour provoquer l'exécution du procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20. Selon les modes de réalisation, l'exécution est entièrement ou partiellement réalisée soit sur le système 10, c'est-à-dire un ordinateur unique, soit dans un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). OBJECTIF DU PROCEDE D’APPRENTISSAGE Le fonctionnement du système 10 est maintenant décrit en référence à un exemple de mise en œuvre du procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction. L’algorithme de prédiction est propre à prédire pour des entrées données la valeur d’une ou plusieurs sorties. L’algorithme a été appris par utilisation d’une technique d’apprentissage machine et d’un jeu de données d’apprentissage. Plus précisément, dans l’exemple qui va être décrit, l’algorithme est un algorithme d’apprentissage statistique supervisé. Dans la suite, un tel algorithme est noté par une fonction où l’ensemble X désigne l’ensemble des entrées de l’algorithme et Y l’ensemble des sorties de l’algorithme. L’algorithme de prédiction est, par exemple, une machine à vecteurs supports (plus connue sous la dénomination anglaise de « Support Vectors Machine »), un réseau de neurones (plus connu sous la dénomination anglaise de «Neural Network») ou un arbre aléatoire (plus connu sous la dénomination anglaise de « Random Forest »). Plus généralement, tout type d’algorithme de prédiction supervisé est envisageable pour le présent contexte. Un tel algorithme de prédiction peut être utilisé pour des contextes très divers comme la classification d’images, la reconnaissance de formes tridimensionnelles ou l’aide à la décision dans le cadre du pilotage de drones autonomes. De préférence, l’algorithme de prédiction prend en entrée et/ou donne en sortie des grandeurs physiques correspondant à des mesures issues d’un ou plusieurs capteurs. Avant de décrire plus en détail le procédé d’apprentissage, il est intéressant d’introduire un certain nombre de notations et notions permettant de mieux comprendre ce qui va suivre. PRESENTATION DE NOT IONS UTILES POUR LA SUITE DE LA DESCRIPTION Apprentissage supervisé et hypothèse PAC Soit un jeu de données , appelé par la suite ensemble d’apprentissage. Un tel jeu de données peut être vu comme réalisations d’une variable aléatoire de distribution , et à valeurs dans un espace produit , où et sont, par exemple, deux sous espaces , avec k un nombre entier positif. Dans la suite, un algorithme d’apprentissage statistique (algorithme de prédiction) est représenté par une fonction de prédiction paramétrique , où représente un ensemble de paramètres réels. Cela correspond, par exemple, à la valeur des poids dans un réseau de neurones à topologie donnée. Dans le contexte de l’apprentissage supervisé, la qualité d’une fonction de prédiction donnée est évaluée vis-à-vis de la distribution par utilisation du risque moyen. Le risque moyen est défini moyenne d’évaluation des l-différences relatives, c’est-à-dire comme suit : où est l’opérateur d’espérance et la fonction est une métrique de précision donnée, aussi appelée fonction de perte. L’objectif de l’apprentissage statistique supervisé est, étant donné l’ensemble d’apprentissage, de trouver un paramètre solution du problème d’optimisation suivant En pratique, la distribution est inconnue et ne peut être facilement inférée à partir de l’ensemble d’apprentissage. Pour pallier cette difficulté, pour l’ensemble d’apprentissage considéré, il peut être utilisé la notion de risque empirique définie comme suit : Il convient de noter que est un estimateur sans biais de au sens de l’égalité suivante : La minimisation du risque conduit ainsi à un estimateur du paramètre , qui est également convergent pour . Cette approche est motivée par l’hypothèse PAC (renvoyant à la dénomination anglaise de « Probably Approximately Correct » qui signifie littéralement « Probablement Approximativement Correct ») qui stipule que les échantillons futurs pour lequel l’algorithme considéré effectuera des prédictions sont également distribués selon la distribution . Dans ce contexte, la quantité est appelée erreur d’entraînement et sa minimisation vise ainsi à minimiser l’erreur de généralisation , où est un ensemble de réalisations de la variable aléatoire distinct de l’ensemble d’entraînement ayant permis la dérivation du paramètre . Les notions d’erreurs d’entraînement et de généralisation se généralisent également en considérant que la phase d’apprentissage s’effectue vis-à-vis d’une distribution et que l’algorithme entrainé sera par la suite utilisé sur des échantillons suivant une autre distribution . En considérant tout d’abord que et en introduisant les notations avec l’opérateur d’espérance sous la mesure de probabilité , il vient que la