Brevet FR3153459A1 — publié le 20250328

L’invention concerne un procédé (200) et un dispositif de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule, ledit procédé comprenant les étapes de : Réception (210) d’un texte généré ; Détermination (220) d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé ; Réception (230) de données ; Détermination (240) d’une liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé ; Détermination (250) d’une liste de phrases à partir de ladite liste de mots et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle ; Emission (260) de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Figure à publier pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule Domaine technique de l’invention L’invention est dans le domaine des systèmes d’aide à la conduite de véhicule autonome. En particulier, l’invention concerne un procédé et un dispositif de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour aider et guider un occupant dudit véhicule. Etat de la technique On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule autonome » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule. Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. Les véhicules commercialisés aujourd’hui comprennent de très nombreuses fonctionnalités. La mise en œuvre de ces fonctionnalités diffère entre les différentes marques et/ou modèles de véhicule. Nombreuses de ces mises en œuvre sont complexes et peu intuitifs, notamment pour un nouvel utilisateur. Ce nouvel utilisateur a besoin de recevoir des informations de fonctionnement du véhicule, par des aides ou des guides, pour comprendre ces mises en œuvre. Ce nouvel utilisateur doit consulter des notices d’utilisation (aussi dites notice, notice utilisateur, manuel d’utilisation, guide d’utilisation …), notice détaillant, par écrit, les étapes à suivre pour activer, désactiver ou utiliser une des fonctionnalités. Lors de l’utilisation de la voiture, il n’est pas possible de consulter ces notices. De plus, une partie de ces notices sont détaillées dans des documents disponibles sur internet ou dans des documents uniquement disponibles par un service après-vente, car des notices ne sont pas ou ne sont plus à jour, en particulier lors de l’impression de ces notices. On entend par « intelligence artificielle », ou IA, une machine, un dispositif informatique, conçue à partir de grandes quantités de données et apte à fournir des décisions ou requêtes à partir d’un besoin exprimé. Il est connu que la conception de ces dispositifs est basée sur de l’apprentissage d’un modèle à partir de besoins exprimés, également dits entrées, et de décisions attendues, également dites sorties. Les entrées et sorties de l’intelligence artificielle sont numériques, interprétables informatiquement. On parle de modèle d’apprentissage automatique, « machine learning » en anglais, les modèles sont pré-entrainés (phase d’apprentissage). Le traitement de langage naturelle, NLP de l’acronyme anglais « Natural Language Processing », est un domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Par exemple, un NLP repose sur des techniques et des modèles d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Ces techniques permettent aux systèmes NLP de traiter et de comprendre des structures, des significations et des nuances du langage naturel. Par exemple, la version 3.5 de l’intelligence artificielle connue sous le nom de « ChatGPT® » est un NLP dont la taille des données d’apprentissage contient 175 milliards de paramètres à entrainer. Le jeu de données d’entraînement contient 300 milliards de mots, soit environ 570 giga-octets de données textuelles. Actuellement, les modèles NLP sont beaucoup trop volumineux (mémoire) et consommateurs de ressources informatiques (temps de CPU de processeurs, puissance de processeurs, …). Ces modèles ne peuvent pas être embarqués dans un calculateur (ou ECU de l’anglais « Electronic Control Unit ») dans un véhicule tout en délivrant des services en quasi-temps réel, le calculateur étant compatible (variation de température, d’humidité, …) à une utilisation dans un véhicule « grand public » (commercialisé a plusieurs dizaines de milliers d’exemplaires). Il est connu d’utiliser un « smartphone », téléphone portable ou mobile multifonction, connecté au « cloud » (serveur informatique à distance, ou serveur). Ce smartphone peut comprendre une application connectée, par une liaison électromagnétique (4G, 5G, …) ou similaire, à ce cloud à une IA de type ChatGPT®. Cependant, d’une part, cela nécessite une bonne qualité de connexion et généralement un abonnement payant, et, d’autre part, ces IA ne sont pas adaptées à fournir des informations de fonctionnement du véhicule à partir d’une requête vocale, notamment fournir des informations contextualisées en fonction d’une marque et/ou modèle de véhicule. De plus, cela implique que les requêtes vocales transitent sur le cloud et sont enregistrées par l’IA. Un utilisateur peut souhaiter ne pas avoir ses conversations, émises dans la voiture, enregistrées par un tiers, en dehors de la voiture. Il est également connu des systèmes audios de reconnaissance vocale qui permettent de convertir la parole humaine en texte écrit. Ces systèmes fonctionnent grâce à des algorithmes de traitement du signal