Brevet FR3119695A1 — publié le 20220812

Les modes de réalisation de l’invention fournissent un dispositif d’entraînement (100) configuré pour recevoir des blocs de données d’entrée, le dispositif (100) peut comprendre : une pluralité d’unités d’encodage (101-i), chaque unité d’encodage (101-i) étant configurée pour déterminer un vecteur de données représentatif du bloc de données d’entrée reçu ; une pluralité d’unités de sélection (102-i), chaque unité de sélection étant configurée pour annuler un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments du vecteur de données en appliquant un masque de sélection au vecteur de données, ce qui fournit un vecteur de données mis à jour ; une unité de fusion (103) configurée pour déterminer une représentation commune à partir des vecteurs de données mis à jour ; une pluralité d’unités de reconstruction (104-i), chaque unité de reconstruction (104-i) étant configurée pour déterminer une représentation reconstruite du bloc de données d’entrée reçu. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Dispositif et procédé d’entraînement d’un système d’aide à la décision Art antérieur L’invention concerne de manière générale le domaine automobile, et en particulier un dispositif et un procédé d’entraînement d’un système d’aide à la décision destinés à être mis en œuvre dans un véhicule. Dans le domaine automobile, l’automatisation des véhicules a connu un essor majeur ces dernières années, notamment dans le cadre du développement des véhicules autonomes. Afin de pouvoir naviguer de manière autonome, c’est-à-dire sans pilote, un véhicule autonome doit être équipé d’une multitude de capteurs permettant au véhicule autonome de percevoir, de manière fiable et continue dans le temps, son environnement. Les données fournies par les capteurs sont analysées et interprétées par des algorithmes hébergés dans des calculateurs à haute performance pour fournir en sortie des consignes de conduite destinées aux organes de locomotion du véhicule autonome. La multitude de capteurs équipant un véhicule autonome doit permettre une perception multisensorielle de l’environnement et peut comprendre des radars, des capteurs à ultrasons, des caméras fonctionnant dans le visible et dans l’infrarouge, des lidars, des capteurs de navigation, etc. Le nombre important de capteurs utilisé dans un véhicule autonome génère une quantité importante de données brutes à traiter, en temps réel, par les calculateurs mis en œuvre. Par ailleurs, chacun des capteurs équipant un véhicule autonome peut subir des pannes de fonctionnement ou peut se retrouver dans des conditions rendant les données qu’il fournit imprécises, incomplètes et/ou corrompues par un niveau élevé de bruit. Par exemple, la qualité des images fournies par une caméra visible peut se dégrader dans certaines conditions météorologiques telles que la pluie et le brouillard. De telles défaillances représentent un obstacle majeur à la mise en circulation des véhicules autonomes. Il est connu d’utiliser une technique de fusion multicapteur afin de réduire la quantité de données que les calculateurs du véhicule autonome doivent traiter. Certaines techniques de fusion multicapteur peuvent s’appliquer à des capteurs homogènes par exemple pour effectuer une fusion des données d’un capteur laser et d’une caméra, ou une fusion des données d’un récepteur GNSS (localisation par satellite), d’une centrale inertielle (navigation inertielle) et d’un odomètre (mesure de déplacement des roues). Les techniques de fusion multicapteur peuvent aussi s’appliquer à des capteurs hétérogènes, tels que par exemple une caméra et un radar. Qu’il s’agisse de capteurs homogènes ou hétérogènes, la fusion multicapteur fournit une information globale à partir de laquelle les données de chaque capteur peuvent être restituées de manière partielle. Il est aussi connu d’utiliser une technique de fusion multicapteur conjointement avec des algorithmes d’apprentissage machine afin de remédier à des éventuelles défaillances des capteurs équipant le véhicule autonome. Dans ce cas, une phase préalable d’entraînement utilisant des algorithmes d’apprentissage machine est généralement mise en œuvre en utilisant des données réelles et/ou simulées fournies par les capteurs équipant le véhicule autonome. La phase préalable d’entraînement s’effectue généralement en plusieurs étapes, chaque étape étant représentative d’une situation dans laquelle le véhicule autonome peut se retrouver. Dans chaque étape de la phase préalable d’entraînement, une fonction de coût mesurant, pour un capteur associé, les différences entre une scène d’entrée -telle qu’elle devrait être perçue par le capteur associé lorsqu’il est parfaitement fonctionnel- et la scène restituée par la technique de fusion multicapteur en relation avec ce même capteur associé, est évaluée pour les différentes configurations possibles d’opérabilité des capteurs équipant le véhicule autonome, un capteur étant considéré comme fonctionnel ou défaillant. En particulier, la fonction de coût est évaluée pour une configuration dans laquelle le capteur associé est considéré comme défaillant. Ceci permet de restituer une scène même lorsque le capteur dédié est complètement défaillant. Par ailleurs, pour un nombre C de capteurs équipant un véhicule autonome, il existe (2C-1) configurations possibles d’opérabilité des capteurs équipant le véhicule autonome et la mise en œuvre d’une étape de la phase préalable d’entraînement requiert C*(2C-1) opérations d’évaluation de fonctions de coût. Par exemple, pour 20 capteurs équipant un véhicule autonome, il est