phase d’entraînement vise à trouver tel que : conduisant ainsi à une erreur d’entraînement . L’erreur de généralisation est quant à elle définie par . Pour fixé, les deux erreurs sont définies à partir d’estimateurs sans biais des quantités précédentes. Par ailleurs, le cas usuel de l’hypothèse PAC se retrouve simplement en considérant le cas . Modélisation de transformations Dans la suite, il sera utilisé des transformations représentées par des éléments de groupes agissant sur un ensemble donné. Ainsi, les rotations des images vues comme des éléments de seront représentées par des éléments du groupe de Lie opérant sur . De ce fait, il est utile de préciser les concepts mathématiques provenant de la théorie des groupes pour mieux comprendre ce qui va suivre. Tout d’abord, un groupe est un ensemble , muni d’une loi de composition qui est associative et qui possède un élément neutre usuellement noté . De plus, chaque élément est inversible dans le groupe au sens où il existe un unique élément noté tel que . Un groupe localement compact est un groupe muni d’une topologie localement compacte telle que la loi de groupe et l’inversion sont continues. Un sous-groupe est un sous-ensemble du groupe contenant l’élément neutre et qui est stable par la loi de composition restreinte aux éléments de . Parmi l’ensemble des sous-groupes du groupe , il existe les sous-groupes normaux qui sont stables par conjugaison, au sens où et , . Pour un sous-groupe normal fermé du groupe , pour , l’ensemble des classes à gauche est défini par l’égalité suivante : L’ensemble des classes d’équivalence forme lui-même un groupe, appelé groupe quotient du groupe par et noté . Dans le cas où le groupe est localement compact, le groupe quotient l’est également. Lorsque est un sous-groupe quelconque, n’est pas nécessairement un groupe et on parle alors d’espace quotient. Par ailleurs, est la projection canonique associant à un élément du groupe sa classe dans l’espace quotient . Avec les notations précédentes, la propriété , est vérifiée et l’élément est noté . Enfin, un groupe agit sur un ensemble s’il existe un opérateur compatible avec la loi de groupe au sens où , la propriété est vérifiée. Dans la suite, à titre d’exemple, les groupes sont des groupes localement compacts, dont l’action sur un ensemble donné est supposée continue. Distributions sur un groupe de transformations Le présent procédé utilise des distributions de transformations qui sont représentées comme indiqué précédemment par des éléments de groupes. Aussi est-il utile d’introduire des notions relatives à la théorie de la mesure sur les groupes compacts. Le Théorème de Haar stipule que, modulo une constante de normalisation, il existe une unique mesure de probabilité définie sur la tribu des boréliens du groupe et notée , qui soit non-triviale, -additive, et invariante à gauche au sens où la propriété , est vérifiée. La mesure de Haar associe un volume invariant au sous-ensemble du groupe si bien que le volume invariant permet de définir une intégrale pour les fonctions opérant sur les groupes localement compacts en utilisant la théorie de l’intégration de Lebesgue. Une mesure de probabilité sur un groupe est une mesure non-négative, à valeurs réelles, -finie et telle que . Ainsi, la mesure de Haar re-normalisée à 1, qui est notée définit une mesure de probabilité associée à une distribution de probabilité appelée loi uniforme sur le groupe . Il convient de noter que le procédé s’applique pour d’autres distributions sur un groupe donné. A titre d’exemple, néanmoins, la description qui suit est restreinte au cas de distributions représentées par des mesures absolument continues par rapport à la mesure de Haar au sens où il existe une fonction de densité telle que la condition suivante est vérifiée : Notion d’invariance Dans la suite, il est supposé que la variable aléatoire possède des propriétés de symétries correspondant à une invariance vis-à-vis d’un groupe donné. Par exemple, dans le cas de la classification d’une image , il peut être supposé que le label est le même pour les échantillons , pour , où désigne la rotation d’angle dans le plan . De fait, s’il s’agit de déterminer si l’image représente ou non un animal donné, le fait que l’image ait effectué une rotation ne change pas le fait que l’image comporte l’animal donné ou non. Dans cet exemple particulier, la labellisation est invariante par une rotation d’angle dans le plan . Pour la suite, il est introduit une variable aléatoire sur le groupe de distribution , la distribution de probabilité associée à la variable aléatoire et la mesure associée. Il vient alors : Du fait de la modélisation par action de groupe, les variables aléatoires et peuvent être considérées comme indépendantes. De