Brevet FR3149406A1 — publié le 20241206

L’invention concerne un procédé et un dispositif de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle pour recevoir de ladite intelligence artificielle une liste d’instructions informatique, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur et comportant les étapes de : - Acquisition (200), par un système de reconnaissance vocale, d’un signal audio ; Génération (210), par ledit système de reconnaissance vocale, d’un texte à partir dudit signal audio ; - Segmentation (220), par un système d’analyse lexical, dudit texte ; - Détermination (230), à partir dudit texte segmenté, d’un type de message d’invite, ledit type de message d’invite étant reconnu par ladite intelligence artificielle ; - Détermination (250) dudit message d’invite à partir dudit texte segmenté et dudit type de message d’invite, ledit message d’invite étant transmis (260) à ladite intelligence artificielle. Figure à publier pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle Domaine technique de l’invention L’invention est dans le domaine des intelligences artificielles. En particulier, l’invention concerne à simplifier l’utilisation d’intelligences artificielles notamment dans un véhicule. Etat de la technique On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, … On entend par « intelligence artificielle », ou IA, une machine, un dispositif informatique, conçue à partir de grandes quantités de données et apte à fournir des décisions ou requêtes à partir d’un besoin exprimé. Il est connu que la conception de ces dispositifs est basée sur de l’apprentissage à partir de besoins exprimés et de décision ou requêtes attendues. Les entrées et sorties de l’intelligence artificielle sont numériques, interprétables informatiquement. Par exemple, un besoin exprimé comprend une image, et l’intelligence artificielle est apte à extraire ou à reconnaître des formes. Par exemple, un besoin exprimé comprend plusieurs mesures d’un état d’un véhicule (vitesse, positon, …) et l’intelligence artificielle est apte à prendre une décision (création d’un signal pour alerter/freiner/accélérer, …). On entend par « message d’invite » (ou « prompt » en anglais) un besoin exprimé apte à être interprété par une intelligence artificielle. Il est connu que, pour obtenir de bons résultats à partir d’une intelligence artificielle, le message d’invite ou prompt doit être correctement formulé. Cela est d’autant plus vrai pour les intelligences multimodales. On entend par « type » de message d’invite, un message d’invite spécifiquement structuré et/ou formaté apte pour être bien interprété par une intelligence artificielle, l’intelligence artificielle ayant été conçue par apprentissage pour répondre (fournir une liste d’instructions/requêtes, fournir une ou des décisions, …) selon le type de de message d’invite. On entend par « liste d’instructions » un signal informatique interprétable par un dispositif informatique. Par exemple, une liste d’instruction est un texte à afficher, un son ou message vocale à émettre, une décision comme activer ou désactiver un dispositif, une décision comme une détection d’un franchissement d’un seuil par une combinaison de variables, … On entend par « intelligence multimodale » une approche de l'intelligence artificielle qui vise à permettre au dispositif informatique de prendre en compte différents modes de communication tels que la parole, l'image, le texte, la gestuelle, … comme besoin exprimé. Un utilisateur quelconque qui interagit avec une intelligence artificielle rencontre des difficultés à exprimer un besoin compris et adapté à l’intelligence artificielle. Ainsi, la liste d’instructions informatique fournie en résultat par l’intelligence artificielle, qui peut être une information, décision, une requête (informatique), …, n’est souvent pas pertinent par rapport au besoins exprimés (hors contexte par exemple). Actuellement, pour palier en partie à cette difficulté, on complexifie de plus en plus les intelligences artificielles, par exemple en augmentant le nombre de couche d’un réseau de neurones, pour prendre en compte la diversité de la manière d’exprimé un besoin par les différents utilisateurs. Cela génère aussi des apprentissages de plus en plus longs avec de plus en plus de données. Par exemple, la version 3.5 de l’intelligence artificielle connue sous le nom de « ChatGPT ® » est une intelligence artificielle monomodale dont la taille des données d’apprentissage contient 175 milliards de paramètres à entrainer. Le jeu de données d’entraînement contient 300 milliards de mots, soit environ 570 giga-octets de données textuelles. La version 4 de ChatGPT® est devenue une intelligence multimodale, elle a nécessité encore beaucoup plus de données d’apprentissage, et elle est devenues beaucoup plus complexe. Également, il est connu des systèmes de reconnaissance vocale qui permettent de convertir la parole humaine en texte écrit. Ces systèmes fonctionnent grâce à des algorithmes de traitement du signal qui analysent l'audio et identifient les différentes composantes du langage, comme les phonèmes, les mots, les intonations, … Certains de ces systèmes de reconnaissance vocales sont plus simples. Il n’y pas de conversion de la parole humaine en texte écrit. A partir d’identification d’intonations ou d’une séquence sonore prédéterminée, des demandes d’action comme « éteindre » ou « allumer » un autoradio sont reconnus. Ce sont des systèmes plus simples mais ils sont limités à un nombre très restreint d’identification de composantes du langage. Le besoin exprimé est limité à un nombre très limité (une dizaine environ) de fonctions. De plus ces systèmes ne sont pas aptes à prendre en compte différents modes de communication. Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier simplifier une utilisation d’une intelligence artificielle par un utilisateur quelconque, non experte en intelligence artificielle et sans connaissance sur comment l’intelligence artificielle a été conçue. Cela permet également de limiter la complexité de l’intelligence artificielle, et ainsi permet une utilisation demandant moins de ressources en informatiques (puissance de calculs, mémoire, …). Également, cela permet d’utiliser des intelligences artificielles multimodales simplement sans être expert de la manière de « prompter » (créer le message d’invite adapté à l’intelligence artificielle). A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle pour recevoir de ladite intelligence artificielle une liste d’instructions informatique, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur et comportant les étapes de : Acquisition, par un système de reconnaissance vocale, d’un signal audio ; Génération, par ledit système de reconnaissance vocale, d’un texte à partir dudit signal audio ; Segmentation, par un système d’analyse lexical, dudit texte ; Détermination, à partir dudit texte segmenté, d’un type de message d’invite, ledit type de message d’invite étant reconnu par ladite intelligence artificielle ; Détermination dudit message d’invite à partir dudit texte segmenté et dudit type de message d’invite, ledit message d’invite étant transmis à ladite intelligence artificielle. Ainsi, un besoin exprimé vocalement par un utilisateur quelconque est traduit en un message d’invite apte à être traité pertinemment par une intelligence artificielle. Le message d’invite est construit de manière adaptée afin que l’intelligence artificielle puisse interpréter ce besoin exprimé de manière pertinente pour fournir une liste d’instructions informatique fiable. L’utilisateur n’a besoin que de peu d’effort pour interagir avec l’intelligence artificielle. L’utilisateur n’a pas besoin à chercher, par tâtonnement, empiriquement ou hasardeusement, quelle est la formulation est adaptée pour que son besoin exprimé soit traité par l’intelligence artificielle. Avantageusement, le processeur est embarqué dans un véhicule. Ainsi, l’interaction simplifié et pertinent entre un utilisateur avec une intelligence artificielle dans un véhicule est possible. Également, la complexité de l’intelligence étant moindre, l’intelligence artificielle peut être embarquée dans un dispositif informatique dans le véhicule. Avantageusement, ledit procédé comporte en outre une étape de réception de ladite liste d’instructions, ladite liste d’instructions étant traitée par ledit processeur ou par un autre processeur embarqué dans le véhicule. Ainsi, l’interaction simplifié et pertinent entre un utilisateur avec une intelligence artificielle permet l’activation de fonctions dans un véhicule, sans être très limité par le nombre de fonctions. Avantageusement, ladite intelligence artificielle est une intelligence multimodale. Ainsi, un besoin exprimé vocalement par un utilisateur quelconque est traduit en un message d’invite apte à être traitée pertinemment par une l’intelligence artificielle multimodale. Avantageusement, le procédé comporte en outre les étapes de : Acquisition de premières données déterminant un état d’un véhicule et/ou de deuxième données déterminant un état d’un passager dudit véhicule et/ou de troisièmes données déterminant un environnement proche dudit véhicule ; Détermination dudit message d’invite à partir dudit type message d’invite, à partir dudit texte segmenté, et à partir desdites premières, deuxièmes et/ou troisièmes données. Ainsi, l’intelligence artificielle multimodale réceptionne en entrée, par le message d’invite adapté, des données provenant de différents modes de communication. Avantageusement, les deuxièmes ou troisièmes données comprennent au moins une image acquise par un système d’acquisition d’image. Ainsi, le message d’invite peu transmettre des images vers une intelligence multimodales apte à traiter des images également. Avantageusement, à la suite de l’acquisition dudit signal audio, le procédé comporte en outre une étape de reconnaissance d’une séquence sonore prédéterminée sans génération d’un texte afin de déterminer un déclenchement de l’étape de génération d’un texte à partir dudit signal audio. Ainsi, les étapes suivantes du procédé ne sont activées qu’à la suite de la reconnaissance de la séquence sonore prédéterminée. Cela permet de limiter les besoins en ressources informatiques. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. L’invention concerne aussi un véhicule comportant le dispositif. L’invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif selon le deuxième aspect de l’invention, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. 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 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. illustre schématiquement un procédé de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Description détaillée de l’invention L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile circulant sur une route ou sur une voie de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables. La représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur de conduite autonome. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »). Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner les données suivantes : position ou localisation géographique du véhicule, vitesse et/ou accélération du véhicule, positions/vitesses/accélérations consignes ou prédéterminées, régime moteur, position et/ou course de la pédale d‘embrayage, de frein et/ou d’accélération, détection d’autres véhicules ou objets, position ou localisation géographique des autres véhicules ou objets détectés, vitesse et/ou accélération des autres véhicules ou objets détectés, niveau ou capacité d’énergie tels que niveau d’une batterie, niveau d’un réservoir d’un carburant et/ou comburant, états de fonctionnement de capteurs, indice de confiance de données issues ou traitées par des capteurs et/ou dispositifs similaires au dispositif 101. Par exemple, les capteurs aptes à fournir des données sont : GPS associé ou non à une cartographie, tachymètres, accéléromètres, RADAR, LIDAR, lasers, ultra-sons, caméra, microphone, dispositifs d’acquisition audio et/ou d’images, ampèremètre, voltmètre, ohmmètre, capteurs tout-ou-rien … Également, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner un signal audio, une séquence sonore, un texte généré par un système de reconnaissance vocale, un texte segmenté, un type de message d’invite, une liste d’instructions, des images ou vidéos de l’intérieur ou de l’extérieur d’un véhicule, un signal représentatif d’une demande de déclenchement d’une étape du procédé mis en œuvre par le processeur 103, … Par exemple, l’interface de sortie 107 peut transmettre des données similaires aux données réceptionnée par l’interface d’entrée 106. L’interface de sortie 107 peut transmettre un signal audio, une séquence sonore, un texte généré par un système de reconnaissance vocale, un texte segmenté, un type de message d’invite, une liste d’instructions, des images ou vidéos de l’intérieur ou de l’extérieur d’un véhicule, un message d’invite, un signal représentatif d’une demande de déclenchement d’une étape du procédé mis en œuvre par le processeur 103, … La transmission peut être à destination d’autres dispositifs semblables au dispositif 101. Ces dispositifs peuvent être présents dans le véhicule et/ou à l’extérieur du véhicule, par exemple dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Un système de reconnaissance vocale peut être compris dans un dispositif 101. La illustre schématiquement un procédé de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. L’étape 200, AcqA, est une étape d’acquisition, par un système de reconnaissance vocale, d’un signal audio. Les systèmes de reconnaissance vocale sont connus, ils comprennent généralement au moins un micro ou un dispositif d’acquisition de son. Une acquisition du signal audio peut être déclenchée par différents moyens comme à partir d’une interface homme machine (par exemple, appui sur un bouton, …), comme à partir, d’une manière automatique, d’un niveau sonore minimum … Une durée d’acquisition du signal est variable et peut dépendre de nombreux paramètres, dont l’identification d’un niveau sonore inférieure à un seuil. Le dispositif 101 peut comprendre le système de reconnaissance vocale ou, par l’interface d’entrée 106, réceptionner le signal audio. Par exemple, le signal audio est un signal représentatif d’un besoin exprimé par un occupant du véhicule. Par exemple, ce besoin peut être « Bonjour chère Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », « Mets moi de la musique ! », « J’aimerai écouter ma playlist », « Jouons du son ! » … L’étape 210, GenTxt, est une étape de génération, par ledit système de reconnaissance vocale, d’un texte à partir dudit signal audio. Il est connu que certains systèmes de reconnaissance vocale sont plus évolués et comprennent une technologie permettant de convertir la parole humaine en texte écrit. Ces systèmes sont nommées « speech-to-text » en anglais. Cette technologie fonctionne grâce à des algorithmes de traitement du signal qui analysent le signal audio acquis et identifient les différentes composantes du langage, comme les phonèmes, les mots, les intonations, … Classiquement, le signal audio est traité, par le système de reconnaissance vocal, pour supprimer des bruits d fonds et des interférences. Ce système analyse les caractéristiques acoustiques de la parole pour