Brevet FR3131786A1 — publié le 20230714

L’invention concerne un procédé de traitement d’un objet. Initialement, des correspondances entre des éléments et des vecteurs sont stockés (102) dans une base de données. Sur réception (111) d’une séquence d’éléments associée à un objet, le procédé comprend la détermination (112), pour chaque élément de la séquence reçue, d’un vecteur correspondant à l’élément par consultation de la base de données, et la détermination (113) d’une somme pondérée de vecteurs à partir des vecteurs déterminés et de coefficients de pondération temporels, pour former un vecteur résultant. Le vecteur résultant est ensuite comparé (116) avec un vecteur de référence correspondant à un objet de référence. Le procédé comprend en outre le traitement (117) de l’objet en fonction d’un résultat de comparaison entre le vecteur résultant et le vecteur de référence. FIG. 1 Traitement d’un objet en fonction d’une comparaison, par représentation vectorielle, avec un objet de référence La présente invention appartient au domaine du traitement d’un objet à partir de données représentatives de cet objet et par comparaison avec un objet de référence. Elle est particulièrement avantageuse pour la sélection et/ou la catégorisation d’objets, notamment dans le cadre de procédé de fabrication d’objet ou dans le cadre de la sélection de candidats. Il est connu d’utiliser des méthodes d’intelligence artificielle pour modéliser des objets par des données, analyser ces données et assister une prise de décision relative à un tel objet. Toutefois, de telles méthodes manquent de précision quant à la modélisation de l’objet ainsi que dans son analyse, conduisant ainsi à une limitation de la qualité du traitement appliqué à l’objet. La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de traitement de données mis en œuvre par des moyens informatiques et comprenant les opérations suivantes : stockage de correspondances entre des éléments et des vecteurs dans une base de données; durant une phase courante : réception d’une séquence d’éléments associée à un objet ; détermination, pour chaque élément de la séquence reçue, d’un vecteur correspondant audit élément par consultation de la base de données ; détermination d’une somme pondérée de vecteurs à partir des vecteurs déterminés et de coefficients de pondération temporels respectivement associés aux vecteurs déterminés, la somme pondérée formant un vecteur résultant ; comparaison du vecteur résultant avec un vecteur de référence correspondant à un objet de référence ; traitement de l’objet en fonction d’un résultat de comparaison entre le vecteur résultant et le vecteur de référence. Ainsi, la présente invention prévoit une représentation vectorielle d’éléments dont une séquence représente un objet. Une telle représentation permet de représenter dans un espace à M dimensions l’objet tout en facilitant l’étape de comparaison avec un vecteur de référence. La prise en compte de coefficients de pondération temporels associés aux vecteurs représentant les éléments, permet d’améliorer la précision associée à la détermination du vecteur résultant. Le traitement de l’objet est ainsi amélioré. Le traitement de l’objet recouvre toute opération relative à l’objet, tel que la génération d’une alerte, l’attribution d’un label à l’objet, ou la sélection de l’objet, par exemple. Selon un mode de réalisation, le procédé peut comprendre une étape préalable d’application d’un algorithme de plongement textuel, de type Word2vec, à un ensemble d’éléments prédéfinis d’un corpus en vue de définir des vecteurs correspondants aux éléments prédéfinis pour stockage dans la base de données. Un tel algorithme permet d’obtenir une représentation précise des éléments, car entraînée sur un corpus pouvant comprendre une quantité considérable de données. De plus, un tel algorithme peut être évolutif en fonction de l’enrichissement du corpus. En complément, les coefficients de pondération peuvent être des données exogènes au corpus. Une telle pondération permet une plus grande précision dans la représentation de l’objet que des méthodes de pondération de type TF-IDF. Selon un mode de réalisation, le procédé peut comprendre la réception d’un ensemble d’objets candidats, chaque objet candidat étant associé à une séquence d’objets, un vecteur résultant candidat peut être obtenu à partir de la séquence d’éléments associée à chaque objet candidat de l’ensemble, et dans lequel le traitement des objets candidats comprend la sélection d’un objet