requis d’effectuer 20971500 opérations d’évaluation de fonctions de coût à chaque étape de la phase préalable d’entraînement, ce qui est prohibitif en termes de puissance de calcul et en termes de ressources en mémoire. Il existe donc un besoin pour un dispositif et un procédé d’entraînement capables de mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage machine de manière optimisée. Définition générale de l’invention A cet effet, la présente invention fournit un dispositif d’entraînement, mis en œuvre dans un système d’aide à la décision, configuré pour recevoir des blocs de données d’entrée fournies par une pluralité de capteurs agencés sur un véhicule, le dispositif comprenant : une pluralité d’unités d’encodage, chaque unité d’encodage étant associée à un des capteurs et étant configurée pour recevoir un bloc de données d’entrée du capteur associé, chaque unité d’encodage étant configurée pour déterminer un vecteur de données représentatif du bloc de données d’entrée reçu en appliquant un algorithme d’apprentissage machine d’encodage au bloc de données d’entrée ; une pluralité d’unités de sélection, chaque unité de sélection étant associée à une unité d’encodage et configurée pour recevoir un vecteur de données de l’unité d’encodage, le vecteur de données comprenant un ensemble d’éléments, chaque unité de sélection étant configurée pour annuler un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments du vecteur de données en appliquant un masque de sélection au vecteur de données, ce qui fournit un vecteur de données mis à jour ; une unité de fusion configurée pour déterminer une représentation commune à partir des vecteurs de données mis à jour par les unités de sélection ; une pluralité d’unités de reconstruction, chaque unité de reconstruction étant associée à une unité d’encodage et étant configurée pour déterminer, à partir de la représentation commune, une représentation reconstruite du bloc de données d’entrée reçu par l’unité d’encodage en appliquant un algorithme d’apprentissage machine de reconstruction à la représentation commune. Dans un mode de réalisation, le dispositif peut en outre comprendre une unité de comparaison configurée pour comparer un bloc de données d’entrée à la représentation reconstruite du bloc de données d’entrée, ce qui fournit un paramètre d’erreur. Dans un autre mode de réalisation, le dispositif peut être configuré pour minimiser le paramètre d’erreur par la mise en œuvre d’une pluralité d’étapes d’entraînement utilisant chacune des blocs de données d’entrée fournis par la pluralité de capteurs, ce qui fournit des algorithmes de reconstruction optimaux issus des algorithmes d’apprentissage machine de reconstruction et des algorithmes d’encodage optimaux issus des algorithmes d’apprentissage machine d’encodage. Avantageusement, chacune des unités de sélection peut être configurée pour générer, pendant chacune des étapes d’entraînement, de manière aléatoire et indépendante des autres unités de sélection, le masque de sélection en utilisant une loi de sélection à valeurs dans l’ensemble fini {0, 1} associée à une espérance mathématique P comprise entre zéro et un, selon laquelle un élément du masque de sélection présente une probabilité (1-P) d’être égal à zéro. En variante, la loi de sélection peut être une loi de Bernoulli. Dans un mode de réalisation, au moins une des unités de sélection peut être configurée pour générer un nouveau masque de sélection à chacune des étapes d’entraînement, en gardant constante la valeur de l’espérance mathématique P. Dans un autre mode de réalisation, au moins une des unités de sélection peut être configurée pour générer un nouveau masque de sélection à chacune des étapes d’entraînement, en modifiant la valeur de l’espérance mathématique P. Avantageusement, le dispositif peut en outre être configuré pour mettre en œuvre une phase de déploiement en utilisant les algorithmes de reconstruction optimaux et les algorithmes d’encodage optimaux. En variante, chaque unité de sélection peut être configurée pour utiliser, pendant la phase de déploiement, un masque de sélection transparent dont tous les éléments sont égaux à un. Dans un mode de réalisation, au moins un des algorithmes d’apprentissage machine d’encodage et/ou de reconstruction peut utiliser un réseau de neurones. Il est en outre proposé un procédé d’entraînement d’un système d’aide à la décision mis en œuvre dans un véhicule comprenant une pluralité de capteurs, le procédé comprend les étapes consistant à : recevoir des blocs de données d’entrée fournies par certains des capteurs, déterminer, à partir de chaque bloc de données d’entrée, un vecteur de données représentatif du bloc de données d’entrée en appliquant un algorithme d’apprentissage machine d’encodage au bloc de données d’entrée, ce qui fournit une pluralité de vecteurs de données ; annuler un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments de chacun des vecteurs de données en appliquant un masque de sélection au vecteur de données, ce qui fournit une pluralité de vecteurs de données mis à jour ; déterminer à partir de la pluralité de vecteurs de données mis à jour une représentation commune ; déterminer, à partir de la représentation commune et pour chacun des blocs de données d’entrée, une représentation reconstruite du bloc de données d’entrée en appliquant un algorithme d’apprentissage machine de reconstruction à la représentation commune. Dans un mode de réalisation, le procédé peut en outre comprendre une étape consistant à comparer un bloc de données d’entrée à la représentation reconstruite du bloc de données d’entrée, ce qui fournit un paramètre d’erreur. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’aide de la description qui suit et des figures dans lesquels : représente l’architecture d’un dispositif d’entraînement, selon des modes de réalisation de l’invention ; et représente un procédé d’entraînement, selon des modes de réalisation de l’invention. Description détaillée La représente un dispositif d’entraînement 100 mis en œuvre sur un système d’aide à la décision selon un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif d’entraînement 100 et/ou le système d’aide à la décision associé peuvent être mis en œuvre dans tout type de véhicule. Le véhicule peut être un véhicule automatisé, tel qu’un véhicule connecté et autonome, ou semi-automatisé. Le véhicule peut incorporer une ou plusieurs fonctions de contrôle pouvant être réalisées sans l’intervention du conducteur telles qu’une fonction de freinage d’urgence, une fonction de régulation de la vitesse et/ou une fonction de détection des piétons. Le dispositif d’entraînement 100 peut par exemple être mis en œuvre dans un véhicule complètement autonome dans lequel des fonctions de contrôle sont mises en œuvre pour permettre la conduite du véhicule et assurer sa sécurité sans intervention du conducteur. L’homme du métier comprendra que le dispositif d’entraînement 100 peut être utilisé dans tout type de véhicule interagissant avec son environnement au moyen d’un ou de plusieurs capteurs susceptibles de subir des pannes de fonctionnement ou de fournir des mesures imprécises, incomplètes et/ou corrompues par un niveau élevé de bruit. Dans la suite de la description, il est considéré que le nombre de capteurs, noté K, est supérieur ou égal à 2, les capteurs étant désignés 20-i, avec i variant entre 1 et K. Par exemple, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour recevoir des données fournies par un ou plusieurs capteurs 20-i équipant le véhicule. De tels capteurs 20-i peuvent comprendre, à titre d’exemple non limitatif, des radars, des capteurs de proximité à ultrasons, des caméras fonctionnant dans le visible, des caméras fonctionnant dans l’infrarouge, des lidars et des capteurs de navigation. Les données fournies par les capteurs 20-i peuvent être des données brutes, c’est-à-dire des données qui n’ont été soumises à aucun traitement préalable à leur réception par le dispositif d’entraînement 100. Dans un mode de réalisation de l’invention, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour recevoir des données fournies par des capteurs 20-i d’un même type, par exemples des caméras fonctionnant dans le domaine visible. Par exemple, les capteurs 20-i peuvent être des caméras fonctionnant dans le domaine visible et fixées dans des endroits différents du véhicule de manière à couvrir de manière complète l’environnement du véhicule. Dans un autre mode de réalisation de l’invention, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour recevoir des données fournies par des capteurs 20-i homogènes appartenant à une même famille de capteurs. Par exemple, une première famille de capteurs 20-i homogènes peut comprendre un récepteur GNSS, une centrale inertielle et un odomètre. Une deuxième famille de capteurs 20-i homogènes peut comprendre des caméras fonctionnant dans le domaine visible et des caméras fonctionnant dans le domaine infrarouge. Avantageusement, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour recevoir des données fournies par des capteurs 20-i hétérogènes appartenant à différentes familles de capteurs 20-i. Par exemple, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour recevoir des données fournies par une caméra opérant dans le domaine visible, des données fournies par un récepteur GNSS et des données fournies par un capteur de proximité à ultrasons. Dans la suite de la description, il sera considéré, à titre d’exemple non limitatif, que les capteurs 20-i interagissant avec le dispositif d’entraînement 100 sont hétérogènes et appartiennent à différentes familles de capteurs 20-i. L’homme du métier comprendra que le dispositif d’entraînement 100 peut fonctionner avec un nombre quelconque de capteurs 20-i comprenant des capteurs d’un même type, des capteurs homogènes appartenant à une même famille et des capteurs hétérogènes appartenant à différentes familles. Dans des modes de réalisation de l’invention, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour recevoir des données fournies par des capteurs 20-i sous forme de blocs de données, encore appelés blocs de données d’entrée. Un bloc de données d’entrée peut représenter, selon le capteur 20-i associé, une ou plusieurs images, un enregistrement vidéo, un enregistrement sonore, un texte, un tableau de valeurs numériques, etc. Le dispositif d’entraînement 100 comprend plusieurs unités d’encodage 101-i, avec i variant entre 1 et K. Le nombre d’unités d’encodage 101-i peut être égal au nombre de capteurs 20-i mis en œuvre de sorte que chaque unité d’encodage 101-i reçoive des blocs de données d’entrée fournis par l’un des capteurs 20-i (une unité d’encode 101-i correspond alors à un capteur 20-i). Les unités d’encodage 101-i peuvent être synchronisées de manière à permettre l’acquisition par les unités d’encodage 101-i des blocs de données d’entrée pendant des fenêtres temporelles prédéfinies d’acquisition. Alternativement, les unités d’encodage 101-i peuvent être configurées pour fonctionner indépendamment les unes des autres. Dans des modes de réalisation de l’invention, chaque unité d’encodage 101-i peut être configurée, en réponse à la réception d’un bloc