Brevet FR3150035A1 — publié le 20241220

L’invention concerne un procédé et un dispositif de génération d’un contenu multimédia, dans un véhicule (10). A cet effet, des premières données représentatives d’une commande de génération du contenu multimédia sont reçues d’une interface embarquée dans le véhicule (10). Ces premières données sont ensuite traitées par une méthode de traitement en langage naturel, dite NLP, pour comprendre le langage de la commande et le rendre interprétable ou utilisable par un modèle de langage. Le texte est généré en alimentant le modèle de langage avec des données de commande obtenues en sortie de la méthode NLP. Le texte ainsi généré est rendu par synthèse vocale à destination d’un ou plusieurs passagers du véhicule (10). Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de génération de contenu multimédia dans un véhicule, notamment un véhicule automobile. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de génération automatique d’une histoire originale à rendre via un ou plusieurs dispositifs de rendu d’un véhicule pendant un trajet du véhicule. Arrière-plan technologique Les trajets effectués en véhicule, par exemple en véhicule automobile, peuvent s’avérer long et ennuyeux pour les passagers, notamment pour les enfants. Un enfant qui s’ennuie durant un long trajet effectué en véhicule risque de solliciter les adultes et notamment le conducteur du véhicule, avec un risque de distraction pour le conducteur, ce qui présente un risque pour la sécurité pour l’ensemble des passagers du véhicule. Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de réduire les risques de distraction du conducteur d’un véhicule. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentative d’une commande de génération du contenu multimédia depuis une interface embarquée dans le véhicule ; - traitement d’au moins une partie des premières données basé sur une méthode de traitement en langage naturel pour générer un ensemble de données de commande ; - génération d’un texte en alimentant un modèle de langage avec les données de commande, le modèle de langage ayant été appris dans une première phase d’apprentissage ; - rendu par synthèse vocale du texte généré via au moins un haut-parleur embarqué dans le véhicule. L’utilisation d’un modèle de langage, par exemple un modèle de langage de grande taille, dit LLM, (de l’anglais « Large Language Model »), permet de générer un texte en fonction d’une commande reçue via une interface du véhicule (par exemple une commande vocale reçue d’un ou plusieurs microphones). Selon la commande exprimée, ce texte correspond par exemple à une histoire générée à la demande en utilisant l’intelligence artificielle sur un sujet plaisant par exemple aux enfants. Le rendu du texte par les haut-parleurs du véhicule permet d’occuper les passagers, par exemple un ou plusieurs enfants, avec une histoire dont la longueur peut être adaptée au trajet par exemple. Cela évite ainsi que le conducteur soit distrait par les passagers qui s’ennuient durant le trajet, améliorant de ce fait la sécurité du véhicule et de ses passagers. Selon une variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - génération d’au moins une image en alimentant un modèle de prédiction d’image avec des deuxièmes données représentatives d’au moins une première partie du texte, le modèle de prédiction d’image ayant été appris dans une deuxième phase d’apprentissage ; - contrôle d’affichage de la au moins une image sur un écran d’affichage embarqué dans le véhicule de manière synchronisée avec le rendu de la au moins une première partie du texte. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - génération d’au moins un contenu sonore en alimentant un modèle de prédiction de contenu sonore avec des troisièmes données représentatives d’au moins une deuxième partie du texte, le modèle de prédiction de contenu sonore ayant été appris dans une troisième phase d’apprentissage ; - rendu du au moins un contenu sonore via le au moins un haut-parleur de manière synchronisée avec le rendu de la au moins une deuxième partie du texte. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre les étapes suivantes ; - génération de données haptiques représentatives d’au moins un effet haptique en fonction de quatrièmes données représentatives d’au moins une troisième partie du texte ; - rendu du au moins un effet haptique en fonction des données haptiques via au moins un dispositif d’au moins un système embarqué du véhicule, le au moins un effet haptique étant rendu de manière synchronisée avec la au moins une troisième partie du texte, le au moins un système embarqué appartenant à un ensemble de systèmes embarqués comprenant : un système de chauffage, un système de ventilation, un système de climatisation, un système de massage et un système d’éclairage d’habitacle. Selon encore une variante, les premières données sont représentatives d’une commande vocale. Selon une variante additionnelle, le procédé comprend en outre une étape de filtrage des premières données en fonction d’un ensemble de règles de filtrage déterminées, le filtrage étant préalable au traitement basé sur la méthode de traitement en langage naturel. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de l’invention. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement de communication d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour la génération automatique d’un contenu multimédia dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de génération automatique d’un contenu multimédia dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. Un procédé et un dispositif de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) », etc sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et potentiellement de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, la génération d’un contenu multimédia, lequel comprend par exemple un texte correspondant à une histoire imaginaire, comprend la réception, par exemple par un (ou plusieurs) calculateur(s) d’un véhicule, de premières données représentatives d’une commande de génération du contenu multimédia depuis une interface embarquée dans le véhicule. La commande correspond par exemple à une commande vocale captée par un ou plusieurs microphones du véhicule. Ces premières données sont ensuite traitées par une méthode de traitement en langage naturel, connue sous le sigle NLP (de l’anglais « Natural Language Processing »), pour comprendre le langage de la commande et le rendre interprétable ou utilisable par un modèle de langage mis en œuvre par exemple sous la forme d’un réseau de neurones profonds. Le texte est alors généré en alimentant le modèle de langage (par exemple un modèle de langage de grande taille, connu sous le sigle LLM) avec des données de commande obtenues en sortie de la méthode NLP. Un tel modèle de langage a avantageusement été appris lors d’une phase d’apprentissage, tel que connu de l’homme du métier. Enfin, le texte ainsi généré est rendu par synthèse vocale à destination d’un ou plusieurs passagers du véhicule, par exemple un ou plusieurs enfants, via un ou plusieurs haut-parleurs (par exemple les haut-parleurs du véhicule et/ou des haut-parleurs d’écouteurs filaires ou sans fil portés par le ou les passagers). Le texte est par exemple généré automatiquement au fur et à mesure du trajet effectué par le véhicule, le rendu du texte étant par exemple également réalisé au fur et à mesure de la génération automatique du texte. L’histoire racontée dans le texte est générée en fonction des mots contenus dans la requête émise par le passager (par exemple un enfant). Ainsi, le sujet de l’histoire est quelconque et original, et correspond par exemple à un conte, une histoire de science-fiction, une histoire d’aventure, etc. Selon des variantes de réalisations, un ou plusieurs contenus autres que le texte sont en outre générés et compris dans le contenu multimédia en plus du texte tel que décrit ci-après. De tels contenus correspondent par exemple à un contenu audio ou sonore, un contenu vidéo et/ou un contenu haptique pour améliorer l’expérience du ou des passagers auxquels est destiné le contenu multimédia. L’utilisation de l’intelligence artificielle permet la génération automatique du contenu multimédia sans limitation de longueur ou de durée du texte et des éventuels autres contenus accompagnant le texte. La illustre schématiquement un environnement de communication 1 d’un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule dit connecté et embarque à cet effet un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues du véhicule 10. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100 (ou « nuage » en français). Le système de communication du véhicule 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule 10 dans le contrôle du véhicule 10 et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du véhicule 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le véhicule 10 au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 110 (l’antenne 110 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le véhicule 10 et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; et/ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; et/ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou ou IEEE 802.11ac. Le système de communication du véhicule 10 est en outre configuré pour la communication de données entre le véhicule 10 et un ou plusieurs dispositifs de communication mobile, tels que par exemple une tablette, un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone »), un objet connecté. Le système de communication du véhicule 10 est en outre