candidats parmi l’ensemble en fonction des résultats de comparaison entre les vecteurs résultants candidats et le vecteur de référence. Ainsi, le procédé selon l’invention peut être appliqué pour permettre la sélection d’un ou de plusieurs objets candidats par comparaison avec un objet de référence. Selon un mode de réalisation, chaque élément peut identifier une phase de fabrication d’objet, la séquence d’éléments correspond à une succession de phases de fabrication d’objet, et le coefficient de pondération temporel associé à un vecteur peut être déterminé à partir d’une durée de la phase de fabrication correspondant audit vecteur. Ainsi, le procédé selon l’invention peut alternativement permettre d’assister la fabrication d’objets, notamment lors de la fabrication d’objets en série. En complément, une pluralité de vecteurs de référence correspond à des objets précédemment fabriqués, chaque vecteur de référence étant associé à un label indiquant si l’objet est défaillant ou non défaillant, le vecteur résultant peut être comparé avec les vecteurs de référence afin de déterminer un plus proche vecteur de référence, le label associé au plus proche vecteur de référence peut être attribué à l’objet, et le traitement appliqué à l’objet peut être fonction du label attribué. Ainsi, il est rendu possible d’assister de manière automatisée et précise le contrôle de la qualité lors de la fabrication d’objets. Selon un mode de réalisation, la comparaison entre le vecteur résultant et le vecteur de référence peut comprendre la détermination d’une fonction de cosine similarité entre le vecteur résultant et le vecteur de référence. Une telle fonction permet d’évaluer la proximité entre deux vecteurs de manière simple et précise. 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 traitement de données comprenant : une base de données stockant des correspondances entre des éléments et des vecteurs dans une base de données; un processeur configuré pour recevoir une séquence d’éléments associée à un objet ; déterminer, pour chaque élément de la séquence reçue, un vecteur correspondant audit élément par consultation de la base de données ; déterminer une somme pondérée de vecteurs à partir des vecteurs déterminés et de coefficients de pondération temporels respectivement associés aux vecteurs déterminés, la somme pondérée formant un vecteur résultant ; comparer le vecteur résultant avec un vecteur de référence correspondant à un objet de référence ; traiter l’objet en fonction d’un résultat de comparaison entre le vecteur résultant et le vecteur de référence. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé de traitement de données, selon un mode de réalisation de l’invention; illustre un système apte à construire une base de données comprenant des correspondances entre des éléments structurés et des vecteurs, selon un mode de réalisation de l’invention. ; illustre la structure d’un dispositif de traitement de données selon un mode de réalisation de l’invention. La présente un procédé de traitement de données mis en œuvre par des moyens informatiques selon l’invention. Le procédé comprend une phase préalable comprenant les étapes 100 à 102 décrites ci-après. A une étape 100, un corpus de données structurées est obtenu. Le corpus de données structurées peut notamment être stocké dans une première base de données. Aucune restriction n’est attachée à la nature des données structurées. Les données structurées peuvent être des séquences d’éléments, ou séquences de « tokens », la séquence représentant, ou étant associée à, un objet. Des exemples d’application du procédé à deux types de données structurées représentants deux objets différents, sont considérés dans ce qui suit, à titre illustratif uniquement : - l’objet est un objet fabriqué, tel qu’un véhicule automobile par exemple, et chaque élément de la séquence correspond à une étape de sa fabrication. La séquence d’éléments associée à l’objet représente donc son procédé de fabrication ; ou - l’objet est associé à un individu et chaque élément de la séquence correspond à un poste/emploi occupé par l’individu dans la carrière de l’individu. La séquence d’éléments associé à l’individu représente donc sa carrière, comme une succession de postes occupés. Aucune restriction n’est par ailleurs attachée à la manière dont les données structurées du corpus sont obtenues. Le corpus peut notamment être enrichi en continu. Par exemple, les véhicules automobiles précédemment fabriqués par une entreprise peuvent constituer