qui analysent l'audio et identifient les différentes composantes du langage, comme les phonèmes, les mots, les intonations, … Certains de ces systèmes de reconnaissance vocales sont plus simples, et peuvent être implémentés dans un véhicule. Il n’y pas de conversion de la parole humaine en texte écrit. A partir d’identification d’intonations ou d’une séquence sonore prédéterminée, des demandes d’action comme « éteindre » ou « allumer » un autoradio sont reconnus. Ce sont des systèmes plus simples mais ils sont limités à un nombre très restreint d’identification de composantes du langage. Le besoin exprimé est limité à un nombre très limité (une dizaine environ) de fonctions. Ces systèmes sont très sensibles au bruit ambiant, à l’intonation, aux accents, …, et donc ne permettent pas de fournir des informations de fonctionnement très variés. Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier fournir des informations de fonctionnement du véhicule précises et pertinentes, informations contextualisées en fonction du véhicule, avec des modèles embarquables et exécutables sur des ECU compatibles à une utilisation dans un véhicule « grand public », sans devoir passer par un cloud et avoir ses requêtes verbales enregistrées par un tiers. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour aider et guider un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur et comprenant les étapes de : Réception d’un texte généré à partir dudit système audio traitant ladite requête verbale ; Détermination d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé, ledit premier modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit premier modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule, et d’un ensemble prédéterminé desdits labels, lesdits labels étant un groupe de caractères, au moins un mot, servant à identifier et à décrire des ensembles de mots issus dudit ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule ; Réception de données, lesdites données étant relatives audit véhicule, une desdites données étant au moins un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle dudit véhicule ; Détermination d’une liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé, ledit graphe comprenant des nœuds, lesdits nœuds étant représentatifs d’entités, les entités étant prédéterminées à partir desdits labels, et d’un ensemble d’au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé de données réceptionnées ; des arcs, lesdits arcs étant représentatifs d’une relation fonctionnelle entre lesdits entités, lesdits arcs étant décrits par au moins un mot ; Détermination d’une liste de phrases à partir de ladite liste de mots et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit deuxième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de mots issus du graphe de connaissance ; Emission de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Ainsi, le premier modèle et le deuxième modèle sont déterminés au strict nécessaire, et donc de taille minimum, et sont alors aptes à être exécuté sur un ECU, calculateur, automobile (véhicule commercialisé « grand public »). Le pré-entrainement des modèles peut être réalisé sur une marque et/ou modèle de véhicule identique, limitant encore plus la taille des modèles. La taille étant limité, cela permet un téléchargement dans des durées raisonnables, ne mobilisant pas le véhicule pendant plusieurs heures, ces modèles peuvent alors être mis à jour dans un temps raisonnable. La requête vocale reste en interne du système informatique du véhicule, elle n’est pas transmise à un serveur distant. La confidentialité des « conversations » est préservée. Aussi, les différentes fonctionnalités du véhicule sont prises en compte. Par les dites données, les fonctionnalités sont contextualisées par rapport à la marque et/ou modèle du véhicule, l’occupant reçoit des informations contextualisées. Avantageusement, ladite liste de phrases est déterminée en outre à partir desdites données réceptionnées, ledit deuxième modèle est en outre entrainé à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données réceptionnées. Ainsi, la liste de phrase est contextualisée en fonction de la marque et/ou du modèle du véhicule. Ledit deuxième modèle est encore plus optimisé. Avantageusement, lesdites données réceptionnées comportent en outre des données relatives audit occupant. Ainsi, la liste de phrases est également contextualisée en fonction de l’occupant. Les informations de fonctionnement sont personnalisées donnant une qualité perçue du véhicule améliorée. Les informations fournies peuvent également être plus précises. Avantageusement, ledit premier modèle est un modèle de type réseau de neurones. Avantageusement, ledit deuxième modèle est un modèle de type réseau de neurones. Avantageusement, ledit premier modèle et ledit deuxième modèle sont en outre entrainés à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation dudit véhicule. Ainsi, le graphe de connaissance et le deuxième modèle sont plus simple à prédéterminer et sont simplifiés et optimisés. Les informations fournies sont également plus précises et sont plus cohérentes avec les notices existantes. Avantageusement, ledit au moins un véhicule est un véhicule d’une même marque et/ou modèle que ledit véhicule. Ainsi, le premier modèle, le graphe de connaissance et le deuxième modèle sont encore plus optimisés et de taille réduite, ne prenant en compte que la marque et/ou modèle du véhicule. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant un système audio, une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. L’invention concerne aussi un véhicule comportant le dispositif. L’invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif selon le deuxième aspect de l’invention, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. FIG. 2 illustre schématiquement un procédé de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Description détaillée de l’invention L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome circulant sur une route ou sur une voie de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables. La FIG. 1 représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la FIG. 2 . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur de conduite autonome. Dans la présente invention, le dispositif 101 est compris dans le véhicule. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »). Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-avant. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner les données suivantes : position ou localisation géographique du véhicule, vitesse et/ou accélération du véhicule, positions/vitesses/accélérations consignes ou prédéterminées, régime moteur, position et/ou course de la pédale d‘embrayage, de frein et/ou d’accélération, détection d’autres véhicules ou objets, position ou localisation géographique des autres véhicules ou objets détectés, vitesse et/ou accélération des autres véhicules ou objets détectés, états de fonctionnement de capteurs, indice de confiance de données issues ou traitées par des capteurs et/ou dispositifs similaires au dispositif 101. Par exemple, les capteurs aptes à fournir des données sont : GPS associé ou non à une cartographie, tachymètres, accéléromètres, RADAR, LIDAR, lasers, ultra-sons, caméra, un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, … L’interface 106 peut également réceptionner : un texte ou une suite alphanumérique de caractères, de données relatives au véhicule comme une marque, un modèle, un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle du véhicule, des données relatives à un occupant, … Par exemple, l’interface de sortie 107 peut transmettre des données similaires aux données réceptionnée par l’interface d’entrée 106. Par exemple, l’interface de sortie 107 peut également transmettre : une liste de labels, une liste de mots, une liste de phrases, des métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données réceptionnées, … FIG. 2 illustre schématiquement un procédé 200 de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Le procédé 200 est un procédé de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour aider et guider un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale, ledit procédé étant mis en œuvre par le processeur 103 et comprenant plusieurs étapes. Les systèmes audios de reconnaissance et de synthèse vocale sont connus. Ils sont aptes à convertir une requête verbale d‘un occupant en un texte. Par texte on entend une succession de caractères, par exemple alphanumériques, interprétable informatiquement. Par exemple, ces caractères sont codés, encodés, en ASCII, UTF-8, UTF-18 ou autre codages connus par l’Homme de l’Art de codage de caractères. L’occupant peut émettre différentes requêtes verbales. Par exemple, une requête verbale peut être l’expression verbale émise par l’occupant « Comment puis-je empêcher mon enfant d’ouvrir la porte ? », lorsque l’occupant souhaite être aidé et guidé sur la procédure d’activation pour interdire l’ouverture d’une porte arrière par sa poignée intérieure, autrement dit activer la sécurité enfant mécanique. L’étape 210, RxTxt, est une étape de réception d’un texte généré à partir dudit système audio traitant ladite requête verbale. A la suite de l’expression verbale ci-dessus, ledit système audio est apte à transmettre au dispositif 101 un texte comme « comment puis je empêcher mon enfant d’ouvrir la porte ». Dans un mode opératoire, le système audio est apte à transmettre des métadonnées, comme des métadonnées relatives à une « Question » par une analyse de l’intonation. L’étape 220, LList, est une étape de détermination d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé. Ledit premier modèle est un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, NLP, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Dans un mode opératoire, ledit premier modèle est un modèle de type réseau de neurones dont la méthode de conception (nombre de nœuds, nombre de couches, choix des fonctions d’activations, …) et d’entrainement (paramétrage des fonctions d’activation, …) sont bien connus, la difficulté restante est d’arriver à choisir des entrées et des sorties du modèles pertinentes par rapport au problème que l’on doit résoudre. Grâce à l’invention, cette difficulté est levée. Ledit premier modèle est entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule, et d’un ensemble prédéterminé desdits labels, lesdits labels étant un groupe de caractères, au moins un mot, servant à identifier et à décrire des ensembles de mots issus dudit ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule. Par exemple, un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule peut être constitué de plusieurs sous-ensembles. Pour illustrer, un sous ensemble peut être lié à une expression introduisant une question comme l’ensemble {« Comment », « aide moi », « de quelle manière », …}. Dans un autre exemple, un sous ensemble peut être lié à verbe comme l’ensemble {« ouvrir », « ouvre », « fermer », « ferme », « met », « mettre », « sécuriser », …}. Dans un autre exemple, un sous ensemble peut être lié à une pièce ou dispositif du véhicule comme l’ensemble {« porte », « portière », « ouvrant », « climatiseur », « générateur de froid », …}. Par exemple, pour illustrer, un label peut être l’expression « question » pour identifier une expression introduisant une question. Un autre label peut être l’expression « activation » pour identifier un élément « ouvrir », « ouvre », … d’un sous ensemble. Un autre label peut être l’expression « ouvrant » pour identifier un élément « porte », « portière », « ouvrant », … Ainsi, des mots ou expressions ayant des significations similaires ou qui apparaissent dans des contextes similaires auront un même label. Avantageusement, ledit premier modèle est en outre entrainé à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation dudit véhicule. Cela permet de déterminer assez simplement les sous-ensembles liés à un verbe, les sous-ensembles liés à une pièce ou un dispositif du véhicule. Dans un mode opératoire, un label peut être une référence à un paragraphe ou une partie d’une notice d’utilisation, ce qui alors limite sensiblement la taille du premier modèle. Le premier modèle étant prédéterminé, l’apprentissage automatique est réalisé hors ligne, avant l’implémentation dans la mémoire vive 102 ou de masse 104 du dispositif 101. L’ensemble des labels et des listes de labels est disponible. L’ensemble ou une partie de l’ensemble peuvent être utilisés pour les apprentissages des modèles décrites ci-après ou pour la construction du graphe de connaissance décrit ci-après. L’étape 230, RxData, est une étape de réception de données, lesdites données étant relatives audit véhicule, une desdites données étant au moins un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle dudit véhicule. Il est connu qu’un véhicule est identifié par son numéro d’identification du véhicule ou VIN, de l’anglais « Véhicule Indentification Number », une suite alphanumérique de caractères normalisée. Les premiers caractères permettent d’identifier une marque ou constructeur comme un véhicule Peugeot®, un véhicule Cirtoën®, …, un modèle de voiture comme 208®, C3®, …, un type de moteur, une année de fabrication du modèle, … Également, les calculateurs, ECU ou dispositif similaire au dispositif 101, d’un véhicule possèdent d’autres données permettant d’identifier la marque et le modèle du véhicule. Ces calculateurs sont aptes à transmettre au dispositif 101 des données relatives audit véhicule. Avantageusement, lesdites données réceptionnées comportent en outre des données relatives audit occupant. Par exemple, par des dispositifs de reconnaissance du conducteur ou passager, on peut réceptionner le nom et le prénom des occupants et/ou du conducteur. Pour un ensemble de véhicules donné, par exemple véhicule de la même marque et du même modèle, il est possible de construire, hors ligne, un ensemble de données qui peuvent être réceptionnées. Cet ensemble peut être utilisé pour les apprentissages des modèles décrites ci-après ou pour la construction du graphe de connaissance décrit ci-après. L’étape 240, WList, est une étape de détermination d’une liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé. Ledit graphe comprend des nœuds, lesdits nœuds étant représentatifs d’entités, les entités étant prédéterminées à partir desdits labels, et d’un ensemble d’au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé de données réceptionnées. Ledit graphe comprend aussi des arcs, lesdits arcs étant représentatifs d’une relation fonctionnelle entre lesdits entités, lesdits arcs étant décrits par au moins un mot. Les graphes de connaissance, KG acronyme de l’anglais « Knowledge Graph », sont connus. Un KG est une structure de données qui organise les connaissances sous forme de graphes en reliant les entités et les relations. La difficulté est d’avoir une liste d’entités. Dans la présente invention, cette liste est déterminée à partir de l’ensemble des labels possibles du premier modèle et de l’ensemble desdits au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé de données réceptionnées. Lesdits au moins un mot peuvent être considérés similairement à des autres labels ou des labels supplémentaires pouvant avoir pour valeur, par exemple, « Véhicule », « Peugeot® », « Citroën® », « 208® », « C3® », … Une fois la liste des entités obtenues, un homme du métier sait construire le KG et déterminer les relations entre ces entités. Le KG est prédéterminé, il est donc réalisé « hors ligne ». Seul le modèle est implémenté dans la mémoire vive 102 ou de masse 104. Le modèle interprétable informatiquement d’une manière connue permettant de capturer des relations complexes entre les entités et d’apporter de la sémantique aux données. Ainsi, en sortie de ce modèle KG, à