configuré pour la communication de données avec un ou plusieurs dispositifs mobiles adaptés pour le rendu de contenus sonores, tels que des écouteurs sans fil (utilisant la technologie Bluetooth® par exemple). Le véhicule 10 embarque un ensemble de calculateurs formant le système embarqué du véhicule 10. Les calculateurs du véhicule 10 sont reliés entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Le véhicule 10 embarque en outre par exemple un ou plusieurs des systèmes suivants : - un système de chauffage configuré pour chauffer l’habitacle et/ou un ou plusieurs sièges du véhicule ; et/ou - un système de climatisation configuré pour climatiser l’air dans l’habitacle du véhicule 10 et/ou refroidir un ou plusieurs sièges du véhicule 10 ; et/ou - un système de ventilation configuré pour souffler de l’air en direction d’un ou plusieurs occupants via un ensemble d’aérateurs ; et/ou - un système de massage configuré pour masser une ou plusieurs parties du corps d’un ou plusieurs occupants chacun assis dans un siège du véhicule 10, le système de massage comprenant des actionneurs dans un ou plusieurs sièges du véhicule 10 ; et/ou - un système d’éclairage de l’habitacle, ledit système d’éclairage comprenant des moyens d’émissions de lumière tels que des LEDs (de l’anglais « Light-Emitting Diode » ou en français « diode électroluminescente »), par exemple pour apporter un éclairage d’ambiance dans des zones déterminées de l’habitacle et/ou pour éclairer via un faisceau lumineux une ou plusieurs zones localisées dans l’habitacle ; et/ou - un système d’infodivertissement configuré pour le rendu de contenu(s) multimédia(s) dans l’habitacle du véhicule et comprenant par exemple un ou plusieurs écrans d’affichage et un ensemble de haut-parleurs contrôlés par un calculateur de type IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué »). Un processus de génération automatique d’un contenu multimédia dans le véhicule 10, est avantageusement mis en œuvre par le véhicule 10, par exemple par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du véhicule 10. Selon des variantes de réalisation, le processus est mis en œuvre par un système comprenant le véhicule 10 et le dispositif distant 101 relié en communication avec le véhicule 10 via une connexion ou une liaison sans fil, par un dispositif de communication mobile (téléphone, tablette) embarqué dans le véhicule 10, par un système comprenant le véhicule 10 et un ou plusieurs dispositifs de communication mobile reliés en communication sans fil au véhicule 10 ou encore par un système comprenant le véhicule 10, le dispositif distant 101 et un ou plusieurs dispositifs de communication mobile. Le processus de génération du contenu utilise un ou plusieurs modèles de génération de contenu ou de prédiction de contenu appris dans une ou plusieurs phases d’apprentissage dans le cadre de méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning ») tel que connu de l’homme du métier. La ou les phases d’apprentissage sont mises en œuvre antérieurement à une phase dite de production, de prédiction ou d’inférence utilisant les modèles appris lors de la ou les phases d’apprentissage. La phase de production ainsi que la ou les phases de production sont par exemple mises en œuvre en utilisant un ou plusieurs réseaux de neurone, par exemple des réseaux de neurones dits profonds dans le cadre de l’intelligence artificielle. La ou les phases d’apprentissages sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101 en utilisant des données d’apprentissage par exemple obtenues d’une ou plusieurs bases de données 102. L’apprentissage de chaque modèle correspond par exemple à un apprentissage supervisé, auto-supervisé ou semi-supervisé, selon toutes méthodes d’apprentissage connues de l’homme du métier. Les paramètres de chacun des modèles appris lors de la ou les phases d’apprentissage sont par exemple transmis à un ou plusieurs dispositifs (par exemple le véhicule 10 et/ou un ou plusieurs dispositifs de communication mobile embarqués dans le véhicule 10) pour la mise en œuvre de la phase de production. Selon une variante, le dispositif distant 101 met en œuvre la phase de production sur la base de données de production reçues du véhicule 10 (et/ou d’un dispositif de communication mobile embarqué dans le véhicule 10), le résultat de la prédiction de chaque modèle étant alors transmis par le dispositif distant 101 au véhicule 10 (et/ou au dispositif de communication mobile embarqué dans le véhicule 10). Dans une première opération du processus, des premières données représentatives d’une commande de génération du contenu multimédia sont reçues ou obtenues d’une interface embarquée dans le véhicule 10. Cette commande de génération du contenu multimédia correspond par exemple à une commande vocale prononcée par un occupant du