Brevet FR3144886A1 — publié le 20240712

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de classification d’une demande de prise en charge de réparation d’un élément de véhicule. A cet effet, les données de la demande sont traitées (212) pour être formatées. Des informations sont extraites et/ou générées (213) à partir de cette demande. Les données sont ensuite codées (214) dans un format déterminé pour alimenter un modèle de classification appris selon une méthode d’apprentissage non supervisé pour classification (215) de la demande de prise en charge. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de classification de demande de prise en charge de réparation pour véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’un composant ou organe de véhicule, par exemple automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de suivi de réparation d’un composant ou organe de véhicule. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants ou d’organes, chacun susceptible de panne ou de défaut. Lorsqu’un utilisateur d’un véhicule est confronté à un défaut ou à une panne d’un ou plusieurs composants de son véhicule, ce dernier prend contact avec un centre spécialisé pour corriger le défaut ou réparer le véhicule. Lorsque le véhicule est sous garantie constructeur, la correction de certains défauts et la réparation de certaines pannes est prise en charge par le constructeur. Pour obtenir la prise en charge des opérations de correction ou de réparation effectuées, le centre spécialisé transmet une requête ou demande de prise en charge des travaux effectués au constructeur du véhicule, une telle requête étant aussi appelée « demande de crédits ». Pour assurer un bon traitement de ces demandes, une catégorie ou classe est associée à chaque demande reçue, ce qui permet par exemple de déterminer ou d’identifier quels organes d’un type de véhicule subissent le plus de panne pour ensuite apporter des correctifs ou lancer de nouveaux développements pour pallier les défauts ou pannes. Une classification erronée entraine ainsi des problèmes dans le suivi des demandes de prise en charge et les corrections à apporter aux pannes ou défauts constatés. Les sources de classification erronée sont nombreuses et comprennent par exemple des problèmes de saisie par des opérateurs. Résumé de la présente invention 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 d’améliorer la classification de demandes de prise en charge de réparation de composant de véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de classification de premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un premier véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception des premières données ; - traitement des premières données pour formater les premières données selon une structure déterminée ; - extraction d’un premier ensemble d’informations déterminé des premières données formatées et génération d’un deuxième ensemble d’informations à partir de données d’utilisation du véhicule ; - codage des premières et deuxièmes informations dans un format déterminé ; - classification des premières données en alimentant un modèle de classification avec les premières et deuxièmes informations codées, le modèle de classification ayant été appris dans une phase d’apprentissage non supervisé d’une méthode d’apprentissage machine ; - validation d’un résultat de la classification à partir d’un ensemble de règles analytiques utilisant un ensemble de paramètres obtenus de bases de données stockant des données représentatives de défaut et/ou de processus de réparation de composant associées au véhicule ; - transmission du résultat validé de la classification. La classification des données à partir d’un modèle de classification appris selon une méthode d’apprentissage machine permet de réduire les erreurs associées au traitement manuel des demandes de prise en charge reçue, ce qui permet d’améliorer la classification de ces demandes de prise en charge. L’apprentissage dans un mode non supervisé permet de réduire la préparation des données et d’éviter les biais liés à la classification des données d’apprentissage en amont de l’apprentissage du modèle de classification. Selon une variante, la phase d’apprentissage comprend les étapes suivantes : - obtention, pour chaque deuxième véhicule d’un ensemble de deuxièmes véhicules, de deuxièmes données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de chaque deuxième véhicule ; - traitement des deuxièmes données pour formater lesdites deuxièmes données selon ladite structure déterminée ; - extraction d’un troisième ensemble d’informations déterminé des deuxièmes données formatées et génération d’un quatrième ensemble d’informations à partir de données d’utilisation de chaque deuxième véhicule ; - codage des troisièmes et quatrièmes informations dans un format déterminé ; - apprentissage non supervisé du modèle de classification à partir des troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec les troisièmes données. Selon une variante additionnelle, l’apprentissage non supervisé comprend une détermination d’une pluralité de classes et une détermination d’un nom pour chaque classe de la pluralité de classes à partir des troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec les troisièmes données. Selon une autre variante, l’apprentissage non supervisé comprend en outre une détermination d’un ensemble de critères de nommage de la pluralité de classes à partir des troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec les troisièmes données. Selon encore une variante, la phase d’apprentissage comprend en outre une étape de validation du modèle de classification à partir de troisièmes données représentatives d’un ensemble de demandes de prise en charge de réparation d’au moins un composant de chaque troisième véhicule d’un ensemble de troisièmes véhicules, des cinquièmes données représentatives de classe de l’ensemble de classes déterminé étant associées aux quatrièmes données. Selon une variante supplémentaire, la phase d’apprentissage comprend en outre une étape d’apprentissage semi-supervisé du modèle de classification postérieur à l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé étant obtenu en fonction des premières et deuxièmes informations codées associées à un résultat validé de la classification obtenu de la validation. Selon une autre variante, le traitement des premières données comprend un traitement par méthode de traitement automatique de langage naturel. Selon une variante supplémentaire, le au moins un processeur met en œuvre un réseau de neurones. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de 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 la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente 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, la présente 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 la présente 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 la présente 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 la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un réseau de communication de données, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un processus de classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule mis en œuvre par un dispositif de traitement de données du réseau de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif du réseau de la configuré pour la classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule mis en œuvre par le dispositif de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. La illustre schématiquement un système ou réseau 1 de communication de données, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le système 1 comprend par exemple un dispositif de traitement de données 10 de type ordinateur ou ordinateur portable. Selon une variante, le dispositif 10 correspond à un dispositif de communication mobile, par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone ») ou une tablette. Le dispositif 10 est relié en communication filaire et/ou sans fil à un ou plusieurs dispositifs distants 101, de tels dispositifs distants hébergeant des données de contenus numériques, par exemples des données de texte, des données de contenus vidéo, des données d’image, etc. Selon une variante, les données ou une partie de ces données sont stockées sur une ou plusieurs bases de données 102 reliées ou associées à un ou plusieurs dispositifs distants, par exemple via une connexion filaire de type Ethernet et/ou fibre optique. L’infrastructure de communication reliant le dispositif 10, le ou les dispositifs distants 101 et/ou la ou les bases de données 102 correspond à une des infrastructures suivantes ou à une infrastructure combinant plusieurs des infrastructures suivantes : - infrastructure d’un réseau de communication sans fil, par exemple un réseau cellulaire sans fil de type 4G ou 5G ou un réseau de type WLAN (de l’anglais « Wireless Local Area Network » ou en français « Réseau local sans fil ») ; - infrastructure d’un réseau de communication filaire de type WAN (de l’anglais « Wide Area Network » ou en français « Réseau étendu ») ou LAN (de l’anglais « Local Area Network » ou en français « Réseau local ») ; - infrastructure d’un réseau à fibre optique. Le ou les dispositifs distants correspondent par exemple à des serveurs, par exemple à un ou plusieurs serveurs d’un constructeur automobile et/ou un ou plusieurs serveurs ou ordinateurs de concessionnaires du constructeur automobile et/ou un ou plusieurs serveurs ou ordinateurs de prestataires du constructeur automobile. Le ou les dispositifs distants 101 et bases de données 102 appartiennent par exemple à un réseau public 100 (internet) et/ou à un ou