identifier des sons et des mots qui sont prononcés. Un texte est ensuite généré à partir des résultats de l’analyse. Ce système génère des informations, comme un signal informatique. Ces informations sont interprétables par un dispositif de type 101 pour pouvoir extraire le texte généré. Le dispositif 101 peut comprendre tout ou une partie du système de reconnaissance vocal. Par exemple, le dispositif 101, par son interface d’entrée 106, peut réceptionner le signal audio, peut appliquer le traitement de signal adapté pour fournir, par son interface de sortie 107, un signal comprenant le texte généré. Dans un autre exemple, le dispositif 101, transmet à un autre dispositif 101 le signal audio totalement ou partiellement traité par un traitement de signal (par exemple après élimination/réduction des bruits et des interférence). L’autre dispositif 101 peut être à l’extérieur du véhicule comme dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Dans ce cas le dispositif peut réceptionner, par son interface d’entrée 106, le texte généré par l’autre dispositif 101. Par exemple, si un occupant dit « Bonjour chère Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », ledit système de reconnaissance vocale peut fournir le texte : « Bonjour cher Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique ». L’étape 220, SegTxt, est une étape de segmentation, par un système d’analyse lexical, dudit texte. Les systèmes d’analyse lexical sont connus. Par exemple, un système d’analyse lexical est également nommé analyseur de lexèmes ou « tokenizer » en anglais. Le système d’analyse lexical est configuré pour diviser un texte en morceaux plus petits, appelés lexèmes, morphèmes lexicaux ou, en anglais « tokens ». Les tokens peuvent être des mots, des phrases, des paragraphes ou même des caractères individuels. Cette division permet un traitement automatique du langage (paroles émises dans le véhicule par un occupant par exemple). Un système d’analyse lexical est un dispositif informatique. Par exemple, le dispositif 101 peut comprendre un système d’analyse lexical. Dans un autre exemple, le dispositif 101, transmet à un autre dispositif 101 le texte généré à l’étape 210. L’autre dispositif 101 peut être à l’extérieur du véhicule comme dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Dans ce cas le dispositif 101 peut réceptionner, par son interface d’entrée 106, les lexèmes générés par l’autre dispositif 101. Par exemple, si ledit système de reconnaissance vocale fournit le texte « Bonjour chèr Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », à l’issue de l’étape 220 le texte segmenté peut être : « Bonjour », « Intelligence artificielle », « fait beau », « aujourd’hui », « écouter », « musique ». Dans un autre exemple, le tokinenizer pour découper certains mots en phonèmes, lexèmes, morphènes ou autre, et « écouter » peut être découper en « écou- » et « -ter ». L’étape 230, DetMsgType, est une étape de détermination, à partir dudit texte segmenté, d’un type de message d’invite, ledit type de message d’invite étant reconnu par ladite intelligence artificielle. En effet, pour que l’intelligence artificielle fournisse en sortie, par exemple une liste d’instructions, pertinente, l’intelligence artificielle doit recevoir un message d’invite reconnu. Par reconnu, on entend que l’intelligence artificielle a été entraîné avec certains types de message d’invite. Cela permet aussi que rendre moins complexe l’intelligence artificielle car l’intelligence artificielle nécessitera alors d’être moins apte à prendre en compte toutes les variations possibles d’un langage naturellement parlé. Le besoin exprimé sera structuré. Par exemple, un type de message d’invite peut être structuré pour ne comprendre qu’une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, un type de message d’invite peut être structuré pour comprendre une première partie configurée pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, un type de message d’invite peut être structuré pour ne comprendre plusieurs premières parties configurées pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Une première des premières parties, peut contenir des données décrivant un état du véhicule (position, vitesse, …) et des tokens issus de l’étape 220. Une deuxième des premières parties, peut contenir des données ou images de l’intérieur du véhicule et des tokens issus de l’étape 220. Une troisième des premières parties peut contenir des images de l’extérieur du véhicule et des tokens issus de l’étape 220. Et une quatrième des premières parties peut contenir des tokens issus de l’étape 220. Par exemple, une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter commence par un mot-clé significatif d’une action à réaliser comme « Question : », « Tâche : », « Demande : », « Action : », … Par exemple, une partie configurée pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte commence par un mot-clé significatif d’une explication de contexte comme « Soit : », « Contexte : », « Vitesse : », « Position : », « Image intérieure : », « Image extérieure : », … L’intelligence artificielle est