Brevet FR3147424A1 — publié le 20241004

Titre : Système de transport d’objets mettant en œuvre au moins un contenant mobile intelligent réutilisable et un assistant conversationnel. L’invention concerne un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel. Selon l’invention, un tel système comprend au moins un contenant mobile intelligent réutilisable de transport d’objets (1) configuré pour capturer une première donnée provenant d’un interlocuteur; un identifiant de l’objet présent dans le contenant, et un agent intelligent conversationnel (18) configuré pour : recevoir la première donnée avec l’identifiant d’objet ; effectuer une analyse sémantique contextualisée de la première donnée à la lumière de l’identifiant d’objet ; produire, optionnellement, une deuxième donnée contextualisée résultante de l’analyse sémantique ; transmettre, optionnellement, la deuxième donnée audit au moins un contenant ; ledit contenant (1) étant en outre configuré de sorte à traiter la deuxième donnée reçue. Figure à publier : 1 Système de transport d’objets mettant en œuvre au moins un contenant mobile intelligent réutilisable et un assistant conversationnel. Domaine de l’invention L’invention se rapporte au domaine de l’intelligence artificielle conversationnel lié aux objets connectés, également connus sous la terminologie d’internet des objets et l’acronyme IoT (de l’anglais « Internet of Things”). Plus précisément, l’invention concerne un contenant intelligent, destiné au transport de produits, pièces ou objets. L’invention trouve notamment une application dans les emballages ou colis d’acheminement, utilisés dans le domaine du transport logistique pour la livraison de produits. État de la technique Dans le domaine de la logistique, il est connu d’étiqueter un colis pour identifier sa destination, le trier et l’aiguiller sur les plateformes logistiques, jusqu’à son destinataire. Une telle technique souffre de la nécessité de multiplier le nombre d’étiquettes en fonction du nombre de prestataires logistiques impliqués dans le transport. En outre, cette technique élémentaire comporte de nombreux inconvénients liés à l’absence de l’étiquette décollée, des problèmes de lisibilité, et l’impossibilité de suivre le colis entre deux points d’identifications en plateformes logistiques. Pour conséquence, de nombreux colis sont perdus et pour certains volés. Il est apparu, alors, la nécessité d’utiliser des emballages équipés d’une unité électronique embarquée avec un écran faisant office d’étiquette et apte à transmettre des informations de position avec une plateforme de supervision, sur le parcours logistique suivi. Enfin, pour renforcer la sécurisation de ces emballages, ont été ajoutés des moyens de verrouillage des colis, autorisant l’ouverture selon des conditions particulières, afin de limiter l’accès à la personne autorisée, bien souvent le destinataire final. Toutefois, ces évolutions d’un emballage d’expédition et transport d’un objet ne sont pas sans inconvénients. En effet, dès lors qu’un nouveau type d’étiquetage entre en fonction, il faut revoir et reformuler les processus, envisager le fonctionnement nominal et les situations d’erreurs de traitement dans la chaîne logistique. Un autre inconvénient d’une telle technique, est qu’elle nécessite alors de former l’ensemble des professionnels de la chaîne logistique à ce nouvel usage, souvent spécifique. Encore un inconvénient de cette technique, est que lorsque le destinataire reçoit son colis, bien qu’il ait pu suivre son cheminement, il n’a pas d’information relative à son transport. Objectifs de l’invention L’invention a donc notamment pour objectif de pallier les inconvénients de l’état de la technique cités ci-dessus. Plus précisément l’invention a pour objectif de fournir un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel entre un utilisateur et l’emballage de transport. Un objectif de l’invention est également de fournir une telle technique qui soit simple à mettre en œuvre par l’utilisateur. Un autre objectif de l’invention est de fournir une telle technique qui permet des échanges pertinents avec l’utilisateur. Un objectif de l’invention est également de proposer une telle technique qui permet un échange conversationnel centré autour du profil de l’expéditeur. Encore un objectif de l’invention est de fournir une telle technique qui soit fiable, et sans danger pour l’utilisateur. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront par la suite sont atteints à l’aide d’un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel avec un interlocuteur. Dans le cadre de l’invention le système comprend au moins un colis intelligent réutilisable de transport d’objets également dénommé contenant adapté pour contenir un objet et apte à converser avec un interlocuteur. Le colis est configuré de sorte à capturer une première donnée ; le système comprend également un identifiant d’objet, de l’objet contenu en d’autres termes présent dans le contenant lors du transport dudit objet. Le système comprend en outre un agent intelligent conversationnel configuré pour : a) recevoir la première donnée couplée à l’identifiant d’objet contenu pendant le transport dans le contenant, la première donnée étant transmise par le contenant, l’identifiant d’objet étant transmis en outre de sorte à permettre un échange conversationnel relatif à l’objet transporté ; b) effectuer une analyse sémantique de la première donnée reçue, contextualisée à la lumière de l’identifiant d’objet couplé à la première donnée, formant un résultat sémantique ; c) produire, optionnellement, une deuxième donnée contextualisée, résultante de l’analyse sémantique ; d) transmettre, optionnellement, la deuxième donnée audit au moins un contenant, en réponse à la première donnée ; En outre, dans ce système, le contenant est configuré de sorte à traiter la deuxième donnée reçue. Ainsi, dans un tel système, grâce à ces caractéristiques techniques il est possible pour un utilisateur de devenir un interlocuteur du colis et d’initier une conversation dans laquelle le contenant envoie des données à un agent intelligent qui après les avoir sémantiquement analysées peut lui répondre avec le résultat de son analyse. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention, l’agent intelligent conversationnel est configuré pour : - sélectionner, un premier corpus de conditions initiales en fonction d’un critère de sélection, dans une bibliothèque ou ensemble de corpus de conditions initiales ; - utiliser le premier corpus de conditions initiales lors de la production de la deuxième donnée contextualisée. Grâce à ces caractéristiques techniques, le volume de données d’entrée du modèle est significativement moins volumineux, ce qui présente en outre l’avantage d’un traitement plus rapide. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, le critère de sélection est fonction de l’identifiant d’objet, et/ou du résultat sémantique de l’analyse de la première donnée. Grâce à ces caractéristiques techniques, les données ciblées recherchées sont ciblées avec un corpus de conditions initiales choisi en conséquence. Cela présente l’avantage d’augmenter la pertinence des réponses aux questions de l’interlocuteur utilisateur du colis intelligent. Selon un mode de réalisation préférentiel de l’invention, le premier corpus de conditions initiales comprend des informations relatives à l’objet transporté, pour permettre à l’agent intelligent conversationnel d’entretenir une conversation en rapport avec ledit objet. Grâce à ces caractéristiques techniques, le colis intelligent réutilisable de transport d’objets peut répondre pertinemment à des questions du destinataire sur tous sujets relatifs au produit ou objet livré. En outre la sélection d’un corpus spécialisé, permet d’augmenter la fiabilité des réponses délivrées et limiter les phénomènes d’hallucination. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, l’agent intelligent conversationnel est configuré pour sélectionner, au moins un deuxième corpus de conditions initiales spécialisé en fonction du critère de sélection, dans la bibliothèque, le premier corpus et l’au moins un deuxième corpus formant un groupe de corpus. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, l’agent intelligent conversationnel est configuré pour : - extraire un sous-ensemble de données du groupe de corpus à l’aide d’un filtre basé sur le critère de sélection ; - utiliser ledit sous-ensemble de données dans la production de la deuxième donnée contextualisée. Grâce à ces caractéristiques techniques, l’agent intelligent conversationnel peut s’adapter à différentes situations. En particulier, l’agent intelligent conversationnel peut traiter des cas ou plusieurs objets sont présents dans le colis livré. Dans une telle situation, un identifiant d’objet lui est transmis pour chaque objet inclus dans le colis. De cette manière, il peut par exemple sélectionner un corpus de conditions initiales par objet. Toutefois, il ne doit pas être compris comme une limitation, la sélection multiple de corpus liée à la livraison simultanée dans le même colis de plusieurs objets. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le contenant est configuré pour : - stocker l’identifiant d’objet, de l’objet présent dans le contenant, et - joindre l’identifiant d’objet stocké, couplé à la première donnée transmise à l’agent intelligent conversationnel. Il est entendu que le contenant est configuré pour stocker plusieurs identifiants d’objets pour couvrir le transport de plusieurs objets simultanément. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention : - le contenant est configuré de sorte à catégoriser son interlocuteur dans un profil type de conversation et transmettre le profil type de conversation à l’agent intelligent conversationnel ; - l’agent intelligent conversationnel étant configuré de sorte à adapter l’analyse sémantique en fonction du profil type de conversation. Grâce à ces caractéristiques techniques, l’agent intelligent conversationnel est capable cibler ses réponses en fonction de la catégorie de son interlocuteur. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention, l’agent intelligent conversationnel est configuré de sorte à limiter la communication d’informations pendant la conversation aux informations relatives au transport sécurisé de l’objet, si le profil type de conversation n’a pas le statut de destinataire du contenant. Grâce à ces caractéristiques techniques, l’agent intelligent conversationnel peut limiter la diffusion d’information sur l’objet livré à son destinataire et ainsi éviter qu’un acteur de la chaîne de livraison ne prenne connaissance du contenu de celle-ci. Selon un mode de réalisation, l’invention fournit aussi un système de transport d’objets comprenant une flotte de contenants. Grâce à ces caractéristiques techniques, le système peut bénéficier de la remontée d’informations de la totalité des contenants formant la flotte. Cela permet, par exemple, d’améliorer les réponses relatives à l’utilisation des colis intelligent réutilisable de transport d’objets. Selon un mode de réalisation, le contenant mobile est un emballage ou colis intelligent réutilisable d’expédition d’objets. Selon un mode de réalisation préférentiel de l’invention, la première donnée et la deuxième donnée sont des données dites de communication qui forment un échange conversationnel, et dans lequel la première donnée provient d’un utilisateur du contenant ; le traitement de la deuxième donnée par le contenant consiste à communiquer la deuxième donnée audit utilisateur, l’agent intelligent conversationnel est en outre configuré de sorte à : - conserver une information contextuelle à partir de l’échange conversationnel, - utiliser l’information contextuelle lors de ladite analyse sémantique. Grâce à ces caractéristiques, un utilisateur peut interroger en langage naturel le contenant et obtenir en retour, une aide, et/ou des précisions, fournies en langage naturel. En outre, l’utilisateur peut par une série de questions/réponses enchaînées converser avec le contenant. De plus, l’agent intelligent conversationnel possède l’historique des questions/réponses échangées avec l’utilisateur et ainsi il peut affiner son analyse de sorte à augmenter la précision de ses réponses. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, la première donnée est une donnée dite d’information, du type, un identifiant, ou une grandeur physique, ou une configuration de fonctionnement. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel reçoit des informations sur le contexte du contenant. Ces informations peuvent être simples, couplées ou composées pour apporter un niveau variable de précision sur les informations recueillies. La première donnée dite d’information peut par exemple comprendre la température interne seule et/ou externe, la pression atmosphérique interne et/ou externe. Cela peut également être des informations liées à son mouvement, tel qu’une accélération, ou une position par localisation satellite. Ainsi, de l’information de mouvement, l’agent intelligent conversationnel peut déduire la soumission du contenant à un choc, à des vibrations, ou à une chute. Dans le cas de la chute la hauteur de chute et/ou l’accélération peuvent compléter l’information. Avantageusement, les identifiants sont des identifiants propres à l’application, ou des identifiants de type connu, tel celui d’une carte SIM ® (acronyme anglophone de « Subscriber Identify Module »), ou encore d’un code NFC ® (acronyme anglophone de « Near-Field Communication »). Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention, la deuxième donnée, résultante de l’analyse sémantique de la première donnée dite d’information est une commande appliquée par ledit contenant. Grâce à ces caractéristiques, de manière optionnelle selon le résultat de l’analyse sémantique, une deuxième donnée est produite, puis envoyée au contenant qui peut alors l’exploiter. Ainsi, l’agent intelligent conversationnel peut choisir entre émettre un message textuel ou vocal et commander différentes actions, notamment piloter une DEL (acronyme de Diode Électroluminescente également connu sous l’acronyme « LED »), une sirène ou un haut-parleur, un moteur, un écran d’affichage, un dispositif de verrouillage/déverrouillage. Ainsi, l’agent intelligent conversationnel peut par exemple commander un mode clignotant des DEL pour attirer l’attention de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation préférentiel de l’invention, l’agent intelligent conversationnel, est configuré de sorte à : - enregistrer la première donnée dite d’information dans une base de paramètres d’apprentissage continu ; et - entraîner un modèle de l’agent intelligent conversationnel avec les paramètres d’apprentissage continu stockée dans ladite base . Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel accroît sa base de connaissances, de sorte à enrichir ses réponses et/ou améliorer la pertinence de celles-ci. Selon un aspect particulier de l’invention, l’entraînement est automatique. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention, l’entraînement est un apprentissage profond, dans lequel à chaque paramètre d’apprentissage continu est associé une pondération d’appréciation positive ou négative dudit paramètre. Ainsi, grâce à l’aide d’algorithmes de type « machine learning » ou « deep learning » la valeur des données d’apprentissage est qualifiée, améliorant la fiabilité des analyses sémantiques ultérieures. Selon un mode de réalisation, le contenant comprend un moyen d’entrée de ladite première donnée dite de communication, qui est un moyen de capture vocale et/ou un moyen de saisie textuel. Grâce à ces caractéristiques, l’utilisateur peut interroger le contenant directement en langage naturel à l’oral et/ou utiliser un moyen de saisie, tel un clavier tactile ou mécanique, ou encore un stylet associé à un moyen de reconnaissance d’écriture manuscrite, pour communiquer avec le contenant. Selon un mode particulier de réalisation de l’invention, le moyen d’entrée est une télécommande indépendante, de proximité, tel un smartphone. Le smartphone communique alors avec un moyen de communication sans fil de proximité tels un protocole bluetooth ®, BLE ® (acronyme anglophone de « Bluetooth Low Energy ») ou Wi-Fi ®. Grâce à ces caractéristiques, il est possible de réaliser des contenants à prix réduits et ainsi élargir la clientèle cible du produit. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, le système comprend un moyen de transcription textuelle de ladite capture vocale, de sorte que l’agent intelligent conversationnel reçoit une première donnée au format texte. Grâce à ces caractéristiques, à l’aide de la parole, l’utilisateur peut communiquer avec le contenant dont le message vocal capté est converti en un message texte reçu par l’agent intelligent conversationnel, et directement interprétable par une intelligence artificielle conversationnelle. Selon un mode de réalisation, le contenant comprend un moyen de restitution sonore et/ou un moyen d’affichage, de ladite deuxième donnée dite de communication. Grâce à ces caractéristiques, l’utilisateur reçoit une réponse à l’interrogation qu’il a soumise indirectement à l’agent intelligent conversationnel par l’intermédiaire du contenant. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, le système comprend un moyen de transcription vocale de la deuxième donnée dite de communication produite au format texte par l’agent intelligent conversationnel. Grâce à ces caractéristiques, l’utilisateur reçoit une réponse vocale. Selon un mode de réalisation, le contenant est sélectionné dans un groupe comprenant un bagage, une boîte réutilisable. Ainsi, de façon nouvelle et inattendue, une boîte réutilisable, un emballage de livraison logistique réutilisable, une étiquette électronique logistique destinée à équiper un emballage à usage unique et également un bagage, telle une valise, permettent à un utilisateur de converser pour obtenir différents types d’informations, notamment des informations facilitant l’utilisation du contenant. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention l’agent intelligent conversationnel est intégré dans une unité informatique embarquée dudit contenant et/ou sur une plateforme informatique centrale configurée pour communiquer avec ledit contenant. Grâce à ces caractéristiques, il est possible d’avoir soit un contenant autonome avec une intelligence localisée, soit un contenant épaulé par une intelligence déportée sur une plateforme informatique centrale distante. Il est également possible de répartir, voir cumuler une intelligence de part et d’autre entre la plateforme informatique centrale et le contenant, pour démultiplier la pertinence et/ou la rapidité des réponses, ou encore répartir la charge de traitement en fonction du dimensionnement de la puissance de traitement embarqué dans le contenant. De plus, une intelligence localisée dans chaque contenant, offre également l’avantage, notamment dans le cas d’un bagage, d’améliorer la confidentialité et/ou le respect de la vie privée. En outre, une telle intelligence localisée palie à l’absence de connectivité avec la plateforme informatique centrale lors de la défaillance des moyens de communications longue distance. Cela permet aussi de réduire la consommation d’énergie du module de communication longue distance. Cela permet également de gérer et donc minimiser le volume de consommation de données 4G. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, l’agent intelligent conversationnel est déporté sur une plateforme informatique externalisée configurée pour communiquer avec ladite plateforme informatique centrale. En outre, l’agent intelligent conversationnel et le contenant étant configuré pour communiquer ensemble via la plateforme informatique centrale. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel est déporté sur une plateforme externalisée chez un fournisseur spécialisé par exemple. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le système de transport comprenant en outre un moyen de communication avec un réseau informatique mondial. Selon des variantes de mode de réalisation le moyen de communication raccorde la plateforme informatique centrale et/ou la plateforme informatique externalisée au réseau informatique mondial. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel est apte à compléter son apprentissage par la consultation d’internet. En outre, il peut enrichir ses réponses par des informations collectées sur le réseau informatique mondial, comme par exemple des informations météo en lien avec un pic de température enregistré par le contenant dans un lieu déterminé. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention : - le contenant est configuré de sorte à identifier l’utilisateur, catégoriser l’utilisateur identifié dans un profil type de conversation et transmettre le profil type de conversation à l’agent intelligent conversationnel ; - l’agent intelligent conversationnel étant configuré de sorte à adapter l’analyse sémantique en fonction du profil type de conversation. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel est apte à apporter des informations ciblées en fonction du profil type de conversation et donc du rôle de l’utilisateur qui peut avoir le rôle d’un client recevant un colis, celui d’un logisticien chargé de son acheminement, ou encore le rôle d’un agent en charge de la maintenance du colis réutilisable. Ainsi, l’agent de maintenance identifié peut grâce à des mots clés de commande vocale obtenir des informations de diagnostic, ou encore des informations ou recommandations du manuel de service après-vente, qui ne sont pas disponibles pour les autres rôles. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’identification de l’utilisateur est complétée par une authentification. Ainsi, grâce à cette technique, il est possible de s’assurer, par exemple, que seul le client destinataire peut obtenir l’ouverture du contenant, lors de la livraison. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention l’agent intelligent conversationnel est configuré de sorte à choisir une langue de conversation en fonction d’une position du contenant, reçu dans la première donnée dite d’information. La position qui est une grandeur physique de localisation est typiquement la dernière position GPS du contenant. Mais celle-ci peut également être déduite d’autres informations, telle la cellule de téléphonie cellulaire courante, ou la position connue de l’entrepôt de stockage actuel et/ou son réseau Wi-Fi® auquel le contenant peut être connecté. Ainsi, l’agent intelligent conversationnel dialogue dans la langue locale lorsque celle-ci est disponible, ou bascule dans une langue internationale, typiquement en anglais, ou encore en espagnol, en français. Avantageusement, l’agent intelligent conversationnel utilise la position de localisation pour déterminer des critères de cultures locale et adapter les réponses produites à ces critères. Certains aspects de l’invention partent de l’idée de mettre en œuvre les avancées de l’intelligence artificielle dans le domaine conversationnel, notamment avec les modèles de langue de grande taille ou LLM (acronyme anglophone de « Large Language Model »), du type des « transformeurs génératif pré-entraîné », tel des services comme GPT3 ® et ChatGPT ® d’OpenAI ®, Bert ® et Bard ® de Google ®, ou encore avec l’intelligence artificielle générative. Ces aspects de l’invention