véhicule 10, par exemple un enfant. Cette commande vocale commence par exemple par un ou plusieurs mots clés déterminés que le système mettant en œuvre le processus détecte et reconnait comme étant le déclencheur pour la mise en œuvre des opérations suivantes. De tels mots clés correspondent par exemple à des mots tels que « raconte-moi une histoire » ou « Bonjour voiture » ou tout autre expression. La commande vocale est capturée par un ou plusieurs microphones arrangés dans l’habitacle du véhicule 10, les premières données étant alors transmises au calculateur mettant en œuvre le processus (soit directement par le ou les microphones soit par l’intermédiaire d’un calculateur contrôlant le ou les microphones). Selon un autre exemple de réalisation, la commande vocale est capturée par un microphone d’un dispositif de communication mobile tenu par ou à proximité de l’occupant prononçant la commande vocale. Les premières données sont par exemple transmises par ce dispositif de communication mobile au calculateur du véhicule 10 mettant en œuvre le processus via une connexion sans fil de type Bluetooth® par exemple. Lorsque le processus est mis en œuvre directement par le dispositif de communication mobile, les premières données sont reçues par un processeur de ce dispositif et traitées par ce processeur sans être transmises au calculateur du véhicule 10. La commande vocale comprend une série de mots décrivant l’histoire que l’occupant souhaite voir générer automatiquement, par exemple des mots décrivant un type de contenu et/ou un contexte de lieu et d’époque et/ou les personnages devant apparaître dans l’histoire, etc. Selon une variante, la commande comprend en outre des instructions sur la longueur ou la durée du contenu devant être générée, par exemple une durée exprimée en minutes ou en heures et minutes. Selon une variante de réalisation, les premières données sont représentatives d’une commande entrée par une interface tactile d’un écran (du véhicule 10 ou d’un dispositif de communication mobile), les mots de la commande étant par exemple écrits à l’écran via un clavier tactile affiché sur l’écran. Dans une deuxième opération optionnelle du processus, un filtrage est appliqué aux premières données selon un ensemble de règles de filtrage déterminées. Les règles de filtrage sont par exemple déterminées dans le cadre d’un contrôle parental pour retirer ou censurer une partie des mots compris dans la commande de génération du texte. Le filtrage permet par exemple de soustraire certains mots compris dans une liste de mots à filtrer ou retirer. Selon un autre exemple, le filtrage se fait en fonction du type de contenu requis dans la commande, un ensemble de type de contenus étant par exemple sélectionnés par un utilisateur comment devant être censuré et filtré. A l’issue du filtrage, les premières données sont conservées en l’état lorsqu’aucun mot clé à filtrer n’a été détecté dans la commande de génération du texte et/ou lorsque le type de contenu requis ne correspond pas à un type de contenu à filtrer. Sinon, tout ou partie des mots représentés par les premières données sont soustraits ou filtrés et la suite du processus est mis en œuvre sur la partie des premières données restantes, le cas échéant. Dans une troisième opération du processus, les premières données (ou une partie d’entre elles si un filtrage a été mis en œuvre) est traitée selon une méthode de traitement en langage naturel, notée NLP (de l’anglais « Natural Language Processing ») pour générer un ensemble de données de commande. Un tel traitement est également connu sous le nom de traitement automatique du langage (TAL) et permet de comprendre et d’interpréter la commande reçue à la première opération. Le traitement en langage naturel comprend par exemple des opérations telles que la lemmatisation, l’analyse syntaxique, l’étiquetage morpho-syntaxique, la racinisation (de l’anglais « stemming »), la tokenisation, et/ou la séparation des mots. Le texte de la commande est par exemple représenté sous la forme d’un vecteur de données de commande et/ou converti en une liste de nombres, par exemple à l’aide d’un « tokenizer » qui correspond à une fonction bijective établissant une correspondance entre des mots ou textes et des listes d’entiers. Dans une quatrième étape du processus, les données de commande obtenues à la troisième opération sont fournies en entrée d’un modèle de langage appris lors d’une phase d’apprentissage, par exemple un modèle de langage de grande taille, noté LLM (de l’anglais « Large Language Model ») pour générer un texte conformément aux instructions associées aux premières données reçues à la première opération (après un éventuel filtrage). Un tel modèle de langage est par exemple mis en œuvre par un réseau de neurones profond avec une architecture correspondant à un