configurée pour reconnaître les mots-clés. Avantageusement, la détermination d’un type de de message d’invite est basée sur les tokens. Cette sélection peut se baser sur une matrice qui relie des ensembles de tokens à un type de messagerie. Par exemple, si les tokens issus de l’étape de segmentation ne comprennent que des ordres, le type de message d’invité déterminé sera un message d’invite structuré ne comprenant qu’une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, si les tokens issus de l’étape de segmentation comprennent des ordres et des comprennent des mots, lexèmes, morphèmes lexicaux, …, liés à un état du véhicule ou un organe du véhicule, le type de message d’invité déterminé sera un message d’invite structuré comprenant une première partie configurée pour contenir des données décrivant l’état du véhicule ou de l’organe, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, la détermination du type de message d’invite se base sur un réseau de neurone qui relie des ensembles de tokens à un type de messagerie, le réseau de neurone ayant été préalablement configuré pour cette détermination par un apprentissage dans une étape préliminaire. Par exemple, si le texte segmenté est « « Bonjour », « Intelligence artificielle », « fait beau », « aujourd’hui », « écouter », « musique » », dans cette étape, « écouter » et le complément d’action « musique » seront reconnus. Également, l’absence d’information supplémentaire (état du véhicule, état du conducteur, environnement proche) sera reconnue aussi. Dans ce cas, le type de message d’invite est le type de message d’invite structuré pour ne comprendre qu’une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre mode de réalisation, sur l’exemple de texte segmenté ci-dessus avec « écouter » et le complément d’action « musique » reconnus, en présence d’une détermination de type de message plus étendu, le type de message d’invite est le type de message d’invite structuré comprenant une première partie configurée pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. A partir du mot « musique », l’organe autoradio/système d’infotainment/multimédia est reconnu. On entend par « infotainement » ou « organe d’infotainement » un dispositif multimédia, un dispositif d’infodivertissement, un dispositif autoradio, … Ainsi, le contexte lié à l’organe reconnu, ici par exemple allumé, éteint, volume faible, chaine radio, …, sera utilisé dans les étapes suivantes. L’étape 240, AcqX, est une étape d’acquisition de premières données déterminant un état d’un véhicule et/ou de deuxièmes données déterminant un état d’un passager dudit véhicule et/ou de troisièmes données déterminant un environnement proche dudit véhicule. Avantageusement, les deuxièmes ou troisièmes données comprennent au moins une image acquise par un système d’acquisition d’image. Par exemple, si le besoin exprimé concerne l’environnement proche à l’avant du véhicule, une image acquise par une caméra embarqué en haut de parebrise est comprise dans le message d’invite. Avantageusement, les données à acquérir sont déterminée à partir des tokens. D’une façon similaire à la détermination du type de message d’invite à partir de tokens, les données à acquérir sont déterminées à partir des tokens à partir d’une matrice, d’un système de réseaux de neurones préalablement configuré, ou à partir de tout autre système d’aide à la décision. Par exemple, si un des tokens contient le mot « musique », l’organe autoradio/infotainement/Multimédia est reconnu. Des données de l’état cet organe, comme allumé, éteint, volume faible, chaine radio, …, sont récupérées par l’interface d’entrée 106. L’étape 250, DetMsg, est une étape de détermination dudit message d’invite à partir dudit texte segmenté et dudit type de message d’invite. Avantageusement, ledit message d’invite est déterminé à partir dudit type message d’invite, dudit texte segmenté, desdites premières, deuxièmes et/ou troisièmes données. Avantageusement, l’intelligence artificielle est une intelligence artificielle multi modale lorsque le message d’invite comprend plusieurs modes de communication, par exemple du texte et des images, ou du texte et des données d’un état d’un organe du véhicule, …. Dans l’exemple où le besoin exprimé est « Bonjour chère Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », où le type de message d’invite déterminé est un type de message d’invite structuré pour ne comprendre qu’une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter, le message d’invite peut être « Demande : écouter musique ». Dans l’exemple où le besoin exprimé est « Bonjour chère Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », où le type de message d’invite déterminé est le type de message d’invite structuré comprenant une première partie configurée pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter, le message d’invite peut être « Soit : organe infotainement {état allumé ou éteint}, {Volume X%}. Demande : écouter musique », où « {état allumé ou éteint} », « Volume X%} » sont des informations alphanumériques réceptionnées dans l’étape 250. Les états ou informations « {état allumé