plusieurs réseaux privés (intranet). La illustre schématiquement un processus de classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le processus de la est par exemple mis en œuvre dans le système 1, et plus spécifiquement dans le dispositif de traitement de données 10, par exemple par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif 10, ou par un dispositif de traitement de données de type serveur 101, par exemple par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif 101. Un exemple de réalisation matérielle d’un tel dispositif est décrit en relation avec la ci-dessous. Une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule correspond à une demande de crédit, c’est-à-dire une demande de remboursement, transmise par exemple par un garagiste à un constructeur automobile, suite à des réparations effectuées sur un véhicule dont la garantie constructeur est active ou en cours. La demande de prise en charge comprend un ensemble d’informations ou données entrées par le garagiste par le biais d’une ou plusieurs interfaces homme-machine d’un dispositif de traitement de données (par exemple un ordinateur, un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone ») ou une tablette). Ces données ou informations sont par exemple éditées sous la forme d’un document ou fichier numérique comprenant des données textuelles décrivant les réparations effectuées sur un ou plusieurs composants ou organes du véhicule. La demande de prise en charge est ensuite transmise électroniquement à destination d’un serveur ou ordinateur du constructeur automobile (par exemple via une messagerie de courriers électroniques) via le réseau 1 par exemple. Un composant ou organe de véhicule correspond à tout élément ou système d’un véhicule, par exemple un élément du moteur, de la carrosserie, de la direction, de l’habitacle, du système électronique du véhicule. Selon l’état de l’art, une telle demande de prise en charge est traitée par une personne au niveau du constructeur pour notamment associer une catégorie ou une classe à cette demande de prise en charge, par exemple pour en assurer un traitement particulier en fonction de la catégorie ou pour analyser de manière statistique l’ensemble de demandes de prises en charge reçues. Il arrive qu’une erreur de classification intervienne lors du traitement manuel. Par exemple une demande de prise en charge concernant un composant de type système de climatisation peut être classifiée ou catégorisée avec la classe ou catégorie correspondant aux composants de type batterie ou phare. Un processus de classification automatique d’une ou plusieurs demandes de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un premier véhicule reçues va être décrit ci-dessous. Un tel processus met avantageusement en œuvre une méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple par un réseau de neurones. Une classification automatique selon une méthode d’apprentissage machine permet d’éviter les problèmes de classification faite par une personne. Le processus de classification ou de prédiction d’appartenance à une classe ou une catégorie parmi un ensemble de classes ou de catégories comprend avantageusement deux phases 20, 21, chacune de ces phases comprenant une ou plusieurs opérations. La première phase 20 correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de classification (aussi appelés modèles de prédiction) et la deuxième phase 21 correspond à une phase dite de production, de classification ou de prédiction basée sur le ou les modèles appris dans la phase d’apprentissage 20 et des données alimentant le ou les modèles appris. La première phase 20 et la deuxième phase 21 sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101. Selon une variante de réalisation, la première phase est mise en œuvre par le dispositif distant 101 (ou par un serveur hors « cloud », par exemple un serveur adapté pour faire l’apprentissage) et la deuxième phase 21 par le dispositif de traitement 10. Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la première phase 20 et les paramètres du ou des modèles de classification sont affinés en temps réel à partir des données et des résultats de la classification de ces données obtenues pendant la deuxième phase 21. Phase d’apprentissage 20 L’apprentissage mis en œuvre dans la première phase 20 correspond avantageusement à un apprentissage non supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble de demandes de prise en charge associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules. Un tel ensemble de demandes de prise en charge comprend par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de demandes de crédit avec pour chacune d’elle une classe ou catégorie associée. La classe ou catégorie associée à une demande de prise en charge n’est pas renseignée pour les données d’apprentissage, l’apprentissage