les données du corpus. Les données structurées correspondant à un véhicule nouvellement fabriqué peuvent être intégrées au corpus. Il en va de même lorsque l’objet correspond à une carrière d’un individu. Les carrières de l’ensemble des individus précédemment employés par une entreprise peuvent constituer le corpus. A une étape 101, les éléments, ou tokens, des données du corpus sont soumis à un algorithme de plongement textuel afin de déterminer, pour chaque élément, un vecteur correspondant dans un espace à M dimensions. M peut par exemple être compris entre 20 et 100. L’algorithme appliqué peut être un algorithme Word2Vec par exemple. Les méthodes de plongement textuel, ou « word embedding » en anglais, sont bien connues et ne sont pas décrites davantage dans la présente description. A une étape 102, des correspondances entre les éléments, ou tokens, et leurs vecteurs correspondants issus de l’étape 101, sont stockés en association, dans une deuxième base de données. La phase préalable s’achève à l’issue de l’étape 102. Une phase courante débute par l’étape 110. A l’étape 110, un ou plusieurs objets de référence sont définis en déterminant un vecteur de référence pour chaque objet de référence. Dans le premier exemple de la fabrication d’un objet tel qu’un véhicule automobile, un objet de référence est un véhicule précédemment fabriqué, via une succession de phases de fabrication, correspondant à la séquence d’éléments associés à cet objet. Le vecteur correspondant à chaque phase de fabrication peut être déterminé à partir des correspondances de la deuxième base de données, et un vecteur résultant de référence, appelé vecteur de référence, peut être défini à partir de tous les vecteurs associés aux phases de fabrication. Chaque vecteur associé à une phase de fabrication peut en outre être pondéré par un coefficient de pondération temporel déterminé à partir d’une durée de la phase de fabrication. Le vecteur de référence ainsi déterminé est associé au véhicule de référence. En outre, le véhicule de référence, qui est un véhicule précédemment fabriqué, peut être associé à une étiquette, ou label, indiquant notamment si le véhicule de référence est défaillant ou non défaillant. Dans cet exemple, plusieurs vecteurs de référence sont déterminés pour plusieurs véhicules de référence, certains des véhicules de référence étant labellisés défaillants tandis que d’autres véhicules de références sont labellisés comme non défaillants. Dans le deuxième exemple où l’objet est un individu associé à une séquence de postes occupés, l’objet de référence peut être un poste à pourvoir. Le poste à pourvoir correspond à un vecteur, dit vecteur de référence, dans la deuxième base de données. Dans cet exemple, un unique objet de référence associé à un unique vecteur de référence est considéré. A une étape 111, une première séquence d’éléments associée à un premier objet est reçue. Dans le premier exemple de la fabrication d’un objet tel qu’un véhicule automobile, le premier objet est un premier véhicule associé à une première succession de phases de fabrication. Dans le deuxième exemple, le premier objet est un premier candidat associé à une carrière correspondant à une succession de postes occupés. La première séquence comprend donc un élément pour chaque poste occupé. A une étape 112, pour chaque élément de la première séquence reçue, un vecteur correspondant à l’élément est obtenu par consultation de la deuxième base de données. Ainsi, dans le premier exemple, pour chaque phase de fabrication de la première succession, un vecteur correspondant est obtenu de la deuxième base de données. Dans le deuxième exemple, pour chaque poste occupé par le candidat, un vecteur correspondant est obtenu de la deuxième base de données. A une étape 113, une première somme pondérée de vecteurs est déterminée à partir des vecteurs déterminés obtenus à l’étape 112 et à partir de coefficients de pondération temporels respectivement associés aux vecteurs obtenus, la somme pondérée formant un premier vecteur résultant. Les coefficients de pondération temporels peuvent être des données extrinsèques au corpus. En particulier, dans le premier exemple, chaque coefficient de pondération temporel est déterminé à partir d’une durée de la phase de fabrication de l’objet. Le coefficient de pondération temporel ainsi calculé puis utilisé pour pondérer le vecteur correspondant à cette phase. Le vecteur résultant attribué à l’objet est donc à la fois déterminé à partir des phases de fabrication