englobent l’idée de pouvoir rapidement et facilement adapter, voir actualiser, les réponses à apporter à l’interlocuteur, en fonction, notamment de l’objet transporté. D’autres aspects de l’invention intègrent l’idée d’optimiser, de manière significative, la pertinence de ces réponses, de sorte à fournir un haut niveau de précision dans celles-ci. Un objectif de l’invention est de fournir une technique qui soit fiable, et donc par conséquent qui notamment réduise le risque de phénomène d’hallucination sur les réponses apportées. Pour mémoire, en l’intelligence artificielle, l’hallucination est le fait d’apporter une réponse, statistiquement plausible mais erronée, à un demandeur qui pourrait la considérer, de manière trompeuse, comme un fait réel ou certain. Avantageusement, l’invention utilise la génération augmentée de récupération ou RAG (acronyme anglophone de « Retrieval Augmented Generators »). Une telle optimisation de l’intelligence artificielle générative est mise en œuvre à l’aide de briques technologiques bien connues de l’Homme de l’Art telles que AutoGen ® de Microsoft ®, Langchain ® de Langchain Inc. ®, LlamaIndex ® de LlamaIndex ®, citées à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs. Ainsi, l’emploi de telles techniques, présente de nombreux avantages. L’emploi améliore l’efficacité dans l’utilisation des LLM avec le traitement sur des bases de données significativement, voir largement moins volumineuses. Cet emploi apporte également une grande souplesse pour la création de nouveaux corpus ou l’ajout de nouveaux documents. Il accroît, en outre, la fiabilité des résultats par un meilleur contrôle de la base de connaissance, par la maîtrise des sources de documents utilisés, ce qui réduit le risque de phénomène d’hallucination sur les réponses apportées. Un tel emploi contribue encore, à améliorer la confiance sur les réponses apportées, du fait des avantages précédemment cités. Présentation des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés parmi lesquels : la est une représentation schématique d’un exemple de mode de réalisation d’un système de transport d’objet figurant un contenant communicant selon l’invention ; la est une représentation schématique d’un deuxième exemple de mode de réalisation d’un bagage intelligent selon l’invention. Description détaillée de l’invention 1. Exemple de mode de réalisation de l’invention On a illustré sur la , un premier mode de réalisation d’un système de transport d’objets selon l’invention, comprenant un contenant 1, une infrastructure informatique 14 et une plateforme informatique externalisée 19. Le contenant 1 permettant un échange conversationnel intègre des moyens électroniques dont une unité informatique 2 embarquée, des moyens de mémorisation de données 3, une batterie 4 d’alimentation électrique, un micro 5, un haut-parleur 6, un écran numérique 7, un ou plusieurs boutons 8 de commande, un premier moyen de communication 9, un ou des actionneurs non représentés, l’ensemble assemblés selon des techniques connues en soi. Il intègre par ailleurs, une multitude de capteurs non représentés, pour obtenir des informations diverses, liées à son stockage, son transport, ou son environnement. Ainsi, il peut obtenir, une position « GPS » (acronyme anglophone de « Global Positioning System ») permettant de tracer son déplacement, une information de mouvement et déduire l’encaissement d’un choc, déduire sa soumission à des vibrations, ou encore enregistrer une chute. Le contenant 1 est également apte à enregistrer des informations internes et/ou externes telles qu’une température, une pression atmosphérique. Ces informations diverses incluent également un identifiant propre au contenant 1, un identifiant propre à l’unité informatique 2, un identifiant de carte « SIM » (acronyme anglophone de « Subscriber Identify Module »), un code de communication en champ proche connu sous l’acronyme « NFC » (acronyme anglophone de « Near-Field Communication »), ou tout autre identifiant connu en soi par l’homme de l’art. L’infrastructure informatique 14 inclut une plateforme informatique 15, une base de donnée 16 et un deuxième moyen de communication 17 pour communiquer via le premier moyen de communication 9, avec l’unité informatique 2 du contenant 1. Par ailleurs, l’infrastructure informatique 14 est apte à communiquer à l’aide d’un troisième moyen de communication 20 avec la plateforme informatique externalisée 19. Dans ce mode de réalisation, la plateforme informatique externalisée 19 inclut un module d’intelligence artificiel conversationnel, typiquement logiciel, qui constitue un agent conversationnel 18 configuré pour : a) recevoir une donnée captée, transmise par le contenant 1 via l’infrastructure informatique 14 ; b) effectuer une analyse sémantique de la donnée captée ; c) produire une donnée résultante de l’analyse sémantique ; et d) transmettre via l’infrastructure informatique 14, la donnée résultante au contenant 1 ; Une conversation débute, lorsque la donnée captée est une première donnée dite de communication, et que la donnée résultante est une deuxième donnée dite de communication. Dans ce cas, la première donnée de communication et la deuxième donnée de communication sont stockées par l’agent conversationnel 18 selon des méthodes connues en soi, pour conserver une information contextuelle. C’est alors, un historique de la conversation composé de ces informations contextuelles qui s’enrichit au fil des échanges. Pour initier une conversation, un utilisateur appuie sur le bouton 8 du contenant 1. L’unité informatique déclenche alors une captation audio à l’aide du micro 5 et enregistre le message vocal émis par l’utilisateur. Ensuite, il transmet ce message vocal, appelé premier message vocal capté, à l’infrastructure informatique 14. Celle-ci équipée de moyens de conversion vocale-textuelle connus sous la terminologie anglophone de « speech to text » et « text to speech », se charge de transcrire le premier message vocal en un premier message textuel correspondant. L’infrastructure informatique 14 transmets alors ce premier message textuel à l’agent conversationnel 18 sur la plateforme informatique externalisée 19. Dans une conversation, la donnée résultante qui est un second message textuel, est d’abord reçue par l’infrastructure informatique 14. Celle-ci convertit, le second message textuel, en un second message vocal et le transmet au contenant 1. Alors, le contenant 1 diffuse le second message vocal à travers le haut-parleur 6, à l’attention de l’utilisateur, qui peut poursuivre la conversation. Ainsi, par l’enchaînement de ces échanges, le contenant 1 soutient la conversation avec l’utilisateur. Par ailleurs, étant équipées d’autres sources d’informations précisées ci-avant, le contenant 1 est également configuré pour transmettre, au moins l’une des informations diverses disponible en tant que message de donnée captée. À titre d’exemple, la donnée captée transmise, véhicule l’information de sa position GPS. Ou encore la donnée captée contient une combinaison d’informations, telles l’identifiant, la température interne et la température externe mesurées par le contenant 1. Lorsque la donnée captée n’est donc pas le message vocal de l’utilisateur mais une donnée dite d’information, la donnée résultante est une commande transmise au contenant 1 qui l’applique à l’au moins un des actionneurs. Par exemple, la commande résultante, commande le déverrouillage du contenant 1, autorisant son ouverture par l’utilisateur. Cependant, le message vocal de l’utilisateur peut être interprété par l’agent conversationnel 18 comme un ordre de commande de l’un des actionneurs. Toutefois, selon la configuration du contenant 1 et/ou de l’agent conversationnel 18, l’utilisateur ne peut pas nécessairement agir sur tous les actionneurs équipant le contenant 