Brevet FR3113531A1 — publié le 20220225

L’invention concerne un système d’échange de données sémantiques entre au moins un émetteur et au moins un récepteur via un canal de communication (12), caractérisé en ce qu’il comporte au moins les éléments suivants : - l’émetteur (10) comprend un générateur de message (11), une base de connaissance BGKs, - le récepteur (13) comprend un module interpréteur de données sémantiques (14), un module de contrôle (29) du message interprété, - au moins un module de collecte de connaissances (20, 21), au moins un module d’estimation de prédiction (22, 23) et au moins un module de partage de connaissances (24, 25) configuré pour déclencher un échange de connaissances entre l’émetteur et le récepteur. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. SYSTEME D’ECHANGES DE DONNEES SEMANTIQUE AVEC CANAL DE RETOUR POUR ENRICHIR LES BASES DE CONNAISSANCES L’invention concerne un système et un procédé d’échange de données sémantiques comprenant un module configuré pour enrichir l’information sémantique disponible dans un système sémantique comprenant au moins l’un des éléments suivants : un module d’interprétation de message sémantique, un module générateur de message sémantique ou un décodeur sémantique. L’information sémantique peut être enrichie par une information sur le but ou l’objectif d’une communication dans un système de communication sémantique ou tout autre élément qui permettra d’augmenter la fiabilité de l’interprétation des données sémantiques. Le système d’échange de données sémantiques selon l’invention comprend un canal logique de retour entre une base de connaissance BGK s de l’émetteur et une base de connaissance BGK D du récepteur de façon à améliorer les contenus des bases de connaissances, la fiabilité dans l’interprétation des données sémantiques et le partage des connaissances entre une base de connaissance d’un émetteur et une base de connaissance d’un récepteur. L’invention peut être mise en œuvre dans des systèmes qui comportent un ou plusieurs émetteurs (unité qui peut transmettre un message sémantique à un destinataire qui peut être identifié ou non) et un ou plusieurs destinataires. Les émetteurs et les récepteurs sont, par exemple, des téléphones mobiles, des téléphones mobiles intelligents ou Smartphones, des serveurs périphériques mobiles connus sous l’abréviation anglo-saonne « mobile Edge Hosts », etc., ou des objets internet intelligents ou dispositifs IoT. Les bases de connaissances utilisées notamment dans le domaine de la communication sémantique sont considérées comme des éléments isolés. Des modifications dans le contenu des bases de connaissance peuvent être identifiées en utilisant, par exemple, des méthodes non supervisées qui vont automatiquement extraire les changements et enrichir les bases de connaissances. De telles évolutions dans ces bases peuvent ensuite être utilisées et injectées dans des algorithmes d’apprentissage automatique de type « machine learning » par un générateur de message, un module d’interprétation de message sémantique, que le message sémantique soit un message sémantique unique ou résultant de l’agrégation de plusieurs messages sémantiques. Classiquement, dans l’art antérieur, les bases de connaissance utilisées par l’émetteur et les bases de connaissances utilisées par le récepteur n’interagissent pas directement. Du fait de cette indépendance, une base de connaissance ne peut donc profiter directement d’un éventuel enrichissement de l’autre base de connaissance. L’un des objectifs de la présente invention n’est pas de décrire comment extraire une information sémantique additionnelle. Le système selon l’invention consiste notamment à ajouter au niveau d’un système d’échange de données sémantiques, différents modules permettant de définir les enrichissements éventuels à apporter au niveau des bases de connaissances du système et un canal logique de retour entre au moins une base de connaissance située au niveau d’un émetteur et au moins une base de connaissance située au niveau d’un récepteur. Les bases de connaissance peuvent ainsi s’enrichir mutuellement en s’échangeant des « connaissances » acquises au cours du temps, au fur et à mesure du fonctionnement du système. Dans la suite de la description, l’expression « données sémantiques » correspond à un ensemble de données au format sémantique (ontologie). Ces données sémantiques peuvent se présenter sous la forme de messages sémantiques. L’invention concerne un système d’échange de données sémantiques entre au moins un émetteur et au moins un récepteur via un canal de transmission, caractérisé en ce qu’il comporte au moins les éléments suivants : - L’émetteur comprend un générateur de données sémantiques, une base de connaissance BGKs, - Le récepteur comprend un module interpréteur de données sémantiques, un module de contrôle