Brevet FR3122798A1 — publié le 20221111

Des aspects de la présente invention impliquent des systèmes, procédés, instructions informatiques, et un système périphérique impliquant une mémoire configurée pour stocker un modèle de détection/classement d'objet sous une forme de réseau neuronal entraîné représenté par une ou plus valeur(s) de paramètre(s) quantifiées logarithmiquement, le modèle de détection/classement d'objet étant configuré pour classer un ou plus objet(s) sur des données d'image via une ou plus opération(s) de réseau neuronal selon les valeurs de paramètres quantifiées logarithmiquement du réseau neuronal entraîné ; et un système sur puce (SoC) ou une circuiterie/un matériel/des instructions informatiques équivalent(e)s de celui-ci configuré(e/es) pour recevoir les données d'image ; exécuter un ou plus modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) via l'une ou plus opération(s) de réseau neuronal en lien avec les données d’image ;ajouter une ou plus superposition(s) aux données d'image sur la base d’un ou plus objet(s) classé(s) à partir des données d'image ; et fournir les données image, avec les superpositions ajoutées, en tant que sortie. SYSTEMES ET PROCEDES IMPLIQUANT INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA TECHNOLOGIE EN NUAGE POUR SYSTEME DE PERIPHERIQUE ET DE SERVEUR SUR PUCE ARRIERE-PLAN RENVOI A UNE/DES DEMANDE(S) CONNEXE(S) Cette demande revendique le bénéfice et la priorité de la Demande Provisoire US, Numéro de Série 63/184,576, intitulée « Systems and Methods Involving Artificial Intelligence and Cloud Technology for Edge and Server SOC » (de l’anglais : "Systèmes et Procédés impliquant l'intelligence artificielle et la technologie nuage pour Edge et Server SOC") et déposée le 5 mai 2021, de la Demande Provisoire US, Numéro de Série 63/184,630, intitulée « Systems and Methods Involving Artificial Intelligence and Cloud Technology for Edge and Server SOC » et déposée le 5 mai 2021, et de la Demande PCT/US22/27035, intitulée « IMPLEMENTATIONS AND METHODS FOR PROCESSING NEURAL NETWORK IN SEMICONDUCTOR HARDWARE » (de l’anglais « IMPLEMENTATIONS ET PROCEDES DE TRAITEMENT DE RESEAU NEURONAL DANS UN MATERIEL SEMI-CONDUCTEUR », et déposée le 29 avril 2022. La présente invention concerne de manière générale les systèmes d'intelligence artificielle, et plus précisément, les systèmes et procédés impliquant une intelligence artificielle (IA) et une technologie en nuage dans du matériel et du logiciel. De nombreuses formes de contenu numérique existent. Le terme « contenu numérique » peut comprendre tout contenu visuel, audible et/ou linguistique que les consommateurs assimilent. Par exemple, un contenu numérique peut être composé d'images, de vidéos, de sons et/ou de textes. Les mécanismes de distribution de contenu numérique peuvent inclure l’Ethernet, le réseau de téléphonie cellulaire, le satellite, les câbles, internet, le WIFI, et/ou similaire. Les dispositifs qui peuvent être utilisés pour distribuer le contenu aux consommateurs peuvent inclure une TV, un téléphone mobile, un affichage automobile, un affichage de caméra de surveillance, un ordinateur personnel (PC), une tablette, des dispositifs de réalité augmentée (RA), des dispositifs de réalité virtuelle (RV) et divers dispositifs de l’internet des objets (IoT, de l’anglais « Internet of Things » ). Du contenu numérique peut être divisé en contenu « en temps réel », tel que des événements sportifs en direct ou autres événements en direct, ou en contenu « préparé », tel que des films, séries ou autres événements préenregistrés ou qui ne sont pas en direct. Les contenus numériques « en temps réel » aussi bien que « préparés » sont présentés aux consommateurs sans aucun traitement ou annotation. La illustre un exemple de contenu « en temps réel » qui peut comprendre un événement sportif (par ex. un match de basket). Le contenu numérique peut être affiché sur un dispositif d'affichage (par ex. un téléviseur) sans autre traitement ou annotation pertinente. Dans certains cas, le contenu numérique peut inclure des annotations relatives au contenu, telles que, mais sans s'y limiter, le score des équipes impliquées dans l'événement sportif ou de la publicité, mais ces annotations sont incluses a priori par l'entité qui émet le contenu numérique à destination des consommateurs. Cependant, de telles annotations ne sont pas le résultat du traitement du contenu numérique et de la recherche de l'annotation pertinente pour le contenu. Résumé Les exemples d’implémentations décrits ici sont ciblés sur une nouvelle approche pour traiter du contenu