Brevet FR3135341A1 — publié le 20231110

L’invention concerne un procédé de traitement de données dans une entité informatique, laquelle entité est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’un ou plusieurs dispositifs électroniques installés dans au moins un réseau, chaque dispositif électronique exécute un programme natif d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans des données acquises par ledit dispositif, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1i) prétraitement desdites données acquises, A2i) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3i) post-traitement des données résultantes de l’étape A2i), l’entité informatique exécute un autre programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les données d’entrée, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1j’) prétraitement desdites données acquises, A2j’) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3j’) post-traitement des données résultantes de l’étape A2j’), et dans lequel au moins une des étapes A1j’), A2j’), A3j’) correspond respectivement à au moins une des étapes A1i), A2i), A3i) réalisée par au moins un des programmes natifs d'intelligence artificielle exécuté par au moins un des dispositifs électroniques. Procédé et installation pour un traitement de données basé sur de l’intelligence artificielle L’invention a pour objets un procédé et une installation pour un traitement de données basé sur de l’intelligence artificielle. L'invention se rapporte notamment, mais non exclusivement, au domaine technique de la vidéosurveillance, en particulier au traitement de données vidéo et/ou audio acquises par des caméras IP dans un contexte de vidéosurveillance en tant que service (Vsaas). L’invention peut toutefois s’appliquer à d’autres domaines techniques et/ou d’autres traitements de données (ex : données audio acquises par des micros, données météo, …). État de la technique Les solutions basées sur un réseau informatique distribué en nuage (ci-après « cloud ») sont utilisées dans de nombreux domaines techniques, dont la vidéosurveillance, par exemple à des fins de sécurité, de gestion de places de parkings, de comptage de foule, etc). La vidéosurveillance en tant que service ou Vsaas (acronyme anglais de Video Surveillance as a Service) est un système hébergé dans un serveur cloud qui permet d’enregistrer, de manager et de visualiser à distance des données vidéo et/ou audio de caméras de vidéosurveillance utilisant le protocole internet (ci-après « caméras IP » - pour l’acronyme anglais de Internet Protocol). Une installation Vsaas de l’art antérieur est illustrée sur la . Des caméras IP PhC1-PhC3, sont installées dans un réseau local (LAN) pour couvrir une zone géographique d’intérêt Zi. Les caméras IP communiquent, au travers du réseau internet R, avec un système de gestion vidéo (ou VMS, pour l’acronyme anglais de Video Management System) de l’architecture Vsaas. Le VMS est installé dans un serveur cloud et permet d’enregistrer, de manager et de visualiser à distance les données (vidéo, audio et/ou métadonnées) fournies par les caméras IP. Ces données peuvent ainsi être stockées dans le serveur cloud et consultées par un utilisateur où qu'ils soient, via n'importe quel appareil A de type Smartphone (téléphone intelligent), tablette, PC, etc. Certaines caméras IP comprennent des fonctions d’intelligence artificielle – IA - (ci-après « caméra IP intelligente »), telles qu’à titre d’exemple les caméras AcuSense® de la société Hikvision®. Ce type de caméra IP intelligente est capable de reconnaître des d’objets à identifier dans les données vidéo/audio qu’elle acquière. Les capacités d’analyse peuvent être du type : reconnaissance de véhicules (taille, modèle, plaque d’immatriculation, …), reconnaissance d’individus (animal, personne, taille, sexe, visage, …), suivi automatique de personnes ou de véhicules (auto-tracking), détection d'intrusion dans une zone définie, etc. Les données obtenues par les programmes d’IA des caméras IP intelligentes peuvent alors être transmises au VMS pour stockage ou traitement. Les capacités de traitement par l’IA peuvent toutefois être limités dans la mesure où les ressources informatiques de ces caméras IP intelligentes le sont. Les principales étapes de traitement réalisées par un programme d’IA embarqué dans une caméra IP intelligente PhC sont schématisées sur la . Ces étapes constituent une chaine d’IA exécutée dans ladite caméra. L’étape A1 consiste en un prétraitement des données vidéo/audio acquises par la caméra PhC. Cette étape de préparation des données consiste par exemple en un recadrage d’images, un redimensionnement, un nettoyage de points aberrants, un ou plusieurs filtrages, un décodage, etc. Elle permet notamment de sélectionner (par exemple uniquement les données vidéo) et/ou de transformer des données (par exemple transformer des données vidéos en données d’images) pour en dégager des caractéristiques considérées comme pertinentes. A