du ou des modèles de classification ne se basant que sur des données comprises dans les formulaires de demandes de prise en charge. L’apprentissage non supervisé, au contraire d’un apprentissage supervisé, ne nécessite pas de classification préalable des données, ce qui permet d’éviter certains biais liés à une telle classification préalable réalisée par des opérateurs, par exemple par le garagiste ayant pris en charge le deuxième véhicule pour effectuer les réparations requises. Dans un apprentissage non supervisé, les données d’apprentissages utilisées pour apprendre le ou les modèles de classification ne sont pas étiquetées, c’est-à-dire qu’aucune étiquette (de l’anglais « label ») ou information sur le type de données ou le groupe auquel elle appartient n’est associée à ces données d’apprentissage. Dans une première opération 201 de la phase d’apprentissage 20, le dispositif distant 101 collecte, obtient ou reçoit (par exemple d’une mémoire, d’une ou plusieurs bases de données et/ou d’autres dispositifs distants) pour chaque deuxième véhicule d’un ensemble de deuxièmes véhicules des deuxièmes données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de chaque deuxième véhicule. Dans une deuxième opération 202 de la phase d’apprentissage 20, les deuxièmes données sont traitées pour être formatées selon un format ou une structure déterminée. La deuxième opération 202 correspond ainsi par exemple à une étape de préparation des données pour homogénéiser les données de l’ensemble des demandes de prise en charge prise en compte pour la phase d’apprentissage 20. La préparation des données comprend par exemple des opérations de méthode de traitement automatique du langage naturel et/ou des opérations de traduction automatique du texte contenu dans les demandes de prise en charge vers une langue cible déterminée (par exemple l’anglais ou le français). Une méthode de traitement automatique du langage naturel, dite NLP (de l’anglais « Natural Language Processing »), est connue de l’homme du métier et est par exemple mise en œuvre selon une méthode d’apprentissage automatique, par exemple mise en œuvre via un réseau de neurones. Un exemple de traitement automatique du langage naturel est par exemple décrit dans « Traitement automatique de la langue naturelle et interprétation : contribution à l’élaboration d’un modèle informatique de la sémantique interprétative », publié par Ludovic Tanguy (Informatique et langage, Université de Rennes 1) en 1997. Un traitement du texte selon une méthode NLP a pour objectif de préparer et homogénéiser les textes, par exemple pour un traitement ultérieur. Le traitement NLP identifie par exemple les éléments du texte correspondant aux verbes, adjectifs, aux termes ressortant le plus fréquemment. Le traitement NLP comprend par exemple des opérations de racinisation ou désuffixation (de l’anglais « stemming »), des opérations de lémmatisation, de suppression des mots d’arrêt (par exemple les mots de, des, une, …), de suppression des signes de ponctuation, séparation des commentaires, etc. En sortie du ou des modèles de traitement NLP sont obtenus des textes préparés ou nettoyés pour les opérations suivantes, de tels textes étant stockés en mémoire (par exemple de manière temporaire) et associés aux textes traduits fournis en entrée du ou des modèles NLP. Dans une troisième opération 203, un ensemble d’informations est extrait des deuxièmes données, c’est-à-dire des textes correspondants aux demandes de prises en charge, et un autre ensemble d’informations est généré à partir de données d’utilisation des deuxièmes véhicules associées aux demandes de prise en charge. Une telle opération est aussi appelée opération d’extraction de caractéristiques qui consiste à extraire des informations ou caractéristiques des demandes de prise en charge et à introduire de nouvelles informations ou données à partir d’autres informations contenues dans les demandes de prise en charge par analyse du texte et ou des caractéristiques extraites, par exemple l’ajout d’un niveau ou degré d’utilisation d’un véhicule, la création d’intervalles en fonctions des périodes de roulage du véhicule, etc. Dans une quatrième opération 204, les données ou informations obtenues dans les opérations précédentes sont codées ou encodées dans un format déterminé de manière à ce que ces données puissent être interprétées par les algorithmes de l’apprentissage des coefficients ou paramètres du modèle de classification (ou modèle de prédiction). Le codage des données est par exemple obtenu selon l’une et/ou l’autre des méthodes suivantes : - méthode TD-IDF (de l’anglais « Term Frequency – Inverse Document Frequency » ou en français « Fréquence de termes – Fréquence de document inversée ») pour les données textuelles, une telle méthode étant utilisées dans les méthodes dites de fouille de