ou éteint} » et « Volume X%} » sont des exemples non limitatifs. Avantageusement, l’apprentissage de l’intelligence artificielle est réalisé à partir d’une liste d’organes et d’état, informations, prédéterminés, à partir de mots-clés prédéterminés, à partir de tâches, d’actions attendus prédéterminés. Ceci permet d’obtenir une intelligence artificielle optimisés aux besoins et ainsi une intelligence artificielle moins complexe, plus simple à mettre en œuvre, nécessitant moins de ressources informatiques, et donc embarquable dans un véhicule. Dans l’étape 260, Tx, ledit message d’invite est transmis à ladite intelligence artificielle. Avantageusement, ladite intelligence artificielle est une intelligence multi modale. Dans un mode opératoire l’intelligence artificielle est embarquée dans le véhicule. Dans un autre mode opératoire l’intelligence artificielle est à l’extérieur du véhicule comme dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. L’étape 270, Rx, est une étape de réception de ladite liste d’instructions, ladite liste d’instructions étant traitée par ledit processeur ou par un autre processeur embarqué dans le véhicule. Avantageusement, à partir de la liste d’instruction sont déterminés un organe dudit véhicule et une action liée à ledit organe. Puis à partir de cette indentification, la demande d’action est transmise à l’organe pour que l’organe réalise l’action. Par exemple, à partir de la liste d’instructions, comme « allumer infotainement », l’organe infotainement et l’action liée « allumer »/« mise en route » sont identifiés. Le processeur transmet à l’organe infotainement un ordre de mise en route. Avantageusement, à la suite de l’acquisition dudit signal audio, le procédé comporte en outre une étape de reconnaissance d’une séquence sonore prédéterminée sans génération d’un texte afin de déterminer un déclenchement de l’étape de génération d’un texte à partir dudit signal audio. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples : elle s’étend à d’autres variantes. Par exemple, le procédé a été décrit selon un enchaînement d’étapes. Certaines étapes peuvent être réalisées en parallèle ou selon un autre enchaînement. Ainsi, on a décrit ci-avant un mode de réalisation dans lequel des informations sont transmises. Ces transmissions peuvent être assurées par tout type de technique de communication telle que des communications filaires ou optiques, communications par radiofréquences, communications par ondes, …. Procédé de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle pour recevoir de ladite intelligence artificielle une liste d’instructions informatique, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur (103) et comportant les étapes de : Acquisition (200), par un système de reconnaissance vocale, d’un signal audio ; Génération (210), par ledit système de reconnaissance vocale, d’un texte à partir dudit signal audio ; Segmentation (220), par un système d’analyse lexical, dudit texte ; Détermination (230), à partir dudit texte segmenté, d’un type de message d’invite, ledit type de message d’invite étant reconnu par ladite intelligence artificielle ; Détermination (250) dudit message d’invite à partir dudit texte segmenté et dudit type de message d’invite, ledit message d’invite étant transmis (260) à ladite intelligence artificielle. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le processeur (103) est embarqué dans un véhicule. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ledit procédé comporte en outre une étape de réception (270) de ladite liste d’instructions, ladite liste d’instruction étant traitée par ledit processeur (103) ou par un autre processeur embarqué dans le véhicule. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite intelligence artificielle est une intelligence multi modale. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, dans lequel le procédé comporte en outre une étape de : Acquisition (240) de premières données déterminant un état d’un véhicule et/ou de deuxièmes données déterminant un état d’un passager dudit véhicule et/ou de troisièmes données déterminant un environnement proche dudit véhicule ; Ledit message d’invite est déterminé (250) à partir dudit type message d’invite, à partir dudit texte segmenté, et à partir desdites premières, deuxièmes et/ou troisièmes données. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les deuxièmes ou troisièmes données comprennent au moins une image acquise par un système d’acquisition d’image. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à la suite de l’acquisition dudit signal audio, le procédé comporte en outre une étape de reconnaissance d’une séquence sonore prédéterminée sans génération d’un texte afin de déterminer un déclenchement de l’étape de génération (210) d’un texte à partir dudit signal audio. Dispositif (101) comprenant une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule comportant le dispositif selon la revendication précédente. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif (101) selon la revendication 8, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendication 1 à 7.