de données d’entrée, pour déterminer un vecteur de données représentatif du bloc de données d’entrée reçu, un vecteur de données comprenant plusieurs éléments. La taille d’un vecteur de données d’une unité d’encodage 101-i peut être fixe au cours du temps. La taille d’un vecteur de données d’une unité d’encodage 101-i peut en outre être très inférieure, par exemple d’un facteur 10, à la taille des blocs de données d’entrée reçus par l’unité d’encodage 101-i. La transformation d’un bloc de données d’entrée en un vecteur de donnée de taille inférieure permet de réduire la quantité de données manipulées par le dispositif d’entraînement 100 et permet de réduire le niveau du bruit affectant les blocs de données d’entrée. Un tel mode de réalisation est notamment avantageux pour un dispositif d’entraînement 100 utilisant des images fournies par des caméras fonctionnant le domaine visible. Dans un mode de réalisation de l’invention, les unités d’encodage 101-i peuvent être configurées pour déterminer des vecteurs de données ayant une même taille. Alternativement, chaque unité d’encodage 101-i peut être configurée pour déterminer un vecteur de données ayant une taille prédéfinie, la taille d’un vecteur de données déterminé par une unité d’encodage 101-i donnée étant différente de la taille d’un vecteur de donnée déterminé par une autre unité d’encodage 101-i. Par exemple, deux unités d’encodage 101-i recevant des images fournies par deux caméras identiques embarquées dans deux endroits différents d’un véhicule peuvent être configurées pour déterminer deux vecteurs de données de tailles différentes. Dans des modes de réalisation de l’invention, chacune des unités d’encodage 101-i est configurée pour déterminer un vecteur de données à partir d’un bloc de données d’entrée en appliquant un algorithme d’encodage issu d’une phase d’entraînement préalable utilisant un algorithme d’apprentissage machine d’encodage au bloc de données d’entrée. Avantageusement, l’algorithme d’encodage implémenté par une unité d’encodage 101-i peut être un algorithme non-supervisé. L’algorithme non-supervisé peut être par exemple et de manière non limitative choisi parmi des algorithmes de réduction de dimensionnalité, des algorithmes de regroupement de données et des algorithmes de classification hiérarchiques. Dans un mode de réalisation, l’algorithme d’encodage implémenté par une unité d’encodage 101-i peut être un auto-encodeur représenté par un réseau de neurones artificiel. L’auto-encodeur peut par exemple être choisi parmi la liste non exhaustive comprenant les auto-encodeurs variationnels, les auto-encodeurs séquentiels et les auto-encodeurs convolutifs. Dans des modes de réalisation de l’invention, une unité d’encodage 101-i est configurée pour mettre en œuvre une phase préalable d’entraînement de l’algorithme d’encodage mis en œuvre en utilisant des blocs de données réels et/ou simulés fournis par le capteur 20-i associé. La phase d’entraînement préalable permet l’optimisation de l’algorithme d’encodage mis en œuvre. Le dispositif d’entraînement 100 comprend en outre plusieurs unités de sélection 102-i, avec i variant entre 1 et K. Chaque unité de sélection 102-i peut être associée à une unité d’encodage 101-i. Chaque unité de sélection 102-i peut alors être configurée pour recevoir et traiter le vecteur de données déterminé par l’unité d’encodage 101-i associée. Une unité de sélection 102-i peut être configurée pour annuler, c’est-à-dire rendre inexploitable, un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments d’un vecteur de données reçu, ce qui fournit un vecteur de données mis à jour. Avantageusement, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour générer un masque de sélection représenté par un tableau ayant la même taille que le vecteur de données reçu par l’unité de sélection 102-i et dont les éléments appartiennent à l’ensemble {0, 1}. Dans ce cas, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour superposer un vecteur de données reçu avec un masque de sélection généré, et pour annuler les éléments du vecteur de données qui correspondent à une valeur égale à 0 dans le masque de sélection. Dans des modes de réalisation de l’invention, les unités de sélection 102-i peuvent être configurées pour fonctionner dans un mode de fonctionnement associé à une phase préalable d’entraînement d’un ou de plusieurs algorithmes mis en œuvre dans le dispositif d’entraînement 100. Dans un tel mode de fonctionnement, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour générer un masque de sélection comprenant un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments nul, ce qui implique qu’un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments d’un vecteur de données reçu par l’unité de sélection 102-i seront annulés. Dans un mode de réalisation, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour générer un masque de sélection en utilisant une loi de sélection, telle que la loi de Bernoulli associée à une espérance mathématique P comprise entre 0 et 1, selon laquelle un élément du masque de sélection présente une probabilité (1-P) d’être égal à zéro. En outre, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour générer son masque de sélection de manière indépendante, c’est-à-dire sans tenir compte des masques de sélection générés par d’autres unités de sélection 102-i. Avantageusement, dans le cas où la phase préalable d’entraînement comprend plusieurs étapes d’entraînement, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour générer un nouveau masque de sélection à chaque nouvelle étape d’entraînement en