Brevet FR3147412A1 — publié le 20241004

Titre : Système de contenant mettant en œuvre un assistant conversationnel. L’invention concerne un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel. Selon l’invention, un tel système comprend au moins un contenant (1,10) configuré de sorte à capturer une première donnée provenant d’un utilisateur; et un agent intelligent conversationnel (18) configuré pour : recevoir la première donnée, transmise par ledit contenant ; effectuer une analyse sémantique de la première donnée ; produire, optionnellement, une deuxième donnée résultante de l’analyse sémantique ; transmettre, optionnellement, la deuxième donnée audit au moins un contenant ; ledit contenant (1,10) étant en outre configuré de sorte à traiter la deuxième donnée reçue. Figure à publier : 1 Système de contenant mettant en œuvre un assistant conversationnel. Domaine de l’invention L’invention se rapporte au domaine de l’intelligence artificielle conversationnel lié aux objets connectés, également connus sous la terminologie d’internet des objets et l’acronyme IoT (de l’anglais « Internet of Things”). Plus précisément, l’invention concerne un contenant intelligent, destiné au transport de produits, pièces ou objets. L’invention trouve notamment une application dans les emballages ou colis d’acheminement, utilisés dans le domaine du transport logistique pour la livraison de produits. État de la technique Dans le domaine de la logistique, il est connu d’étiqueter un colis pour identifier sa destination, le trier et l’aiguiller sur les plateformes logistiques, jusqu’à son destinataire. Une telle technique souffre de la nécessité de multiplier le nombre d’étiquette en fonction du nombre de prestataires logistiques impliqués dans le transport. En outre, cette technique élémentaire comporte de nombreux inconvénients liés à l’absence de l’étiquette décollée, des problèmes de lisibilité, et l’impossibilité de suivre le colis entre deux points d’identifications en plateformes logistiques. Pour conséquence, de nombreux colis sont perdus et pour certains volés. Il est apparu, alors, la nécessité d’utiliser des emballages équipés d’une unité électronique embarqué avec un écran faisant office d’étiquette et aptes à transmettre des informations de position avec une plateforme de supervision, sur le parcours logistique suivi. Enfin, pour renforcer la sécurisation de ces emballages, ont été ajoutés des moyens de verrouillage des colis, autorisant l’ouverture selon des conditions particulières, afin de limiter l’accès à la personne autorisée, bien souvent le destinataire final. Toutefois, ces évolutions d’un emballage d’expédition et transport d’un objet ne sont pas sans inconvénients. En effet, dès lors qu’un nouveau type d’étiquetage entre en fonction, il faut revoir et reformuler les processus, envisager le fonctionnement nominal et les situations d’erreurs de traitement dans la chaîne logistique. Un autre inconvénient d’une telle technique, est qu’elle nécessite alors de former l’ensemble des professionnels de la chaîne logistique à ce nouvel usage, souvent spécifique. Encore un inconvénient de cette technique, est que lorsque le destinataire reçoit son colis, bien qu’il ait pu suivre son cheminement, il n’a pas d’information relatif à son transport. Objectifs de l’invention L’invention a donc notamment pour objectif de pallier les inconvénients de l’état de la technique cités ci-dessus. Plus précisément l’invention a pour objectif de fournir un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel entre un utilisateur et l’emballage de transport. Un objectif de l’invention est également de fournir une telle technique qui soit simple à mettre en œuvre par l’utilisateur. Un autre objectif de l’invention est de fournir une telle technique qui permet des échanges pertinents avec l’utilisateur. Un objectif de l’invention est également de proposer une telle technique qui permet un échange conversationnel centré autour du profil de l’expéditeur. Encore un objectif de l’invention est de fournir une telle technique qui soit fiable, et sans danger pour le consommateur. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront par la suite sont atteints à l’aide d’un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel. Dans le cadre de l’invention le système comprend au moins un contenant configuré de sorte à capturer une première donnée. Le système comprend de plus un agent intelligent conversationnel configuré pour : a) recevoir la première donnée, transmise par le contenant ; b) effectuer une analyse sémantique de ladite première donnée ; c) produire, optionnellement, une deuxième donnée résultante de l’analyse sémantique ; d) transmettre, optionnellement, ladite deuxième donnée audit au moins un contenant ; En outre, dans ce système, le contenant est configuré de sorte à traiter la deuxième donnée reçue. Ainsi, dans un tel système, grâce à ces caractéristiques techniques il est possible d’initier une conversation dans laquelle le