même, les symétries mentionnées précédemment se traduisent par une propriété d’invariance conditionnelle de la variable aléatoire vis-à-vis de la variable aléatoire . Pour l’équation précédente, cela se traduit mathématiquement par les équations suivantes: où représente la distribution marginale de et est la mesure produit de et . Augmentation de données Ce paragraphe vise à expliquer ce qu’est une technique d’augmentation de données d’apprentissage, plus simplement dénommée technique d’augmentation de données dans la suite. Pour cela, les hypothèses suivantes sont effectuées : l’apprentissage est un apprentissage supervisé et l’ensemble d’apprentissage considéré satisfait une propriété de symétrie correspondant à une invariance conditionnelle à l’action d’un groupe telle que décrit précédemment. Le but d’une technique d’augmentation de données est d’améliorer les performances et la robustesse d’un algorithme d’apprentissage statistique supervisé. La technique d’augmentation de données consiste à rajouter à l’ensemble d’apprentissage initial des échantillons de la forme , pour distribué selon la distribution associée à la mesure . Dans ce contexte, la phase d’apprentissage correspondant à une fonction de prédiction vise à minimiser un risque empirique prenant en compte une pondération par la mesure de probabilité et permet le calcul d’un estimateur qui est une solution au problème de minimisation suivant : En pratique, la technique d’augmentation de données peut être implémentée différemment et en particulier intégrée dans une descente de gradient stochastique. Plus précisément, la règle de mise à jour du paramètre est dans ce cas donnée par la formule suivante, où est le taux d’apprentissage (learning rate), l’ensemble des indices considéré pour l’estimation du gradient (minibatch) et où les correspondent à des réalisations de la variable aléatoire . En considérant il vient alors que les deux implémentations envisagées visent à minimiser la fonctionnelle suivante: avec l’opérateur d’espérance sous la mesure . DESCRIPTION D’UN EXEMPLE DE PROCEDE D’APPRENTISSAGE Dans le présent exemple, le procédé d’apprentissage comporte une première étape de réception, une deuxième étape de réception, une étape de détermination, une étape de génération et une étape de mise en œuvre d’un apprentissage. Lors de la première étape de réception, le système 10 reçoit un jeu de données d’apprentissage courant. Comme cela sera illustré ultérieurement, ce jeu de données d’apprentissage courant dépend de la manière dont est effectivement réalisée l’étape de mise en œuvre d’un apprentissage. Lors de la deuxième étape de réception, le système 10 reçoit au moins une propriété d’invariance de la prédiction de l’algorithme de prédiction à apprendre par rapport aux entrées que l’algorithme de prédiction peut prendre en entrée selon un groupe de symétrie . Un tel groupe de symétrie est appelé groupe de symétrie initial . A titre d’exemple, le groupe de symétrie initial est un groupe de Lie, notamment le groupe de symétrie initial est le groupe des roto-translations du plan. Le groupe de symétrie initial est muni d’une loi de probabilité , la loi de probabilité est appelée loi de probabilité initiale . A titre d’exemple, la loi de probabilité initiale est une distribution uniforme ou une distribution gaussienne. Selon l’exemple décrit, la loi de probabilité initiale est obtenue à partir de la vraisemblance des transformations associées au groupe de symétrie initial mesurée pour un ensemble d’entrées correspondant aux entrées attendues dans le cadre d’une utilisation spécifique de l’algorithme de prédiction considéré. Selon un autre exemple, la loi de probabilité initiale peut être obtenue à partir de connaissance experte quant aux propriétés à satisfaire par l’algorithme de prédiction considéré. Lors de l’étape de détermination, le système 10 détermine un sous-groupe du groupe de symétrie initial . Le sous-groupe est muni d’une loi de probabilité, dite loi de probabilité de sous-groupe . Le sous-groupe présente également une dimension (une taille lorsque celui-ci est fini) Le sous-groupe correspond à des transformations des entrées données à l’algorithme de prédiction. Le sous-groupe est, en outre, destiné à être utilisé pour générer des données d’apprentissage par application des transformations correspondantes au jeu de données d’apprentissage initial selon la loi de probabilité de sous-groupe . Le système 10 détermine le sous-groupe et la loi de probabilité de sous-groupe selon une technique d’optimisation sous au moins une contrainte d’optimisation. La technique d’optimisation utilise le jeu de données d’apprentissage initial, le groupe de symétrie initial et la loi de probabilité initiale . Avantageusement, plusieurs