1. Dans le contexte du système de transport d’objets, à l’aide d’une flotte de contenants 1, c’est l’ensemble des données remontées par la flotte de contenants à l’agent conversationnel 18 qui contribue à l’enrichissement du modèle. Par ailleurs, une contextualisation du contenant 1 permet d’orienter la conversation afin de fournir, à l’utilisateur, des informations les plus adaptées possibles par rapport au contenant 1 et notamment ses possibilités. En outre, des informations contextuelles sont soumises à l’apprentissage du modèle de l’agent conversationnel 18, de sorte à lui inculquer un corpus de conditions initiales. Typiquement, ces informations contextuelles portent sur le contenant 1, sa description, son mode d’emploi, les usages possibles, les questions fréquentes soumises par les utilisateurs, l’offre commerciale de transport d’objet à l’aide du contenant 1, ou encore des informations sur l’entreprise gérant la flotte de contenants 1 formant le système de transport d’objets. Pour cela, l’agent conversationnel 18 est soumis à une spécialisation de son modèle dans laquelle on lui fournit une série de mots clés et la sémantique associée pour former le corpus de conditions initiales. À titre d’exemple, l’apprentissage des événements associés à un envoi peux être réalisé selon le pseudo-code illustratif ci-après : « Each stored event is composed of type, value where date is the date of the event, type is the type of the event and value is defined per type as follow: - 'sender': name, address - 'recipient':name, address - 'startShipment': date, latitude, longitude - 'endShipment': date, latitude, longitude - 'sensors':date, 'externalTemperature', measure (in °C), 'internalTemperature', measure (in °C), 'externalHumidity', measure (in %), 'internalHumidity', measure (in %), 'pressure', measure (in hPa) - 'geolocation': date, latitude, longitude - 'warehouse': enterDate, exitDate, latitude, longitude, name - 'flight': fromDate, fromLatitude, fromLongitude, fromAirport, toDate, toLatitude, toLongitude, toAirport - 'alert': date, latitude, longitude, subtype (in 'externalTemperature', 'internalTemperature', 'externalHumidity', 'internalHumidity', 'freeFall'), measure -'events': You will return every events containing the keyword 'store' as a list without displaying the keyword itself. When 'event' is followed by a type, return every events of the defined type as a list instead of all 'store' keywords and return the closest city instead of raw location coordinates. » L’apprentissage de la sémantique associée peut être réalisée de la façon suivante : « A duration between two events event A and event B is defined as the difference between the date of the event B and the date of the event A. The duration of an event is defined as the difference betwen the exitDate and the enterDate of the event or the toDate and the fromDate of the event» Le contenant 1 est par exemple un colis ou un emballage d’expédition conforme à l’invention. Il a été précédemment décrit un principe de contextualisation centrée sur l’utilisation du contenant. Dans cet exemple, le corpus de conditions initiales contient toutes ou pour le moins des informations sur le contenant jugées utiles pour répondre aux interrogations de l’utilisateur sur ce sujet. Dans ce cas, l'information contextuelle comprend alors ce type de corpus de conditions initiales, spécialisé sur les informations se rapportant au contenant et l’historique des questions/réponses échangées avec l’interlocuteur ou utilisateur. Par ailleurs, il a également été décrit un corpus de conditions initiales qui concernent l’expédition du contenant, avec notamment la prise en compte des informations remontées par le contenant 1 et/ou par la flotte de contenant 1. Cependant ce principe de contextualisation n’est qu’un exemple illustratif qui ne doit pas être compris comme une assertion définitive. Ainsi, d’autres types de corpus sont inclus dans le cadre de l’invention. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux, le contenant 1, sous la forme d’un emballage d’expédition réutilisable intelligent possède une information sur l’objet ou produit qu’il contient et transporte. Ainsi, les informations contextuelles peuvent porter sur toutes informations dédiées à l’objet ou produit à transporter, contribuant à former un corpus de conditions initiales spécifique, utilisé par le modèle de l’agent conversationnel 18. À titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, ces informations sur l’objet expédié peuvent comprendre les caractéristiques détaillées de l’objet, que ce soit ses caractéristiques techniques, ou esthétiques, ses avantages, éventuellement ses inconvénients ou limitations, mais encore, sa mise en œuvre ou un mode d’emploi détaillé de l’objet. En d’autres termes, l’infrastructure informatique 14 et/ou le contenant 1 stocke un identifiant d’objet pour chacun des objets, présent durant l’expédition, dans le volume d’accueil du contenant 1. En communicant chaque identifiant d’objet au modèle de l’agent conversationnel 18, celui-ci détermine dans une bibliothèque, également appelée ensemble de corpus de conditions initiales, le corpus de données contextuelles à utiliser. Il est entendu, que pour l’exemple de ce mode de réalisation, un corpus de conditions initiales est dédié à un objets en particulier. Dans ce cas, le corpus de conditions initiales est alors spécialisé. En d’autres termes, l’agent conversationnel 18 choisit dans un ensemble de corpus de conditions initiales, ou bibliothèque qui couvre un ensemble d’objets, sans nécessaire lien entre eux le corpus de conditions initiales en rapport avec l’objet transporté à l’aide de l’identifiant d’objet servant de critère de sélection. Il faut bien comprendre qu’un corpus de conditions initiales peut concerner un périmètre plus large qu’un simple objet, par exemple inclure la description d’une gamme de produits ou un catalogue de produits rassemblant l’ensemble des produits disponible à la vente chez un vendeur. Il est clair que les informations servant à enrichir un corpus peuvent provenir également du mode d’emploi d’un produit déjà cité, de liste de produits ou services recommandés en lien directe ou non avec le produit transporté, tels les conditions d’entretien ou opérations de maintenance préconisées. Ainsi, grâce à la connaissance du produit transporté, par l’intermédiaire de l’identifiant d’objet d’une part et les informations contextuelles spécifiques à ce produit agrégées dans le modèle de l’agent conversationnel 18, d’autre part, le contenant 1 peut soutenir une conversation sur l’objet qu’il transporte. Il peut renseigner un destinataire sur le produit qu’il reçoit, sur une base de connaissance bien supérieure à celle assimilée par un interlocuteur humain, dans le rôle d’un agent commercial, d’un interlocuteur technique ou d’un interlocuteur de service après-vente par exemple. Dans le cas où le produit à livrer est un produit gastronomique, tel un vin grand cru, le destinataire client, à réception lors d’un échange conversationnel, peut obtenir des conseils et informations sur le vin reçu, tel ses propriétés organoleptiques, ou tout autres caractéristiques, les accords avec des mets ou encore la durée de garde, les conditions de conservation et de consommation de ce grand cru. Ainsi, ces informations ou échanges conversationnels peuvent être des conseils d’utilisation, arguments ou avantages, voire des félicitations dans le pertinent choix de l’achat d’un produit. Pour cela, par exemple, le contenant 1 reçoit l’information d’identification, du produit qu’il contient, d’un serveur distant, typiquement l’infrastructure informatique 14. De manière alternative, à l’aide de son capteur d’image embarqué dirigé vers le volume intérieur du contenant apte à accueillir le produit ou objet, le contenant capture pour