contenant envoi des données à un agent intelligent qui après les avoir sémantiquement analysées peut lui répondre avec le résultat de son analyse. Selon un mode de réalisation préférentiel de l’invention, la première donnée et la deuxième donnée sont des données dites de communication qui forment un échange conversationnel, et dans lequel la première donnée provient d’un utilisateur du contenant ; le traitement de la deuxième donnée par le contenant consiste à communiquer la deuxième donnée audit utilisateur, l’agent intelligent conversationnel est en outre configuré de sorte à : - conserver une information contextuelle à partir de l’échange conversationnel, - utiliser l’information contextuelle lors de ladite analyse sémantique. Grâce à ces caractéristiques, un utilisateur peut interroger en langage naturel le contenant et obtenir en retour, une aide, et/ou des précisions, fournies en langage naturel. En outre, l’utilisateur peut par une série de questions/réponses enchaînées converser avec le contenant. De plus, l’agent intelligent conversationnel possède l’historique des questions/réponses échangées avec l’utilisateur et ainsi il peut affiner son analyse de sorte à augmenter la précision de ses réponses. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, la première donnée est une donnée dite d’information, du type, un identifiant, ou une grandeur physique, ou une configuration de fonctionnement. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel reçoit des informations sur le contexte du contenant. Ces informations peuvent être simples, couplées ou composées pour apporter un niveau variable de précision sur les informations recueillies. La première donnée dite d’information peut par exemple comprendre la température interne seule et/ou externe, la pression atmosphérique interne et/ou externe. Cela peut également être des informations liées à son mouvement, tel qu’une accélération, ou une position par localisation satellite. Ainsi, de l’information de mouvement, l’agent intelligent conversationnel peut déduire la soumission du contenant à un choc, à des vibrations, ou à une chute. Dans le cas de la chute la hauteur de chute et/ou l’accélération peuvent compléter l’information. Avantageusement, les identifiants sont des identifiants propres à l’application, ou des identifiants de type connu, tel celui d’une carte SIM ® (acronyme anglophone de « Subscriber Identify Module »), ou encore d’un code NFC ® (acronyme anglophone de « Near-Field Communication »). Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention, la deuxième donnée, résultante de l’analyse sémantique de la première donnée dite d’information est une commande appliquée par ledit contenant. Grâce à ces caractéristiques, de manière optionnelle selon le résultat de l’analyse sémantique, une deuxième donnée est produite, puis envoyée au contenant qui peut alors l’exploiter. Ainsi, l’agent intelligent conversationnel peut choisir entre émettre un message textuel ou vocal et commander différentes actions, notamment piloter une DEL (acronyme de Diode Électroluminescente également connu sous l’acronyme « LED »), une sirène ou un haut-parleur, un moteur, un écran d’affichage, un dispositif de verrouillage/déverrouillage. Ainsi, l’agent intelligent conversationnel peut par exemple commander un mode clignotant des DEL pour attirer l’attention de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation préférentiel de l’invention, l’agent intelligent conversationnel, est configuré de sorte à : - enregistrer la première donnée dite d’information dans une base de paramètres d’apprentissage continu ; et - entraîner un modèle de l’agent intelligent conversationnel avec les paramètres d’apprentissage continu stockée dans ladite base . Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel accroît sa base de connaissances, de sorte à enrichir ses réponses et/ou améliorer la pertinence de celles-ci. Selon un aspect particulier de l’invention, l’entraînement est automatique. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention, l’entraînement est un apprentissage profond, dans lequel à chaque paramètre d’apprentissage continu est associé une pondération d’appréciation positive ou négative dudit paramètre. Ainsi, grâce à l’aide d’algorithmes de type « machine learning » ou « deep learning » la valeur des données d’apprentissage est qualifiée, améliorant la fiabilité des analyses sémantiques ultérieures. Selon un mode de réalisation, le contenant comprend un moyen d’entrée de ladite première donnée dite de communication, qui est un moyen de capture vocale et/ou un moyen de saisie textuel. Grâce à ces caractéristiques, l’utilisateur peut interroger le contenant directement en langage naturel à l’oral et/ou utiliser un moyen de saisie, tel un clavier tactile ou mécanique, ou encore un stylet associé à un moyen de reconnaissance d’écriture manuscrite, pour communiquer avec le contenant. Selon un mode particulier de réalisation de l’invention, le moyen d’entrée est une télécommande indépendante, de proximité, tel un smartphone. Le smartphone communique alors avec un moyen de communication sans fil de proximité tels un protocole bluetooth ®, BLE ® (acronyme anglophone de « Bluetooth Low Energy ») ou Wi-Fi ®. Grâce à ces caractéristiques, il est possible de réaliser des contenants à prix réduits et ainsi élargir la clientèle cible du produit. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, le système comprend un moyen de transcription textuelle de ladite capture vocale, de sorte que l’agent intelligent conversationnel reçoit une première donnée au format texte. Grâce à ces caractéristiques, à l’aide de la parole, l’utilisateur peut communiquer avec le contenant dont le message vocal capté est converti en un message texte reçu par l’agent intelligent conversationnel, et directement interprétable par une intelligence artificielle conversationnelle. Selon un mode de réalisation, le contenant comprend un moyen de restitution sonore et/ou un moyen d’affichage, de ladite deuxième donnée dite de communication. Grâce à ces caractéristiques, l’utilisateur reçoit une réponse à l’interrogation qu’il a soumise indirectement à l’agent intelligent conversationnel par l’intermédiaire du contenant. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention, le système comprend un moyen de transcription vocale de la deuxième donnée dite de communication produite au format texte par l’agent intelligent conversationnel. Grâce à ces caractéristiques, l’utilisateur reçoit une réponse vocale. Selon un mode de réalisation, le contenant est sélectionné dans un groupe comprenant un bagage, une boîte réutilisable. Ainsi, de façon nouvelle et inattendue, une boîte réutilisable, un emballage de livraison logistique réutilisable, une étiquette électronique logistique destinée à équiper un emballage à usage unique et également un bagage, telle une valise, permettent à un utilisateur de converser pour obtenir différents types d’informations, notamment des informations facilitant l’utilisation du contenant. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention l’agent intelligent conversationnel est intégré dans une unité informatique embarquée dudit contenant et/ou sur une plateforme informatique centrale configurée pour communiquer avec ledit contenant. Grâce à ces caractéristiques, il est possible d’avoir soit un contenant autonome avec une intelligence localisée, soit un contenant épaulé par une intelligence déportée sur une plateforme informatique centrale distante. Il est également possible de répartir, voir cumuler une intelligence de part et d’autre entre la plateforme informatique centrale et le contenant, pour démultiplier la pertinence et/ou la rapidité des réponses, ou encore répartir la charge de traitement en fonction du dimensionnement de la puissance de traitement embarqué dans le contenant. De plus, une intelligence localisée dans chaque contenant, offre également l’avantage, notamment dans le cas d’un bagage, d’améliorer la confidentialité et/ou le respect de la vie privée. En outre, une telle intelligence localisée palie à l’absence de connectivité avec la plateforme informatique centrale lors de la défaillance des moyens de communications longue distance. Cela permet aussi de réduire la consommation d’énergie du module de communication longue distance. Cela permet également de gérer et donc minimiser le volume de consommation de données 4G. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, l’agent intelligent conversationnel est déporté sur une plateforme informatique externalisée configurée pour communiquer avec ladite plateforme informatique centrale. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel est déporté sur une plateforme externalisée chez un fournisseur spécialisé par exemple. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le système de transport comprenant en outre un moyen de communication avec un réseau informatique mondial. Selon des variantes de mode de réalisation le moyen de communication raccorde la plateforme informatique centrale et/ou la plateforme informatique externalisée au réseau informatique mondial. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel est apte à compléter son apprentissage par la consultation d’internet. En outre, il peut enrichir ses réponses par des informations collectées sur le réseau informatique mondial, comme par exemple des informations météo en lien avec un pic de température enregistré par le contenant dans un lieu déterminé. Selon un mode de réalisation avantageux de l’invention - le contenant est configuré de sorte à identifier l’utilisateur, catégoriser l’utilisateur identifié dans un profil type de conversation et transmettre le profil type de conversation à l’agent intelligent conversationnel ; - l’agent intelligent conversationnel étant configuré de sorte à adapter l’analyse sémantique en fonction du profil type de conversation. Grâce à ces caractéristiques, l’agent intelligent conversationnel est apte à apporter des informations ciblées en fonction du profil type de conversation et donc du rôle de l’utilisateur qui peut avoir le rôle d’un client recevant un colis, celui d’un logisticien chargé de son acheminement, ou encore le rôle d’un agent en charge de la maintenance du colis réutilisable. Ainsi, l’agent de maintenance identifié peut grâce à des mots clés de commande vocale obtenir des informations de diagnostic, ou encore des informations ou recommandations du manuel de service après-vente, qui ne sont pas disponibles pour les autres rôles. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’identification de l’utilisateur est complétée par une authentification. Ainsi, grâce à cette technique, il est possible de s’assurer, par exemple, que seul le client destinataire peut obtenir l’ouverture du contenant, lors de la livraison. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l’invention l’agent intelligent conversationnel est configuré de sorte à choisir une langue de conversation en fonction d’une position du contenant, reçu dans la première donnée dite d’information. La position qui est une grandeur physique de localisation est typiquement la dernière position GPS du contenant. Mais celle-ci peut également être déduite d’autres informations, telle la cellule de téléphonie cellulaire courante, ou la position connue de l’entrepôt de stockage actuel et/ou son réseau Wi-Fi® auquel le contenant peut être connecté. Ainsi, l’agent intelligent conversationnel dialogue dans la langue locale lorsque celle-ci est disponible, ou bascule dans une langue internationale, typiquement en anglais, ou encore en espagnol, en français. Avantageusement, l’agent intelligent conversationnel utilise la position de localisation pour déterminer des critères de cultures locale et adapter les réponses produites à ces critères. Certains aspects de l’invention partent de l’idée de mettre en œuvre les avancées de l’intelligence artificielle dans le domaine conversationnel, notamment avec les modèles de langue de grande taille ou LLM (acronyme anglophone de « Large Language Model »), du type des « transformeurs génératif pré-entraîné », tel des services comme GPT3 ® et ChatGPT ® d’OpenAI ®, Bert ® et Bard ® de Google ®, ou encore avec l’intelligence artificielle générative. Liste des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de 2 modes de réalisation de l’invention, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés parmi lesquels la : est une représentation schématique d’un exemple de mode de réalisation d’un système de transport d’objet figurant un contenant communicant selon l’invention ; est une représentation schématique d’un deuxième exemple de mode de réalisation d’un bagage intelligent selon l’invention. Description détaillée de l’invention 1. Exemple de mode de réalisation de l’invention On a illustré sur la , un premier mode de réalisation d’un système de transport d’objets selon l’invention, comprenant un contenant 1, une infrastructure informatique 14 et une plateforme informatique externalisée 19. Le contenant 1 permettant un échange conversationnel intègre des moyens électroniques dont une unité informatique 2 embarquée, des moyens de mémorisation de données 3, une batterie 4 d’alimentation électrique, un micro 5, un haut-parleur 6, un écran numérique 7, un ou plusieurs boutons 8 de commande, un premier moyen de communication 9, un ou des actionneurs non représentés, l’ensemble assemblés selon des techniques connues en soi. Il intègre par ailleurs, une multitude de capteurs non représentés, pour obtenir des informations diverses, liées à son stockage, son transport, ou son environnement. Ainsi, il peut obtenir, une position « GPS » (acronyme anglophone de « Global Positioning System ») permettant de tracer son déplacement, une information de mouvement et déduire l’encaissement d’un choc, déduire sa soumission à des vibrations, ou encore enregistrer une chute. Le contenant 1 est également apte à enregistrer des informations internes et/ou externes telles qu’une température, une pression atmosphérique. Ces informations diverses incluent également un identifiant propre au contenant 1, un identifiant propre à l’unité informatique 2, un identifiant de carte « SIM » (acronyme anglophone de « Subscriber Identify Module »), un code de communication en champ proche connu sous l’acronyme « NFC » (acronyme anglophone de « Near-Field Communication »), ou tout autre identifiant connu en soi par l’homme de l’art. L’infrastructure informatique 14 inclut une plateforme informatique 15, une base de donnée 16 et un deuxième moyen de communication 17 pour communiquer via le premier moyen de communication 9, avec l’unité informatique 2 du contenant 1. Par ailleurs, l’infrastructure informatique 14 est apte à communiquer à l’aide d’un troisième moyen de communication 20 avec la plateforme informatique externalisée 19. Dans ce mode de réalisation, la plateforme informatique externalisée 19 inclut un module d’intelligence artificiel