Brevet FR3127593A1 — publié le 20230331

L’invention concerne un procédé de traitement de données de roulage d’un véhicule automobile. Sur réception (311) d’un fichier de données de roulage issu d’un véhicule; un premier traitement est appliqué (312). A partir de caractéristiques du fichier et/ou d’un état d’avancement du premier traitement, une classe des données de roulage est déterminée parmi un ensemble prédéterminé de classes. Le stockage (315) des données de roulage dans une base de données courante est ensuite conditionné par la classe déterminée pour les données de roulage. FIG. 3 Classification de données de roulage pour stockage dans une base de données La présente invention appartient au domaine du traitement et du stockage de données issues d’un véhicule, notamment de données de roulage. Elle concerne en particulier un procédé de traitement et un dispositif de classification de telles données de roulage. Elle est particulièrement avantageuse lorsqu’un grand nombre de données de roulage est remontée d’un ensemble de véhicules vers une base de données centralisée. On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. La collecte de données de roulage issues de véhicules automobiles permet de nombreuses applications, notamment pour l’amélioration de système de pilotage automatique de véhicule ou d’assistance à la conduite, ou pour conduire des études statistiques relatives au comportement des conducteurs. Afin de collecter un grand nombre de données de roulage, les données de roulage peuvent être acquises par un enregistreur localisé dans le véhicule automobile, puis transmises à un serveur distant pour traitement et stockage dans une base de données. De telles données de roulage peuvent notamment être remontées au serveur distant en temps réel. Sur réception des données de roulage, le serveur traite les données avant stockage. Le serveur distant peut notamment décompresser et extraire les données de roulage, lorsqu’elles sont compressées, les décoder en fonction de leur format puis les modifier avant stockage dans la base de données. Un utilisateur externe peut ensuite manipuler les données de roulage stockées dans la base de données. Toutefois, en pratique, un tel processus ne permet pas une grande fiabilité des données de roulage remontées depuis les véhicules. La vérification de la fiabilité des données de roulage est uniquement assurée par les utilisateurs finaux qui consultent la base de données une fois que les données ont été stockées, notamment sur la base d’analyses statistiques ou de retours d’expérience. Toutefois, de telles solutions rendent difficiles d’assurer la fiabilité des données de roulage, notamment dans le cas d’une quantité très importante de données stockées dans la base de données. La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de traitement de données de roulage d’un véhicule automobile, comprenant les opérations suivantes: réception d’un fichier de données de roulage issu d’un véhicule; application d’un premier traitement au fichier de données de roulage ; détermination, à partir de caractéristiques du fichier et/ou d’un état d’avancement du premier traitement, d’une classe des données de roulage parmi un ensemble prédéterminé de classes de roulage ; stockage des données de roulage dans une base de données courante, le stockage étant conditionné par la classe déterminée pour les données de roulage. L’invention permet ainsi la classification des données de roulage en temps réel, puisque la classification n’est pas basée sur une analyse des données en elle-même mais bien sur des caractéristiques du fichier brut de données de roulage ou de l’état d’avancement du premier traitement. Une telle classification permet ensuite de différencier les données de roulage lors du stockage ou lors de leur traitement ultérieur par des utilisateurs de la base de données courante. La qualité des données de roulage stockées est ainsi améliorée. Selon un mode de réalisation de l’invention, les classes de l’ensemble prédéterminé peuvent indiquer un niveau de fiabilité des données de roulage, et seules les données de roulage correspondant aux niveaux de fiabilité les plus élevés peuvent être stockées dans la base de données courante. Ainsi, la base de données courante ne stocke que des données fiables, ce qui améliore la qualité de la base de données courante et facilite l’exploitation des données par les utilisateurs de la base de données courante. Selon un mode de réalisation, la détermination de la classe peut être mise en œuvre par un réseau de neurones. Ainsi, la classification est réalisée de manière automatisée, précise et en temps réel. En complément, le procédé peut comprendre en outre des étapes préalables d’entraînement, de validation et de test du réseau de neurones sur une base de données d’entraînement, la base de données d’entraînement comprenant des fichiers tests de données de roulage associés respectivement à des classes de roulage de l’ensemble. Ainsi, le réseau de neurones est construit à partir de données empiriques de roulage, ce qui améliore la précision de la classification. En complément, la base de données d’entraînement et la base de données courante sont une seule et même base de données. La base de données présente ainsi une quantité importante de données de roulage, ce qui améliore la qualité des traitements statistiques appliqués par les utilisateurs de la base de données courante. En outre, les données d’entraînement, test et validation peuvent être conservées en tant que données de roulage. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre l’application d’un deuxième traitement au fichier de données de roulage, lorsque le premier traitement est incomplet et en fonction de la classe déterminée, et, suite au deuxième traitement, le stockage des données de roulage dans la base de données courante. Ainsi, la classification permet en outre d’améliorer le traitement des données avant leur stockage dans la base de données courante. La qualité des données de roulage stockées est ainsi améliorée. Selon un mode de réalisation, les caractéristiques du fichier de données de roulage peuvent comprendre une taille du fichier de données de roulage, une fréquence d’envoi du fichier de données de roulage depuis le véhicule et/ou un type d’enregistreur du fichier de données de roulage sur le véhicule. Les caractéristiques peuvent en outre comprendre un identifiant de pays. La précision associée à la classification des données de roulage est ainsi améliorée. En outre, ces informations sont accessibles sans nécessiter l’analyse des données de roulage comprises dans le fichier. Un deuxième aspect de l’invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif de classification de données de roulage, comprenant une première interface de réception de caractéristiques d’un fichier de données de roulage issu d’un véhicule ; une deuxième interface de réception d’un état d’avancement d’un premier traitement appliqué au fichier de données par un système de stockage ; un processeur configuré pour déterminer, à partir des caractéristiques de fichier de données de roulage et/ou de l’état d’avancement du premier traitement, d’une classe des données de roulage parmi un ensemble prédéterminé de classes de roulage ; une troisième interface pour transmettre la classe déterminée au système de stockage. Un quatrième aspect de l’invention concerne un système de stockage de données de roulage comprenant un dispositif selon le troisième aspect de l’invention, un dispositif de traitement configuré pour appliquer le premier traitement, et une base de données courante apte à stocker les données de roulage en fonction de la classe déterminée. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : illustre un système de stockage de données de roulage d’un véhicule selon un mode de réalisation de l’invention; illustre la construction d’un réseau de neurones pour la détermination de classes de roulage selon un mode de réalisation de l’invention; est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé de traitement de données de roulage selon un mode de réalisation de l’invention ; est un dispositif de traitement de donnés de roulage selon un mode de réalisation de l’invention. La présente un système de stockage 100 de données de roulage d’un véhicule 110 selon un mode de réalisation de l’invention. Aucune restriction n’est attachée au véhicule 110 qui peut être un véhicule apte à être piloté manuellement, un véhicule autonome ou égo-véhicule, ou un véhicule comprenant un dispositif d’aide à la conduite du conducteur. Le véhicule 110 peut comprendre un module de commande 112 central du véhicule, apte à piloter le véhicule 110, à assister le conducteur et/ou à acquérir des données de capteurs 113 du véhicule. Aucune restriction n’est attachée aux capteurs 113 qui peuvent être des capteurs de position, des capteurs de vitesse, des capteurs d’accélération ou tout autre type de capteur. Un unique véhicule 110 est représenté sur la . Toutefois, le système de stockage 100 est apte à recueillir les données de roulage depuis un grand nombre de véhicules, non représentés sur la . Le véhicule 110 comprend en outre un enregistreur 111 apte à acquérir des données de roulage du véhicule. Aucune restriction n’est attachée aux données de roulage qui peuvent comprendre un parcours du véhicule, soit une succession de positions du véhicule 110. Les données de roulage peuvent en outre comprendre des données de vitesse et d’accélération du véhicule 110. Les données de roulage peuvent en outre comprendre des données relatives au fonctionnement du moteur du véhicule 110 pendant le roulage. Plusieurs types d’enregistreurs 111 différents existent. Ils peuvent notamment différer selon le modèle du véhicule 110. Chaque type d’enregistreur peut acquérir des données de roulage différentes. L’enregistreur 111 génère un fichier de données de roulage à partir des données de roulage. Aucune restriction n’est attachée au format du fichier de données de roulage, qui