Brevet FR3136300A1 — publié le 20231208

Procédé de prévision de pollution dans une zone géographique caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Détermination, par au moins un premier réseau de neurones artificiel (400, 500) comprenant une entrée et une sortie, d’une donnée de pollution en sortie représentative de la pollution prédite dans la zone géographique, à partir d’une première localisation géographique d’un premier véhicule en entrée et d’une donnée de consommation arbitraire dudit au moins premier véhicule en entrée, Ledit au moins un premier réseau de neurones artificiel (400, 500) étant entrainé de manière supervisée, préalablement à l’étape de détermination, à partir d’au moins, une donnée de consommation réelle d’un deuxième véhicule (300) et de la deuxième localisation géographique du deuxième véhicule (300) en entrée, étiquetée par la pollution mesurée dans la zone géographique lorsque le deuxième véhicule (300) a circulé à partir de la deuxième localisation géographique. Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé de prévision ou d’évaluation de pollution issue de la circulation automobile dans une zone géographique, et dispositif associé L’invention concerne l’évaluation et ou la prévision de pollution issue de la circulation automobile. L’évaluation et ou la prévision de pollution à partir de la circulation automobile dans une zone est un enjeu environnemental fondamental. Une telle prévision peut permettre de moduler la circulation ou d’avertir les usagers de la route. Cependant, afin de protéger les données personnelles des automobilistes, il n’est pas souhaitable de transmettre à un serveur, l’itinéraire prévu d’un véhicule, et/ou des données de consommation du véhicule. Une telle évaluation ou prévision semble donc difficile à réaliser. Pour remédier à cet inconvénient, l’invention concerne un procédé de prévision (et/ou d’évaluation) de pollution (issue de la circulation automobile) dans une zone géographique caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Détermination, par au moins un premier réseau de neurones artificiel comprenant une entrée et une sortie, d’une donnée de pollution en sortie représentative d’une pollution prédite (ou évaluée) dans la zone géographique, à partir d’une première localisation géographique d’un premier véhicule en entrée et d’une donnée de consommation arbitraire dudit au moins premier véhicule en entrée, Ledit au moins un premier réseau de neurones artificiel étant entrainé de manière supervisée (et cet entrainement peut faire partie du procédé selon l’invention), préalablement à l’étape de détermination, à partir d’au moins, une donnée de consommation réelle d’un deuxième véhicule et d’une deuxième localisation géographique du deuxième véhicule en entrée, étiquetée par une pollution mesurée dans la zone géographique lorsque le deuxième véhicule a circulé à partir de la deuxième localisation géographique (i.e. : l’entrainement du au moins un premier réseau de neurones tend à ce que le au moins un premier réseau de neurones produise en sortie la pollution mesurée lorsque la donnée de consommation réelle et la deuxième localisation sont reçues en entrée). Ainsi, le premier réseau de neurones permet de prévoir ou d’évaluer la circulation seulement à partir de la connaissance de la circulation de véhicules depuis la première localisation géographique, sans autre information spécifique du premier véhicule. La zone géographique a par exemple une surface de moins d’un kilomètre carré. La donnée de pollution est par exemple une concentration dans l’air, dans la zone, d’un polluant, comme par exemple des particules fines ou du dioxyde de carbone. Selon un mode de réalisation, la sortie comprend une pluralité de données de pollution en sortie représentatives de la pollution prédite dans une pluralité de zones géographiques. La pollution mesurée dans la zone géographique est par exemple obtenue à partir de stations atmosphérique (aptes à déterminer la composition de l’atmosphère ou à déterminer la concentration de certains gaz dans l’atmosphère) situées dans la zone géographique. Il peut s’agir d’une concentration dans l’air d’un polluant, comme par exemple des particules fines ou du dioxyde de carbone. L’entrée du réseau de neurones peut comprendre en outre des données météo de la première localisation (indiquant le temps qu’il fait ou fera dans la zone), l’heure et/ou la date courante. Selon un mode de réalisation, les données de consommation arbitraire sont des données aléatoires (ou plus généralement indéterminée) ou constantes (pour tout premier véhicule). D’autres variantes sont possibles, mais de manière générale, préférentiellement, les données de consommation arbitraires sont indépendantes des données de consommation réelles du premier véhicule. Par exemple, les données de consommation réelles sont au moins l’une des données parmi les données suivantes : Consommation de carburant du deuxième véhicule pour une distance parcourue, Cylindrée (du moteur) du deuxième véhicule, Poids du deuxième véhicule, Modèle du deuxième véhicule ; Energie de motorisation du deuxième véhicule (indiquant par exemple si le deuxième