l’étape A2, un modèle d’IA est appliqué sur les données prétraitées à l’étape A1. Le modèle est par exemple du type précité : reconnaissance de véhicules ou d’individus, auto-tracking, détection d'intrusion, etc. A l’étape A3, les données résultantes de l’étape E2 sont post-traitées. Ce post-traitement permet d’extraire et/ou de corriger et/ou d’interpréter les résultats du modèle d’IA. L’IA peut également être déportée dans l’entité informatique VMS (c’est-à-dire du côté cloud) qui exécute alors un programme d’IA appliqué sur les données vidéo/audio acquises par les caméras IP. La bande passante du réseau R doit dans ce cas être relativement importante pour le transfert des données à traiter vers le VMS. En outre, le volume des données stockées, la charge de traitement de ces données par l’IA et les ressources informatiques mobilisées par le VMS pour ce traitement, peuvent être conséquentes. Un objectif de l’invention est de remédier aux inconvénients précités. En particulier, un objectif de l’invention est de réduire la charge de traitement et/ou les ressources informatiques mobilisées dans un serveur pour un traitement de données basé sur de l’IA. Un autre objectif de l’invention est d’augmenter les capacités de traitement de données par l’IA, notamment en termes de capacités d’analyse (notamment augmentation des possibilités de reconnaissances d’objets et interprétation des données) et de qualités des détections. Présentation de l’invention La solution proposée par l’invention est un procédé de traitement de données dans une entité informatique, laquelle entité est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’un ou plusieurs dispositifs électroniques installés dans au moins un réseau, chaque dispositif électronique exécute un programme natif d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans des données acquises par ledit dispositif, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1i) prétraitement desdites données acquises, A2i) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3i) post-traitement des données résultantes de l’étape A2i), l’entité informatique exécute un autre programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les données d’entrée, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1j’) prétraitement desdites données acquises, A2j’) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3j’) post-traitement des données résultantes de l’étape A2j’), et dans lequel au moins une des étapes A1j’), A2j’), A3j’) correspond respectivement à au moins une des étapes A1i), A2i), A3i) réalisée par au moins un des programmes natifs d'intelligence artificielle exécuté par au moins un des dispositifs électroniques. En reprenant l’exemple précédent, le programme d’IA de chaque dispositif électronique (par exemple des caméras IP intelligentes) réalise de manière classique les étapes précitées de prétraitement (E1i), d’application d’un modèle d’IA (E2i) et de post-traitement (E3i). L’entité informatique (par exemple le VMS) exécute également un programme d’IA réalisant également les étapes de prétraitement (E1’), d’application d’un modèle d’IA (E2’) et de post-traitement (E3’). Une ou plusieurs de ces étapes sont toutefois maintenant réalisées dans au moins un des dispositifs électroniques. Il en résulte que la chaine d’IA est maintenant distribuée entre l’entité informatique et un ou plusieurs dispositifs électroniques. L’entité informatique n’a plus besoin de mobiliser des ressources informatiques pour réaliser cette ou ces étapes réalisées par ce ou ces dispositifs électroniques. Ces ressources informatiques peuvent alors être mobilisées par la réalisation d’autres étapes du programme, ce qui augmente la puissance de calcul et/ou réduit la charge de traitement. La bande passante est en outre réduite comparée aux solutions de l’art antérieur. Les ressources informatiques nécessaires à l’exécution du programme d’IA de l’entité informatique sont ainsi réparties entre ladite entité et les dispositifs électroniques. En d’autres termes, l’exécution du programme d’IA de l’entité informatique bénéficie non seulement des ressources informatiques propres à l’entité, mais également des ressources informatiques propres aux dispositifs électroniques, de sorte que les capacités de traitement des données par l’IA sont décuplées par rapport aux solutions connues de l’art antérieur. En outre, les données d’entrée traitées par l’entité informatique peuvent être des données obtenues à l’étape E1i) et/ou des données obtenues à l’étape E2i) et/ou des données obtenues à l’étape E3i), ces données d’entrées étant moins volumineuses que les données acquises par les dispositifs électroniques. Il en résulte que les temps de traitement de ces données d’entrée moins volumineuses sont réduits. Egalement, la bande passante nécessaire au transfert de ces données d’entrée est moins importante que celle qui serait nécessaire au transfert des données directement acquises (car plus volumineuses) par les