textes pour évaluer l’importance d’un terme contenu dans un document ; et/ou - méthode dite « One Hot Encoding » (ou en français « encodage 1 parmi n ») pour les données catégorielles, cette méthode consistant à encoder une variable à ‘n’ états sur ‘n’ bits dont un seul prend la valeur ‘1’, le numéro du bit valant ‘1’ étant le numéro de l’état pris par la variable, ‘n’ représentant le nombre de catégories (ou classes). Dans une cinquième opération 205, le modèle de classification est appris (ou entrainé, ou généré) selon toute méthode d’apprentissage non supervisé connu, à partir des données d’apprentissage codées à l’opération 204 précédente, c’est-à-dire à partir des données obtenues ou extraites des deuxièmes données en relation avec les données de classification associées à ces deuxièmes données obtenues en entrée de la phase d’apprentissage. La classification des données d’apprentissage est non supervisée, des similarités entre les données d’apprentissage étant recherchées pour former des groupes ou classes (ou « cluster » en anglais). L’apprentissage du modèle de classification met par exemple en œuvre une ou plusieurs méthodes d’analyse de facteurs (de l’anglais « factor analysis ») et une ou plusieurs méthodes de partitionnement des données (de l’anglais « clustering »), telles que la méthode dite des k-moyennes (de l’anglais « K-Means »), de forêt d’isolement (de l’anglais « Isolation Forest »), etc. La classification via la méthode de partition en k-moyennes (de l’anglais « k-means ») est par exemple associée à une méthode dite « Elbow » (ou « coude » en français) afin de regrouper les différents demandes de prise en charge en groupes ou classes, par exemple pour regrouper les demandes de prise en charge selon l’organe ou la pièce du véhicule visé(e) par ces demandes de prise en charge. Les principes d’une telle méthode associée à la méthode « Elbow » sont connus de l’homme du métier et par exemple décrit dans le document intitulé « Determining the appropriate cluster number using elbow method for K-means algorithm », publié par H. Humaira et R. Rasyidah en janvier 2018. La méthode « k-means » regroupe les ensembles de données en k groupes appelés « clusters » en anglais, k correspondant à un entier, le nombre de groupes ou classes étant déterminé automatiquement lors de l’apprentissage en fonction du partitionnement des données d’apprentissage. Pour cela, chaque ensemble est représenté dans un espace multidimensionnel (par exemple dans un espace bidimensionnel). Chaque groupe, noté Gri, est représenté dans cet espace par un centroïde Ci (correspondant par exemple à une moyenne) dont la valeur initiale est une valeur aléatoire. Pour chaque ensemble de données ajouté, une distance Di est calculée entre un point de l’espace représentant cet ensemble et chaque centroïde Ci. L’ensemble de données est alors ajouté au groupe GRi dont la distance Di est minimale. Le centroïde Ci du groupe Ci dans lequel vient d’être ajouté l’ensemble de données est alors mis à jour en tenant compte de l’ensemble de données ajouté. En variante, plusieurs regroupements d’ensembles de données sont calculés pour des nombres k différents et l’un de ces regroupements est conservé. Par exemple, le regroupement conservé est celui qui minimise des écarts types entre les ensembles de données des groupes de ce regroupement et le centroïde associé à ces groupes. L’apprentissage du modèle de classification permet d’obtenir un nombre déterminé de groupes ou classes correspondant aux sorties du modèle de classification, chaque classe regroupant des données similaires. Une classe particulière de l’ensemble de classes apprises regroupe par exemple les données des demandes de prise en charge relatives à un même organe, pièce ou composant d’un véhicule. Chaque classe est ainsi relative à un type d’organe de véhicule différent. Par exemple, une première classe concerne la batterie de traction, une deuxième classe concerne les amortisseurs, une troisième classe concerne le système de direction du véhicule, etc. L’apprentissage du modèle de classification comprend en outre une opération de nommage automatique 206 des différentes classes identifiées lors du partitionnement des données. Le nommage comprend par exemple la détermination et l’association d’un nom, aussi appelé étiquette (de l’anglais « label »), identifiant chaque classe. L’opération de nommage 206 comprend par exemple une analyse des deuxièmes données, par exemple une analyse des mots contenus dans chaque demande de crédit d’une classe déterminée. Cette analyse permet de déterminer un ou plusieurs critères de nommage, par exemple un seuil représentatif de l’occurrence d’un mot dans les demandes de prise en charge regroupées dans une même classe. Par exemple, une classe prend le nom « Batterie » ou « Frein » lorsque 75, 80 ou 85 % des demandes