utilisant une même loi de sélection, telle que par exemple la loi de Bernoulli. Dans ce cas, une unité de sélection 102-i peut être configurée pour générer un nouveau masque de sélection en gardant constant ou en modifiant la valeur de l’espérance mathématique P. L’homme du métier comprendra aisément que la loi de sélection mise en œuvre par une unité de sélection 102-i n’est pas limitée à une loi de Bernoulli, et que la loi de sélection peut être plus généralement toute loi de probabilité ayant comme support l’ensemble fini {0, 1} et associée à une espérance mathématique P ajustable et comprise entre 0 et 1. En outre, deux unités de sélection 102-i d’un dispositif d’entraînement 100 peuvent utilisées deux lois de sélection différentes. Le dispositif d’entraînement 100 comprend en outre une unité de fusion 103 configurée pour recevoir les vecteurs de données mis à jour tels que déterminés par les unités de sélection 102-i mises en œuvre dans le dispositif d’entraînement 100. En outre, l’unité de fusion 103 peut être configurée pour combiner les vecteurs de données mis à jour reçus, ce qui fournit une représentation commune. Par exemple, l’unité de fusion 103 peut être configurée pour déterminer la représentation commune en appliquant une sommation, pondérée ou non pondérée, aux vecteurs de données mis à jour reçus. Alternativement, l’unité de fusion 103 peut être configurée pour mettre en œuvre un algorithme fusion de données de type « filtre de Kalman » ou l’une de ses variantes telles que « le filtre de Kalman étendu » ou « le filtre de Kalman étendu invariant ». Le dispositif d’entraînement 100 comprend avantageusement plusieurs unités de reconstruction 104-i, avec i variant entre 1 et K, où chaque unité de reconstruction 104-i est associée à l’une des unités d’encodage 101-i mises en œuvre dans le dispositif d’entraînement 100. Une unité de reconstruction 104-i peut être configurée pour recevoir la représentation commune déterminée par l’unité de fusion 103 et pour déterminer une représentation reconstruite du bloc de données d’entrée reçu par l’unité d’encodage 101-i associée à l’unité de reconstruction 104-i considérée. En particulier, la représentation reconstruite peut avoir le même format que le bloc de données d’entrée associée. Par exemple, si le bloc de données d’entrée représente une image, la représentation reconstruite associée peut également représenter une image. Dans des modes de réalisation de l’invention, chacune des unités de reconstruction 104-i est configurée pour déterminer une représentation reconstruite d’un bloc de données d’entrée en appliquant un algorithme de reconstruction issu d’une phase d’entraînement préalable utilisant un algorithme d’apprentissage machine de reconstruction à la représentation commune déterminée par l’unité de fusion 103. Avantageusement, l’algorithme de reconstruction implémenté par une unité de reconstruction 104-i peut être un algorithme non-supervisé. Par exemple, l’algorithme de reconstruction implémenté par une unité de reconstruction 104-i peut être un auto-encodeur représenté par un réseau de neurones artificiel. L’auto-encodeur peut être par exemple, et de manière non limitative, un auto-encodeur variationnel, un auto-encodeur séquentiel et un auto-encodeur convolutif. Avantageusement, chaque unité de reconstruction 104-i peut être configurée pour mettre en œuvre une phase préalable d’entraînement de l’algorithme de reconstruction en utilisant des blocs de données d’entrée réels et/ou simulés fournis par les capteurs 20-i utilisés. Le dispositif d’entraînement 100 peut en outre comprendre une unité de comparaison 105 configurée pour recevoir un bloc de données d’entrée, tel que reçu par une unité d’encodage 101-i, et sa représentation reconstruite, telle que déterminée par l’unité de reconstruction 104-i associée à l’unité d’encodage 101-i. Dans ce cas, l’unité de comparaison peut en outre être configurée pour comparer le bloc de données d’entrée et sa représentation reconstruite, ce qui fournit un paramètre d’erreur. Avantageusement, l’unité de comparaison peut être configurée pour calculer un paramètre d’erreur à partir d’un bloc de données d’entrée et sa représentation reconstruite en appliquant la méthode d’erreur quadratique moyenne selon laquelle les erreurs individuelles sont tout d’abord élevées au carrée, puis additionnées les unes aux autres. Dans des modes de réalisation de l’invention, chaque unité de reconstruction 104-i conjointement avec l’ensemble des unités d’encodage 101-i mises en œuvre dans le dispositif d’entraînement 100 peuvent être configurés pour mettre en œuvre une phase préalable d’entraînement commune de l’algorithme de reconstruction et des algorithmes d’encodage, respectivement, ce qui fournit un algorithme de reconstruction optimal et des algorithmes d’encodage optimaux. La phase préalable d’entraînement peut avantageusement comprendre plusieurs étapes d’entraînement où chaque étape d’entraînement utilise des blocs de données d’entrée réels et/ou simulés fournis par les capteurs 20-i utilisés. Dans d’autres modes de réalisation de l’invention, le dispositif d’entraînement 100 est configuré pour mettre en œuvre plusieurs étapes d’entraînement de manière à minimiser le paramètre d’erreur associé à chaque unité de reconstruction 104-i, ce qui fournit des algorithmes de reconstruction optimaux issus des algorithmes d’apprentissage machine de reconstruction et des algorithmes d’encodage optimaux issus des algorithmes d’apprentissage machine d’encodage. Avantageusement, à chaque étape d’entraînement d’une phase d’entraînement, chacune