dispositifs électroniques. L’invention s’applique à d’autres types de dispositifs électroniques que des caméras IP intelligentes (par exemple des smart TV (TV intelligence), des consoles de jeu vidéo, des téléphones intelligents, des tablettes, …) ; ainsi qu’à d’autres types d’entités informatiques que des VMS (par exemple une autre partie du serveur informatique sur lequel est installé le VMS, une caméra virtuelle, une passerelle informatique, un routeur, …) et au traitement d’autres types de données (data, données audio, données météo,…). D’autres caractéristiques avantageuses du procédé selon l’invention sont listées ci-dessous. Chacune de ces caractéristiques peut être considérée seule ou en combinaison avec les caractéristiques remarquables définies ci-dessus. Chacune de ces caractéristiques contribue, le cas échéant, à la résolution de problèmes techniques spécifiques définis plus avant dans la description et auxquels ne participent pas nécessairement les autres caractéristiques définies ci-dessus. Ces dernières peuvent faire l’objet, le cas échéant, d’une ou plusieurs demandes de brevet divisionnaires : Selon un mode de réalisation, l’étape A2j’) correspond à une combinaison de plusieurs étapes A2i) réalisées par plusieurs programmes natifs d'intelligence artificielle exécutés par plusieurs dispositifs électroniques, de sorte que le modèle d’intelligence artificielle appliqué à l’étape A2j’) correspond à une combinaison des modèles d’intelligence artificielle appliqués aux étapes A2i). Selon un mode de réalisation, les modèles d’intelligence artificielle de l’étape A2i) et le modèle d’intelligence artificielle de l’étape A2’) sont des modèles distincts adaptés pour identifier des objets de nature différente. Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’au moins un premier dispositif électronique installée dans un réseau local, lequel premier dispositif est adapté pour acquérir des premières données ; le premier dispositif électronique exécute un premier programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les premières données, lequel premier programme réalise les étapes suivantes : A11) prétraitement des premières données, A21) application d’un premier modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A31) post-traitement des données résultantes de l’application du premier modèle d’intelligence artificielle ; les données d’entrée traitées par l’entité informatique et provenant de la première caméra IP sont choisies dans la première famille de données suivante : les données obtenues à l’étape A11), les données obtenues à l’étape A21), les données obtenues à l’étape A31). Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour collecter et traiter également des données d’entrée provenant d’un deuxième dispositif électronique installé dans un réseau local, laquelle deuxième caméra IP est adaptée pour acquérir des deuxièmes données ; le deuxième dispositif électronique exécute un deuxième programme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les deuxièmes données, lequel deuxième programme réalise les étapes suivantes : A12) prétraitement des deuxièmes données, A22) application d’un premier modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A32) post-traitement des données résultantes de l’application du premier modèle d’intelligence artificielle ; et dans lequel les données d’entrée traitées par l’entité informatique sont des données d’entrée choisies dans la première famille de données combinées avec des données d’entrée choisies dans la deuxième famille de données suivante : les données obtenues à l’étape A12), les données obtenues à l’étape A22), les données obtenues à l’étape A32). Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour collecter et traiter également des données d’entrée provenant d’un troisième dispositif électronique installé dans un réseau local, lequel troisième dispositif est adapté pour acquérir des troisièmes données ; le troisième dispositif électronique exécute un troisième programme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les troisièmes données, lequel troisième programme réalise les étapes suivantes : A13) prétraitement des troisièmes données, A23) application d’un premier modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A33) post-traitement des données résultantes de l’application du premier modèle d’intelligence artificielle ; et dans lequel les données d’entrée traitées par l’entité informatique sont des données d’entrée choisies dans la première famille de données combinées avec des données d’entrée choisies dans la deuxième famille de données et/ou des données d’entrée choisies dans la troisième famille de données suivante : les données obtenues à l’étape A13), les données obtenues à l’étape A23), les données obtenues à l’étape A33). Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour collecter et traiter également des quatrièmes données d’entrée acquises par un quatrième dispositif électronique installé dans un réseau local, lesquelles quatrièmes données sont utilisées comme élément déclencheur de l’exécution du programme d'intelligence artificielle dans ladite entité informatique. Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour opérer un choix des données d’entrée dans la première famille de données. Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour opérer un choix des données d’entrées dans la première famille de données et/ou dans la deuxième famille de données. Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est configurée pour opérer un choix des données d’entrées dans la première famille de données et/ou dans la deuxième famille de données et/ou dans la troisième famille de données. Selon un mode de réalisation, l’entité informatique transmet à un ou plusieurs dispositifs électroniques un fichier de configuration comprenant des instructions pour opérer le choix des données, à réception desdits fichiers, le ou lesdits dispositifs se configurent pour transmettre à ladite entité les données choisies. Selon un mode de réalisation, un ou plusieurs dispositifs électroniques comportent une configuration préparamétrée leur permettant de transmettre des données choisies, l’entité informatique transmettant une instruction de commande à le ou lesdits dispositifs concernés pour que ceux-ci activent leur configuration préparamétrée et transmettre lesdites données choisies. Selon un mode de réalisation, les données d’entrée sont utilisées comme données d’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle entrainé par l’entité informatique. Selon un mode de réalisation, les données provenant des dispositifs électroniques sont préalablement formatées avant d’être transmises à l’entité informatique. Selon un mode de réalisation, l’entité informatique est une « caméra virtuelle » ; la caméra virtuelle recense des caméras IP installées dans un ou plusieurs réseaux ; les caméras IP sont configurables et supporte chacune au moins un profil ONVIF, chaque dit profil ONVIF étant défini par des fonctionnalités ONVIF ; la caméra virtuelle agrège une ou plusieurs fonctionnalités ONVIF qui sont communes aux profils ONVIF desdites caméras IP, laquelle caméra virtuelle est configurée pour collecter et agréger des données d’entrée provenant desdites caméras IP. Un autre aspect de l’invention concerne une installation de traitement de données dans une entité informatique, laquelle entité est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’un ou plusieurs dispositifs électroniques installés dans au moins un réseau ; chaque dispositif électronique comporte une zone mémoire dans laquelle est stocké un programme natif d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans des données acquises par ledit dispositif, lequel programme comporte des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par une unité de traitement dudit dispositif, réalisent les étapes suivantes : A1i) prétraitement desdites données acquises, A2i) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3i) post-traitement des données résultantes de l’étape A2i) ; l’entité informatique est configurée pour exécuter un autre programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les données d’entrée, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1j’) prétraitement desdites données acquises, A2j’) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3j’) post-traitement des données résultantes de l’étape A2j’) ; et dans lequel au moins une des étapes A1j’), A2j’), A3j’) correspond respectivement à au moins une des étapes A1i), A2i), A3i) réalisée par au moins un des programmes natifs d'intelligence artificielle exécuté par au moins un des dispositifs électroniques. Brève description des figures D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description d’un mode de réalisation préféré qui va suivre, en référence aux dessins annexés, réalisés à titre d’exemples indicatifs et non limitatifs et sur lesquels : précitée schématise une installation Vsaas selon l’art antérieur. précitée illustre les principales étapes de traitement réalisées par un programme d’IA. schématise un premier mode de réalisation d’une installation de caméra virtuelle. schématise un deuxième mode de réalisation d’une installation de caméra virtuelle. schématise un troisième mode de réalisation d’une installation de caméra virtuelle. schématise un quatrième mode de réalisation d’une installation de caméra virtuelle. schématise un cinquième mode de réalisation d’une installation de caméra virtuelle. est un organigramme illustrant des étapes d’un procédé d’installation/configuration de caméra virtuelle. illustre le recoupement de paramètres communs de fonctionnement des caméras IP. schématise un premier mode de réalisation d’une installation de traitement de données selon l’invention. et schématisent deux variantes d’un deuxième mode de réalisation d’une installation de traitement de données selon l’invention. schématise un troisième mode de réalisation