numérique afin de récolter des informations intelligentes quant au contenu, tel que des informations provenant d’une détection d'objets, d’un classement d'objets, d’une reconnaissance faciale, d’une détection de texte, d’un traitement du langage naturel, et de connecter/de supplémenter des informations appropriées et pertinentes trouvées dans le nuage/internet/système/la base de données/les personnes avec les parties du contenu numérique qui sont traitées pour être prêtes à être présentées aux consommateurs. Les exemples d'implémentations fournissent un procédé de connexion/d'annotation de contenu numérique traité avec les informations pertinentes et appropriées trouvées dans le nuage/internet tel qu'implémenté dans du matériel, logiciel ou une combinaison de ceux-ci. Les exemples d'implémentations proposés peuvent permettre une interaction entre le consommateur et le contenu numérique traité et des informations de nuage/internet annotées qui peuvent enrichir l'expérience du consommateur tout en consommant le contenu numérique. Des exemples d'implémentations décrits ici peuvent traiter un contenu numérique visuel et/ou audio. Par exemple, le traitement de contenu numérique peut entraîner le classement, l'identification et/ou la détection de personnes, d'objets, de concepts, de scènes, de texte et/ou de langage dans un contenu numérique visuel et audio. Dans un autre exemple, un contenu numérique peut être traité pour convertir un contenu audio en texte et pour identifier des informations pertinentes au sein du texte converti. Le processus de classement ou d'identification peut inclure le traitement d'une image, d'une vidéo, d'un son et/ou d'un langage dans le contenu numérique pour identifier une ou plus personne(s) (par ex. présence ou identité), un type d'objet (par ex. voiture, bateau, etc.), un sens d’un texte ou langage, tout concept ou toute scène. Par exemple, divers modèles d'IA, modèles de réseaux neuronaux et/ou modèles d'apprentissage machine peuvent être utilisés pour traiter et classer des images, des vidéos et/ou du langage au sein du contenu numérique, mais d'autres modèles ou algorithmes peuvent être utilisés. Le contenu numérique peut être traité pour obtenir des informations utiles quant au contenu afin de connecter toute information appropriée issue du nuage ou d'internet et d'annoter les informations trouvées au contenu numérique visuel et audio qui est traité, qui peut ensuite être prête à être présentée aux consommateurs sur un appareil qui peut afficher du contenu numérique visuel et lire un contenu numérique audio. Le nuage ou internet peut inclure toute information présente sur tout serveur, toute forme de base de données, toute mémoire d'ordinateur, tout périphérique de stockage ou tout appareil de grande consommation. Dans des exemples d’implémentations décrits ici, un dispositif réseau (par ex. un serveur ou un concentrateur) peut être configuré pour traiter du contenu numérique afin de connecter les informations de nuage pertinentes relatives au contenu numérique. Le dispositif réseau peut utiliser des modèles d'IA, des modèles de réseau neuronal et/ou des modèles d'apprentissage machine pour traiter le contenu numérique afin de détecter et/ou d'analyser le contenu numérique pour chercher des éléments du contenu numérique qui sont pertinents ou intéressants pour les spectateurs. Le dispositif réseau peut fournir le contenu numérique traité à un dispositif périphérique ayant un dispositif d'affichage. Le dispositif réseau peut supplémenter le contenu numérique avec les informations de nuage/internet pertinentes relatives au contenu numérique de telle sorte qu'au moins certaines des informations de nuage peuvent être affichées pour accompagner le contenu numérique en direction des spectateurs. Compléter le contenu numérique avec les informations de nuage/internet pertinentes relatives au contenu numérique peut enrichir l'expérience du consommateur tout en consommant le contenu numérique. Dans des exemples d'implémentations décrits ici, un dispositif périphérique ayant un dispositif d'affichage peut être configuré pour recevoir un flux de contenu numérique à partir d'un dispositif réseau. Le dispositif périphérique peut afficher le contenu numérique supplémenté par des informations de nuage telles que traitées par le dispositif réseau. Le dispositif périphérique peut également être configuré pour traiter le flux de contenu numérique, en l'absence du dispositif réseau. Par exemple, le dispositif périphérique peut traiter le contenu numérique pour identifier et détecter des personnes, objets, textes et scènes afin de