des données sémantiques interprétées, une base de connaissance BGK D , - Au moins un module de collecte de connaissances, au moins un module d’estimation de prédiction et au moins un module de partage de connaissances configuré pour déclencher un échange de connaissances entre l’émetteur et le récepteur. Le module de collecte de connaissances, le module d’estimation de prédiction et le module de partage de connaissances sont, par exemple, disposés au niveau de l’émetteur du système et/ou au niveau du récepteur. Le système peut comporter en outre un module d’agrégation des données sémantiques, ledit module d’agrégation est configuré pour agréger les données issues du module d’interprétation des données sémantiques avant leur transmission au module de contrôle d’interprétation. Les données sémantiques sont des messages sémantiques transmis via un canal de communication sans fil. L’invention concerne aussi un procédé d’échanges de données dans un système selon l’invention caractérisé en ce qu’il comporte au moins les étapes suivantes : - L’émetteur génère des données sémantiques, - Le récepteur interprète les données sémantiques reçues en suggérant une interprétation et contrôle la véracité de l’interprétation des données sémantiques, - Le module de collecte de connaissances détecte s’il est nécessaire d’enrichir la base de connaissance et réalise un enrichissement cible de la base de connaissance. Le procédé peut comporter une étape d’agrégation des données sémantiques issues du module d’interprétation des données sémantiques et une étape d’association d’un score d’interprétation à l’interprétation agrégée. Le module d’interprétation utilise, par exemple, une méthode de graphe de connaissances pour interpréter les données sémantiques. Les données sémantiques sont, par exemple, des messages sémantiques transmis dans un système de communication sans fil via un canal de communication sans fil. D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d’exemple illustratifs et non limitatifs et qui représentent, respectivement : , un exemple d’architecture du système d’échange de données selon l’invention, , une illustration de l’enchaînement des étapes selon l’invention. Pour bien faire comprendre l’objet de la présente invention, la description qui suit est donnée à titre illustratif pour un système de communication de messages sémantiques. Dans le domaine des échanges de données sémantiques ou de messages sémantiques, l’objectif n’est pas de reproduire, exactement ou approximativement, les données ou le message sémantique transmis, mais plutôt d’obtenir une interprétation fidèle afin que les données sémantiques soient compréhensibles par le destinataire. A titre d’exemple, en considérant la conversation entre trois personnes : Giulio: "Es-tu à la maison ce week-end?" Livio: "Emilio, Giulio demande si tu es libre de jouer avec nous ce week-end" Emilio: "Non, je ne suis pas disponible le samedi et le dimanche" Livio sert de canal sémantique entre Giulio et Emilio. Livio ne transmet pas précisément le message original de Giulio à Emilio. Cependant, Emilio est toujours en mesure de préserver la signification originale du message de Giulio. Il peut y avoir des erreurs de transmission de symboles «x» dues au canal de communication sans fil. Néanmoins, il n'y a pas d'échec sémantique puisque Emilio comprend le sens du message de Giulio. La illustre un exemple de système de communication sémantique selon l’invention. Une source émettrice 9 est reliée à un émetteur 10 comprenant un générateur de message 11. Ledit générateur de message 11 est configuré pour transmettre, via un canal de communication sans fil 12, un message sémantique à un récepteur 13 comprenant un module interpréteur 14 du message reçu w’=g(y), où g est une fonction d’interprétation sémantique, y une composante du message. Le module interpréteur 14 ou module d’interprétation du message suggère l’interprétation du message sémantique reçu. Il peut suggérer un vecteur d'interprétations (différentes options d'interprétation du message) et ajouter à chaque interprétation une valeur de confiance qui correspond à une probabilité que cette interprétation soit sémantiquement identique au message sémantique envoyé . Le module d’interprétation sémantique 14 peut utiliser des graphes de connaissances pour la détection de similitudes sémantiques ou d’équivalences mesurées entre le message interprété et l’espace entre les messages qui sont censés être reçus, étant donné la base de connaissance du récepteur et potentiellement, une connaissance partielle ou totale de la connaissance de l’émetteur ou générateur de messages. Le système comprend une première base de connaissances BGK s à la source et une base de connaissance BGK D au récepteur. Le contenu de ces deux bases de connaissances est utilisé pour déterminer pourquoi et comment un message