dépend notamment du type de l’enregistreur 111. Le fichier de données de roulage est transmis par l’enregistreur 111 au système de stockage 100. Aucune restriction n’est attachée aux moyens de transmission utilisés par l’enregistreur 111 pour remonter le fichier de données de roulage vers le système de stockage 100. Les moyens de transmission peuvent comprendre une interface satellitaire, de type GPRS par exemple, ou une interface cellulaire, permettant d’accéder à un réseau cellulaire, de type 3G, 4G, 5G ou toute autre génération de réseau cellulaire. Le système de stockage 100 comprend un module de traitement 102 apte à appliquer un premier traitement au fichier de données de roulage. Aucune restriction n’est attachée au premier traitement de données, qui peut comprendre : - une décompression du fichier de données de roulage ; - un décodage des données de roulage ; et/ou - d’autres opérations ou analyses appliquées aux données de roulage préalablement à leur stockage. Le premier traitement du fichier de données de roulage peut être partiel et peut ne comprendre qu’un sous-ensemble des opérations mentionnées ci-dessus. Le module de traitement 102 peut ainsi déterminer un état d’avancement du premier traitement. Aucune restriction n’est attachée à l’état d’avancement, qui peut être un pourcentage, ou une fraction correspondant au nombre d’opérations effectuées sur le nombre d’opération total du premier traitement. Le système de stockage 103 est apte à stocker les données de roulage issues des fichiers reçus dans une base de données 103 courante, en fonction d’une classe des données de roulage. Un dispositif de classification 101 des données de roulage est apte à déterminer une classe des données de roulage, selon l’invention, à partir : - de caractéristiques du fichier de données de roulage reçu depuis le véhicule 110. Aucune restriction n’est attachée à de telles caractéristiques qui peuvent comprendre une taille du fichier, un format du fichier, un type de l’enregistreur 111, une fréquence d’envoi des fichiers de données de roulage par l’enregistreur 111, ou toute autre caractéristique du fichier de données brutes. Ainsi, les caractéristiques du fichier peuvent être tout attribut du fichier qui est déterminable sans nécessiter le traitement des données de roulage comprises dans le fichier ; et/ou - d’un état d’avancement du premier traitement appliqué par le dispositif de traitement 101. Avantageusement, les informations concernant les caractéristiques du fichier et l’état d’avancement sont prises en compte, ce qui améliore la précision associée à la classification. Aucune restriction n’est attachée à la classe des données qui permet de partitionner les données de roulage reçues selon leur qualité. En particulier, les classes peuvent indiquer la fiabilité des données de roulage. Au moins deux classes peuvent être ordonnées de la classe la plus fiable à la classe la moins fiable. La classe des données de roulage est avantageusement déterminée sans requérir l’analyse des données de roulage, mais uniquement sur la base de caractéristiques propres au fichier brut de données de roulage et/ou sur la base de l’état d’avancement du premier traitement. Ces informations sont aisément accessibles et favorisent une classification en temps réel des données de roulage. Afin de déterminer la classe des données de roulage, le dispositif de traitement 101 peut comprendre un algorithme de classification prenant en entrée les caractéristiques du fichier de données de roulage et/ou l’état d’avancement du premier traitement, et renvoyant en sortie la classe des données de roulage. Un tel algorithme est basé, de manière préférentielle, sur un réseau de neurones, tel qu’un réseau de neurones profond. La construction d’un tel réseau de neurones profond requiert la détermination du nombre de couches et de coefficients pour chaque neurone des couches profondes. La illustre la construction d’un réseau de neurones pour la détermination de classes pour des données de roulage, selon un mode de réalisation de l’invention. Une deuxième base de données 200 d’entraînement comprend des données de roulage, réparties en : - données de roulage d’entraînement dans un sous-ensemble d’entraînement 201 ; - données de roulage de test dans un sous-ensemble de test 202 ; et en - données de roulage de validation dans un sous-ensemble de validation 203. Aucune restriction n’est attachée à la manière dont les données de roulage de la deuxième base de données 200 sont obtenues. Par exemple, les données de roulage de la deuxième base de données 200 sont obtenues à partir de véhicules test. Les données de roulage de la deuxième base de données 200 peuvent être partitionnées en classes avant d’entraîner le réseau de neurones. Les données de roulage peuvent notamment être réparties en classes par un algorithme de partitionnement, ou clustering en anglais. Par exemple, l’algorithme de clustering classe les données de roulage de la deuxième base de données 200 dans des classes