récolter les informations pertinentes et complémentaires au contenu à partir du nuage et d'internet. Le dispositif périphérique peut supplémenter le contenu numérique avec les informations pertinentes relatives au contenu numérique provenant du nuage/d'internet et présenter le contenu numérique supplémenté aux consommateurs/spectateurs. Le dispositif périphérique peut permettre une interaction personnalisée des spectateurs et du contenu numérique supplémenté avec les informations de nuage pour permettre une expérience interactive pour les spectateurs. Des aspects de la présente invention peuvent impliquer un système périphérique pour le traitement de contenu numérique comprenant une mémoire configurée pour stocker un modèle de détection d'objet sous une forme de réseau neuronal entraîné représenté par une ou plus valeur(s) de paramètre(s) quantifiées logarithmiquement, le modèle de détection d'objet étant configuré pour classer un ou plus objet(s) sur des données d'image via une ou plus opération(s) de réseau neuronal selon les valeurs de paramètres quantifiées logarithmiquement du réseau neuronal entraîné ; et un système sur puce (SoC), configuré pour admettre les données d'image/audio ; exécuter un ou plus modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) via l'une ou plus opération(s) de réseau neuronal en lien avec les données d’image ;ajouter une ou plus superposition(s) aux données d'image sur la base d’un ou plus objet(s) classé(s) à partir des données d'image/audio ; et fournir les données image/audio, avec les superpositions ajoutées, en tant que sortie. Des aspects de la présente divulgation peuvent impliquer un procédé mis en œuvre par télévision pour traiter du contenu numérique, comprenant l’admission d'une émission télévisée ; l’exécution d’un ou plus modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) via une ou plus opération(s) de réseau neuronal d’un réseau neuronal entraîné en lien avec l’émission de télévision ;l’ajout d’une ou plus superposition(s) aux données de télévision sur la base d'un ou plus objet(s) classé(s) à partir des données d'image ; et l’affichage des données de télévision avec les superpositions ajoutées sur un affichage de la télévision. Dans un mode de réalisation, un procédé selon la présente divulgation peut être implémenté par un système informatique (tel que le système périphérique précité), et peut comprendre les étapes de : - stockage d’un ou plus modèle(s) d'intelligence artificielle/de réseau(x) neuronal(-aux) (d’IA/de RN) entraînés ; - admission de contenu numérique émis, ou diffusé en continu ; - traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; - ajout de contenu supplémentaire récupéré d'un autre dispositif pour modifier le contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; et - fourniture du contenu numérique émis ou diffusé en continu modifié avec le contenu supplémentaire ajouté récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie. Des aspects de la présente divulgation peuvent impliquer un programme informatique stockant des instructions pour le traitement de contenu numérique, comprenant une mémoire configurée pour stocker un modèle de détection d'objet sous une forme de réseau neuronal entraîné représenté par une ou plus valeur(s) de paramètre(s) quantifiées logarithmiquement, le modèle de détection d'objet étant configuré pour classer un ou plus objet(s) sur des données d'image via une ou plus opération(s) de réseau neuronal selon les valeurs de paramètres quantifiées logarithmiquement du réseau neuronal entraîné ; et un système sur puce (SoC), configuré pour admettre les données d'image ; exécuter un ou plus modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) via l'une ou plus opération(s) de réseau neuronal en lien avec les données d’image ;ajouter une ou plus superposition(s) aux données d'image sur la base d’un ou plus objet(s) classé(s) à partir des données d'image ; et fournir les données image, avec les superpositions ajoutées, en tant que sortie. Des aspects de la présente divulgation peuvent impliquer un système périphérique pour traiter du contenu numérique, comprenant des moyens pour l’admission d'une émission télévisée ; un moyen pour exécuter un ou plus modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) via une ou plus opération(s) de réseau neuronal d’un réseau neuronal entraîné en lien avec l’émission de télévision ;un moyen pour ajouter une ou plus superposition(s) aux données de télévision sur la base d'un ou plus objet(s) classé(s) à partir des données d'image ; et des moyens pour afficher les données de télévision