transformateur ou à un réseau de neurones récurrent. Les modèles de langage sont connus de l’homme du métier et par exemple décrits dans l’article intitulé « Long text Generation by Modeling Sentence-Level and Discourse-Level Cohérence » publié par Jian Guan, Xiaoxi Mao, Changjie Fan, Zitao Liu, Wenbiao Ding et Minlie Huang le 19 mai 2021. Dans une cinquième étape du processus, le texte généré automatiquement par le langage de modèle à la quatrième opération est rendu par synthèse vocale à destination de la personne ayant émis la commande de génération du contenu multimédia. Le texte est par exemple rendu dans l’habitacle du véhicule 10 au travers d’un ou plusieurs haut-parleurs, par exemple les haut-parleurs du rang de sièges sur lequel est assise la personne ayant émis la commande. Selon un autre exemple, le texte est rendu au travers du ou des haut-parleurs du dispositif de communication mobile en possession de la personne ayant émis la commande de génération du contenu. Selon une variante, le texte est rendu dans des écouteurs de type écouteurs sans fil portés par la personne pour un rendu personnalisé sans gêner les autres occupants du véhicule 10. Selon une autre variante, le texte est rendu à la façon d’une chanson au lieu d’une lecture, permettant de générer une ambiance plus calme et relaxante pour les personnes écoutant le rendu du texte. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le processus comprend en outre la génération d’une ou plusieurs images, par exemple une séquence d’images, en alimentant un modèle de prédiction d’image avec des deuxièmes données représentatives d’au moins une première partie du texte, le modèle de prédiction d’image ayant été appris dans une phase d’apprentissage. Les deuxièmes données correspondent par exemple aux données de commande obtenues à la troisième opération. Selon un autre exemple, les deuxièmes données correspondent à tout ou partie du texte généré par le modèle de langage ou à des données obtenues par traitement des données du texte généré par le modèle de langage à la quatrième opération. Le traitement du texte généré permet par exemple d’interpréter le texte pour en déduire des deuxièmes données ou informations représentatives d’ambiance, d’émotions des personnages, de contexte, etc. Le modèle de génération d’image correspond par exemple au modèle créé par le laboratoire Midjourney® et connu sous le nom de Mijourney ai®, AI signifiant « Artificial Intelligence » en anglais, soit « Intelligence Artificielle » en français. Selon un autre exemple, le modèle de génération d’image correspond au modèle connu sous le nom de DALL-E d’OpenAI®. La ou les images associées au texte généré par le modèle de langage sont ainsi générées automatiquement, par exemple au fur et à mesure de la génération automatique du texte, le contenu multimédia comprenant alors le texte et la ou les images. La ou les images générées automatiquement sont affichées sur un ou plusieurs écrans à destination de la ou des personnes ayant requis la génération du contenu multimédia, avantageusement de manière synchronisée avec chaque partie du texte auquel l’image ou la séquence d’images générée correspond. Les écrans correspondent par exemple à un ou plusieurs écrans équipant le véhicule 10 (par exemple des écrans intégrés à l’arrière des appui-tête des sièges avant visibles par les passagers assis sur les sièges de rang 2 (derrière les sièges avant) du véhicule 10) et/ou l’écran de chaque dispositif de communication mobile sur lequel est rendu le texte. Selon un autre mode de réalisation particulier de l’invention, un ou plusieurs contenus sonores (par exemple des musiques d’ambiance ou des musiques d’arrière-plan) sont générés en alimentant un modèle de prédiction de contenu sonore avec des troisièmes données représentatives d’au moins une deuxième partie du texte, le modèle de prédiction de contenu sonore ayant été appris dans une troisième phase d’apprentissage. La deuxième partie du texte correspond à tout ou partie du texte généré automatiquement par le modèle de langage, cette deuxième partie étant identique ou différente de la première partie du texte sur laquelle se base la génération de la ou les images décrites dans le mode de réalisation particulier précédent. Ainsi, les troisièmes données correspondent par exemple aux données de commande obtenues à la troisième opération. Selon un autre exemple, les troisièmes données correspondent à tout ou partie du texte généré par le modèle de langage ou à des données obtenues par traitement des données du texte généré par le modèle de langage à la quatrième opération. Le traitement du texte généré permet par exemple d’interpréter le texte pour en déduire des troisièmes données ou informations représentatives d’ambiance, d’émotions des personnages, de contexte, de rythme, de