de prise en charge associées à cette classe comprennent le mot « Batterie » ou « Frein » respectivement. Selon une variante, une classe prend le nom « Batterie » ou « Frein » lorsque le mot « Batterie » ou « Frein », respectivement, apparait au moins 2 ou 3 fois dans chaque demande de prise en charge de la classe (ou dans 80 ou 90 % des demandes de prises en charge de la classe). Dans une septième opération 207 optionnelle, le modèle de classification appris est validé à partir de données représentatives d’un ensemble de demandes de prise en charge de réparation et des classes associées, ces données étant non utilisées pour l’apprentissage non supervisé et dédiées à la validation, ces demandes de prise en charge étant par exemple associées à un ensemble de troisièmes véhicules, par exemple différent de l’ensemble de deuxièmes véhicules associés aux deuxièmes données d’apprentissage. Dans une telle opération, les performances du modèle de classification appris sont vérifiées à partir d’un ensemble de données de validation non intégré dans les données d’apprentissage et à partir d’un ensemble de métriques (ou mesures) d’évaluation déterminées, ces métriques comprenant par exemple les métriques suivantes : métrique dite de PR-Curve (de l’anglais « Precision-Recall Curve » ou en français « Courbe précision-rappel ») et/ou métrique de spécificité et/ou métrique de précision et/ou métrique de rappel, etc. Les paramètres ou coefficients du modèle de classification appris (et optionnellement validé) sont transmis au dispositif mettant en œuvre la phase de classification ou production 21 lorsque le dispositif mettant en œuvre la phase de classification 21 est différent du dispositif mettant en œuvre la phase d’apprentissage 20. Phase de classification ou de production 21 Dans une première opération 211 de la phase de classification, le dispositif en charge de la phase de classification reçoit ou obtient des premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un premier véhicule. Ces premières données sont par exemple reçues d’un dispositif de traitement de données mis en œuvre chez un garagiste ou réparateur de véhicule. Selon une variante, ces premières données sont reçues d’un serveur 101, par exemple un serveur maintenu par le constructeur automobile. Dans une deuxième opération 212 de la phase de classification 21, les premières données sont traitées pour être formatées selon un format ou une structure déterminée, par exemple un format ou une structure identique à celle utilisée dans la phase d’apprentissage 20. La deuxième opération 212 correspond ainsi par exemple à une étape de préparation des données pour homogénéiser les premières données, tel que décrit en regard de la deuxième opération 202 de la phase d’apprentissage. Dans une troisième opération 213, un ensemble d’informations est extrait des premières données, et un autre ensemble d’informations est généré à partir de données d’utilisation du premier véhicule associées à la demande de prise en charge représentée par les premières données. Une telle opération est aussi appelée opération d’extraction de caractéristiques et est identique à celle décrite dans la troisième opération 203 de la phase d’apprentissage 20. Dans une quatrième opération 214, les données ou informations obtenues dans les opérations précédentes sont codées ou encodées dans un format déterminé correspondant à celui de la phase d’apprentissage 20 de manière à ce que ces données puissent être interprétées par le modèle de classification appris dans la phase d’apprentissage. Le codage des données est par exemple obtenu selon l’une et/ou l’autre des méthodes décrites en regard de la quatrième opération 204 de la phase d’apprentissage 20. Dans une cinquième opération 215, les premières données sont classifiées en alimentant le modèle de classification appris avec les données codées. Dans une sixième opération 216, le résultat de la classification 2150, c’est-à-dire une ou plusieurs classes avec optionnellement pour chacune un coefficient de prédiction (compris entre 0 et 1 par exemple) associé à chaque classe identifiée comme étant la classe la plus probable, ou les plus probables, à laquelle ou auxquelles doit être rattachée la demande de prise en charge 211, est validé à partir d’un ensemble de règles analytiques utilisant un ensemble de paramètres obtenus de bases de données 1101, 1102, 1103 stockant des données représentatives de défaut et/ou de processus de réparation de composant associées au premier véhicule. Les sources 1101, 1102, 1103 de ces paramètres ou données de validation correspondent par exemple à : - une base dans laquelle sont stockées des données de déclaration de faits ou motifs techniques pour assurer le suivi d’un problème technique sur un véhicule, depuis l’identification jusqu’à la résolution du problème ; et/ou - une