conversationnel, typiquement logiciel, qui constitue un agent conversationnel 18 configuré pour : a) recevoir une donnée captée, transmise par le contenant 1 via l’infrastructure informatique 14 ; b) effectuer une analyse sémantique de la donnée captée ; c) produire une donnée résultante de l’analyse sémantique ; et d) transmettre via l’infrastructure informatique 14, la donnée résultante au contenant 1 ; Une conversation débute, lorsque la donnée captée est une première donnée dite de communication, et que la donnée résultante est une deuxième donnée dite de communication. Dans ce cas, la première donnée de communication et la deuxième donnée de communication sont stockées par l’agent conversationnel 18 selon des méthodes connues en soi, pour conserver une information contextuelle. C’est alors, un historique de la conversation composé de ces informations contextuelles qui s’enrichit au fil des échanges. Pour initier une conversation, un utilisateur appuie sur le bouton 8 du contenant 1. L’unité informatique déclenche alors une captation audio à l’aide du micro 5 et enregistre le message vocal émis par l’utilisateur. Ensuite, il transmet ce message vocal, appelé premier message vocal capté, à l’infrastructure informatique 14. Celle-ci équipée de moyens de conversion vocale-textuelle connus sous la terminologie anglophone de « speech to text » et « text to speech », se charge de transcrire le premier message vocal en un premier message textuel correspondant. L’infrastructure informatique 14 transmets alors ce premier message textuel à l’agent conversationnel 18 sur la plateforme informatique externalisée 19. Dans une conversation, la donnée résultante qui est un second message textuel, est d’abord reçue par l’infrastructure informatique 14. Celle-ci convertit, le second message textuel, en un second message vocal et le transmet au contenant 1. Alors, le contenant 1 diffuse le second message vocal à travers le haut-parleur 6, à l’attention de l’utilisateur, qui peut poursuivre la conversation. Ainsi, par l’enchaînement de ces échanges, le contenant 1 soutient la conversation avec l’utilisateur. Par ailleurs, étant équipées d’autres sources d’informations précisées ci-avant, le contenant 1 est également configuré pour transmettre, au moins l’une des informations diverses disponible en tant que message de donnée captée. À titre d’exemple, la donnée captée transmise, véhicule l’information de sa position GPS. Ou encore la donnée captée contient une combinaison d’informations, telles l’identifiant, la température interne et la température externe mesurées par le contenant 1. Lorsque la donnée captée n’est donc pas le message vocal de l’utilisateur mais une donnée dite d’information, la donnée résultante est une commande transmise au contenant 1 qui l’applique à l’au moins un des actionneurs. Par exemple, la commande résultante, commande le déverrouillage du contenant 1, autorisant son ouverture par l’utilisateur. Cependant, le message vocal de l’utilisateur peut être interprété par l’agent conversationnel 18 comme un ordre de commande de l’un des actionneurs. Toutefois, selon la configuration du contenant 1 et/ou de l’agent conversationnel 18, l’utilisateur ne peut pas nécessairement agir sur tous les actionneurs équipant le contenant 1. Dans le contexte du système de transport d’objets, à l’aide d’une flotte de contenants 1, c’est l’ensemble des données remontées par la flotte de contenants à l’agent conversationnel 18 qui contribue à l’enrichissement du modèle. Par ailleurs, une contextualisation du contenant 1 permet d’orienter la conversation afin de fournir, à l’utilisateur, des informations les plus adaptées possibles par rapport au contenant 1 et notamment ses possibilités. En outre, des informations contextuelles sont soumises à l’apprentissage du modèle de l’agent conversationnel 18, de sorte à lui inculquer un corpus de conditions initiales. Typiquement, ces informations contextuelles portent sur le contenant 1, sa description, son mode d’emploi, les usages possibles, les questions fréquentes soumises par les utilisateurs, l’offre commerciale de transport d’objet à l’aide du contenant 1, ou encore des informations sur l’entreprise gérant la flotte de contenants 1 formant le système de transport d’objets. Pour cela, l’agent conversationnel 18 est soumis à une spécialisation de son modèle dans laquelle on lui fournit une série de mots clés et la sémantique associée pour former le corpus de conditions initiales. À titre d’exemple, l’apprentissage des événements associés à un envoi peux être réalisé selon le pseudo-code illustratif ci-après : « Each stored event is composed of type, value where date is the date of the event, type is the type of the event and value is defined per type as follow: - 'sender': name, address - 'recipient':name, address - 'startShipment': date, latitude, longitude - 'endShipment': date, latitude, longitude - 'sensors':date, 'externalTemperature', measure (in °C), 'internalTemperature', measure (in °C), 'externalHumidity', measure (in %), 'internalHumidity', measure (in %), 'pressure', measure (in hPa) - 'geolocation': date, latitude, longitude - 'warehouse': enterDate, exitDate, latitude, longitude, name - 'flight': fromDate, fromLatitude, fromLongitude, fromAirport, toDate, toLatitude, toLongitude, toAirport - 'alert': date, latitude, longitude, subtype (in 'externalTemperature', 'internalTemperature', 'externalHumidity', 'internalHumidity', 'freeFall'), measure -'events': You will return every events containing the keyword 'store' as a list without displaying the keyword itself. When 'event' is followed by a type, return every events of the defined type as a list instead of all 'store' keywords and return the closest city instead of raw location coordinates. » L’apprentissage de la sémantique associée peut être réalisée de la façon suivante : « A duration between two events event A and event B is defined as the difference between the date of the event B and the date of the event A. The duration of an event is defined as the difference betwen the exitDate and the enterDate of the event or the toDate and the fromDate of the event» Le contenant 1 est par exemple un colis ou un emballage d’expédition conforme à l’invention. 2. Autres exemples de mode de réalisation de l’invention Sur la , on a représenté le contenant 1 sous les traits d’un bagage, ici une valise 10 forme un système de transport d’objet selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. Le contenant 1 comprend, ici également, des moyens électroniques dont l’unité informatique 2 embarquée, les moyens de mémorisation de données 3, la batterie 4 d’alimentation électrique, le micro 5, le haut-parleur 6, le bouton 8, assemblés, selon des techniques connues en soi. L’unité informatique 2 embarquée de la valise 10, est configurée pour capter à l’aide du micro 5 des requêtes formulées par l’utilisateur de la valise 10 et émettre des réponses via le haut-parleur 6. Ainsi, le micro 5 et le haut-parleur 6 forme une interface avec l’utilisateur de la valise 10. En outre, l’unité informatique 2 embarquée, est configurée pour exécuter l’agent intelligent conversationnel, et ainsi de manière autonome entretenir une conversation avec l’utilisateur de la valise 10. Par ailleurs, l’unité informatique 2 embarquée, grâce au moyen de communication 9 est apte à recevoir un corpus spécialisé choisis en fonction de l’utilisation prévue de la valise 10. Par exemple, ce corpus est spécialisé en fonction d’un voyage particulier, avec des informations sur les lieux de transit programmés tels les gares, aéroports, infrastructure de transport d’une ville avec information sur le plan des stations de métro, etc. Ainsi, l’utilisateur peut grâce à une conversation avec la valise 10 obtenir des informations pour se retrouver dans le dédale de couloirs de ces lieux de transit. Dans une variante du deuxième mode de réalisation, l’unité informatique 2 embarquée communique via le moyen de communication 9 avec l’agent intelligent conversationnel 18 déporté sur l’infrastructure informatique 14, ou sur la plateforme informatique externalisée 19, non représentées. 3. Autres caractéristiques optionnelles et avantages de l’invention Dans des variantes des modes de réalisation de l’invention détaillés ci-dessus, il peut également être prévu : d’enregistrer, au niveau de l’agent conversationnel 18, la donnée captée dans une base de données de stockage de paramètres d’apprentissage continu, lorsque la donnée captée est au moins l’une des informations diverses, de sorte à entraîner un modèle dudit agent conversationnel 18, selon une technique connue sous la terminologie anglophone de « machine learning ». Ainsi, l’agent conversationnel 18 est apte à entraîner son modèle d’une part et il est configuré à l’entraîner de manière automatique d’autre part ; d’associer la donnée captée à une pondération d’appréciation positive ou négative, prise en compte par le modèle de l’agent conversationnel 18. Ainsi, l’entraînement du modèle est un apprentissage profond, technique connue sous la terminologie anglophone de « deep learning ». Cela accroît la performance d’analyse statistique du modèle et par conséquent la pertinence des échanges conversationnels avec l’utilisateur ; d'intégrer au contenant des moyens d’identification et/ou d’authentification de l’utilisateur pour déterminer son rôle et par conséquent le profil de conversation à adopter. L’identification peut être obtenue par toute méthode connue, tel un badge, un moyen de reconnaissance vocale, etc. ; d'intégrer les moyens de conversion vocale-textuelle dans le contenant 1, ou de déporter ces moyens sur la plateforme externalisée, ou encore chez un fournisseur spécialisée. d’intégrer l’agent conversationnel 18 à l’infrastructure informatique 14, optimisant notamment les temps de réponse ; d’embarquer l’agent conversationnel 18 dans l’unité informatique 2 du contenant 1 servant d’emballage d’expédition, et ainsi lui apporter autonomie