d’une installation de traitement de données selon l’invention. schématise un quatrième mode de réalisation d’une installation de traitement de données selon l’invention. schématise un cinquième mode de réalisation d’une installation de traitement de données selon l’invention. schématise un sixième mode de réalisation d’une installation de traitement de données selon l’invention. Procédé de traitement de données dans une entité informatique (ViCj), laquelle entité est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’un ou plusieurs dispositifs électroniques installés dans au moins un réseau (LAN), chaque dispositif électronique (PhCi) exécute un programme natif d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans des données acquises par ledit dispositif, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1i) prétraitement desdites données acquises, A2i) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3i) post-traitement des données résultantes de l’étape A2i), l’entité informatique (ViCj) exécute un autre programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les données d’entrée, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1j’) prétraitement desdites données acquises, A2j’) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3j’) post-traitement des données résultantes de l’étape A2j’), et dans lequel au moins une des étapes A1j’), A2j’), A3j’) correspond respectivement à au moins une des étapes A1i), A2i), A3i) réalisée par au moins un des programmes natifs d'intelligence artificielle exécuté par au moins un des dispositifs électroniques (PhCi). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape A2j’) correspond à une combinaison de plusieurs étapes A2i) réalisées par plusieurs programmes natifs d'intelligence artificielle exécutés par plusieurs dispositifs électroniques (PhCi), de sorte que le modèle d’intelligence artificielle appliqué à l’étape A2j’) correspond à une combinaison des modèles d’intelligence artificielle appliqués aux étapes A2i). Procédé selon la revendication 1, dans lequel les modèles d’intelligence artificielle de l’étape A2i) et le modèle d’intelligence artificielle de l’étape A2j’) sont des modèles distincts adaptés pour identifier des objets de nature différente. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’au moins un premier dispositif électronique (PhC1) installée dans un réseau local (LAN), lequel premier dispositif est une première caméra IP adaptée pour acquérir des premières données, le premier dispositif électronique (PhC1) exécute un premier programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les premières données, lequel premier programme réalise les étapes suivantes : A11) prétraitement des premières données, A21) application d’un premier modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A31) post-traitement des données résultantes de l’application du premier modèle d’intelligence artificielle, les données d’entrée traitées par l’entité informatique (ViCj) et provenant de la première caméra IP sont choisies dans la première famille de données suivante : les données obtenues à l’étape A11), les données obtenues à l’étape A21), les données obtenues à l’étape A31). Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour collecter et traiter également des données d’entrée provenant d’un deuxième dispositif électronique (PhC2) installé dans un réseau local (LAN), lequel deuxième dispositif électronique (PhC2) est une deuxième caméra IP adaptée pour acquérir des deuxièmes données, le deuxième dispositif électronique (PhC2) exécute un deuxième programme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les deuxièmes données, lequel deuxième programme réalise les étapes suivantes : A12) prétraitement des deuxièmes données, A22) application d’un premier modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A32) post-traitement des données résultantes de l’application du premier modèle d’intelligence artificielle, et dans lequel les données d’entrée traitées par l’entité informatique (ViCj) sont des données d’entrée choisies dans la première famille de données combinées avec des données d’entrée choisies dans la deuxième famille de données suivante : les données obtenues à l’étape A12), les données obtenues à l’étape A22), les données obtenues à l’étape A32). Procédé selon l’une des revendications 4 ou 5, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour collecter et traiter également des données d’entrée provenant d’un troisième dispositif électronique (PhC3) installé dans un réseau local (LAN), lequel troisième dispositif est adapté pour acquérir des troisièmes données, le troisième dispositif électronique (PhC3) exécute un troisième programme d’intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les troisièmes données, lequel troisième programme réalise les étapes suivantes : A13) prétraitement des troisièmes données, A23) application d’un premier modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A33) post-traitement des données résultantes de l’application du premier modèle d’intelligence artificielle, et dans lequel les données d’entrée traitées par l’entité informatique (ViCj) sont des données d’entrée choisies dans la première famille de données combinées avec des données d’entrée choisies dans la deuxième famille de données et/ou des données d’entrée choisies dans la troisième famille de données suivante : les données obtenues à l’étape A13), les données obtenues à l’étape A23), les données obtenues à l’étape A33). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour collecter et traiter également des quatrièmes données d’entrée acquises par un quatrième dispositif électronique (D4) installé dans un réseau local, lesquelles quatrièmes données sont utilisées comme élément déclencheur de l’exécution du programme d'intelligence artificielle dans ladite entité informatique. Procédé selon l’une des revendications précédentes prises en combinaison avec la revendication 4, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour opérer un choix des données d’entrée dans la première famille de données. Procédé selon l’une des revendications précédentes prises en combinaison avec la revendication 5, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour opérer un choix des données d’entrées dans la première famille de données et/ou dans la deuxième famille de données. Procédé selon l’une des revendications précédentes prises en combinaison avec la revendication 6, dans lequel l’entité informatique (ViCj) est configurée pour opérer un choix des données d’entrées dans la première famille de données et/ou dans la deuxième famille de données et/ou dans la troisième famille de données. Procédé selon l’une des revendications 8 à 10, dans lequel l’entité informatique (ViCj) transmet à un ou plusieurs dispositifs électroniques (PhC1, PhC2, PhC3) un fichier de configuration comprenant des instructions pour opérer le choix des données, à réception desdits fichiers, le ou lesdits dispositifs se configurent pour transmettre à ladite entité les données choisies. Procédé selon l’une des revendications 8 à 11, dans lequel un ou plusieurs dispositifs électroniques (PhC1, PhC2, PhC3) comportent une configuration préparamétrée leur permettant de transmettre des données choisies, l’entité informatique (ViCj) transmettant une instruction de commande à le ou lesdits dispositifs concernés pour que ceux-ci activent leur configuration préparamétrée et transmettre lesdites données choisies. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données d’entrée sont utilisées comme données d’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle entrainé par l’entité informatique (ViC). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données provenant des dispositifs électroniques (PhC1, PhC2, PhC3) sont préalablement formatées avant d’être transmises à l’entité informatique (ViCj). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel : l’entité informatique (ViC) est une « caméra virtuelle », la caméra virtuelle recense des caméras IP installées dans un ou plusieurs réseaux, les caméras IP sont configurables et supporte chacune au moins un profil ONVIF, chaque dit profil ONVIF étant défini par des fonctionnalités ONVIF, la caméra virtuelle agrège une ou plusieurs fonctionnalités ONVIF qui sont communes aux profils ONVIF desdites caméras IP, laquelle caméra virtuelle est configurée pour collecter et agréger des données d’entrée provenant desdites caméras IP. Installation de traitement de données dans une entité informatique (ViCj), laquelle entité est configurée pour collecter et traiter des données d’entrée provenant d’un ou plusieurs dispositifs électroniques installés dans au moins un réseau (LAN), chaque dispositif électronique (PhCi) comporte une zone mémoire dans laquelle est stocké un programme natif d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans des données acquises par ledit dispositif, lequel programme comporte des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par une unité de traitement dudit dispositif, réalisent les étapes suivantes : A1i) prétraitement desdites données acquises, A2i) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3i) post-traitement des données résultantes de l’étape A2i), l’entité informatique (ViCj) est configurée pour exécuter un autre programme d'intelligence artificielle de reconnaissance d’objet à identifier dans les données d’entrée, lequel programme réalise les étapes de traitement suivantes : A1j’) prétraitement desdites données acquises, A2j’) application d’un modèle d’intelligence artificielle sur lesdites données prétraitées, A3j’) post-traitement des données résultantes de l’étape A2j’), et dans lequel au moins une des étapes A1j’), A2j’), A3j’) correspond respectivement à au moins une des étapes A1i), A2i), A3i) réalisée par au moins un des programmes natifs d'intelligence artificielle exécuté par au moins un des dispositifs électroniques (PhCi).