successives de cet objet, mais également du temps passé sur chaque phase, ce qui améliore la précision associée au vecteur résultant. Dans le deuxième exemple, chaque coefficient de pondération temporel est déterminé à partir d’une durée d’occupation d’un poste dans la carrière du candidat. Le coefficient de pondération temporel est ainsi calculé puis utilisé pour pondérer le vecteur correspondant à ce poste dans la carrière de l’individu. Le vecteur résultant attribué au candidat est donc à la fois déterminé à partir des postes successivement occupés dans la carrière du candidat, mais également de la période d’occupation de chaque poste, ce qui améliore la précision associée au vecteur résultant. A une étape 114, il est déterminé si une deuxième séquence d’éléments associée à un deuxième objet est reçue. Si une deuxième séquence est bien reçue, le procédé retourne à l’étape 111 et les étapes 112 à 113 sont répétées afin de déterminer un deuxième vecteur résultant pour le deuxième objet. Les étapes 111 à 114 peuvent ainsi être mises en œuvre N fois, N étant supérieur ou égal à 1. Dans le premier exemple, N correspond au nombre de véhicules fabriqués à comparer avec un ou plusieurs véhicules de références. N peut être égal à 1 dans le cas où un unique véhicule fabriqué est à comparer à un ou plusieurs véhicules de référence. Dans le deuxième exemple, N correspond au nombre de candidats qui souhaitent accéder à un poste identifié par le vecteur de référence. N est ainsi de préférence supérieur ou égal à deux, de manière à pouvoir sélectionner le meilleur candidat, ou les meilleurs candidats, parmi les N candidats. Ainsi, l’étape 114 consiste à comparer un indice d’itération i, initialisé à 1, avec le nombre N de séquences d’éléments reçues et correspondant à N objets à traiter. Dans le cas où l’indice d’itération i est égal à N, le procédé passe à l’étape 116 décrite ci-après. A l’étape 116, au moins le premier vecteur résultant déterminé à l’étape 113 est comparé avec le vecteur de référence, ou les vecteurs de référence, défini à l’étape 110. Une telle comparaison peut notamment consister à évaluer une distance entre le premier vecteur résultant et le vecteur de référence. Une telle distance peut par exemple être évaluée par une fonction de cosine similarité. Toutefois, aucune restriction n’est attachée à la fonction utilisée pour comparer le premier vecteur résultant et le vecteur de référence. Dans le premier exemple, le premier vecteur résultant correspondant à un véhicule fabriqué peut être comparé à un vecteur de référence correspondant à un véhicule précédemment fabriqué. De manière préférentielle pour le premier exemple, plusieurs vecteurs de référence sont déterminés à l’étape 110, et le premier vecteur résultant est comparé à plusieurs vecteurs de référence, notamment afin de déterminer le vecteur de référence le plus proche du premier vecteur résultant. Dans le deuxième exemple, le premier vecteur résultant correspondant à un premier candidat peut être comparé avec le vecteur de référence correspondant au poste à pourvoir. Ainsi, le deuxième exemple, si un seul poste est à pourvoir, un unique vecteur de référence est défini à l’étape 110. De manière préférentielle, au moins un deuxième vecteur résultant correspondant à un deuxième candidat a été déterminé à l’étape 113. L’étape 116 peut alors être mise en œuvre pour comparer chacun des vecteurs résultants des candidats avec le vecteur de référence du poste à pourvoir, afin de déterminer le vecteur résultant, ou les vecteurs résultants, le plus proche du vecteur de référence. A une étape 117, le premier objet est traité en fonction du résultat de comparaison entre le premier vecteur résultant et le vecteur de référence. Dans le cas où plusieurs vecteurs de référence ont été définis à l’étape 110, le premier objet est traité en fonction des résultats de comparaison avec les vecteurs de référence. Dans le cas où au moins un deuxième vecteur résultant pour un deuxième objet a été déterminé, le premier objet peut être traité en fonction du résultat de comparaison entre le premier vecteur résultant et le vecteur de référence d’une part, et du résultat de comparaison entre le deuxième vecteur résultant et le deuxième vecteur de référence d’autre part. En particulier, le premier objet peut être traité différemment selon que : - le vecteur de référence est plus proche du premier vecteur résultant que du deuxième vecteur résultant ; ou que - le vecteur de référence est plus proche du deuxième