pour converser avec l’utilisateur ; pour l’agent conversationnel 18 embarqué dans l’unité informatique 2, de recevoir des paramètres d’apprentissage continu éventuellement pondérés, émis par de l’infrastructure informatique 14, les paramètres d’apprentissage relevant du retour d’informations d’un parc de contenant 1 en exploitation ; de spécialiser l’agent intelligent conversationnel de sorte qu’il adapte son analyse sémantique en fonction de la localisation courante du contenant ; de transmettre une consigne, en d’autres termes un message vocal à l’attention de l’utilisateur, à la suite de l’analyse de données captées, par exemple pour émettre un message exigeant plus de précautions dans la manipulation du contentant 1 lors d’une détection d’une chute ; d’utiliser un écran numérique tactile comme interface d’entrée et/ou de sortie entre le contenant 1 et l’utilisateur ; d’intégrer le premier moyen de communication 9 aux moyens électroniques de la valise 10 ; de créer des flottes dédiées par client d’un transporteur logistique, avec un cloisonnement de la contextualisation et donc du corpus initial utilisé par l’agent conversationnel 18 en fonction des spécificités du client. La technique décrite ci-dessus pour réaliser un système de transport d’objets permettant un échange conversationnel peut être utilisée avec différents types de réceptacles, par exemple pour constituer un contenant du type conteneur de transport de marchandises. Il convient de comprendre que les éléments représentés sur les figures peuvent être mis en œuvre sous diverses formes de matériel, de logiciel ou de combinaisons de ceux-ci. De préférence, ces éléments sont mis en œuvre dans une combinaison de matériel et de logiciel sur un ou plusieurs dispositifs polyvalents programmés de manière appropriée, qui peuvent comprendre un processeur, une mémoire et des interfaces d'entrée/sortie. La présente description illustre les principes de la présente divulgation. Il sera donc apprécié que les personnes compétentes dans l'art seront en mesure de concevoir divers arrangements qui, bien que non explicitement décrits ou montrés ici, incarnent les principes de la divulgation et sont inclus dans sa portée. Tous les exemples et le langage conditionnel cités ici sont destinés à des fins éducatives pour aider le lecteur à comprendre les principes de la divulgation et les concepts apportés par l'inventeur pour faire avancer l'art, et doivent être interprétés comme n'étant pas limités à ces exemples et conditions spécifiquement cités. En outre, toutes les déclarations de principes, d'aspects et de modes de réalisation de la divulgation, ainsi que les exemples spécifiques de ceux-ci, sont destinés à englober leurs équivalents structurels et fonctionnels. En outre, il est prévu que ces équivalents comprennent à la fois les équivalents actuellement connus et les équivalents développés à l'avenir, c'est-à-dire tout élément développé qui remplit la même fonction, indépendamment de sa structure. Ainsi, par exemple, l'homme de l'art comprendra que les schémas de principe présentés ici représentent des vues conceptuelles de circuits illustratifs mettant en œuvre les principes de la divulgation. De même, on appréciera que tous les organigrammes, diagrammes de flux et autres représentent divers processus qui peuvent être essentiellement représentés sur un support lisible par ordinateur et ainsi exécutés par un ordinateur ou un processeur, que cet ordinateur ou ce processeur soit ou non explicitement représenté. Les fonctions des divers éléments illustrés sur les figures peuvent être assurées par l'utilisation de matériel dédié ainsi que de matériel capable d'exécuter un logiciel en association avec un logiciel approprié. Lorsqu'elles sont assurées par un processeur, les fonctions peuvent être assurées par un seul processeur dédié, par un seul processeur partagé, ou par une pluralité de processeurs individuels, dont certains peuvent être partagés. De plus, l'utilisation explicite du terme "processeur" ou "contrôleur" ne doit pas être interprétée comme se référant exclusivement au matériel capable d'exécuter un logiciel, et peut inclure implicitement, sans limitation, un processeur de traitement de signal numériques (DSP), de la mémoire morte (ROM) pour stocker le logiciel, de la mémoire vive (RAM), et un support de stockage non-volatile. En outre, certains éléments peuvent être indépendant ou regroupés, par exemple dans un microcontrôleur (MCU), ou un système sur un composant (SoC acronyme anglophone de « System-on-Chip »). D'autres matériels, conventionnels et/ou personnalisés, peuvent également être inclus. De même, tous les commutateurs représentés sur les figures sont uniquement conceptuels. Leur fonction peut être exécutée par le fonctionnement d'une logique de programme, par une logique dédiée, par l'interaction d'une commande de programme et d'une logique dédiée, ou même manuellement, la technique particulière étant sélectionnable par l'exécutant comme cela est plus