sémantique spécifique est sélectionné pour une transmission sémantique sans fil entre la source et la destination et, de manière plus générique, dans des systèmes d’échange de données sémantiques. L’émetteur peut aussi comporter un filtre F optionnel configuré pour filtrer les données sémantiques à échanger, afin de sélectionner les données nécessaires à la compréhension du message sémantique. Ceci permet notamment de ne pas transmettre de données inutiles à la compréhension du message sémantique. Le système d’échange de données selon l’invention comporte, au niveau de l’émetteur 10 et au niveau du récepteur 13, un module de collecte de connaissances respectivement, 20, 21. Le module de collecte de connaissances est chargé de détecter le besoin d’enrichissement de la base de connaissance de l’émetteur, puis d’effectuer un enrichissement ciblé de la base de connaissance de la source ou de l’émetteur avant de générer d’autres messages sémantiques. Dans un mode de réalisation optionnel, le module de collecte de connaissances peut être configuré pour opérer une récolte conjointe des connaissances entre la source et la destination en incluant un enrichissement (partiel ou complet) de la sémantique provenant à la fois du récepteur et de l’émetteur. Au niveau de l’émetteur et au niveau du récepteur, le système comporte un module d’estimation ou de prédiction 22, 23, afin de vérifier si la base de connaissance comporte ou non les éléments suffisants pour interpréter le message sémantique reçu en fonction de son utilisation future. Lorsque le procédé a détecté une insuffisance dans le contenu des informations de la base de connaissance, le procédé met en œuvre un algorithme de collecte de connaissance de façon à enrichir de manière ciblée la base de connaissance, soit à la source, soit à la destination ou au niveau des deux bases de connaissance. Le mécanisme peut mettre en œuvre une méthode de données liées (en anglo-saxon linked data), appliquée au Web sémantique en tenant compte du contexte de communication sémantique sans fil. Le procédé doit prendre les spécificités des communications sémantiques sans fil, qui ont une dynamique rapide par rapport aux technologies du Web sémantique déclenchées, les spécificités de la dynamique dans l'objectif de communication sans fil, les changements dans l'environnement de communication sans fil, les erreurs d'interprétation des messages qui pourraient être causées par une compression excessive de la source sémantique, l'approximation dans le message généré, dans la source sémantique conjointe et le codage sans fil, l'approximation lors du traitement du message sémantique à l'actionneur de destination qui accomplit la tâche, etc. En extrayant une sémantique sur des connaissances de fond évolutives ou en enrichissant la prédiction sur une base de connaissance pour générer le message sémantique au niveau du générateur de message et en extrayant une sémantique sur l’interprétation du message sémantique reçu, la chaîne de communication sémantique sans fil peut s’adapter au bruit, aux erreurs et à la dynamique du système, y compris l’évolution des « objectifs » des communications sans fil. Le système comporte aussi un module de partage de connaissances 24, 25 qui fonctionne à la source et/ou au point de destination. Le module de partage de connaissances est configuré pour déclencher l’échange ciblé des informations de la base de connaissance entre la source et la destination ou réciproquement. L’échange des informations est réalisé par un canal logique de retour C entre la base de connaissance BGK s de l’émetteur et la base de connaissance BGK D du récepteur. Le partage de connaissances peut mettre en œuvre un mécanisme d’apprentissage par transfert. Il est possible de mettre en œuvre une méthode d’apprentissage fédéré où les données entre la source et la destination ne sont pas partagées, mais un modèle global pour l’apprentissage automatique est partagé. La réception de la mise à jour partagée sur le modèle global permet au côté récepteur (le récepteur ou la destination) de mettre à jour et d’extraire la sémantique sur l’évolution des connaissances de base ou d’enrichir la précision sur la base de connaissance, grâce à un graphe orienté multi-relationnel composé d’entités en tant que nœuds et des relations comme arêtes. Comme décrit pour le module de collecte de connaissances, les spécificités de la communication sémantique de la communication sans fil doivent être prises en compte dans la stratégie de partage. Les méthodes mises en œuvre sont par exemple des transferts de connaissances ou encore des méthodes d’apprentissage fédéré connu sous l’expression anglo-saxonne « federated learning ». La décrit l’enchaînement des étapes mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Lors d’une première étape 31, l’émetteur 10 génère un message sémantique