véhicule est un véhicule diésel, essence, hybride ou électrique), ou Données relatives à un trajet réalisé ou planifié par le deuxième véhicule (par exemple, la distance parcourue, la vitesse moyenne, le lieu d’arrivée, ou l’itinéraire). Par exemple, le premier réseau de neurones comprend un réseau adverse génératif (en anglais “Generative Adversarial Network” ou “GAN”) comprenant un générateur et un discriminateur, le générateur et le discriminateur étant des réseaux de neurones artificiels (préférentiellement électroniques), le procédé de prévision comprenant les étapes suivantes : Génération (en sortie du générateur) d’une donnée d’émission d’un polluant, par le générateur, à partir de la première localisation géographique et de la donnée de consommation arbitraire, en entrée, Production de la donnée de pollution à partir de la donnée d’émission, par le discriminateur. En variante, ledit au moins premier réseau de neurones est un seul réseau de neurones convolutionnel. La donnée d’émission est par exemple une émission de dioxyde de carbone (par exemple, en kilogramme) ou une énergie utilisée (en kilowatts) dans la zone. Selon un mode de réalisation, l’étape de détermination comprend l’étape suivante : Réception d’un message dudit premier véhicule comprenant la première localisation géographique préalable à l’étape de détermination. Le message peut par exemple être reçu au moment où le premier véhicule démarre ou débute un itinéraire. En variante, le premier véhicule et sa localisation peuvent être détectés par une ou des caméras de surveillance de la route ou tout système de surveillance du trafic. Par exemple, l’étape de détermination comprend l’étape suivante : Transmission d’une information à un troisième véhicule à partir de la donnée de pollution (ou de l’état de pollution, ci-dessous). En variante, la signalisation routière dans ou autour de la zone peut être commandée à partir de la donnée de pollution (ou de l’état de pollution, ci-dessous). Sur réception de l’information, le troisième véhicule peut par exemple (si la donnée de pollution dépasse un seuil ou si l’état de la pollution indique que la zone est polluée) : Changer d’itinéraire pour un itinéraire évitant la zone, Retarder le démarrage du troisième véhicule ou le moment où le troisième véhicule débute l’itinéraire, Passer en motorisation électrique, si le troisième véhicule est un véhicule hybride, Le procéder selon l’invention peut comporter en outre les étapes suivantes : Répétition de l’étape de détermination pour un nombre de premier véhicules différents, Estimation d’un état de pollution de la zone à partir de la donnée de pollution pour le nombre de premier véhicules différents. En variante, par exemple, l’étape de détermination est réalisée une seule fois pour plusieurs véhicules (le premier réseau de neurones détermine la donnée de pollution pour plusieurs véhicule), où l’état de pollution est estimé à partir de la donnée de pollution pour un seul véhicule. Selon un mode de réalisation, l’état de pollution confirme que la zone est polluée ou pas. Selon un mode de réalisation, l’étape d’estimation confirme que la zone est polluée si la donnée de pollution indique que la zone est polluée pour chacun des véhicules du nombre de premiers véhicules. En variante, l’état de pollution confirme que la zone est polluée en fonction de la distribution des données de pollution pour le nombre de véhicules. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontroller, pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par le microprocesseur ou un microcontroller. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif électronique. Le dispositif électronique a par exemple l’architecture d’un ordinateur ou d’un microprocesseur. Il s’agit par exemple d’un serveur. Le dispositif électronique peut comprendre une carte (comprenant la zone géographique). Par exemple, le au moins premier réseau de neurones artificiel est un (ou plusieurs) réseau(x) de neurones électroniques. Il est par exemple mis en œuvre par un microprocesseur (par exemple compris dans le dispositif électronique). L’invention concerne donc aussi un dispositif électronique configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Le dispositif électronique peut avoir l’architecture d’un contrôleur ou d’un microcontrôleur. Les caractéristiques et avantages du dispositif électronique, du programme d’ordinateur sont identiques à ceux du procédé, c’est pourquoi, ils ne sont pas repris ici. On entend qu’un élément tel que le dispositif électronique ou un autre élément est « configuré pour » réaliser ou mettre en œuvre une étape ou une opération, par le fait que l’élément comporte des moyens pour (autrement dit « est conformé pour » ou « est adapté pour ») réaliser l’étape ou l’opération. Il s’agit préférentiellement de moyens électroniques, par exemple d’un programme d’ordinateur, de données en mémoire et/ou de circuits électroniques spécialisés. Lorsqu’une étape ou une opération est réalisée ou mise en œuvre par un tel élément, cela implique généralement que l’élément comporte des moyens pour (autrement dit « est conformé pour » ou « est adapté pour » ou « est configuré pour ») réaliser l’étape ou l’opération. Il s’agit également par exemple de moyens électroniques, par exemple un programme d’ordinateur, des données en mémoire et/ou des circuits électroniques spécialisés. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels. représente un dispositif électronique et les véhicules avec lesquels il communique selon un mode de réalisation de l’invention. représente une carte géographique mémorisée par le dispositif électronique durant la mise en œuvre du procédé de la , selon un exemple de réalisation, par le dispositif électronique de la . représente réseau adverse génératif mémorisée par le dispositif électronique durant la mise en œuvre du procédé de la , selon un exemple de réalisation, par le dispositif électronique de la . représente la mise en œuvre du procédé selon l’invention, selon un exemple de réalisation, par le dispositif électronique de la . Description détaillée d’un exemple de réalisation de l’invention Figures 1, 2, 3, et 4, à l’étape S10, un deuxième véhicule 300 circule à partir d’une deuxième localisation géographique. La pollution est alors mesurée dans les zones géographiques 111, 112, 113, 114 et 115 de la carte 110. La pollution mesurée dans la zone géographique est par exemple obtenue à partir de stations atmosphérique (aptes à déterminer la composition de l’atmosphère ou à déterminer la concentration de certains gaz dans l’atmosphère) situées dans les zones géographiques 111, 112, 113, 114, 115. L’Emission d’un polluant par le véhicule 300, pendant qu’il circule, est mesurée par exemple à partir d’un capteur instrumentant le véhicule 300. Un dispositif électronique 110, qui a par exemple l’architecture du serveur, mémorise un réseau adverse génératif (en anglais “generative adversarial network” ou “GAN”) comprenant un générateur 400 et un discriminateur 500, le générateur 400 et le discriminateur 500 étant des réseaux de neurones artificiels électroniques. Le générateur 400 comprend une entrée 410 et une sortie 450. Le discriminateur 500 comprend une entrée 510 et une sortie 550. A l’étape S20, le générateur 400 et le discriminateur 500 sont entrainés. Le générateur 400 est par exemple entrainé à partir de donnée de consommation réelle du deuxième véhicule 300 entrées en 412, de la deuxième localisation géographique 411, des données météorologique 413 de la deuxième localisation (indiquant le temps qu’il fait ou fera dans la zone), de l’heure et/ou la date courante 414. Ces données sont étiquetées par l’émission du polluant par le troisième véhicule mesuré lorsque le véhicule circule dans les zones géographiques 111, 112, 113, 114 et 115. Le discriminateur 500 est entrainé à partir de, en entrée 511, 512, 513, 514 et 515, l’émission du polluant par le troisième véhicule mesuré lorsque le véhicule circule dans les zones géographiques 111, 112, 113, 114 et 115. Ces données sont étiquetées par La pollution mesurée dans les zones géographiques 111, 112, 113, 114 et 115. L’entrainement est répété pour plusieurs véhicules 300 et plusieurs localisations différentes. Les réseaux de neurones électronique 400 et 500 sont ainsi entrainés pour plusieurs véhicules. Les données de consommation réelles sont au moins l’une des données parmi les données suivantes : Consommation de carburant du deuxième véhicule 300 pour une distance parcourue, Cylindrée du deuxième véhicule 300, Poids du deuxième véhicule 300, Modèle du deuxième véhicule 300, Energie de motorisation du deuxième véhicule 300 (indiquant par exemple si le deuxième véhicule est un véhicule diésel, essence, hybride ou électrique), Données relatives à un trajet réalisé ou planifié par le deuxième véhicule 300 (par exemple, la distance parcourue, la vitesse moyenne, le lieu d’arrivée, l’itinéraire). A l’étape S30, le dispositif électronique 100 reçoit d’un premier véhicule 200 un message comprenant une première localisation géographique du premier véhicule 200, par exemple par l’intermédiaire du réseau de télécommunication mobile 600. Le message peut par exemple être reçu au moment où le premier véhicule 200 démarre ou débute un itinéraire. Le dispositif électronique réalise ensuite : A l’étape S40, la génération d’une donnée d’émission d’un polluant 451, 453, 453, 454 et 455 par le générateur 400 en sortie 450 pour chacune des zones géographiques 111, 112, 113, 114 et 115, à partir, en entrée 410, de la première localisation géographique 411, de la donnée de consommation arbitraire en 412, des données météorologique 413 de la première localisation (indiquant le temps qu’il fait ou fera dans la zone, obtenu par exemple auprès d’un serveur météo contacté par l’intermédiaire du réseau de télécommunication mobile 600), et de l’heure et/ou la date courante 414 A l’étape S50, la production, par le discriminateur 500, d’une donnée de pollution 551, 552, 553, 554, 555 en sortie 550 à partir de la donnée d’émission 451, 453, 453, 454 et 455. Les zones géographiques 111, 112, 113, 114, 115 représentent par exemple une surface de moins d’un kilomètre carré. La donnée de pollution est par exemple une concentration dans l’air d’un polluant, dans la zone, comme par exemple des particules fines ou