vecteur résultant que du premier vecteur résultant. Aucune restriction n’est attachée au traitement appliqué à l’objet, qui dépend de l’exemple considéré. Dans le premier exemple, le traitement du premier objet peut consister à appliquer une étiquette, ou label, égale à l’étiquette du vecteur de référence le plus proche du premier vecteur résultant. Ainsi, si le vecteur de référence le plus proche correspond à un véhicule de référence labellisé comme défaillant, le premier objet peut être labellisé comme défaillant. Le traitement du premier objet peut alors solliciter un traitement correctif, et peut comprendre la génération d’une alerte, l’envoi d’un message d’alerte à une unité de contrôle, ou l’enregistrement du label « défaillant » pour le premier objet dans une base de données. Un autre critère que la détermination du vecteur de référence le plus proche peut être utilisé pour attribuer un label au premier objet. A noter qu’en remplacement du vecteur de référence, des espaces de référence peuvent être définis, chaque espace correspondant à un label donné. La comparaison consiste alors à identifier l’espace de référence dans lequel se trouve le premier vecteur résultant, et à attribuer au premier objet le label associé à l’espace de référence identifié. Dans le deuxième exemple, si le premier vecteur résultant est suffisamment proche du vecteur de référence, la proximité pouvant être comparée à une distance seuil, alors le premier objet, c’est-à-dire le premier candidat, peut être retenu comme candidat potentiel. Le premier objet peut alors être associé dans une base de données avec un label indiquant que le candidat est sélectionné. En variante, la détermination d’une proximité suffisante n’est pas un critère absolu (la distance seuil) mais dépend de la proximité des autres vecteurs résultants avec le vecteur de référence. Ainsi, les K vecteurs résultants les plus proches du vecteur de référence peuvent être retenus comme candidats potentiels, K étant supérieur ou égal à 1, et inférieur au nombre N de candidats. Le traitement du premier candidat peut en outre comprendre l’envoi d’un message à une adresse de contact du premier candidat. Quel que soit le traitement appliqué au premier objet, la prise en compte des coefficients de pondération temporel permet d’améliorer la précision associée à la comparaison entre un objet et un objet de référence, améliorant ainsi le traitement appliqué à cet objet. La présente un système apte à construire la deuxième base de données comprenant les associations entre des éléments structurés et des vecteurs, selon un mode de réalisation de l’invention. Le système comprend une unité de traitement 201, tel qu’un processeur, apte à consulter une première base de données 202 afin de construire et d’enrichir une deuxième base de données 203. Comme précédemment expliqué, la première base de données 202 peut comprendre le corpus de données structurées. Les données structurées peuvent être des séquences d’éléments, ou séquences de « tokens », la séquence représentant un objet. L’unité de traitement 201 est apte à mettre en œuvre les étapes 101 et 102 décrites précédemment afin d’enrichir la deuxième base de données 203. A cet effet, l’unité de traitement 201 peut être apte à exécuter des instructions stockées dans une mémoire pour la mise en œuvre des étapes 101 et 102. De manière alternative, l’unité de traitement 201 peut être un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser les étapes 101 et 102. La présente une structure d’un dispositif de traitement 300 selon un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif de traitement 300 comprend un processeur 301 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 302 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 302 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 302 peut stocker de manière temporaire ou permanente le ou les vecteurs de référence, et optionnellement des labels ou étiquettes associés à ces vecteurs de référence. Le processeur 301 est apte à mettre en œuvre les étapes 110 à 117 décrites plus haut. Le processeur 301 peut notamment être apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 402, pour la mise en œuvre des étapes 110 à 117 du procédé selon l’invention. De manière alternative, le processeur 402 peut être un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser les étapes 110 à 117 du procédé selon l’invention. Le dispositif de traitement 300 comprend une première interface 303 agencée pour recevoir les séquences d’éléments associés respectivement aux objets à traiter. Le dispositif de traitement 300 peut comprendre en outre une deuxième interface 304 agencée pour transmettre une alerte ou une information à une entité externe, en fonction notamment du traitement appliqué à l’objet à l’étape 117. La deuxième interface 304 peut par exemple être une interface d’accès à un réseau étendu, permettant ainsi de joindre des entités distantes. Le dispositif de traitement 300 comprend en outre la deuxième base de données 203 pour la mise en œuvre des étapes 110 à 117 décrites précédemment. 