Brevet FR3152902A1 — publié le 20250314

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31) d’une donnée textuelle à partir dudit au moins un système embarqué ; - génération (32) du texte en sortie d’un modèle de langage entrainé et alimenté en entrée par la donnée textuelle reçue; - obtention (33) d’un score de fabulation en sortie d’un modèle de classification de texte entrainé et alimenté en entrée par des paramètres internes du modèle de langage entrainé, lesdits paramètres internes ayant été obtenus lors de la génération du texte ; - rendu (34) du texte généré à partir d’au moins une interface embarquée du véhicule en fonction du score de fabulation obtenu. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule. La présente invention porte sur l’intelligence artificielle générative c’est-à-dire sur des systèmes d’intelligence artificielle capables de générer du texte, des images ou d’autres médias en réponse à des invites (en anglais prompts). En particulier, la présente invention porte sur l’intelligence artificielle générative utilisée pour générer du texte dans des domaines variés tels que des systèmes d’aide à la conduite de véhicule. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains embarquent un nombre de plus en plus important de systèmes embarqués qui participent au contrôle du véhicule en assistant le conducteur et/ou au confort du conducteur et des passagers du véhicule. Certains de ces systèmes sont connus sous l’appellation système ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Certains systèmes ADAS peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour mettre en œuvre des générateurs et autres traitements du langage naturel en fonction de situations routières particulières. L’apparition des modèles linguistiques dits modèles LLM (de l’anglais Large Langage Models, en français modèle de langage de grande taille) ont récemment révolutionné le domaine du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle générative car ces modèles sont capables de générer des textes proches de ceux qu’un humain peut générer, de répondre à des questions, de traduire des textes dans différentes langages et même d'écrire de la poésie. Ils ont été utilisés dans diverses applications allant des chatbots aux assistants de rédaction (Metz, C. (2021). AI language model GPT-3 reproduces human-like biases. MIT Technology Review). Cependant, un problème avec les modèles LLM est leur tendance à halluciner (fabuler) c’est-à-dire que ces modèles LLM répondent un texte (une séquence de mots) manifestement fausse mais qui est présentée comme étant un fait certain. Ce problème peut s’avérer important, en particulier dans les applications où l'exactitude et la fiabilité des textes générés sont essentielles (McCoy, T., Pavlick, E., & Linzen, T. (2021). Right for the Wrong Reasons: Diagnosing Syntactic Heuristics in Natural Language Inference. arXiv preprint arXiv:2104.08696). La fabulation des modèles LLM est liée au problème plus général des réseaux de neurones connu sous le nom de généralisation hors distribution (OOD de l’anglais Out Of Distribution). En effet, comme tout réseau de neurones entrainé, les modèles LLM se comportent mal lors de la phase d’interférence lorsque des données textuelles qui leur sont présentées sont éloignées des distributions (statistiques) de probabilité des données textuelles utilisées pour leur entrainement. Lorsqu’une donnée textuelle en entrée appartient à une distribution des données textuelles utilisée pour l’entraînement d’un réseau de neurones ou que cette donnée textuelle en entrée peut être interpolée de manière à être déductible de données d’une distribution de données textuelles utilisée pour l’entrainement de ce réseau de neurones, le réseau de neurones d’un modèle LLM fournit un texte en sortie lors de la phase d’interférence qui est attendu mais lorsque la donnée textuelle présentée en entrée est OOD, le réseau de neurones du modèle LLM extrapole un texte ou une partie du texte en sortie avec une faible précision. L’un des problèmes à résoudre pour la mise en œuvre des réseaux de neurones utilisés dans des modèles LLM est de détecter ces situations où une entrée est OOD et de fournir un texte en sortie qui ne soit pas extrapolé même en partie ou si c’est le cas avec une précision suffisante pour que le texte ne soit hallucinant par rapport à la donnée textuelle en entrée. 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 les performances d’un réseau de neurones profond utilisé pour la mise en œuvre d’un modèle LLM. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la détection des entrées ODD d’un réseau de neurones utilisé pour la mise en œuvre d’un modèle LLM. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception d’une donnée textuelle à partir dudit au moins un système embarqué ; - génération du texte en sortie d’un modèle de langage entrainé et alimenté en entrée par la donnée textuelle reçue, le modèle de langage ayant été entrainé lors d’une première phase d’apprentissage ; - obtention d’un score de fabulation en sortie d’un modèle de classification de texte entrainé et alimenté en entrée par des paramètres internes du modèle de langage entrainé, lesdits paramètres internes ayant été obtenus lors de la génération du texte, le modèle de classification de texte ayant été entrainé lors d’une deuxième phase d’apprentissage ; - rendu du texte généré à partir d’au moins une interface embarquée du véhicule en fonction du score de fabulation obtenu. Le procédé est avantageux car il permet de classifier un texte généré par un modèle de langage à partir d’un score de fabulation calculé à partir de paramètres internes utilisés par ce modèle de langage lors de la génération du texte. Comme le score de fabulation est calculé sur des valeurs de paramètres internes du modèle de langage, la classification du texte est plus précise qu’une classification basée sur la détection de fausses déclarations issues du texte généré. Le procédé permet alors de générer des textes qui peuvent être utilisés dans applications mises en œuvre par un véhicule tel qu’un système ADAS. Le procédé améliore considérablement la fiabilité des textes générés par les modèles de langage. En rendant un texte généré en fonction d’un score de fabulation, un utilisateur peut rapidement identifier les parties ou l’ensemble d’un texte généré qui sont potentiellement peu fiables. Par ailleurs, la classification de texte selon la présente invention ne nécessite pas plusieurs réponses générées à une même invite afin de déterminer une probabilité de fabulation comme on le trouve dans l’état de la technique. Le procédé réduit les coûts associés aux informations textuelles incorrectes ou trompeuses générées par les modèles de langage. Par exemple, le procédé peut réduire le besoin d’examen et de vérification humains des textes générés par les modèles de langage, ou réduire le risque de prendre des décisions basées sur des informations textuelles incorrectes. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de langage est un modèle de langage de grande taille comprenant un réseau de neurones profonds dont l’entrée est alimentée en jetons obtenus par conversion de donnée textuelle présente en entrée du modèle de langage et adapté pour fournir en sortie des jetons qui correspondent au texte généré une fois ces jetons convertis en données textuelles. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif le modèle de langage est un modèle autorégressif basé sur une architecture de type transformeur. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de classification de texte est un réseau de neurones profonds. Selon une variante, le procédé comporte en outre une étape de comparaison du score de fabulation généré par le modèle de classification de texte à une valeur seuil, et dans lequel le texte généré est rendu en fonction d’un résultat de la comparaison du score de fabulation généré par le modèle de classification et de la valeur seuil. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la valeur seuil est déterminée selon un compromis entre faux négatifs et faux positifs, un faux négatif correspondant à une situation dans laquelle une donnée textuelle en entrée du modèle de langage est en dehors d’une distribution des données textuelles utilisées pour entrainer le réseau de neurones profonds du modèle de langage alors que le score de fabulation indique le contraire, et un faux positif correspondant à une situation dans laquelle une donnée textuelle en entrée du modèle de langage n’est pas en dehors d’une distribution des données textuelles utilisées pour entrainer le réseau de neurones profonds du modèle de langage alors que le score de fabulation indique le contraire. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième 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 1 à 3 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un réseau de neurones profonds bas sur une architecture de type transformeur selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 2 illustre schématiquement un dispositif configuré pour contrôler un rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Un véhicule, selon la présente invention, correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le véhicule comprend un dispositif 2 de la FIG. 2 . Le véhicule comprend au moins un système embarqué qui est configuré pour fournir des données textuelles c’est-à-dire soit un mot ou une séquence de mots du langage naturel. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, les données textuelles sont représentatives d’un état d’au moins un organe du véhicule et/ou d’une situation routière dans laquelle se trouve le véhicule. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, l’un de ces systèmes embarqués comprend un écran tactile et une mémoire configurés pour la saisie et l’enregistrement de mots du langage naturel. Un autre exemple peut-être un système d’enregistrement vocal comprenant un micro et une mémoire. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, un système embarqué du véhicule est un système ADAS. Par exemple, le système est un système de détection de panneau routier qui fournit des séquences de mots dès qu’il détecte un panneau routier. Par exemple, une séquence de mots ‘limitation vitesse 80km/h’ est fourni par ce système ADAS dès qu’un panneau de limitation de vitesse à 80 km/h est détecté. Un autre système ADAS peut fournir des séquences de mots dès qu’un changement de conditions météorologiques changent. Ces exemples de systèmes ADAS ne sont donnés qu’à titre d’exemple et la présente invention d’étend à tout type de système ADAS qui fournirait des séquences de mots en fonction d’un état d’au moins un organe du véhicule et/ou d’une situation routière dans laquelle se trouve le véhicule. Le véhicule comprend au moins une interface homme-machine configurée pour rendre un texte. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, un système embarqué du véhicule est un système d’affichage comprenant des moyens d’interfaçage avec un usager du véhicule tel qu’un écran tactile, un micro et/ou un haut-parleur ou un système de commande vocale comprenant un micro et/ou un haut-parleur. Le système embarqué peut comprendre une mémoire configurée pour mémoriser des données textuelles et un texte. Un processus de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué du véhicule va maintenant être décrit selon la présente invention. Dans une première opération, une donnée textuelle est reçue à partir d’au moins un système embarqué du véhicule. La donnée textuelle reçue peut être un mot ou une séquence de mots. Dans une deuxième opération, le texte est généré en sortie d’un modèle de langage alimenté en entrée par la donnée textuelle reçue, le modèle de langage ayant été entrainé lors d’une première phase d’apprentissage. Dans une troisième opération, un score de fabulation est obtenu en sortie d’un modèle de classification de texte entrainé et alimenté en entrée par des paramètres internes du modèle de langage entrainé, lesdits paramètres internes ayant été obtenus lors de la génération du texte, le modèle de classification de texte ayant été entrainé lors d’une deuxième phase d’apprentissage. Dans une quatrième opération, le texte généré est rendu à partir d’au moins une interface embarquée du véhicule en fonction du score de fabulation. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de langage est un modèle LLM c’est-à-dire un modèle de langage qui comprend un réseau de neurones profonds comprenant un nombre important de paramètres internes typiquement de l’ordre du milliard ou plus et un convertisseur de données textuelles en jetons et inversement. Les modèles LLM sont des fonctions mathématiques dont l'entrée et la sortie sont des listes de nombres (jetons). Pour qu’ils acceptent des données textuelles en entrée et qu’il fournissent des textes en sortie, une conversion est appliquée à ces données textuelles pour obtenir des jetons (nombres) et une conversion est appliquée à des jetons pour obtenir des données textuelles à partir desquelles sont générés ces textes en sortie du modèle LLM. Cette conversion est mise en œuvre par une fonction bijective (appelée tokenizer en anglais) basée sur une mise en correspondance prédéfinie (vocabulaire). Cette fonction bijective est généralement d'abord adaptée à l'ensemble de données textuelles d'entraînement complet, puis gelée, avant que le réseau de neurones profonds ne soit entraîné. Une autre caractéristique de la fonction bijective est de compresser les données textuelles présentées en entrée du modèle LLM pour épargner du temps de calcul lors de l’entrainement et l’inférence du réseau de neurones profonds. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, illustré à la FIG. 1 , le modèle LLM est un modèle LLM autorégressif basé sur une architecture de type transformeur tel que décrit, par exemple dans l’article de Vaswani et al. (Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, u., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. In Advances in Neural Information Processing Systems. Curran Associates, Inc.). L'architecture du transformeur est un modèle de réseau neuronal qui s'appuie sur des mécanismes d'auto-attention pour capturer les relations entre les jetons dans une séquence, permettant un traitement parallèle et un apprentissage efficace du contexte. Basiquement, un modèle LLM autorégressif basé sur une architecture de type transformeur comprend un encodeur (‘tokenizer’ en anglais) 10, un décodeur (également appelé ‘tokenizer’ en anglais) 12 et un réseau de neurones profonds 11. L’encodeur 10 code des données textuelles x telles que des mots ou des phrases en langage naturel, qui sont présentes à son entrée du modèle LLM en une séquence de jetons y, c’est-à-dire des nombres (‘token’ en anglais), qui sont présents en entrée du réseau de neurones profonds, sur