M s basé sur la base de connaissance BGK s à la source et lorsque l’information de connaissance du récepteur est disponible, sur une partie ou la totalité de la base de connaissance BGK D au récepteur. La base de connaissance est un élément clé pour savoir comment et pourquoi un message sémantique est sélectionné pour une transmission sémantique sans fil entre la source et la destination. Le message sémantique généré dépend également de la manière dont le filtrage des données est effectué avant de générer le message sémantique. Selon l’invention, la base de connaissance au niveau de la source et/ou au niveau de la réception sera mise à jour et partagée entre la source et la destination comme il va être explicité ci-après. Le module d’interprétation 14 des messages sémantiques interprète le message reçu et vérifie qu’il a été correctement décodé, en exécutant des contrôles connus de l’art antérieur des systèmes de communication sans fil, 32. Par exemple, l’interprétation du message peut comprendre un contrôle de CRC : Si le message est correctement décodé ou si le message a été décodé avec des erreurs, interpréter le message, Si le message a été détecté comme un message corrompu au niveau du récepteur, le récepteur va déclencher un protocole de retransmission de type HARQ, par exemple, et demander la retransmission du message dans le cas où la latence, l’énergie et les autres contraintes spécifiques permettraient la retransmission du message. Au niveau du récepteur 13, le module d’interprétation sémantique 14 va interpréter le message reçu en suggérant une interprétation du message, 33. Par exemple, le module d’interprétation peut suggérer un vecteur d’interprétations (différentes options d’interprétation du message) et ajouter à chaque interprétation une valeur de confiance, i.e., une valeur de probabilité que cette interprétation soit sémantiquement identique au message envoyé. La valeur de probabilité pourrait aussi indiquer l’équivalence dans l’interprétation du message. Le module d’interprétation sémantique 14 va attribuer des valeurs de probabilité aux phrases logiques pour trouver une chance qu'une phrase reçue soit vraie selon une base de connaissance au niveau du récepteur et lorsque l’information est disponible en tenant compte de la base de connaissance de l’émetteur. L’interprétation du message peut faire appel à l’utilisation de graphes de connaissance pour la détection de similitudes sémantiques ou d’équivalences mesurées entre le message interprété et l’espace entre les messages qui sont censés être reçus étant donné la base de connaissance du récepteur et lorsque l’information est disponible la connaissance totale ou partielle de la base de connaissance de l’émetteur (générateur de message). Les notions d’équivalence ou de similitude sont explicitées par exemple dans le document de FLORIDI, L. intitulé eOutline of a théorie de l'information fortement sémantiquee, Minds Mach. 14, 2 (2004), 197-221. Le récepteur comprend un module de contrôle sémantique des erreurs d’interprétation, 29, étape 55. Ce module a notamment pour fonction de tirer une conclusion sur la compréhension du message reçu grâce au message reçu et interprété et aux éléments contenus dans la base de connaissance du récepteur et éventuellement des éléments de la base de connaissance de l’émetteur. L’interprétation (vecteur) w’ est transmise au module de compréhension correcte des messages 29. Lorsqu’une erreur d’interprétation est détectée, alors un mécanisme de retransmission des messages est déclenché. Lorsque le message est correctement interprété, un message suivi peut être transmis par l’émetteur. Selon une variante de réalisation, le système peut comprendre un module d’agrégation de valeurs 28 (représenté en pointillés sur la ) qui sera disposé après le module d’interprétation de message et avant le module de compréhension correcte de message 29, configuré pour agréger les messages interprétés et les valeurs de confiance associées à chaque message interprété. Le module de collecte de connaissance au niveau du récepteur détecte dans un premier le besoin d’enrichissement de la base de connaissance 36 puis réalise un enrichissement ciblé de la base de connaissance à destination après l’interprétation du message, 37. Selon un mode de réalisation optionnel, 34, un tel module peut également opérer une récolte conjointe de connaissance entre la source et la destination en incluant un enrichissement (partiel ou complet) de la sémantique provenant à la fois du récepteur et de l’émetteur. A cet effet, le module d’estimation ou de prédiction permet notamment d’estimer ou de prédire si les éléments contenus dans la base de connaissance sont insuffisants pour interpréter correctement le message en fonction de son utilisation finale. Lorsque le module de collecte de connaissance estime que les éléments