tonalité, etc. Le modèle de génération de contenu sonore correspond à tout modèle de génération ou de composition de musique par intelligence artificielle, tel que AIVA® par exemple. Chaque contenu sonore associé à une partie du texte généré par le modèle de langage est ainsi généré automatiquement, par exemple au fur et à mesure de la génération automatique du texte, le contenu multimédia comprenant alors le texte et le ou les contenus sonores (et en variante la ou les images également). Les contenus sonores générés automatiquement sont rendus par un ou plusieurs haut-parleurs, comme pour le texte, avantageusement de manière synchronisée avec chaque partie du texte auquel le contenu sonore se réfère. Le contenu multimédia généré comprend alors le texte, le ou les contenus sonores et selon une variante la ou les images. Selon un autre mode de réalisation particulier de l’invention, des données haptiques représentatives d’au moins un effet haptique sont générées en fonction de quatrièmes données représentatives d’au moins une troisième partie du texte. La troisième partie du texte correspond à tout ou partie du texte généré automatiquement par le modèle de langage, cette troisième partie étant identique ou différente de la première et/ou de la deuxième partie du texte sur laquelle se base la génération de la ou les images et/ou du ou des contenus sonores décrites dans les modes de réalisation particuliers précédents. Ainsi, les quatrièmes données correspondent par exemple aux données de commande obtenues à la troisième opération du processus. Selon un autre exemple, les quatrièmes données correspondent à tout ou partie du texte généré par le modèle de langage ou à des données obtenues par traitement des données du texte généré par le modèle de langage à la quatrième opération. Le traitement du texte généré permet par exemple d’interpréter le texte pour en déduire des quatrièmes données ou informations représentatives d’ambiance, d’émotions des personnages, de contexte, de rythme, de tonalité, d’évènements particuliers, etc. Les données haptiques sont par exemple représentatives de température(s), exprimées par exemple en degrés Celsius, d’intensité et/ou de direction d’un flux d’air, d’intensité d’un massage, de localisation du massage, d’intensité lumineuse, de couleur d’éclairage, d’un type d’éclairage (éclairage continue et constant, lumière pulsée), de localisation de l’éclairage. Selon une variante, les données haptiques sont représentatives de vibrations, et correspondent par exemple à des niveaux d’intensité et/ou des fréquences. Cette variante est par exemple mise en œuvre lorsque le contenu multimédia généré est rendu sur un ou plusieurs dispositifs de communication mobile de type téléphone intelligent ou tablette et configuré pour vibrer. Les données haptiques sont avantageusement transmises à un ou plusieurs des systèmes suivants, selon l’équipement du véhicule 10 et selon la nature des données haptiques générées : un système de chauffage, un système de ventilation, un système de climatisation, un système de massage et/ou un système d’éclairage d’habitacle. Par exemple, si le texte généré décrit un paysage froid ou enneigé, le système de climatisation est contrôlé pour baisser la température dans l’habitacle du véhicule 10 pendant le rendu des passages du textes relatifs à un tel paysage. Si le texte généré décrit un volcan en éruption ou un désert, le système de chauffage (par exemple avec le chauffage des sièges) est contrôlé pour augmenter la température. Le ressenti d’un environnement venté est obtenu en contrôlant l’aération via le système de ventilation. Selon ce mode de réalisation, le contenu multimédia généré comprend en outre des données représentatives d’un ou plusieurs effets haptiques à rendre de manière synchronisée avec la ou les parties du texte auxquelles les effets haptiques se réfèrent. Selon encore un mode de réalisation particulier, les données représentatives du contenu multimédia généré (c’est-à-dire les données du texte généré avec, le cas échéant, les données d’images, de contenu sonore, d’effets haptiques) sont enregistrées dans une mémoire du véhicule 10 ou dans une mémoire du dispositif de communication mobile (par exemple lorsque le contenu multimédia a été généré par un tel dispositif de communication mobile). Le stockage des données du contenu multimédia permet de rejouer ou rendre à nouveau le contenu à la demande. La illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour générer automatiquement un contenu multimédia dans un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Selon un autre exemple, le dispositif 2 correspond à un dispositif de calcul ou de traitement de données, par exemple le dispositif distant 101. Selon encore un exemple, le dispositif 2 correspond à un dispositif de communication mobile. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable, un serveur, ou une combinaison de plusieurs des dispositifs énumérés ci-avant. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », une unité TCU. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué ou d’autres serveurs) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 240, un ou des haut-parleurs 250 et/ou d’autres périphériques 260 (système vibrant) via des interfaces de sortie respectives 24, 25, 26 adaptées. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 tel que le dispositif 2, par le dispositif distant 101, par un dispositif de communication mobile embarqué dans le véhicule 10 ou par un système comprenant le véhicule 10 et le dispositif distant 101 et/ou le dispositif de communication mobile. Dans une première étape 31, des premières données représentatives d’une commande de génération du contenu multimédia sont reçues depuis une interface embarquée dans le véhicule. Dans une deuxième étape 32, au moins une partie des premières données est traitée sur la base d’une méthode de traitement en langage naturel pour générer un ensemble de données de commande. Dans une troisième étape 33, un texte est généré en alimentant un modèle de langage avec les données de commande, le modèle de langage ayant été appris dans une première phase d’apprentissage. Dans une quatrième étape 34, le texte généré est rendu par synthèse vocale via au moins un haut-parleur embarqué dans le véhicule. Selon une variante de réalisation, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Procédé de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule (10), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de premières données représentative d’une commande de génération dudit contenu multimédia depuis une interface embarquée dans ledit véhicule (10) ; - traitement (32) d’au moins une partie desdites premières données basé sur une méthode de traitement en langage naturel pour générer un ensemble de données de commande ; - génération (33) d’un texte en alimentant un modèle de langage avec lesdites données de commande, ledit modèle de langage ayant été appris dans une première phase d’apprentissage ; - rendu (34) par synthèse vocale dudit texte généré via au moins un haut-parleur embarqué dans ledit véhicule (10). Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre les étapes suivantes : - génération d’au moins une image en alimentant un modèle de prédiction d’image avec des deuxièmes données représentatives d’au moins une première partie dudit texte, ledit modèle de prédiction d’image ayant été appris dans une deuxième phase d’apprentissage ; - contrôle d’affichage de ladite au moins une image sur un écran d’affichage embarqué dans ledit véhicule (10) de manière synchronisée avec le rendu de ladite au moins une première partie dudit texte. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant en outre les étapes suivantes : - génération d’au moins un contenu sonore en alimentant un modèle de prédiction de contenu sonore avec des troisièmes données représentatives d’au moins une deuxième partie dudit texte, ledit modèle de prédiction de contenu sonore ayant été appris dans une troisième phase d’apprentissage ; - rendu dudit au moins un contenu sonore via ledit au moins un haut-parleur de manière synchronisée avec le rendu de ladite au moins une deuxième partie dudit texte. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre les étapes suivantes ; - génération de données haptiques représentatives d’au moins un effet haptique en fonction de quatrièmes données représentatives d’au moins une troisième partie dudit texte ; - rendu dudit au moins un effet haptique en fonction desdites données haptiques via au moins un dispositif d’au moins un système embarqué dudit véhicule (10), ledit au moins un effet haptique étant rendu de manière synchronisée avec ladite au moins une troisième partie dudit texte, ledit au moins un système embarqué appartenant à un ensemble de systèmes embarqués comprenant : un système de chauffage, un système de ventilation, un système de climatisation, un système de massage et un système d’éclairage d’habitacle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel lesdites premières données sont représentatives d’une commande vocale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre une étape de filtrage des premières données en fonction d’un ensemble de règles de filtrage déterminées, ledit filtrage étant préalable audit traitement basé sur la méthode de traitement en langage naturel. Programme d’ordinateur 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. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (2) de génération automatique d’un contenu multimédia dans un véhicule, ledit dispositif (2) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.