la base d'une mise en correspondance prédéfinie (encore appelé vocabulaire) entre des mots et/ou des phrases de langage naturel et des jetons. Le décodeur procède à l’opération inverse en décodant une séquence de jetons z (sortie du réseau de neurones profonds) pour obtenir des données textuelles sur la se desquelles est généré un texte. Le réseau de neurones profonds fonctionne sur une séquence de jetons y en entrée (en sortie de l’encodeur) et génère une nouvelle séquence de jetons z en sortie (en entrée du décodeur). Le réseau de neurones profonds comprend un ensemble de couches de neurones artificiels. Par exemple, chaque neurone artificiel est un perceptron c’est-à-dire un classifieur linéaire comprenant généralement plusieurs entrées et une seule sortie et caractérisé par une fonction d’activation, des poids (ou coefficients synaptiques) et un biais (ou seuil). Par exemple, un perceptron à n entrées et à une seule sortie o est défini par n poids et un biais (ou seuil) : La sortie o résulte alors de l’application de la fonction de Heaviside au potentiel post-synaptique z donné par : avec une fonction non linéaire d’activation H(x) donnée par exemple par : Les paramètres internes du réseau de neurones sont alors ces poids et biais pour l’ensemble des perceptrons. La présente invention n’est pas limitée à cette définition de perceptron ni à l’utilisation de d’autres éléments de base formant une couche du réseau de neurones. Elle n’est pas non plus limitée au nombre de perceptrons (ou autres éléments de base) utilisés par couche ni par le nombre de couche. Les paramètres internes du réseau de neurones sont habituellement des poids et des biais quels que soient les éléments de base des couches du réseau de neurones. Lors de la phase d’apprentissage du réseau de neurones profonds, le réseau de neurones profonds fournit un ensemble de jetons en sortie lorsqu’un ensemble de jetons est présenté à son entrée. L’ensemble de jetons en entrée et en sortie correspondent à des mots ou séquence de mots de langage naturel. Le réseau de neurones profonds est entrainé lorsqu’il fournit des ensemble de jetons en sortie qui correspondent à des mots ou séquences de mots attendus. Plus précisément, pendant la première phase d’apprentissage, les paramètres internes du réseau de neurones profonds du modèle de langage sont optimisés à l'aide de l'estimation d’une fonction de perte de type maximum de vraisemblance. Le modèle de langage calcule la distribution de probabilité sur un vocabulaire donné pour chaque jeton d’une séquence d'apprentissage présente en entrée du réseau de neurones profonds, et l'objectif est de maximiser la probabilité que le ‘vrai’ prochain jeton dans la séquence d’apprentissage soit prédit. Ceci est réalisé en minimisant une fonction de perte d'entropie croisée définie entre les probabilités prédites et le prochain jeton réel de la séquence d’apprentissage. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, pendant la première phase d’apprentissage, les paramètres internes du réseau de neurones profonds peuvent être optimisés par rétropropagation et descente de gradient basé, par exemple, sur la méthode décrite par Robbins et Monro (Robbins, H. and S. Monro (1951). “A Stochastic Approximation Method.” In The Annals of Mathematical Statistics 22.3, pp. 400–407 ). La première phase d’apprentissage se poursuit jusqu'à ce que le réseau de neurones profonds atteigne un niveau de performance satisfaisant pour prédire le prochain jeton d'une séquence de jeton. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de langage peut subir plusieurs phases d’apprentissage: une phase de préformation sur de grands ensembles de données publiques telle que la base de données ‘Common Crawl’ et une phase d’affinage sur des ensembles de données dédiés à une application spécifique. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de classification de texte est un réseau de neurones profonds. Lors d’une deuxième phase d’apprentissage, le modèle de classification de texte est entrainé à partir d’ensembles de valeurs de paramètres internes du réseau de neurones profonds du modèle de langage obtenus lors de la première phase d’apprentissage. Chaque ensemble de valeurs de paramètres internes correspond à une donnée textuelle utilisée lors de la première phase d’entrainement du réseau de neurones profonds du modèle de langage. Chaque ensemble de valeurs des paramètres internes du réseau de neurones profonds du modèle de langage est associé à une donnée textuelle en entrée du modèle de langage est associé à un score de fabulation. Ce score de fabulation peut indiquer que le texte généré est hallucinant par rapport à une donnée textuelle présentée en entrée du réseau de neurones c’est-à-dire que ce score de fabulation peut indiquer que la donnée textuelle en entrée du réseau de neurones profonds est OOD. Les paramètres internes du réseau de neurones profonds du modèle de classification de texte sont