contraintes d’optimisation sont prises en compte dans la technique d’optimisation. Chaque contrainte d’optimisation est la traduction mathématique d’au moins une contrainte sur la mise en œuvre pratique de l’apprentissage ou contrainte d’apprentissage, ainsi que sur le déploiement de l’algorithme entraîné sur une architecture cible. Selon un premier exemple, le système sur lequel est déployé l’algorithme entraîné (éventuellement confondu avec le système 10) étant un système physique, ses capacités sont limitées, notamment en terme de mémoire et de quantité d’opérations qui peuvent être réalisées dans un temps donné. En ce sens, les contraintes à prendre en compte durant l’apprentissage du premier exemple sont exogènes puisque les contraintes sont liées aux capacités matérielles de l’architecture de déploiement. A titre d’exemple de telles contraintes d’apprentissage, il peut être cité la capacité de mémorisation, la quantité de calcul réalisable par le système sur lequel est déployé l’algorithme entrainé, le temps de réponse souhaité ou encore des contraintes de liées à la confidentialité des données ou de sécurité. Selon un deuxième exemple, le procédé d’augmentation de données se traduit en pratique par une augmentation du temps d’apprentissage et/ou une détérioration de la convergence du processus d’entraînement. Ainsi, le temps nécessaire à l’apprentissage et à la convergence de celui-ci peuvent être des contraintes pertinentes. Des exemples de conversions de telles contraintes d’apprentissage en contraintes d’optimisation utilisable pour la technique d’optimisation sont données dans la section exemple. Il convient de noter que les contraintes d’apprentissage sont prédéterminées. Selon un exemple, les contraintes d’apprentissage sont fournies lors d’une étape de fourniture. Selon un autre exemple, les contraintes d’optimisation déduites des conditions d’apprentissage sont connues et simplement utilisées dans la formulation de la technique d’optimisation. Plusieurs techniques pouvant être utilisées en combinaison sont envisageables pour la technique d’optimisation. De manière générale, la technique d’optimisation consiste à minimiser sous contraintes la différence d’erreur de prédiction théorique entre un premier algorithme de prédiction et un deuxième algorithme de prédiction. Le premier algorithme de prédiction est obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du groupe de symétrie initial et de la loi de probabilité initiale . Le deuxième algorithme de prédiction est à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du sous-groupe déterminé et de la loi de probabilité de sous-groupe et non la loi de probabilité initiale comme le premier algorithme. Selon un premier exemple, la technique d’optimisation est une optimisation d’une fonction cible quadratique sous contraintes quadratiques. Selon un deuxième exemple, la technique d’optimisation utilise une contrainte qui est une limitation d’au moins un moment de la loi de probabilité de sous-groupe avec une borne. En particulier, la borne est une borne supérieure sur la variance de la loi de probabilité de sous-groupe . En variante, la contrainte précédente peut être remplacée par l’utilisation d’ une borne supérieure sur la taille (ou la dimension) du sous-groupe . Le système 10 obtient ainsi un sous-groupe du groupe de symétrie initial . Lors de l’étape de génération, le système 10 génère des données à l’aide du sous-groupe déterminé, de la loi de probabilité de sous-groupe et de l’ensemble du jeu de données d’apprentissage courant. Le système 10 obtient ainsi des données générées. Lors de l’étape de mise en œuvre d’un apprentissage, le système 10 apprend l’algorithme de prédiction en mettant en œuvre un apprentissage utilisant les données générées. Selon un premier exemple, l’apprentissage utilise une technique de génération de données itérative. Dans un tel exemple, chaque itération comprend l’étape de génération. L’étape de mise en œuvre est réalisée avec uniquement les données générées. Dans cet exemple, le jeu de données d’apprentissage courant utilisé est alors l’ensemble des données générées à l’itération courante. Le premier exemple correspond à un entraînement de l’algorithme en générant des données à la volée à chaque itération de la descente de gradient. Le système 10 fait appel pour cela à l’étape de génération à chaque itération, et cela, sans dépendance par rapport à l’itération précédente. L’expression « descente de gradient stochastique » est parfois utilisée. Selon un deuxième exemple, l’apprentissage utilise un jeu de données formé par l’ensemble des données générées et d’un jeu de données initial. Dans un tel exemple, le jeu de données initial est utilisé comme jeu de données d’apprentissage