le moins une image de sorte à identifier le produit ou objet. Cette identification est obtenue par tous moyens connus de l’Homme de l’Art, notamment des techniques de reconnaissance d’image réalisées par l’infrastructure informatique 14 par exemple. Toute autre méthode connue est applicable pour permettre au contenant de récupérer l’identifiant de l’objet qu’il transporte, notamment via une étiquette associée à l’objet qui émet son identifiant par une technique de communication en champ proche. Ainsi, le contenant 1 et/ou l’infrastructure informatique 14 sont aptes à corréler les informations contextuelles correspondantes au produit présent dans le contenant 1. Cette identifiant est couplé par le contenant 1 et/ou l’infrastructure informatique 14 à la première donnée dite de communication reçue par l’agent conversationnel 18. En résumé, la question posée par l’interlocuteur du contenant 1 est transmise sous la forme de la première donnée associée à l’identifiant d’objet à l’agent conversationnel 18 qui apporte une réponse via la deuxième donnée dite de communication. Cette réponse apporte des informations sur l’objet, produit, transporté lorsque la question porte sur ce sujet. Il est parfaitement clair et compris dans le cadre de cette invention, que à tout moment au cours du voyage, c'est-à-dire du transport du contenant 1, les informations remontées par le contenant et agrégées dans le modèle de l’agent conversationnel 18 peuvent être, en tout ou partie, communiquées aux intervenants dans la chaîne logistique, à l’expéditeur ou au destinataire. Cependant, en cas de confidentialité nécessaire, les informations restent partagées entre l’utilisateur courant et l’agent conversationnel 18. La trace de ces informations contextuelles n’est alors pas conservée à l’issue de la livraison. En d’autres termes, l’identifiant de l’objet dans cette circonstance particulière est effacé dans le ou les endroits où il a été stocké. Le lien entre cet identifiant d’objet et le client au cours de cette livraison ne persiste pas et n’existe donc plus. En outre, seules les informations relatives à la sécurité des biens et personnes sont disponibles pour une conversation avec les différents acteurs de la chaîne logistique lors du transport. Hormis ces informations de sécurité, toutes les autres informations ne sont disponibles que pour alimenter une conversation avec le destinataire clairement identifié du contenant 1, colis intelligent réutilisable. En d’autres termes, le type, de l’interlocuteur qui entame une conversation, est identifié, puis classé ou catégorisé dans un profil type de conversation, pour s’assurer qu’il a bien le statut de destinataire du contenant 1, avant de lui communiquer des informations révélant la nature de l’objet transporté. En d’autres termes, seuls les destinataires du colis obtiennent des informations sur l’objet qu’ils reçoivent lors d’une conversation. Les destinataires sont donc les seuls une fois le colis expédié, à pouvoir obtenir toutes les informations disponibles dans le corpus de conditions initiales correspondant au produit délivré. Dans une variante du précédent mode de réalisation, l’agent conversationnel 18 choisit plusieurs corpus de conditions initiales dans la bibliothèque, formant un groupe de corpus sélectionnés. Ce choix est fait en fonction, ici aussi, d’un critère de sélection qui est l’identifiant d’objet reçu. Ce critère de choix peut également être fonction de la question posée, ou selon une combinaison de la question et de l’identifiant d’objet couplé à la question. Il est clair que lorsque la question posée est prise en compte dans le critère de sélection, c’est l’analyse sémantique de celle-ci qui entre dans les paramètres du critère de sélection. Par ailleurs, le choix de plusieurs corpus de conditions initiales est suivi par une étape de sélection d’une partie des données dans le groupe de corpus qui forme un sous-ensemble de données extraites. En d’autres termes, cette étape correspond à un filtrage des données présentes dans le groupe de corpus, à l’aide d’un filtre basé sur le critère de sélection précédemment défini. Dans cette variante, c'est finalement ce sous-ensemble de données extraites corrélé avec l’historique des questions/réponses échangées avec l’utilisateur qu’utilise l’agent intelligent conversationnel pour produire sa réponse. En conséquence, l’utilisation d’une bibliothèque ou ensemble de corpus permet d’adapter la stratégie de mise en œuvre et ainsi choisir entre mutualiser ou cloisonner les données des différents corpus en fonction des exigences de confidentialité requises selon les produits transportés. 2. Autres exemples de mode de réalisation de l’invention Sur la , on a représenté le contenant 1 sous les traits d’un bagage, ici une valise 10 forme un système de transport d’objet selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. Le contenant 1 comprend, ici également, des moyens électroniques dont l’unité informatique 2 embarquée, les moyens de mémorisation de données 3, la batterie 4 d’alimentation électrique, le micro 5, le haut-parleur 6, le bouton 8, assemblés, selon des techniques connues en soi. L’unité informatique 2 embarquée de la valise 10, est configurée pour capter à l’aide du micro 5 des requêtes formulées par l’utilisateur de la valise 10 et émettre des réponses via le haut-parleur 6. Ainsi, le micro 5 et le haut-parleur 6 forme une interface avec l’utilisateur de la valise 10. En outre, l’unité informatique 2 embarquée, est configurée pour exécuter l’agent intelligent conversationnel, et ainsi de manière autonome entretenir une conversation avec l’utilisateur de la valise 10. Par ailleurs, l’unité informatique 2 embarquée, grâce au moyen de communication 9 est apte à recevoir un corpus spécialisé choisis en fonction de l’utilisation prévue de la valise 10. Par exemple, ce corpus est spécialisé en fonction d’un voyage particulier, avec des informations sur les lieux de transit programmés tels les gares, aéroports, infrastructure de transport d’une ville avec information sur le plan des stations de métro, etc. Ainsi, l’utilisateur peut grâce à une conversation avec la valise 10 obtenir des informations pour se retrouver dans le dédale de couloirs de ces lieux de transit. Dans une variante du deuxième mode de réalisation, l’unité informatique 2 embarquée communique via le moyen de communication 9 avec l’agent intelligent conversationnel 18 déporté sur l’infrastructure informatique 14, ou sur la plateforme informatique externalisée 19, non représentées. Dans le cadre de l’invention, il est bien évidemment prévu d’appliquer le principe, décrit dans le chapitre précédent, de conversation à propos de l’objet contenu dans un contenant 1 du type colis d’expédition intelligent, au bagage illustré par la . Ainsi, basé sur le même fonctionnement, le propriétaire du bagage, a le rôle de destinataire d’un colis et devient l’interlocuteur de l’agent intelligent conversationnel 18. Dans ce cas, le propriétaire peut renseigner le bagage sur l’objet ou produit qu’il contient lorsque celui-ci ne peut être obtenu selon les méthodes précédemment décrites. Ainsi, l’identifiant d’objet est connu, utilisable et peut être couplé à la première donnée de communication comme cela a été déjà décrit. Lorsque le bagage sert à la présentation par son propriétaire vendeur de produits, tels de nouveaux échantillons de prothèse médicales, de nouveaux médicaments, l’agent intelligent conversationnel 18 peut en choisissant le corpus de conditions initiales adapté, soutenir une conversation avec un professionnel de santé, médecin, chirurgien, pour lui communiquer toutes informations pointues sur le produit présenté. Il n’y a alors plus de questions laissées en suspens auxquelles le représentant n’aurait pu répondre immédiatement. Ce gain de temps augmente la pertinence des interventions commerciales, et évite de devoir à nouveau solliciter des professionnels surchargés pour leurs apporter les précisions que le vendeur n’aurait pu de lui-même fournir. 