optimisés à l'aide de l'estimation d’une fonction de perte de type maximum de vraisemblance. Le modèle de classification de texte calcule la distribution de probabilité de scores de fabulation sur un ensemble de scores de fabulation donné pour chaque donnée textuelle de l’ensemble de données textuelles présente en entrée du réseau de neurones profonds. L'objectif est de maximiser la probabilité que le ‘vrai’ score de fabulation soit prédit en fonction des valeurs des paramètres internes du réseau de neurones profonds du modèle de langage c’est-à-dire que le score de fabulation reflète l’appartenance ou non d’une donnée textuelle présentée en entrée du modèle de langage à la distribution de probabilité des données textuelles utilisées pour l’apprentissage du réseau de neurones du modèle de langage. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de classification de texte est entrainé par minimisation d’une fonction de perte d'entropie croisée et en utilisant un optimiseur de type Adam tel que décrit par Kingma et al. (D. P. Kingma and J. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” in Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR) (2015). Selon d’autres exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le modèle de classification de texte peut être basé sur des arbres de décision, ou sur des machines à vecteurs. Lors de l’inférence du modèle de langage, une donnée textuelle est présentée en entrée du modèle de langage entrainé. Le modèle de langage fournit alors des données textuelles sur la base desquelles un texte est généré en sortie du modèle de langage et des valeurs de paramètres internes du réseau de neurones profonds correspondants à cette donnée textuelle d’entrée. Le modèle de classification de texte évalue alors le texte généré en fournissant en sortie un score de fabulation indiquant une valeur de probabilité que le texte généré soit hallucinant (ou non) lorsque les valeurs des paramètres internes calculés par le réseau de neurones profonds du modèle de langage sont présentés en entrée du modèle de classification de texte entrainé. Selon une variante, le texte généré par le modèle de langage entrainé et le score de fabulation généré par le modèle de classification de texte sont rendus sur au moins une interface embarquée du véhicule. Par exemple, le texte généré peut être rendu sur un écran embarqué du véhicule avec une brillance ou une couleur qui dépend du score de fabulation. Une icône peut être ajoutée au texte affiché sur un écran lorsque le score de fabulation dépasse une valeur seuil par exemple. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, les scores de fabulation générés par le modèle de classification de texte peuvent être utilisées pour guider une partie de la génération de texte. Un prochain jeton en sortie du réseau de neurones profonds du modèle de langage peut être conditionné à la valeur du score de fabulation calculé. Cet exemple est avantageux car les textes générés de cette manière ont de faibles scores de fabulation sans pour autant nécessiter un entrainement ou un réglage du réseau de neurones profonds du modèle de langage. Selon une variante, le processus comprend en outre une étape de comparaison du score de fabulation généré par le modèle de classification de texte à une valeur seuil, et le texte généré est rendu en fonction d’un résultat de la comparaison du score de fabulation généré par le modèle de classification et de la valeur seuil. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la valeur seuil est déterminée lors d’une phase de validation du modèle de langage par un opérateur. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la valeur seuil peut être déterminée en fonction de dispositions légales en matière de faux négatifs et de faux positifs : des valeurs de seuil élevées produisent davantage de faux négatifs et des valeurs de seuil faibles produisent davantage de faux positifs. Un faux négatif correspond à une situation dans laquelle une donnée textuelle en entrée du modèle de langage est en dehors d’une distribution des données textuelles utilisées pour entrainer le réseau de neurones profonds du modèle de langage alors que le score de fabulation indique le contraire. Un faux positif correspond à une situation dans laquelle une donnée textuelle en entrée du modèle de langage n’est pas en dehors d’une distribution des données textuelles utilisées pour entrainer le réseau de neurones profonds du modèle de langage alors que le score de fabulation indique le contraire. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la valeur seuil est déterminée selon un compromis entre faux négatifs et faux positifs. FIG. 2 illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour contrôler un rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule, par exemple un calculateur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé décrit en regard des figures 1 et 2. Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation d’au moins une étape du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple 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 21. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Le réseau de neurones profonds (du modèle de langage et/ou le modèle de classification de texte) peut être entrainé par un dispositif distant, tel qu’un serveur ou une série de serveurs, en communication avec le dispositif 2 via un réseau de communication. Les paramètres internes du réseau de neurones profonds (du modèle de langage et/ou le modèle de classification de texte) peuvent alors être transmis par ce dispositif distant à destination du dispositif 2 qui les reçoit. Le dispositif 2 est alors apte à mettre en œuvre le procédé de contrôle de rendu lorsqu’une donnée textuelle issue d’un système embarqué du véhicule est présentée en entrée du réseau de neurones profonds entrainé (du modèle de langage et/ou le modèle de classification de texte). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 22 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) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données, par exemple des paramètres internes du réseau de neurones profonds entrainé (du modèle de langage et/ou le modèle de classification de texte), sont par exemples chargées vers le dispositif 2 via l’interface du bloc 22 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 24. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 24. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Des paramètres internes du réseau de neurones profonds entrainés (du modèle de langage et/ou le modèle de classification de texte) peuvent être reçus via l’interface de communication 23. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 25, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 26 et/ou d’autres périphériques 27 (système de projection, micro, etc.) via respectivement des interfaces de sortie 28, 29 et 30. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule 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. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la FIG. 2 . Procédé de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31) d’une donnée textuelle à partir dudit au moins un système embarqué ; - génération (32) du texte en sortie d’un modèle de langage entrainé et alimenté en entrée par la donnée textuelle reçue, le modèle de langage ayant été entrainé lors d’une première phase d’apprentissage ; - obtention (33) d’un score de fabulation en sortie d’un modèle de classification de texte entrainé et alimenté en entrée par des paramètres internes du modèle de langage entrainé, lesdits paramètres internes ayant été obtenus lors de la génération du texte, le modèle de classification de texte ayant été entrainé lors d’une deuxième phase d’apprentissage ; - rendu (34) du texte généré à partir d’au moins une interface embarquée du véhicule en fonction du score de fabulation obtenu. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle de langage est un modèle de langage de grande taille comprenant un réseau de neurones profonds dont l’entrée est alimentée en jetons obtenus par conversion de donnée textuelle présente en entrée du modèle de langage et adapté pour fournir en sortie des jetons qui correspondent au texte généré une fois ces jetons convertis en données textuelles. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le modèle de langage est un modèle autorégressif basé sur une architecture de type transformeur. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle de classification de texte est un réseau de neurones profonds. Procédé l’une des revendications précédentes, qui comporte en outre une étape (35) de comparaison du score de fabulation généré par le modèle de classification de texte à une valeur seuil, et dans lequel le texte généré est rendu en fonction d’un résultat de la comparaison du score de fabulation généré par le modèle de classification et de la valeur seuil. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la valeur seuil est déterminée selon un compromis entre faux négatifs et faux positifs, un faux négatif correspondant à une situation dans laquelle une donnée textuelle en entrée du modèle de langage est en dehors d’une distribution des données textuelles utilisées pour entrainer le réseau de neurones profonds du modèle de langage alors que le score de fabulation indique le contraire, et un faux positif correspondant à une situation dans laquelle une donnée textuelle en entrée du modèle de langage n’est pas en dehors d’une distribution des données textuelles utilisées pour entrainer le réseau de neurones profonds du modèle de langage alors que le score de fabulation indique le contraire. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (2) de contrôle de rendu d’un texte généré à partir de données textuelles issues d’au moins un système embarqué d’un véhicule, ledit dispositif (2) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.