spécifiquement compris dans le contexte. Dans les revendications du présent document, tout élément exprimé comme un moyen d'exécuter une fonction spécifiée est destiné à englober toute manière d'exécuter cette fonction, y compris, par exemple, a) une combinaison d'éléments de circuit qui exécute cette fonction ou b) un logiciel sous n'importe quelle forme, y compris, par conséquent, un microprogramme, un microcode ou analogue, combiné à des circuits appropriés pour exécuter ce logiciel afin d'exécuter la fonction. La divulgation telle que définie par de telles revendications réside dans le fait que les fonctionnalités fournies par les différents moyens cités sont combinées et réunies de la manière prévue par les revendications. Il est donc considéré que tous les moyens qui peuvent fournir ces fonctionnalités sont équivalents à ceux présentés ici. Système de transport d’objets permettant un échange conversationnel, comprenant : - au moins un contenant configuré de sorte à capturer une première donnée; et - un agent intelligent conversationnel configuré pour : a) recevoir la première donnée, transmise par ledit contenant ; b) effectuer une analyse sémantique de ladite première donnée ; c) produire, optionnellement, une deuxième donnée résultante de l’analyse sémantique ; d) transmettre, optionnellement, ladite deuxième donnée audit au moins un contenant ; ledit contenant étant en outre configuré de sorte à traiter la deuxième donnée reçue. Système de transport d’objets selon la revendication 1, dans lequel la première donnée et la deuxième donnée sont des données dites de communication qui forment un échange conversationnel, et dans lequel ladite première donnée provient d’un utilisateur dudit contenant ; ledit traitement de la deuxième donnée par le contenant consiste à communiquer ladite deuxième donnée audit utilisateur, l’agent intelligent conversationnel est en outre configuré de sorte à : - conserver une information contextuelle à partir de l’échange conversationnel, - utiliser l’information contextuelle lors de ladite analyse sémantique. Système de transport d’objets selon la revendication 1 dans lequel, la première donnée est une donnée dite d’information, du type, un identifiant, ou une grandeur physique, ou une configuration de fonctionnement. Système de transport d’objets selon la revendication 3 dans lequel, la deuxième donnée, résultante de l’analyse sémantique de la première donnée dite d’information est une commande appliquée par ledit contenant. Système de transport d’objets selon l’une des revendications 3 ou 4, dans lequel l’agent intelligent conversationnel, qui est configuré de sorte à : - enregistrer la première donnée dite d’information dans une base de paramètres d’apprentissage continu ; et - entraîner un modèle de l’agent intelligent conversationnel avec les paramètres d’apprentissage continu stockée dans ladite base. Système de transport d’objets selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est configuré de sorte à choisir une langue de conversation en fonction d’une position du contenant, reçue dans la première donnée dite d’information. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes dans lequel, le contenant comprend un moyen d’entrée de ladite première donnée dite de communication, qui est un moyen de capture vocale et/ou un moyen de saisie textuel. Système de transport d’objets selon la revendication 7, comprenant un moyen de transcription textuelle de ladite capture vocale, de sorte que l’agent intelligent conversationnel reçoit une première donnée au format texte. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, le contenant comprend un moyen de restitution sonore et/ou un moyen d’affichage, de ladite deuxième donnée dite de communication. Système de transport d’objets selon la revendication 9, comprenant un moyen de transcription vocale de la deuxième donnée dite de communication produite au format texte par l’agent intelligent conversationnel. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le contenant est sélectionné dans un groupe comprenant un bagage, une boîte réutilisable. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est intégré dans une unité informatique embarquée dudit contenant et/ou sur une plateforme informatique centrale configurée pour communiquer avec ledit contenant. Système de transport d’objets selon la revendication 12, dans lequel l’agent intelligent conversationnel est déporté sur une plateforme informatique externalisée configurée pour communiquer avec ladite plateforme informatique centrale. Système de transport d’objets selon l’une des revendications précédentes, dans lequel : - le contenant est configuré de sorte à identifier l’utilisateur, catégoriser l’utilisateur identifié dans un profil type de conversation et transmettre le profil type de conversation à l’agent intelligent conversationnel ; - l’agent intelligent conversationnel étant configuré de sorte à adapter l’analyse sémantique en fonction du profil type de conversation.