contenus dans la base de connaissance sont insuffisants pour interpréter correctement le message, alors ce module de collecte déclenche un algorithme de collecte de connaissances. L’objectif du module de collecte de connaissances est d'effectuer un enrichissement ciblé de la base de connaissance (soit à la source, à la destination ou aux deux). Le mécanisme de collecte sémantique peut obtenir les données enrichies grâce à des méthodes de données ouvertes liées appliquées au Web sémantique. Le module de collecte de connaissances, au niveau de l’émetteur ou au niveau du récepteur est notamment en charge d’un partage de connaissances entre la base de connaissance de la source BGK s et la base de connaissance du récepteur BGK D . Selon un mode de réalisation, ce module peut également opérer la sélection de connaissances par exemple avec des méthodes de « federated learning » qui échangent non pas la donnée mais uniquement les modèles de réseaux neuronaux. Le procédé selon l’invention comprend une étape optionnelle 34, où les valeurs d’interprétation, les messages interprétés, les valeurs de confiance sont « agrégées » au sein du module d’agrégation. Ce module collecte les messages interprétés avant de décider si les messages reçus peuvent conduire à une activation effective de la tâche à destination. Ce module agrège les différences de tous les modèles d’interprétation de messages ou de génération des messages et on compare avec les modèles connus ou estimés qui permettent d’obtenir une interprétation correcte du message sémantique. Après chaque message reçu, le récepteur accumule les messages uniques interprétés et effectue un contrôle d'interprétation sur la séquence de messages. Un score d'interprétation est associé à l'interprétation agrégée, c’est la séquence de messages qui sera alors contrôlée. Le système et le procédé selon l’invention permettent notamment d’enrichir les bases de connaissances utilisées dans l’interprétation de messages sémantiques, ou de données sémantiques, et ainsi d’augmenter la fiabilité sur l’interprétation des données sémantiques. Système d’échange de données sémantiques entre au moins un émetteur et au moins un récepteur via un canal de transmission (12), caractérisé en ce qu’il comporte au moins les éléments suivants : - L’émetteur (10) comprend un générateur de message (11), une base de connaissance BGK s , - Le récepteur (13) comprend un module interpréteur de données sémantiques (14), un module de contrôle (29) des données sémantiques interprétées, - Au moins un module de collecte de connaissances (20, 21), au moins un module d’estimation de prédiction (22, 23) et au moins un module de partage de connaissances (24, 25) configuré pour déclencher un échange de connaissances entre l’émetteur et le récepteur. Système selon la revendication 1 caractérisé en ce que le module de collecte de connaissances (20), le module d’estimation de prédiction (22) et le module de partage de connaissances (24) sont disposés au niveau de l’émetteur (10). Système selon l’une des revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que le module de collecte de connaissances (21), le module d’estimation de prédiction (23) et le module de partage de connaissances (25) sont disposés au niveau du récepteur (13). Système selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comporte un module d’agrégation (28) des données configuré pour agréger les données issues du module d’interprétation (14) des données sémantiques avant leur transmission au module de contrôle d’interprétation. Système selon l’une des revendications précédentes caractérisé en ce que les données sémantiques sont des messages sémantiques transmis via un canal de communication sans fil. Procédé d’échanges de données dans un système selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comporte au moins les étapes suivantes : - L’émetteur génère des données sémantiques, (31), - Le récepteur interprète les données reçues (32) en suggérant une interprétation (33) et contrôle la véracité de l’interprétation des données sémantiques (35), - Le module de collecte de connaissances détecte s’il est nécessaire d’enrichir la base de connaissance (36) et réalise un enrichissement cible de la base de connaissance (37). Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce qu’il comporte une étape (34) d’agrégation des données sémantiques issues du module d’interprétation des données sémantiques et d’association d’un score d’interprétation à l’interprétation agrégée. Procédé selon l’une des revendications 6 et 7 caractérisé en ce que le module d’interprétation utilise une méthode de graphe de connaissances pour interpréter les données sémantiques. Procédé selon l’une des revendications 6 à 8 caractérisé en ce que les données sémantiques sont des messages sémantiques échangées dans un système de communication sans fil.