indiquant des degrés variables de fiabilité. En variante, les classes indiquent un autre critère de qualité que la fiabilité. La première base de données 103 et la deuxième base de données 200 peuvent être une seule et même base de données. Un réseau de neurones 210 est ainsi entrainé, testé et validé sur la base des données de roulage de la deuxième base de données 200. De telles opérations sont bien connues et ne seront pas détaillées davantage dans la présente description. La profondeur du réseau de neurones 210 et les coefficients de ses neurones convergent ainsi progressivement vers des valeurs qui sont retenues pour construire le réseau de neurones 210. Le réseau de neurones 210 finalement obtenu est stocké dans le dispositif de classification 101 afin de classer en temps réel les données de roulage remontées depuis le véhicule 110. La est un diagramme représentant des étapes d’un procédé de traitement de données de roulage selon un mode de réalisation de l’invention. Le procédé comprend une phase initiale 300 de construction du réseau de neurones 210. A une étape 301, la deuxième base de données 200 est construite de la manière décrite précédemment. A une étape 302, le réseau de neurones 210 est entraîné sur la base des données de roulage du sous-ensemble d’entraînement 201. A une étape 303, le réseau de neurones 210 est testé sur la base des données de roulage du sous-ensemble de test 202. A une étape 304, le réseau de neurones 210 est validé sur la base des données de roulage du sous-ensemble de validation 203. A une étape 305, le réseau de neurones 210 ainsi entraîné est stocké dans le dispositif de classification 101, afin d’être utilisé durant des phases courantes 310 telles que décrites ci-après. La phase courante 310 comprend une étape 311, durant laquelle, le système de stockage 100 reçoit le fichier de données de roulage depuis le véhicule 100. A une étape 312, le dispositif de traitement 102 applique le premier traitement au fichier de données de roulage reçu à l’étape 311, comme décrit précédemment. A une étape 313, le dispositif de classification 101 détermine, à partir de caractéristiques du fichier et/ou de l’état d’avancement du premier traitement, une classe des données de roulage parmi un ensemble prédéterminé de classes de roulage. A cet effet, le dispositif de classification 101 soumet les caractéristiques du fichier et/ou de l’état d’avancement du premier traitement à l’algorithme de classification, par exemple au réseau de neurones 210. A une étape 314, la classe des données de roulage est prise en compte pour décider du traitement appliqué aux données de roulage. En particulier, le stockage des données de roulage à une étape 315 dans la base de données courante 103 peut être conditionnée par la classe des données de roulage. En particulier, seules les données de roulage classées dans les catégories les plus fiables peuvent être stockées dans la base de données courante 103. En variante, toutes les données de roulage sont stockées dans la base de données courante 103, mais sont en outre associées à la classe déterminée. Par exemple, des sous-ensembles de la base de données courante 103 peuvent être prévus pour chaque classe. Les données de roulage correspondant aux classes les plus fiables peuvent en outre faire l’objet d’étapes supplémentaires d’analyse statistique. De plus, pour les données de roulage fiables mais dont le premier traitement n’a pas été achevé, un deuxième traitement complémentaire peut être appliqué ou le premier traitement peut être poursuivi. Pour les données de roulage correspondant à la classe de roulage de moindre qualité, par exemple la moins fiable, ou aux classes les moins fiables, les données de roulage peuvent être supprimées à une étape 317. Par conséquent, elles ne sont pas stockées dans la base de données courante 103. Quant aux données de roulage correspondant à des classes intermédiaires, le premier traitement peut être poursuivi ou un deuxième traitement complémentaire peut être appliqué à une étape 316, et les données de roulage ainsi traitées sont ensuite stockées à l’étape 315. Ainsi, des traitements différenciés sont appliqués selon la classe à laquelle correspondent les données de roulage, ce qui améliore la qualité globale de la base de données courante 103. Les analyses et traitements postérieurs menés sur les données de roulage de la base de données courante 103 sont ainsi améliorés. Ainsi, comparativement aux solutions de l’art antérieur, le fait de positionner le dispositif de classification dans un rôle d’observateur permet de classer les données de roulage en temps réel, sans requérir des temps de calcul longs, puisque la classification est opérée sur la base de caractéristiques du fichier ou sur l’état d’avancement du premier traitement, ces informations étant immédiatement disponibles. La présente une structure d’un dispositif de classification 101 de données de roulage selon un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif de classification 101 