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 mis en œuvre par des moyens informatiques et comprenant les opérations suivantes : stockage (102) de correspondances entre des éléments et des vecteurs dans une base de données (203); durant une phase courante : réception (111) d’une séquence d’éléments associée à un objet ; détermination (112), pour chaque élément de la séquence reçue, d’un vecteur correspondant audit élément par consultation de la base de données ; détermination (113) d’une somme pondérée de vecteurs à partir des vecteurs déterminés et de coefficients de pondération temporels respectivement associés aux vecteurs déterminés, la somme pondérée formant un vecteur résultant ; comparaison (116) du vecteur résultant avec un vecteur de référence correspondant à un objet de référence ; traitement (117) de l’objet en fonction d’un résultat de comparaison entre le vecteur résultant et le vecteur de référence. Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape préalable d’application (101) d’un algorithme de plongement textuel, de type Word2vec, à un ensemble d’éléments prédéfinis d’un corpus en vue de définir des vecteurs correspondants aux éléments prédéfinis pour stockage (102) dans la base de données. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les coefficients de pondération sont des données exogènes au corpus. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant la réception (111) d’un ensemble d’objets candidats, chaque objet candidat étant associé à une séquence d’objets, dans lequel un vecteur résultant candidat est obtenu (113) à partir de la séquence d’éléments associée à chaque objet candidat de l’ensemble, et dans lequel le traitement (117) des objets candidats comprend la sélection d’un objet candidats parmi l’ensemble en fonction des résultats de comparaison entre les vecteurs résultants candidats et le vecteur de référence. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque élément identifie une phase de fabrication d’objet, dans lequel la séquence d’éléments correspond à une succession de phases de fabrication d’objet, et dans lequel le coefficient de pondération temporel associé à un vecteur est déterminé à partir d’une durée de la phase de fabrication correspondant audit vecteur. Procédé selon la revendication 5, dans lequel une pluralité de vecteurs de référence correspondent à des objets précédemment fabriqués, chaque vecteur de référence étant associé à un label indiquant si l’objet est défaillant ou non défaillant, dans lequel le vecteur résultant est comparé avec les vecteurs de référence afin de déterminer un plus proche vecteur de référence, dans lequel le label associé au plus proche vecteur de référence est attribué à l’objet, et dans lequel le traitement appliqué à l’objet est fonction du label attribué. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la comparaison (116) entre le vecteur résultant et le vecteur de référence comprend la détermination d’une fonction de cosine similarité entre le vecteur résultant et le vecteur de référence. 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 (301). Dispositif (300) de traitement de données, comprenant : une base de données (203) stockant des correspondances entre des éléments et des vecteurs dans une base de données; un processeur (301) configuré pour recevoir une séquence d’éléments associée à un objet ; déterminer, pour chaque élément de la séquence reçue, un vecteur correspondant audit élément par consultation de la base de données ; déterminer une somme pondérée de vecteurs à partir des vecteurs déterminés et de coefficients de pondération temporels respectivement associés aux vecteurs déterminés, la somme pondérée formant un vecteur résultant ; comparer le vecteur résultant avec un vecteur de référence correspondant à un objet de référence ; traiter l’objet en fonction d’un résultat de comparaison entre le vecteur résultant et le vecteur de référence.