3. Autres caractéristiques optionnelles et avantages de l’invention Dans des variantes des modes de réalisation de l’invention détaillés ci-dessus, il peut également être prévu : d’enregistrer, au niveau de l’agent conversationnel 18, la donnée captée dans une base de données de stockage de paramètres d’apprentissage continu, lorsque la donnée captée est au moins l’une des informations diverses, de sorte à entraîner un modèle dudit agent conversationnel 18, selon une technique connue sous la terminologie anglophone de « machine learning ». Ainsi, l’agent conversationnel 18 est apte à entraîner son modèle d’une part et il est configuré à l’entraîner de manière automatique d’autre part ; d’associer la donnée captée à une pondération d’appréciation positive ou négative, prise en compte par le modèle de l’agent conversationnel 18. Ainsi, l’entraînement du modèle est un apprentissage profond, technique connue sous la terminologie anglophone de « deep learning ». Cela accroît la performance d’analyse statistique du modèle et par conséquent la pertinence des échanges conversationnels avec l’utilisateur ; d'intégrer au contenant des moyens d’identification et/ou d’authentification de l’utilisateur pour déterminer son rôle et par conséquent le profil de conversation à adopter. L’identification peut être obtenue par toute méthode connue, tel un badge, un moyen de reconnaissance vocale, etc. ; d'intégrer les moyens de conversion vocale-textuelle dans le contenant 1, ou de déporter ces moyens sur la plateforme externalisée, ou encore chez un fournisseur spécialisée. d’intégrer l’agent conversationnel 18 à l’infrastructure informatique 14, optimisant notamment les temps de réponse ; d’embarquer l’agent conversationnel 18 dans l’unité informatique 2 du contenant 1 servant d’emballage d’expédition, et ainsi lui apporter autonomie pour converser avec l’utilisateur ; pour l’agent conversationnel 18 embarqué dans l’unité informatique 2, de recevoir des paramètres d’apprentissage continu éventuellement pondérés, émis par de l’infrastructure informatique 14, les paramètres d’apprentissage relevant du retour d’informations d’un parc de contenant 1 en exploitation ; de spécialiser l’agent intelligent conversationnel de sorte qu’il adapte son analyse sémantique en fonction de la localisation courante du contenant ; de transmettre une consigne, en d’autres termes un message vocal à l’attention de l’utilisateur, à la suite de l’analyse de données captées, par exemple pour émettre un message exigeant plus de précautions dans la manipulation du contentant 1 lors d’une détection d’une chute ; d’utiliser un écran numérique tactile comme interface d’entrée et/ou de sortie entre le contenant 1 et l’utilisateur ; d’intégrer le premier moyen de communication 9 aux moyens électroniques de la valise 10 ; de créer des flottes dédiées par client d’un transporteur logistique, avec un cloisonnement de la contextualisation et donc du corpus initial utilisé par l’agent conversationnel 18 en fonction des spécificités du client ; d’utiliser, par exemple, un numéro de série de l’objet transporté comme identifiant de l’objet ; de prévoir un corpus spécialisé en fonction d’un voyage particulier, avec des informations sur les lieux de transit programmés tels les gares, aéroports, infrastructure de transport d’une ville, pour faciliter le transport d’un colis 1 ; que l’identifiant d’objet soit considéré comme deuxième identifiant au sens de l’invention, lorsque tous les autres identifiants précédemment cités soient considérés comme premier identifiant comme par exemple l’identifiant d’une carte SIM ® (acronyme anglophone de « Subscriber Identify Module »), ou encore celui d’un code NFC ® (acronyme anglophone de « Near-Field Communication ») ; que tous les identifiants précédemment définis et/ou cités, notamment les identifiants propres à l’application, soient utilisables par l’agent intelligent conversationnel ; qu’une bibliothèque ou ensemble de corpus de conditions initiales n’est pas nécessairement figé, mais peut dynamiquement être constitué et/ou enrichi selon les besoins ; que chaque utilisateur du colis, tout au long de la chaîne logistique, de l’expéditeur au destinataire, soit un interlocuteur désireux d’entretenir une conversation avec l’agent intelligent conversationnel. La technique décrite ci-dessus pour réaliser un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel peut être utilisée avec différents types de réceptacles, par exemple pour constituer un contenant du type conteneur de transport de marchandises. Il convient de comprendre que les éléments représentés sur les figures peuvent être mis en œuvre sous diverses formes de matériel, de logiciel ou de combinaisons de ceux-ci. De préférence, ces éléments sont mis en œuvre dans une combinaison de matériel et de logiciel sur un ou plusieurs dispositifs polyvalents programmés de manière appropriée, qui peuvent comprendre un processeur, une mémoire et des interfaces d'entrée/sortie. La présente description illustre les principes de la présente divulgation. Il sera donc apprécié que les personnes compétentes dans l'art seront en mesure de concevoir divers arrangements qui, bien que non explicitement décrits ou montrés ici, incarnent les principes de la divulgation et sont inclus dans sa portée. Ainsi, selon le principe de l’invention il faut bien comprendre que la ou les bibliothèques ou ensemble de corpus de conditions initiales, permettent de sélectionner au moins un corpus de données contextuelles qui sert de support à l’agent conversationnel pour soutenir une conversation avec l’utilisateur. Cette ou ces bibliothèques peuvent être enrichies et/ou spécialisées en fonction des besoins de l’exploitant du système de transport d’objet, ou d’autres acteurs tel que l’expéditeur et ainsi élargir les contextes de discussions possibles au-delà des exemples précédemment décrits. Tous les exemples et le langage conditionnel cités ici sont destinés à des fins éducatives pour aider le lecteur à comprendre les principes de la divulgation et les concepts apportés par l'inventeur pour faire avancer l'art, et doivent être interprétés comme n'étant pas limités à ces exemples et conditions spécifiquement cités. En outre, toutes les déclarations de principes, d'aspects et de modes de réalisation de la divulgation, ainsi que les exemples spécifiques de ceux-ci, sont destinés à englober leurs équivalents structurels et fonctionnels. En outre, il est prévu que ces équivalents comprennent à la fois les équivalents actuellement connus et les équivalents développés à l'avenir, c'est-à-dire tout élément développé qui remplit la même fonction, indépendamment de sa structure. Ainsi, par exemple, l'homme de l'art comprendra que les schémas de principe présentés ici représentent des vues conceptuelles de circuits illustratifs mettant en œuvre les principes de la divulgation. De même, on appréciera que tous les organigrammes, diagrammes de flux et autres représentent divers processus qui peuvent être essentiellement représentés sur un support lisible par ordinateur et ainsi exécutés par un ordinateur ou un processeur, que cet ordinateur ou ce processeur soit ou non explicitement représenté. Dans la mesure où des modes de réalisation de l'invention ont été décrits comme étant mis en œuvre, au moins en partie, par un appareil de traitement de données contrôlé par logiciel, on comprendra qu'un support non transitoire lisible par machine portant un tel logiciel, tel qu'un disque optique, un disque magnétique, une mémoire à semi-conducteur ou similaire, est également considéré comme représentant un mode de réalisation de la présente