avec les superpositions ajoutées sur un affichage de la télévision. Des aspects de la présente divulgation peuvent comporter un système périphérique, qui peut impliquer une mémoire configurée pour stocker un ou plus modèle(s) d'intelligence artificielle/modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) (IA/RN) modèle(s) d’IA/de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) ; et un système sur puce (SoC), configuré pour admettre du contenu numérique émis ou diffusé en continu ; traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; ajouter un ou plus contenu(s) supplémentaire(s) récupéré(s) d'un autre dispositif au contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ;et fournir le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec le contenu supplémentaire récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie. Des aspects de la présente divulgation peuvent comporter un système périphérique, qui peut impliquer des moyens formant mémoire pour stocker un ou plus modèle(s) d'intelligence artificielle/modèle(s) de réseau(x) neuronal(-aux) (IA/RN) modèle(s) d’IA/de réseau(x) neuronal(-aux) entraîné(s) ; des moyens pour admettre du contenu numérique émis, ou diffusé en continu ;traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; des moyens pour ajouter du contenu supplémentaire récupéré d'un autre dispositif au contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; et des moyens pour fournir le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec le contenu supplémentaire récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie. Des aspects de la présente invention peuvent comporter un procédé pour un système périphérique, qui peut impliquer une admission d'un contenu numérique émis ou diffusé en continu ; un traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ;un ajout de contenu supplémentaire récupéré au contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; et la fourniture du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec le contenu supplémentaire récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie. Des aspects de la présente invention peuvent comporter un programme informatique pour un système périphérique, qui peut impliquer des instructions comportant une admission d'un contenu numérique émis ou diffusé en continu ; un traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ;un ajout de contenu supplémentaire récupéré au contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; et la fourniture du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec le contenu supplémentaire récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie. Les instructions peuvent être stockées sur un support lisible par ordinateur non éphémère et exécutées par un ou plus processeur(s). D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 illustre un exemple de contenu numérique conformément à l'art antérieur ; Fig. 2A & Fig. 2B et illustrent un exemple de contenu numérique supplémenté par les informations de nuage/internet par un Soc périphérique à IA, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 3A & Fig. 3B et illustrent un exemple d'architecture globale d'un dispositif périphérique à IA, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 4A & Fig. 4B et illustrent un exemple d'architecture de traitement de contenu numérique avec traitement de réseau neuronal, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 5 illustre une architecture globale de chemin de données pour un SoC de traitement de contenu numérique, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 6 illustre un exemple de la façon de subdiviser une trame de données d'entrée, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 7A [Fig. 7] inclut la qui illustre un exemple de structure de paramètres pour un modèle d’IA/de réseau neuronal, conformément à un exemple d’implémentation, et comprend en outre ; Fig. 7B qui illustre un exemple d'une structure d'axones (par ex. sortie de couches de réseau neuronal), conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 8A à Fig. 8D à illustrent des exemples de dispositifs périphériques d’IA dans divers systèmes, conformément à des exemples d’implémentations ; Fig. 9 illustre un exemple d'élément de traitement d’IA (AIPE, de l’anglais « Artificial Intelligence Processing Element ») pour traiter le contenu numérique en exécutant diverses opérations de réseau neuronal, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 10 illustre un exemple de matrice d’AIPE, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 11A & Fig. 11B et illustrent un exemple d'une pile