du dioxyde de carbone. La donnée d’émission est par exemple une émission de dioxyde de carbone (par exemple, en kilogramme) une énergie utilisée (en kilowatts) dans la zone. Les données de consommation arbitraire en 412 sont des données aléatoires (ou plus généralement indéterminée) ou constantes (pour tout premier véhicule). A l’étape S60, le dispositif électronique 100 transmet, par l’intermédiaire du réseau de télécommunication mobile 600, une information à un troisième véhicule 700 à partir de la donnée de pollution 551, 552, 553, 554 et 555 ou de l’état de pollution pour la zone 110, 111, 112, 113, 114 ou 115, ci-dessous. Sur réception de l’information, le troisième véhicule 700 peut, si la donnée de pollution dépasse un seuil ou si l’état de la pollution indique que la zone est polluée : Changer d’itinéraire pour un itinéraire évitant la zone, Retarder le démarrage du troisième véhicule 700 ou le moment où le troisième véhicule 700 débute l’itinéraire, Passer en motorisation électrique, si le troisième véhicule 700 est un véhicule hybride. Les étapes S40 et S50 peut être répétées pour plusieurs premiers véhicules 200, par exemple 10 véhicules. L’état de pollution indique qu’une des zones 110, 111, 112, 113, 114 ou 115 est polluée si la donnée de pollution indique que la cette zone est polluée pour ces 10 véhicules. Procédé de prévision de pollution dans une zone géographique (111, 112, 113, 114, 115) caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Détermination, par au moins un premier réseau de neurones artificiel (400, 500) comprenant une entrée (410) et une sortie (550), d’une donnée de pollution (551, 552, 553, 554, 555) en sortie représentative d’une pollution prédite dans la zone géographique, à partir d’une première localisation géographique (411) d’un premier véhicule en entrée (410) et d’une donnée de consommation arbitraire (412) dudit au moins premier véhicule en entrée, Ledit au moins un premier réseau de neurones artificiel (400, 500) étant entrainé de manière supervisée, préalablement à l’étape de détermination, à partir d’au moins, une donnée de consommation réelle d’un deuxième véhicule (300) et une deuxième localisation géographique du deuxième véhicule (300) en entrée, étiquetée par une pollution mesurée dans la zone géographique lorsque le deuxième véhicule (300) a circulé à partir de la deuxième localisation géographique. Procédé de prévision de pollution selon la revendication 1 dans lequel les données de consommation arbitraire (412) sont des données aléatoires ou constantes. Procédé de prévision de pollution selon la revendication 1 dans lequel les données de consommation réelles sont au moins l’une des données parmi les données suivantes : Consommation de carburant du deuxième véhicule (300) pour une distance parcourue, Cylindrée du deuxième véhicule (300), Poids du deuxième véhicule (300), Modèle du deuxième véhicule (300), Energie de motorisation du deuxième véhicule (300), Données relatives à un trajet réalisé par le deuxième véhicule (300). Procédé de prévision de pollution selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel ledit au moins un premier réseau de neurones comprend un réseau adverse génératif comprenant un générateur (400) et un discriminateur (500), le générateur (400) et le discriminateur (500) étant des réseaux de neurones artificiels, le procédé de prévision comprenant les étapes suivantes : Génération (S40) d’une donnée d’émission d’un polluant, par le générateur (400), à partir de la première localisation géographique (411) et de la donnée de consommation arbitraire (420), Production (S50) de la donnée de pollution (551, 552, 553, 554, 555) à partir de la donnée d’émission, par le discriminateur (500). Procédé de prévision de pollution selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’étape de détermination comprend l’étape suivante : Réception (S30) d’un message dudit premier véhicule (200) comprenant la première localisation géographique (411) préalable à l’étape de détermination. Procédé de prévision de pollution selon l’une quelconque la revendication précédente, dans lequel l’étape de détermination comprend l’étape suivante : Transmission (S60) d’une information à un troisième véhicule (700) à partir de la donnée de pollution (551, 552, 553, 554, 555). Procédé de prévision de pollution selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant, en outre, les étapes suivantes : Répétition de l’étape de détermination pour un nombre de premiers véhicules différents, Estimation d’un état de pollution de la zone à partir de la donnée de pollution pour le nombre de premiers véhicules différents. Procédé de prévision de pollution selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel : L’état de pollution confirme que la zone (111, 112, 113, 114) est polluée ou pas, L’étape d’estimation confirme que la zone (111, 112, 113, 114) est polluée si la donnée de pollution (551, 552, 553, 554, 555) indique que la zone est polluée pour chacun des véhicules du nombre de premiers véhicules. Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur. Dispositif électronique (100) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.