courant. JUSTIFICATIONS DU BON FONCTIONNEMENT DU PROCEDE DECRIT Dans ce qui suit, il est interprété mathématiquement le procédé qui vient d’être décrit. Il est intéressant d’observer d’abord que pour un apprentissage donné ayant des propriétés de symétrie, ce qui est représenté par le groupe donné muni d’une loi de probabilité caractérisant la robustesse visée, il n’est pas toujours possible d’implémenter la stratégie d’augmentation de données présentée précédemment et cela, principalement pour des raisons de contraintes de temps de calculs et de stockage. Tout d’abord, l’augmentation de l’ensemble d’apprentissage conduit à une augmentation du temps d’entrainement et des problématiques de convergence peuvent alors se poser. Par ailleurs, afin de pouvoir capturer de manière adéquate les informations apportées par le jeu de données augmenté, la capacité de l’algorithme d’apprentissage doit être augmentée afin d’éviter les phénomènes de sous-apprentissage, cette dimension conduisant également à une augmentation du temps d’entraînement, du temps d’exécution de l’inférence, ainsi que de l’empreinte mémoire de l’algorithme. Ainsi, afin de pouvoir être adaptée aux contraintes opérationnelles, il peut être judicieux en pratique d’avoir une stratégie d’augmentation réduite et ceci correspond à cela l’utilisation d’un sous-groupe du groupe , tel que défini dans le paragraphe précédent, et d’une distribution sur celui-ci. Par exemple, si est le groupe des isométries du plan et la distribution uniforme sur celui-ci, une stratégie réduite pourrait être de considérer un échantillonnage uniforme de , c’est à dire de n’augmenter les données que par applications de rotations. Dans ce contexte, il convient de choisir le sous-groupe (ainsi que sa loi de probabilité associée) de manière intelligente, ce choix devant permettre notamment de réduire le biais introduit par l’utilisation d’un sous-groupe au lieu du groupe . Aussi, dans un premier temps, il est utile de calculer mathématiquement le biais introduit par l’utilisation d’un sous-groupe au lieu du groupe . Il est en outre fait l’hypothèse , hypothèse qui, comme expliqué précédemment, n’implique pas de perte de généralité. En effet, dans un tel cas, l’hypothèse PAC n’est pas satisfaite puisque seules le égalités suivantes et sont considérées comme vraie. Ainsi, il est étudié un algorithme de fonction de prédiction ayant été entraîné et tel que : avec une variable aléatoire à valeurs dans le sous-groupe et associée à la mesure de probabilité , et l’erreur d’entraînement obtenue. L’erreur de généralisation associée est quant à elle donnée par . La quantité peut être réécrite comme suit: De manière similaire, il vient: Pour ne pas surcharger les notations, il est posé dans le développement qui suit. Evaluer le biais introduit par l’utilisation du sous-groupe revient à comparer les erreurs d’entraînement et de généralisation ci-dessus en définissant comme suit: Il vient ensuite : où les quantités et sont définies ainsi : Avec cette formulation mathématique, le choix intelligent du sous-groupe et de la mesure du sous-groupe est de permettre une minimisation du risque d’erreur engendrée par la sous-augmentation. Plus précisément, il convient de choisir le sous-groupe et la mesure du sous-groupe en minimisant , tout en respectant les contraintes opérationnelles fixées. De manière plus formelle, cela revient à résoudre le problème d’optimisation suivant: où est une fonction vectorielle associant plusieurs indicateurs de performance à la fonction de prédiction , comme par exemple les temps d’entraînement et d’inférence, ou encore l’empreinte mémoire de l’algorithme entraîné correspondant, et un vecteur de valeurs associées représentant les contraintes opérationnelles considérées. Étant donné que l’inégalité est vérifiée, il est intéressant de s’intéresser à la minimisation du terme d’une part et du terme d’autre part. Pour le premier terme, il est possible de dériver les formules suivantes : En supposant dans un premier temps que la fonction de prédiction et sont continues, l’inégalité suivante est obtenue: où est une norme sur l’espace . En utilisant la continuité de l’action de groupe et le fait que , il vient : avec et des constantes indépendantes du sous-groupe . Ainsi: si bien que le problème précédent revient à la minimisation du terme , ce qui revient donc à chercher à minimiser l’action des éléments de l’espace quotient , pondérée par la mesure . Dans le cas trivial où l’espace quotient vérifie et ce terme est nul. Un tel raisonnement peut être étendu en relaxant les contraintes de continuité afin de couvrir en particulier le cas de classification pour lequel . Plus précisément, il vient ici: Il est possible de se ramener au cas précédent en supposant une