logicielle pour des applications de contenu numérique à IA utilisant un contenu numérique traité, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 12A à Fig. 12H à illustrent un exemple d'applications qui utilisent du contenu numérique traité, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 13 illustre un exemple de contenu numérique traité utilisant des algorithmes de détection, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 14 illustre un exemple de contenu numérique traité en utilisant un algorithme de détection de personnes, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 15 illustre un exemple de contenu numérique traité utilisant un algorithme d’estimation de la posture d’une personne, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 16 illustre un exemple de contenu numérique traité utilisant un algorithme d’analyse de personnes et d’objets, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 17 illustre un exemple de contenu numérique traité utilisant un algorithme de traitement de langage naturel et de détection de texte, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 18A et Fig. 18B et illustrent un exemple de contenu numérique traité supplémenté par des informations pertinentes trouvées dans le nuage, sur internet, dans le système et toute base de données, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 19 illustre un exemple de contenu numérique traité supplémenté par des informations pertinentes trouvées dans le nuage, sur internet, dans le système et toute base de données, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 20A & Fig. 20B & illustrent un exemple de contenu numérique traité supplémenté par des informations pertinentes trouvées dans le nuage, sur internet, dans le système et toute base de données, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 21A & Fig. 21B & illustrent un exemple de contenu numérique traité supplémenté par des informations pertinentes issues d’une plateforme de média social, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 22A & Fig. 22B & illustrent un exemple de contenu numérique traité supplémenté par des informations pertinentes issues d’une plateforme de commerce électronique, conformément à un exemple d’implémentation ; Fig. 23 illustre un exemple de contenu numérique personnalisé utilisant des informations traitées à partir du contenu numérique, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 24 illustre un exemple de contenu numérique personnalisé utilisant des informations traitées à partir du contenu numérique, conformément à un exemple d'implémentation ; Fig. 25 illustre un exemple de divers procédés de prétraitement d'image d'entrée avant son traitement avec divers algorithmes, conformément à un exemple d’implémentation. 1. Système périphérique, comprenant : une mémoire configurée pour stocker un ou plus modèle(s) d'intelligence artificielle/de réseau neuronal (IA/RN) entraîné(s) ; et un système sur puce (SoC), configuré pour : admettre du contenu numérique émis, ou diffusé en continu ; traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; ajouter du contenu supplémentaire récupéré d'un autre dispositif pour modifier le contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; et fournir le contenu numérique émis ou diffusé en continu modifié avec le contenu supplémentaire ajouté récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le contenu supplémentaire extrait de l'autre dispositif comprend une ou plus publication(s) de médias sociaux récupérée(s) à partir d'une connexion internet. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le SoC est configuré pour traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) via l'utilisation d'opérations de décalage logique exécutées par un ou plus circuit(s) décaleur(s) dans le SoC. Système périphérique selon la revendication 3, dans lequel des opérations d'ajout correspondant au traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) sont exécutées par l’un ou plus circuit(s) décaleur(s) dans le SoC. Système périphérique selon la revendication 3, dans lequel des opérations d'ajout correspondant au traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) sont exécutées par un ou plus circuit(s) additionneur(s) dans le SoC. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le SoC est configuré pour traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) via l'utilisation d'opérations de décalage logique exécutées par un réseau de portes programmables in situ (FPGA). Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le SoC est configuré pour traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) via l'utilisation d'opérations de décalage logique exécutées par exécutées par un ou plus processur(s) matériel(s). Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le système périphérique est un dispositif de télévision ; dans lequel le contenu numérique émis ou diffusé en continu est des données audio/vidéo de télévision ; dans lequel le SoC est configuré pour fournir la sortie à un affichage du dispositif de télévision. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le système périphérique est un boîtier décodeur ; dans lequel le contenu numérique émis ou diffusé en continu est des données audio/vidéo de télévision ; dans lequel le SoC est configuré pour fournir la sortie à un dispositif de télévision connecté au boîtier décodeur. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le système périphérique est un dispositif de diffusion en continu ; dans lequel le contenu numérique émis ou diffusé en continu est des données audio/vidéo de télévision ; dans lequel le SoC est configuré pour fournir la sortie à un dispositif de télévision connecté au dispositif de diffusion en continu. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel le système périphérique est connecté à un premier dispositif configuré pour fournir le contenu numérique émis ou diffusé en continu ; dans lequel le SoC est configuré pour fournir la sortie à un deuxième dispositif connecté au système périphérique. Système périphérique selon la revendication 1, comprenant en outre : une interface configurée pour récupérer des données d'un serveur de contenu en tant que contenu supplémentaire, dans lequel la mémoire est configurée pour stocker la sortie du modèle de mappage de métadonnées de l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) vers du contenu supplémentaire pour récupération à partir du serveur de contenu ; le SoC étant configuré pour lire les métadonnées à partir de la mémoire et récupérer du contenu supplémentaire correspondant à partir du serveur de contenu via une interface basée sur la sortie de modèle de l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s). Système périphérique selon la revendication 12, dans lequel les métadonnées mappent la sortie de modèle de l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) au contenu supplémentaire relatif aux objets disponibles à l'achat ; le SoC étant configuré pour lire les métadonnées depuis la mémoire et récupérer les objets correspondants disponibles à l'achat depuis le serveur de contenu via l'interface, les objets correspondants disponibles à l'achat étant fournis sur la base de la sortie de modèle de l'un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s). Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel l'un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) comprend(-nent) un modèle de reconnaissance faciale configuré pour effectuer une reconnaissance faciale sur le contenu numérique émis ou diffusé en continu ; le SoC étant configuré pour ajouter le contenu supplémentaire sur la base des visages identifiés à partir de la reconnaissance faciale. Système périphérique selon la revendication 1, comprenant en outre : une interface configurée pour récupérer un ou plus paramètre(s) quantifié(s) logarithmiquement correspondant à l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN à partir d'un serveur et stocker l’un ou plus paramètre(s) quantifié(s) logarithmiquement dans la mémoire ; le SoC étant configuré pour traiter le contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) par l'utilisation de l’un ou plus paramètre(s) quantifié(s) logarithmiquement. Système périphérique selon la revendication 1, dans lequel l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN comprend(-nent) un modèle de classement d'objets configuré pour classer un ou plus objet(s) à partir du contenu numérique émis ou diffusé en continu. Procédé implémenté par un système informatique, comprenant les étapes de : - stockage d’un ou plus modèle(s) d'intelligence artificielle/de réseau(x) neuronal(-aux) (d’IA/de RN) entraînés ; - admission de contenu numérique émis, ou diffusé en continu ; - traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; - ajout de contenu supplémentaire récupéré d'un autre dispositif pour modifier le contenu numérique émis ou diffusé en continu sur la base du traitement du contenu numérique émis ou diffusé en continu avec l’un ou plus modèle(s) d’IA/de RN entraîné(s) ; et - fourniture du contenu numérique émis ou diffusé en continu modifié avec le contenu supplémentaire ajouté récupéré à partir d'un autre appareil en tant que sortie.