des unités de sélection 102-i peut générer, de manière aléatoire et indépendante des autres unités de sélection 102-i, un masque de sélection selon une loi de sélection qui peut être une loi de Bernoulli, et annuler des éléments du vecteur de données reçu selon le masque de sélection généré. Ainsi, à chaque étape d’entraînement d’une phase d’entraînement, les paramètres de l’algorithme de reconstruction et des algorithmes d’encodage peuvent être optimisés de sorte à minimiser le paramètre d’erreur tel que calculé par l’unité de comparaison en relation avec l’unité de reconstruction 104-i considérée. Les modes de réalisation de l’invention permettent ainsi l’optimisation d’un algorithme de reconstruction mis en œuvre par une unité de reconstruction 104-i conjointement avec des algorithmes d’encodage mis en œuvre par plusieurs unités d’encodage 101-i en utilisant, à chaque étape d’entraînement d’une phase d’entraînement, une seule configuration selon laquelle chaque vecteur de données issu d’une unité d’encodage 101-i est partiellement annulé selon un masque de sélection généré de manière aléatoire et indépendante. Ainsi, à chaque étape d’entraînement d’une phase d’entraînement, le dispositif d’entraînement 100 peut être configuré pour calculer une fonction d’erreur, notée L, définie comme étant la somme des paramètres d’erreur, selon la relation (1) suivante : (1) Dans la relation (1), « C » désigne le nombre d’unités d’encodage 101-i, représente le bloc de données d’entrée reçu par l’unité d’encodage d’indice « c », représente le vecteur de données déterminé par l’unité d’encodage d’indice « c », représente le masque de sélection généré par l’unité de sélection d’indice « c », est l’opérateur permettant d’appliquer un masque de sélection à un vecteur de données, est un vecteur de données prédéfini représentant une unité d’encodage complétement défaillante, la fonction représente la fusion mise en œuvre par l’unité de fusion 103, et la fonction représente la représentation reconstruite du bloc de données d’entrée reçu par l’unité d’encodage d’indice « c ». En comparaison avec les solutions de l’état de la technique qui utilisent, à chaque étape d’entraînement d’une phase d’entraînement, plusieurs configurations consistant chacune à annuler complétement un ou plusieurs vecteurs de données, les modes de réalisation de l’invention permettent ainsi de réduire le temps de calcul et les ressources en mémoire requise pour mettre en œuvre la phase préalable d’entraînement. Plus précisément, pour un dispositif d’entraînement 100 composé d’un nombre C d’unités d’encodage 101-i, alors que les solutions de l’état de la technique requièrent, à chaque étape d’entraînement d’une phase d’entraînement, C*(2C-1) mesures des paramètres d’erreur, les modes de réalisation de l’invention ne requièrent qu’un nombre C de mesures des paramètres d’erreur, un paramètre d’erreur étant mesuré pour chaque unité de reconstruction 104-i. Dans des modes de réalisation de l’invention, une phase de déploiement est mise en œuvre par le système d’aide à la décision associé au dispositif d’entraînement 100 en utilisant des unités d’encodage 101-i et des unités de reconstruction 104-i mettant en œuvre, respectivement, des algorithmes d’encodage optimaux et des algorithmes de reconstruction optimaux tels que déterminés dans la phase préalable d’entraînement. En outre, les unités d’encodage 101-i peuvent être configurées pour recevoir des blocs de données d’entrée réels fournis par les capteurs 20-i utilisés. Par ailleurs, le système d’aide à la décision peut avoir une architecture similaire à celle du dispositif d’entraînement 100 associé sans l’utilisation des unités de sélection 102-i, dans cette phase de déploiement. Dans ce cas, chaque vecteur de données déterminé par une unité d’encodage 101-i est directement reçu par l’unité de fusion 103 mise en œuvre dans le système d’aide à la décision. Alternativement, des unités de sélection 102-i peuvent être mises en œuvre dans le système d’aide à la décision lors de la phase de déploiement de manière similaire à leur mise en œuvre dans le dispositif d’entraînement 100 associé, c’est-à-dire pour annuler partiellement les vecteurs de données déterminés par les unités d’encodage 101-i. En particulier, pendant la phase de déploiement, chacune des unités de sélection 102-i mise en œuvre dans le système d’aide à la décision peut être configurée pour utiliser un masque de sélection transparent où tous ses éléments sont égaux à un et qui n’annule aucun élément du vecteur de données reçu, ou pour utiliser un masque de sélection non transparent pour certains éléments, par exemple pour simuler une défaillance lors de tests. Les modes de réalisation de l’invention fournissent ainsi un système d’aide à la décision mettant en œuvre des algorithmes d’encodage et de reconstruction optimaux. Le système d’aide à la décision est notamment capable de déterminer une représentation reconstruite d’un bloc de données d’entrée fourni par un capteur 20-i donné en utilisant les informations contenues dans les blocs de données d’entrée fournis par tous les capteurs 20-i mis en œuvre. L’utilisation du système d’aide à la décision est particulièrement avantageuse lorsque l’un des capteurs 20-i mis en œuvre est défaillant ou lorsque des blocs de données d’entrée fournis par un ou plusieurs capteurs 20-i mis en œuvre sont imprécis, incomplets et/ou corrompus par un niveau élevé de bruit. La est un organigramme représentant le procédé d’entraînement d’un système d’aide à la décision selon un mode de réalisation de l’invention. Le procédé