continuité à droite de la fonction de prédiction et en appliquant le raisonnement ci-dessus sur chacun des segments de continuité. Du point de vue des actions de groupes considérées, les deux termes qui définissent ne font intervenir que les éléments et , qui sont des éléments du sous-groupe . Afin de simplifier l’expression de la différence, il est possible d’écrire le premier terme comme une intégrale sur le sous-groupe : avec . L’inégalité utilisée plus haut devient ainsi : Cette expression montre qu’en l’absence de contrainte particulière sur le choix d’un sous-groupe donné , ce terme peut être annulé en choisissant la mesure du sous-groupe de manière adéquate. Cette manière adéquate correspond à vérifier la condition suivante : Il convient cependant de noter que les contraintes représentées par peuvent contenir des restrictions sur la forme de la mesure du sous-groupe , comme par exemple une limite en terme de variance pour des questions de convergence. Ainsi, un choix intelligent du sous-groupe et de la mesure du sous-groupe consiste à résoudre de manière optimale la condition suivante: Les normes quadratiques utilisées dans l’équation précédente sont données à titre indicatif et peuvent être en pratique remplacées par d’autres normes. Selon la forme de et de ses sous-groupes éventuels, différentes techniques d’optimisation peuvent être envisagées. D’où le fait que plusieurs techniques d’optimisation sont utilisées. En outre, comme indiqué précédemment, ce choix intelligent rend possible l’emploi de formes paramétriques , ce qui permet l’utilisation d’une descente de gradient classique. AVANTAGES D U PROCEDE D’APPRENTISSAGE Dans chacun des cas, le procédé d’apprentissage est un procédé outillé de sous-augmentation de données pour l’entraînement d’algorithmes d’apprentissage statistique supervisé. Le procédé d’apprentissage repose sur l’emploi d’une technique d’augmentation de données consistant à rajouter des échantillons à l’ensemble d’apprentissage initial afin d’améliorer la précision et la robustesse de l’algorithme de prédiction à apprendre. Autrement formulé, le présent procédé permet le calcul d’une stratégie de sous-augmentation de données visant à maximiser la robustesse d’un algorithme d’apprentissage statistique supervisé vis-à-vis d’un groupe de symétries donné, dans le cadre du respect de contraintes opérationnelles préalablement fixées. Dans le procédé décrit, il est proposé une stratégie d’augmentation de données compatible avec la dimension opérationnelle de l’utilisation des algorithmes de prédiction. Pour cela, le procédé utilise un formalisme issu de la théorie des groupes. Dans ce cadre, le procédé utilise les notions de sous-groupes et de distributions sur ces ensembles afin de construire, via la résolution d’un problème d’optimisation sous-contraintes, une stratégie de sous-augmentation de données permettant d’obtenir un compromis entre l’incorporation des symétries au sein d’un algorithme et les différentes contraintes opérationnelles associées à l’application visée. Autrement formulé, le procédé permet de mettre en œuvre une technique d’augmentation des données impliquant un certain nombre de prérequis algorithmique (capacité d’apprentissage de l’algorithme envisagé, nombre d’itérations dans l’optimisation) en les déterminant et en les réduisant intelligemment pour les rendre compatibles avec les contraintes exogènes associées à une application opérationnelle donnée (comme par exemple l’empreinte mémoire de l’algorithme entraîné ou le temps de calcul). Le procédé proposé permet une formalisation simple du problème considéré et sa résolution devient alors aisément réalisable par les outils d’optimisation numériques usuels. Enfin, du fait que le procédé est capable de gérer des contraintes opérationnelles, le procédé d’apprentissage est un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction apte à être mis en œuvre par un système réel sur un jeu de données de taille restreinte. EXEMPLE : CAS DE LA SYMETRIE ROTATIONNELLE Un exemple mis en œuvre par la demanderesse est maintenant décrit en référence aux figures 2 et 3. Afin d’illustrer le procédé d’apprentissage précédent, il est choisi un groupe de symétrie rotationnelle, qui intervient en particulier dans les problèmes de classification d’images. Dans ce contexte, le but est de construire un algorithme de prédiction robuste à des rotations de ses entrées. Il est supposé qu’il est recherché une robustesse uniforme. Plus précisément, il convient de rendre l’algorithme de prédiction robuste à des rotations aléatoires de ses entrées, les angles de ces rotations étant distribués uniformément sur . Ainsi, le groupe est celui des rotations plan, noté , qui peut être représenté par le groupe matriciel rappelé