invention. Les fonctions des divers éléments illustrés sur les figures peuvent être assurées par l'utilisation de matériel dédié ainsi que de matériel capable d'exécuter un logiciel en association avec un logiciel approprié. Lorsqu'elles sont assurées par un processeur, les fonctions peuvent être assurées par un seul processeur dédié, par un seul processeur partagé, ou par une pluralité de processeurs individuels, dont certains peuvent être partagés. De plus, l'utilisation explicite du terme "processeur" ou "contrôleur" ne doit pas être interprétée comme se référant exclusivement au matériel capable d'exécuter un logiciel, et peut inclure implicitement, sans limitation, un processeur de traitement de signal numériques (DSP), de la mémoire morte (ROM) pour stocker le logiciel, de la mémoire vive (RAM), et un support de stockage non-volatile. En outre, certains éléments peuvent être indépendants ou regroupés, par exemple dans un microcontrôleur (MCU), ou un système sur un composant (SoC acronyme anglophone de « System-on-Chip »). D'autres matériels, conventionnels et/ou personnalisés, peuvent également être inclus. De même, tous les commutateurs représentés sur les figures sont uniquement conceptuels. Leur fonction peut être exécutée par le fonctionnement d'une logique de programme, par une logique dédiée, par l'interaction d'une commande de programme et d'une logique dédiée, ou même manuellement, la technique particulière étant sélectionnable par l'exécutant comme cela est plus spécifiquement compris dans le contexte. Dans les revendications du présent document, tout élément exprimé comme un moyen d'exécuter une fonction spécifiée est destiné à englober toute manière d'exécuter cette fonction, y compris, par exemple, a) une combinaison d'éléments de circuit qui exécute cette fonction ou b) un logiciel sous n'importe quelle forme, y compris, par conséquent, un microprogramme, un microcode ou analogue, combiné à des circuits appropriés pour exécuter ce logiciel afin d'exécuter la fonction. La divulgation telle que définie par de telles revendications réside dans le fait que les fonctionnalités fournies par les différents moyens cités sont combinées et réunies de la manière prévue par les revendications. Il est donc considéré que tous les moyens qui peuvent fournir ces fonctionnalités sont équivalents à ceux présentés ici. Système de transport d’objets permettant un échange conversationnel avec un interlocuteur, comprenant : - au moins un contenant mobile intelligent de transport d’objets apte à contenir un objet et apte à converser avec un interlocuteur, le colis étant configuré de sorte à capturer une première donnée ; - un identifiant d’objet, de l’objet contenu par ledit contenant (1) lors du transport dudit objet ; et - un agent intelligent conversationnel (18) configuré pour : a) recevoir la première donnée couplée audit identifiant d’objet contenu pendant le transport dans le contenant, la première donnée étant transmise par ledit contenant, l’identifiant d’objet étant transmis en outre de sorte à permettre un échange conversationnel relatif à l’objet transporté ; b) effectuer une analyse sémantique de ladite première donnée reçue, contextualisée à la lumière de l’identifiant d’objet couplé à ladite première donnée, formant un résultat sémantique ; c) produire, optionnellement, une deuxième donnée contextualisée, résultante de l’analyse sémantique ; d) transmettre, optionnellement, ladite deuxième donnée audit au moins un contenant en réponse à ladite première donnée ; ledit contenant étant en outre configuré de sorte à traiter la deuxième donnée reçue. Système de transport d’objets selon la revendication 1, dans lequel l’agent intelligent conversationnel (18) est configuré pour : - sélectionner, un premier corpus de conditions initiales en fonction d’un critère de sélection, dans une bibliothèque ou ensemble de corpus de conditions initiales ; - utiliser le premier corpus de conditions initiales lors de la production de la deuxième donnée contextualisée. Système de transport d’objets selon la revendication 2, dans lequel le critère de sélection est fonction de l’identifiant d’objet, et/ou du résultat sémantique de l’analyse de la première donnée. Système de transport d’objets selon les revendications 2 ou 3, dans lequel ledit premier corpus de conditions initiales comprend des informations relatives audit objet transporté, pour permettre à l’agent intelligent conversationnel d’entretenir une conversation en rapport avec ledit objet. Système de transport d’objets selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’agent intelligent conversationnel (18) est configuré pour sélectionner, au moins un deuxième corpus de conditions initiales spécialisé en fonction du critère de sélection, dans la bibliothèque, le premier corpus et l’au moins un deuxième corpus formant un groupe de corpus. Système de transport d’objets selon la revendication 5, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est configuré pour : - extraire un sous-ensemble de données du groupe de corpus à l’aide d’un filtre basé sur le critère de sélection ; - utiliser ledit sous-ensemble de données dans la production de la deuxième donnée contextualisée. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le contenant (1) est configuré pour : - stocker l’identifiant d’objet, de l’objet présent dans le contenant, et - joindre l’identifiant d’objet stocké, couplé à la première donnée transmise à l’agent intelligent conversationnel (18). Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, comprenant une flotte de contenants. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel : - le contenant est configuré de sorte à catégoriser son interlocuteur dans un profil type de conversation et transmettre le profil type de conversation à l’agent intelligent conversationnel ; - l’agent intelligent conversationnel étant configuré de sorte à adapter l’analyse sémantique en fonction du profil type de conversation. Système de transport d’objets selon la revendication précédente, dans lequel l’agent intelligent conversationnel (18) est configuré de sorte à limiter la communication d’informations pendant la conversation aux informations relatives au transport sécurisé de l’objet, si le profil type de conversation n’a pas le statut de destinataire du contenant (1). Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la première donnée et la deuxième donnée sont des données dites de communication qui forment un échange conversationnel, et dans lequel ladite première donnée provient de l’interlocuteur dudit contenant ; ledit traitement de la deuxième donnée par le contenant consiste à communiquer ladite deuxième donnée audit interlocuteur, l’agent intelligent conversationnel est en outre configuré de sorte à : - conserver une information contextuelle à partir de l’échange conversationnel, - utiliser l’information contextuelle lors de ladite analyse sémantique. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est configuré de sorte à choisir une langue de conversation en fonction d’une position géographique du contenant. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est intégré dans une unité informatique embarquée (2) dudit contenant et/ou sur une plateforme informatique centrale (14) configurée pour communiquer avec ledit contenant. Système de transport d’objets selon la revendication 13, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est déporté sur une plateforme informatique externalisée (19) configurée pour communiquer avec ladite plateforme informatique centrale, l’agent intelligent conversationnel (18) et le contenant (1) étant configuré pour communiquer ensemble via la plateforme informatique centrale. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le contenant mobile est un colis (1) intelligent réutilisable d’expédition d’objets.