d’entraînement est utilisé dans une phase préalable d’entraînement comprenant plusieurs étapes d’entraînement et permettant d’optimiser des algorithmes d’encodage et de reconstruction issus d’algorithme d’apprentissage machine, ce qui fournit des algorithmes d’encodage optimaux et des algorithmes de reconstruction optimaux. Le procédé d’entraînement peut être mis en œuvre dans un dispositif d’entraînement 100 tel que décrit dans la . Les étapes 201 à 205 décrites ci-dessous représentent une étape d’entraînement de la phase préalable d’entraînement. A l’étape 201, des blocs de données d’entrée sont reçus par les unités d’encodage 101-i du dispositif d’entraînement 100 en provenance de plusieurs capteurs 20-i interagissant avec le dispositif d’entraînement 100. Les blocs de données d’entrée peuvent être fournis par des capteurs 20-i d’un même type, par des capteurs 20-i homogènes d’une même famille ou par des capteurs 20-i hétérogènes appartenant à différentes familles de capteurs. Dans l’étape 201, il est en outre déterminé par chaque unité d’encodage 101-i un vecteur de données en appliquant au bloc de données d’entrée un algorithme d’apprentissage machine d’encodage. A l’étape 202, chaque unité de sélection 102-i du dispositif d’entraînement 100 reçoit un vecteur de données déterminé par l’une des unités d’encodage 101-i. Un masque de sélection à valeurs dans l’ensemble fini {0, 1} est généré par chaque unité de sélection 102-i afin d’annuler un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments du vecteur de données reçu en superposant le vecteur de données et le masque de sélection avant d’annuler les éléments du vecteur de données correspondant à une valeur nulle dans le masque de sélection, ce qui fournit un vecteur de données mis à jour. Pendant chaque étape de la phase préalable d’entraînement, chaque unité de sélection 102-i génère, de manière aléatoire et indépendante, un masque de sélection en utilisant une loi de sélection qui peut être une loi de Bernoulli associée à une espérance mathématique P ajustable et comprise entre 0 et 1, selon laquelle chaque élément du masque de sélection présente une probabilité (1-P) d’être égal à zéro. A l’étape 203, les vecteurs de données mis à jour sont combinés, ce qui fournit une représentation commune. Par exemple, la représentation commune peut être obtenue par juxtaposition et/ou par sommation, pondérée ou non pondérée, des vecteurs de données mis à jour reçus. A l’étape 204, les unités de reconstruction 104-i du dispositif d’entraînement 100 reçoivent la représentation commune déterminée à l’étape 203, chaque unité de reconstruction 104-i étant associée à une unité d’encodage 101-i. En outre, à l’étape 204, chaque unité de reconstruction 104-i détermine une représentation reconstruite du bloc de données d’entrée reçu par l’unité d’encodage 101-i associée en appliquant un algorithme d’apprentissage machine de reconstruction à la représentation commune. A l’étape 205, pour une unité d’encodage 101-i et l’unité de reconstruction 104-i associée, le bloc de données d’entrée tel que reçu par l’unité d’encodage 101-i est comparé avec sa représentation reconstruite, ce qui fournit un paramètre d’erreur. Avantageusement, les étapes 201 à 205 peuvent être réitérées un nombre fini de fois de sorte à minimiser le paramètre d’erreur pour chacune des unités de reconstruction 104-i. Dans un mode de réalisation, le procédé d’entraînement décrit ci-dessus peut en outre être adapté pour une utilisation dans une phase de déploiement mise en œuvre par le système d’aide à la décision associé au dispositif d’entraînement 100. Dans ce cas, l’étape 202 décrite ci-dessus peut ne pas être exécutée ou peut être exécutée en utilisant un masque de sélection transparent. Les étapes 201 et 204 sont mises en œuvre en utilisant des logiciels d’encodage et de reconstruction issus des algorithmes d’encodage optimaux et des algorithmes de reconstruction optimaux, respectivement. Avantageusement, le procédé d’entraînement peut comprendre une étape additionnelle consistant à transmettre à une unité de décision externe une ou plusieurs représentations reconstruites, telles que déterminées par les unités de reconstruction 104-i. L’unité de décision peut déterminer en fonction des représentations reconstruites une action à mettre en œuvre. L’homme du métier comprendra que le procédé d’entraînement selon les modes de réalisation peut être mis en œuvre de diverses manières par matériel (« hardware »), logiciel, ou une combinaison de matériel et de logiciels, notamment sous la forme de code de programme pouvant être distribué sous la forme d'un produit de programme, sous diverses formes. En particulier, le code de programme peut être distribué à l'aide de supports lisibles par ordinateur, qui peuvent inclure des supports de stockage lisibles par ordinateur et des supports de communication. Les procédés décrits dans la présente description peuvent être notamment implémentés sous la forme d’instructions de programme d’ordinateur exécutables par un ou plusieurs processeurs dans un dispositif informatique d'ordinateur. Ces instructions de programme d’ordinateur peuvent également être stockées dans un support lisible par ordinateur. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-avant à titre d’exemple non limitatif. Elle englobe toutes les variantes de réalisation qui pourront être envisagées par l'homme du métier. Dispositif d’entraînement (100), mis en œuvre dans un système d’aide à la décision, configuré pour recevoir des blocs de données d’entrée fournies par une pluralité de capteurs (20-i) agencés sur un véhicule, caractérisé en ce que le dispositif d’entraînement comprend : une pluralité d’unités d’encodage (101-i), chaque unité d’encodage (101-i) étant associée à un desdits capteurs (20-i) et étant configurée pour recevoir un bloc de données d’entrée dudit capteur associé (20-i), chaque unité d’encodage (101-i) étant configurée pour déterminer un vecteur de données représentatif dudit bloc de données d’entrée reçu en appliquant un algorithme d’apprentissage machine d’encodage audit bloc de données d’entrée ; une pluralité d’unités de sélection (102-i), chaque unité de sélection (102-i) étant associée à une unité d’encodage (101-i) et configurée pour recevoir un vecteur de données de ladite unité d’encodage (101-i), le vecteur de données comprenant un ensemble d’éléments, chaque unité de sélection étant configurée pour annuler un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments dudit vecteur de données en appliquant un masque de sélection audit vecteur de données, ce qui fournit un vecteur de données mis à jour ; une unité de fusion (103) configurée pour déterminer une représentation commune à partir desdits vecteurs de données mis à jour par lesdites unités de sélection (102-i) ; une pluralité d’unités de reconstruction (104-i), chaque unité de reconstruction (104-i) étant associée à une unité d’encodage (101-i) et étant configurée pour déterminer, à partir de ladite représentation commune, une représentation reconstruite du bloc de données d’entrée reçu par ladite unité d’encodage (101-i) en appliquant un algorithme d’apprentissage machine de reconstruction à ladite représentation commune. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une unité de comparaison (105) configurée pour comparer un bloc de données d’entrée à la représentation reconstruite dudit bloc de données d’entrée, ce qui fournit un paramètre d’erreur. Dispositif selon la revendication 2, caractérisé en ce qu’il est configuré pour minimiser ledit paramètre d’erreur par la mise en œuvre d’une pluralité d’étapes d’entraînement utilisant chacune des blocs de données d’entrée fournis par ladite pluralité de capteurs (20-i), ce qui fournit des algorithmes de reconstruction optimaux issus desdits algorithmes d’apprentissage machine de reconstruction et des algorithmes d’encodage optimaux issus desdits algorithmes d’apprentissage machine d’encodage. Dispositif selon la revendication 3, caractérisé en ce que chacune desdites unités de sélection (102-i) est configurée pour générer, pendant chacune desdites étapes d’entraînement, de manière aléatoire et indépendante des autres unités de sélection (102-i), ledit masque de sélection en utilisant une loi de sélection à valeurs dans l’ensemble fini {0, 1} associée à une espérance mathématique P comprise entre zéro et un, selon laquelle un élément dudit masque de sélection présente une probabilité (1-P) d’être égal à zéro. Dispositif selon la revendication 4, caractérisé en ce que la loi de sélection est une loi de Bernoulli. Dispositif selon l’une des revendications 4 et 5, caractérisé en ce qu’au moins une desdites unités de sélection (102-i) est configurée pour générer un nouveau masque de sélection à chacune desdites étapes d’entraînement, en gardant constante la valeur de ladite espérance mathématique P. Dispositif selon l’une des revendications 4 et 5, caractérisé en ce qu’au moins une desdites unités de sélection (102-i) est configurée pour générer un nouveau masque de sélection à chacune desdites étapes d’entraînement, en modifiant la valeur de ladite espérance mathématique P. Dispositif selon l’une des revendications 2 à 7, caractérisé en ce qu’il est en outre configuré pour mettre en œuvre une phase de déploiement en utilisant lesdits algorithmes de reconstruction optimaux et lesdits algorithmes d’encodage optimaux. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que chaque unité de sélection (102-i) est configurée pour utiliser, pendant ladite phase de déploiement, un masque de sélection transparent dont tous les éléments sont égaux à un. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’au moins un desdits algorithmes d’apprentissage machine d’encodage et/ou de reconstruction utilise un réseau de neurones. Procédé d’entraînement d’un système d’aide à la décision mis en œuvre dans un véhicule comprenant une pluralité de capteurs (20-i), caractérisé en ce qu’il comprend les étapes consistant à : recevoir des blocs de données d’entrée fournies par certains desdits capteurs (20-i), déterminer (201), à partir de chaque bloc de données d’entrée, un vecteur de données représentatif dudit bloc de données d’entrée en appliquant un algorithme d’apprentissage machine d’encodage audit bloc de données d’entrée, ce qui fournit une pluralité de vecteurs de données ; annuler (202) un nombre N supérieur ou égal à zéro d’éléments de chacun desdits vecteurs de données en appliquant un masque de sélection audit vecteur de données, ce qui fournit une pluralité de vecteurs de données mis à jour ; déterminer (203) à partir de ladite pluralité de vecteurs de données mis à jour une représentation commune ; déterminer (204), à partir de ladite représentation commune et pour chacun desdits blocs de données d’entrée, une représentation reconstruite dudit bloc de données d’entrée en appliquant un algorithme d’apprentissage machine de reconstruction à ladite représentation commune. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape consistant à comparer (205) un bloc de données d’entrée à la représentation reconstruite dudit bloc de données d’entrée, ce qui fournit un paramètre d’erreur.