ci-dessous, où la loi de groupe correspond à la multiplication matricielle et est la matrice de rotation d’angle donnée par : Pour l’exemple mis en œuvre, il est considéré les sous-groupes suivants : ainsi que les groupes quotients correspondants où est l’opérateur modulo et k est un entier naturel différent de 0. La figure 2 propose une représentation d’exemples de sous-groupes tels que définis précédemment. Dans cette figure, le cercle correspond à l’ensemble des éléments du groupe des rotations plan noté , les points pointés correspondent à l’ensemble des éléments du sous-groupe et les points hachurés correspondent à l’ensemble des éléments du sous-groupe . Comme visible sur la figure 2, dans l’hypothèse une distribution uniforme sur le sous-groupe , la mesure de Lebesgue est une mesure sur le cercle unité, i.e. . En raisonnant en terme d’angles, il est possible d’écrire, pour , l’expression mathématique suivante : En ce qui concerne la mesure du sous-groupe, il vient alors : D’un point de vue opérationnel, dans le présent exemple, la demanderesse a supposé que deux contraintes étaient à remplir. Selon une première contrainte, la taille de l’ensemble d’augmentation est contrainte. Cela se traduit en l’existence d’une borne supérieure pour la cardinalité (taille) des sous-groupes . Selon une deuxième contrainte, la convergence doit être suffisamment rapide. Il est possible de traduire cette contrainte comme une borne supérieure pour la variance de la distribution associée à la mesure qui est à déterminer. Ainsi, dans cet exemple particulier, la quantité à optimiser s’écrit de la manière suivante : Par ailleurs, il est possible de déterminer la valeur de l’intégrale selon le calcul suivant : L’expression à optimiser devient ainsi : Par ailleurs, en notant et , il vient : Où désigne l’opérateur de variance. Avec ces notations, l’expression à optimiser devient alors : Cette expression monter qu’il convient de résoudre les différents problèmes ci-dessous pour , étant la borne supérieure sur la taille du sous-groupe considéré, et de garder la solution permettant d’atteindre la valeur minimale de la fonction cible: Pour les problèmes précédents sont des problèmes non-linéaires, dont la fonction cible et les contraintes sont quadratiques, et peuvent être résolus via les techniques d’optimisation numériques comme une optimisation quadratique. La figure 3 montre la distribution obtenue pour , pour par résolution des problèmes précédents. Pour le cas considéré, la solution optimale est obtenue pour , comme attendu, et il est observé une déviation par rapport à la distribution uniforme en raison des différentes contraintes considérées, ce qui était également attendu. La solution obtenue est ainsi une solution permettant d’obtenir une bonne convergence et une taille du sous-groupe compatible avec les capacités calculatoires du système 10 tout en assurant une relativement bonne robustesse uniforme. Cela permet d’obtenir un bon apprentissage de l’algorithme de prédiction. Il peut être noté que quelques secondes de calcul numérique ont été suffisantes pour obtenir cet exemple de symétrie rotationnelle modélisé comme un problème d’optimisation quadratique sous contraintes quadratiques. Le procédé d’apprentissage permet ainsi de construire une technique d’augmentation de données compatible avec des contraintes opérationnelles exogènes, comme par exemple l’empreinte mémoire de l’algorithme entraîné, son temps d’exécution sur l’architecture visée ou encore son degré de robustesse à des modifications de ces entrées et d’utiliser cette technique d’augmentation de données pour l’entraînement d’algorithmes de prédiction par une technique d’apprentissage machine. En outre, le procédé d’apprentissage est compatible avec tout type d’apprentissage ou d’utilisation de celui-ci et est particulièrement adapté à la conception et à l’entraînement d’algorithmes intégrés dans des systèmes embarqués, pour lesquels un certain nombre de contraintes opérationnelles doivent être prises en compte dès la phase de conception algorithmique. Enfin, il sera bien compris que l’ordre des étapes dans le procédé d’apprentissage qui vient d’être décrit peut être différent et notamment que certaines étapes peuvent être réalisées de manière simultanée. Plus généralement, toute combinaison techniquement possible des modes de réalisation précédents permettant d’obtenir un procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction est envisagé. Procédé d’apprentissage d’un algorithme de prédiction, l’algorithme de prédiction prédisant pour des entrées données la valeur d’une ou plusieurs sorties, la ou les entrée et/ou la ou les sorties étant des grandeurs physiques correspondant à des mesures issues d’un ou de plusieurs capteurs, l’apprentissage