comprend un processeur 401 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 402 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc). En variante, la mémoire 402 comprend plusieurs mémoires des types précités. La mémoire 402 est apte à stocker, de manière permanente ou temporaire, au moins certaines des données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre du procédé selon l’invention. En particulier, la mémoire 402 peut stocker l’algorithme de décision permettant de classer les données de roulage. La mémoire 402 stocke notamment le réseau de neurones 210 décrit précédemment. Le processeur 401 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 402, pour la mise en œuvre de l’étape 313 décrite en référence à la . De manière alternative, le processeur 401 peut être remplacé par un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser l’étape 313. Le dispositif de classification 101 comprend une première interface 403 agencée pour recevoir les caractéristiques du fichier de données de roulage. Les caractéristiques peuvent être notamment reçues depuis une interface de réception du système de stockage 100, non représentée sur la , ou depuis le dispositif de traitement 102. Le dispositif de classification 101 comprend en outre une deuxième interface 404 agencée pour recevoir l’état d’avancement du premier traitement depuis le dispositif de traitement 102. Le dispositif de classification 101 comprend en outre une troisième interface 405 agencée pour transmettre à la base de données courante 103 la classe déterminée pour les données de roulage, de manière à ce que le système de stockage 100 traite et stocke les données de roulage en fonction de la classe déterminée. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. Procédé de traitement de données de roulage d’un véhicule automobile (110), comprenant les opérations suivantes: réception (311) d’un fichier de données de roulage issu d’un véhicule; application (312) d’un premier traitement au fichier de données de roulage ; détermination (313), à partir de caractéristiques du fichier et/ou d’un état d’avancement du premier traitement, d’une classe des données de roulage parmi un ensemble prédéterminé de classes de roulage ; stockage (315) des données de roulage dans une base de données courante (103), ledit stockage étant conditionné par la classe déterminée pour les données de roulage. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les classes de l’ensemble prédéterminé indiquent un niveau de fiabilité des données de roulage, et dans lequel seules les données de roulage correspondant aux niveaux de fiabilité les plus élevés sont stockées dans la base de données courante (103). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la détermination de la classe est mise en œuvre par un réseau de neurones (210). Procédé selon la revendication 3, comprenant des étapes préalables d’entraînement (302), de validation (303) et de test (304) du réseau de neurones (210) sur une base de données d’entraînement (200), la base de données d’entraînement comprenant des fichiers tests de données de roulage associés respectivement à des classes de roulage de l’ensemble. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la base de données d’entraînement (200) et la base de données courante (103) sont une seule et même base de données. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre l’application (316) d’un deuxième traitement au fichier de données de roulage, lorsque le premier traitement est incomplet et en fonction de la classe déterminée, et, suite au deuxième traitement, le stockage (315) des données de roulage dans la base de données courante (103). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les caractéristiques du fichier de données de roulage comprennent une taille du fichier de données de roulage, une fréquence d’envoi du fichier de données de roulage depuis le véhicule et/ou un type d’enregistreur du fichier de données de roulage sur le véhicule. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (101) de classification de données de roulage, comprenant une première interface (403) de réception de caractéristiques d’un fichier de données de roulage issu d’un véhicule ; une deuxième interface (404) de réception d’un état d’avancement d’un premier traitement appliqué au fichier de données par un système de stockage (100) ; un processeur (401) configuré pour déterminer, à partir des caractéristiques de fichier de données de roulage et/ou de l’état d’avancement du premier traitement, d’une classe des données de roulage parmi un ensemble prédéterminé de classes de roulage ; une troisième interface (405) pour transmettre la classe déterminée au système de stockage. Système de stockage de données de roulage comprenant un dispositif (101) selon la revendication 9, un dispositif de traitement (102) configuré pour appliquer le premier traitement, et une base de données courante (103) apte à stocker les données de roulage en fonction de la classe déterminée.