base dite TSB (de l’anglais « Technical Service Bulletin » ou en français « Bulletin de service technique » qui documentent les procédures recommandées pour la réparation des véhicules en fonction des problèmes ou pannes identifiées ; et/ou - une base comprenant les codes défauts, aussi appelés code DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic »). Lorsque plusieurs classes sont identifiées comme résultat de la classification 2150, une classe parmi la pluralité de classes est par exemple sélectionnée en se basant sur le résultat de la validation, la classe identifiée comme la plus probable à partir des règles analytiques étant sélectionnée. Dans une septième opération 217, le résultat de la classification validé est transmis de manière électronique via un réseau de communication tel que le réseau 1, par exemple sous la forme d’un courrier électronique ou courriel, à destination d’une ou plusieurs personnes ou groupes de personnes identifiées et déterminées. Le résultat de la classification est par exemple transmis à destination de la base de données stockant les données d’apprentissage 201 avec les premières données ayant servi de données d’entrées pour obtenir le résultat de la classification. Une telle transmission permet d’enrichir le contenu de la base d’apprentissage au fur et à mesure des classifications de demandes de prise en charge dans la phase de classification 21 (ou de production). Un nouvel entrainement du modèle de classification postérieur temporellement à l’apprentissage non-supervisé 205 est par exemple mis en œuvre selon une méthode d’apprentissage semi-supervisée à chaque réception de nouvelles données provenant de la phase de classification 21 ou lorsqu’un nombre de nouvelles données provenant de la phase de classification 21 ont été reçues. Un tel processus dit de réapprentissage (ou d’apprentissage semi-supervisé) permet d’améliorer l’apprentissage en affinant les paramètres ou coefficients du modèle de classification et/ou les critères des règles de nommage des classes au fur et à mesure de son utilisation en production, en se basant sur les premières données et sur le résultat de la classification 2150 de ces premières données qui a été validé à partir d’une ou plusieurs sources 1101, 1102, 1103. Selon une variante, la base d’apprentissage est en outre enrichie à partir de résultat(s) de la classification de premières données validé(s) (et éventuellement corrigé(s)) par un des destinataires du résultat de la classification lors d’une opération 219 de validation additionnelle. La illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour la classification de données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple au dispositif de traitement de données 10 ou au dispositif distant 101 de la . Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un téléphone intelligent, une tablette, un serveur. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 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 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 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 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à 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 31. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un ou plusieurs serveurs distants. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type « Sigfox »® utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, 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). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres ordinateurs ou serveurs) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (par exemple un actionneur haptique) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de classification de premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif de traitement 10 ou 101 d’un système de communication ou par le dispositif 3 de la . Dans une première étape 41, les premières données sont reçues. Dans une deuxième étape 42, les premières données sont traitées pour être formatées selon une structure déterminée. Dans une troisième étape 43, un premier ensemble d’informations déterminé est extrait des premières données formatées et un deuxième ensemble d’informations est généré à partir de données d’utilisation du véhicule. Dans une quatrième étape 44, les premières et deuxièmes informations sont codées dans un format déterminé. Dans une cinquième étape 45, les premières données sont classifiées en alimentant un modèle de classification avec les premières et deuxièmes informations codées, le modèle de classification ayant été appris dans une phase d’apprentissage non supervisé d’une méthode d’apprentissage machine. Dans une sixième étape 46, le résultat de la classification est validé à partir d’un ensemble de règles analytiques utilisant un ensemble de paramètres obtenus de bases de données stockant des données représentatives de défaut et/ou de processus de réparation de composant associées au véhicule. Dans une septième étape 47, le résultat validé de la classification est transmis électroniquement à un ou plusieurs destinataires. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la ou 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’apprentissage non supervisé d’un modèle de classification de données de demandes de prise en charge de réparation d’éléments de véhicules qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. Procédé de classification de premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant d’un premier véhicule, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (41 ; 211) desdites premières données ; - traitement (42 ; 212) desdites premières données pour formater lesdites premières données selon une structure déterminée ; - extraction (43 ; 213) d’un premier ensemble d’informations déterminé desdites premières données formatées et génération d’un deuxième ensemble d’informations à partir de données d’utilisation dudit premier véhicule ; - codage (44 ; 214) desdites premières et deuxièmes informations dans un format déterminé ; - classification (45 ; 215) desdites premières données en alimentant un modèle de classification avec lesdites premières et deuxièmes informations codées, ledit modèle de classification ayant été appris dans une phase d’apprentissage (20) non supervisé d’une méthode d’apprentissage machine ; - validation (46 ; 216) d’un résultat de ladite classification à partir d’un ensemble de règles analytiques utilisant un ensemble de paramètres obtenus de bases de données (2101, 2102, 2103) stockant des données représentatives de défaut et/ou de processus de réparation de composant associées audit premier véhicule ; - transmission (47 ; 217) électronique du résultat validé de ladite classification (45 ; 215). Procédé selon la revendication 1, pour lequel ladite phase d’apprentissage (20) comprend les étapes suivantes : - obtention (201), pour chaque deuxième véhicule d’un ensemble de deuxièmes véhicules, de deuxièmes données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant dudit chaque deuxième véhicule ; - traitement (202) desdites deuxièmes données pour formater lesdites deuxièmes données selon ladite structure déterminée ; - extraction (203) d’un troisième ensemble d’informations déterminé desdites deuxièmes données formatées et génération d’un quatrième ensemble d’informations à partir de données d’utilisation dudit chaque deuxième véhicule ; - codage (204) desdites troisièmes et quatrièmes informations dans un format déterminé ; - apprentissage (205) non supervisé dudit modèle de classification à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites deuxièmes données. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit apprentissage non supervisé comprend une détermination d’une pluralité de classes et une détermination (206) d’un nom pour chaque classe de ladite pluralité de classes à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites deuxièmes données. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit apprentissage non supervisé comprend en outre une détermination d’un ensemble de critères de nommage de ladite pluralité de classes à partir desdites troisièmes et quatrièmes informations codées en relation avec lesdites deuxièmes données. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, pour lequel ladite phase d’apprentissage (20) comprend en outre une étape de validation (207) dudit modèle de classification à partir de troisièmes données représentatives d’un ensemble de demandes de prise en charge de réparation d’au moins un composant de chaque troisième véhicule d’un ensemble de troisièmes véhicules, des cinquièmes données représentatives de classe dudit ensemble de classes déterminé étant associées auxdites troisièmes données. Procédé selon l’une des revendications 2 à 5, pour lequel ladite phase d’apprentissage comprend en outre une étape d’apprentissage semi-supervisé dudit modèle de classification postérieure audit apprentissage non supervisé, ledit apprentissage semi-supervisé étant obtenu en fonction desdites premières et deuxièmes informations codées associées à un résultat validé de la classification obtenu de ladite validation. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ledit traitement desdites premières données comprend un traitement par méthode de traitement automatique de langage naturel. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel ledit au moins un processeur met en œuvre un réseau de neurones. 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. Dispositif (3) de classification de premières données représentatives d’une demande de prise en charge de réparation d’au moins un composant de véhicule, le dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.