étant mis en œuvre par ordinateur en utilisant une technique d’apprentissage machine, le procédé d’apprentissage comportant les étapes de : - réception d’un jeu de données d’apprentissage courant, - réception d’au moins une propriété d’invariance de la prédiction de l’algorithme de prédiction à apprendre par rapport aux entrées que l’algorithme de prédiction peut prendre en entrée selon un groupe de symétrie, dit groupe de symétrie initial, ledit groupe de symétrie étant muni d’une loi de probabilité initiale, - détermination d’un sous-groupe du groupe de symétrie initial, le sous-groupe étant muni d’une loi de probabilité, dite loi de probabilité de sous-groupe, le sous-groupe correspondant à des transformations des entrées données à l’algorithme de prédiction, le sous-groupe étant destiné à être utilisé pour générer des données d’apprentissage par application des transformations correspondantes au jeu de données d’apprentissage courant selon la loi de probabilité de sous-groupe, le sous-groupe et la loi de probabilité de sous-groupe étant déterminés selon une technique d’optimisation sous au moins une contrainte d’optimisation, la technique d’optimisation utilisant le jeu de données d’apprentissage initial, le groupe de symétrie initial et la loi de probabilité initiale, l’au moins une contrainte d’optimisation étant déduite d’au moins une contrainte d’apprentissage prédéterminée, - génération de données à l’aide du sous-groupe déterminé, de la loi de probabilité de sous-groupe et de l’ensemble du jeu de données d’apprentissage courant, pour obtenir des données générées, et - mise en œuvre d’un apprentissage de l’algorithme de prédiction utilisant les données générées, l’apprentissage étant : - soit un apprentissage utilisant une technique de génération de données itérative, chaque itération comprenant l’étape de génération, l’étape de mise en œuvre étant réalisée avec uniquement les données générées, le jeu de données d’apprentissage courant utilisé étant alors l’ensemble des données générées à l’itération courante, - soit un apprentissage utilisant un jeu de données formé par l’ensemble des données générées et d’un jeu de données initial, le jeu de données initial étant utilisé comme jeu de données d’apprentissage courant. Procédé d’apprentissage selon la revendication 1, dans lequel la technique d’optimisation consiste à minimiser sous contrainte d’optimisation la différence d’erreur de prédiction entre l’algorithme de prédiction obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du groupe de symétrie initial et de la loi de probabilité initiale, et l’algorithme de prédiction obtenu à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données générées à partir du sous-groupe déterminé et de la loi de probabilité de sous-groupe. Procédé d’apprentissage selon la revendication 1 ou 2, dans lequel plusieurs contraintes d’optimisation sont prises en compte dans la technique d’optimisation. Procédé d’apprentissage selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la technique d’optimisation est une optimisation d’une fonction cible quadratique sous des contraintes d’optimisation quadratiques. Procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel, le sous-groupe présente une dimension, au moins une contrainte étant une limitation d’au moins un moment de la loi de probabilité de sous-groupe avec une borne, notamment une borne supérieure sur la dimension du sous-groupe ou une borne supérieure sur la variance de la loi de probabilité de sous-groupe. Procédé d’apprentissage selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel la loi de probabilité initiale est obtenue à partir de la vraisemblance des transformations associées au groupe de symétrie initial mesurée pour un ensemble d’entrées correspondant aux entrées attendues dans le cadre d’une utilisation spécifique de l’algorithme de prédiction considéré. Procédé d’apprentissage selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel la loi de probabilité initiale est une distribution uniforme ou une distribution gaussienne. Procédé d’apprentissage selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le groupe de symétrie initial est un groupe de Lie, notamment le groupe de symétrie initial est le groupe des roto-translations du plan. Produit programme d’ordinateur (12) comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur mémorisé sur un support lisible d’informations (32) pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme d’ordinateur est mis en œuvre sur une unité de traitement de données (20). Support lisible d’informations (32) comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (20) et mettant en œuvre un procédé d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données (20).