partir de la liste des de labels déterminée à l’étape 220, et à partir des données de l’étape 230, on a une liste de mots. Par exemple, cette liste de mots peut être une liste d’instruction comme « pour activer sécurité enfant », « ouvrir porte arrière », « commande dans champ », « insérer clé », « tourner gauche si ARG », « tourner droite si ARD ». Si ledit premier modèle est en outre entrainé à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation dudit véhicule, la taille du modèle KG peut être sensiblement réduit, une entité pouvant être une référence à un paragraphe ou partie d’une notice d’utilisation. L’étape 250, SList, est une étape de détermination d’une liste de phrases à partir de ladite liste de mots et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit deuxième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de mots issus du graphe de connaissance. Ledit deuxième modèle est un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, NLP, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Dans un mode opératoire, ledit deuxième modèle est un modèle de type réseau de neurones dont la méthode de conception (nombre de nœuds, nombre de couches, choix des fonctions d’activations, …) et d’entrainement (paramétrage des fonctions d’activation, …) sont bien connus, la difficulté restante est d’arriver à choisir des entrées et des sorties du modèles pertinentes par rapport au problème que l’on doit résoudre. Ledit deuxième modèle est entrainé à partir d’un ensemble de mots issus du graphe de connaissance. Il est connu d’extraire toutes les listes possibles de mots du KG puisqu’on connait toutes les entrées possibles (listes de labels, listes des au moins un mot). Ledit deuxième modèle est prédéterminé, il est donc réalisé « hors ligne ». Seul le modèle est implémenté dans la mémoire vive 102 ou de masse 104. Avantageusement, ledit deuxième modèle est en outre entrainé à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation dudit véhicule ce qui simplifie l’apprentissage, une liste de phrase pouvant être principalement un paragraphe de la notice d’utilisation. Si le premier modèle est aussi entrainé à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation, la détermination de la liste de phrases est plus robuste aux variations de requêtes verbales pour une même demande de fonctionnement. Avantageusement, ladite liste de phrases est déterminée en outre à partir desdites données réceptionnées, ledit deuxième modèle étant en outre entrainé à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données réceptionnées. Ainsi, la liste de phrase est contextualisée en fonction de la marque et/ou du modèle du véhicule. Ledit deuxième modèle est encore plus optimisé. Par exemple une métadonnée est « Citroën C3® ». Le deuxième modèle n’est entrainé que sur des aides au fonctionnement pour un véhicule Citroën C3®. Il ne contient pas d’information sur d’autre constructeur ou modèle de véhicule. Le deuxième modèle implémenté ne comprendra que les informations liées audit véhicule. Dans un mode opératoire, si lesdites données réceptionnées comportent en outre des données relatives audit occupant, la liste de phrases peut être contextualisée et personnalisée par rapport à l’occupant. Par exemple, une liste de phrase peut être « Cher Pierre, pour activer la sécurité enfant de votre véhicule Citroën C3®, ouvrir tout d’abord la porte arrière concernée. », « La commande est dans le champ de chaque porte arrière. », « Elle est signalée par un marquage sur la carrosserie. », « Insérer la clé dans la commande jusqu’en butée. », « Tourner la clé insérée vers la droite pour une porte arrière gauche. Tourner la clé insérée vers la gauche pour une porte arrière droite. ». Il existe des NLG, de l’anglais « Natural Langage Generation », des sous modèles de NLP spécialement conçus pour générer des phrases à partir d’une liste d’instructions. Avantageusement, le deuxième modèle est obtenu à partir d’un NLG existant après spécialisation, entraînements supplémentaires et simplifications, à partir d’un ensemble de mots issus du graphe de connaissance et, si besoin, à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation dudit véhicule et/ou à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données réceptionnées. L’étape 260, TxSList, est une étape d’émission de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Le système audio est alors apte, par son système de synthèse vocale, à transmettre les informations de fonctionnement pour aider et guider l’occupant. Avantageusement, ledit au moins un véhicule est un véhicule d’une même marque et/ou modèle que ledit véhicule. Ainsi, le premier modèle, le graphe de connaissance et le deuxième modèle sont encore plus optimisés et de taille réduite, ne prenant en compte que la marque et/ou modèle du véhicule. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples : elle s’étend à d’autres variantes. Par exemple, le procédé a été décrit selon un enchaînement d’étapes. Certaines étapes peuvent être réalisées en parallèle ou selon un autre enchaînement. Ainsi, on a décrit ci-avant un exemple de réalisation dans lequel il est question de mots, d’expressions, de groupement de mots, …. Une expression peut être également un groupement de mots. Avantageusement, les mots, les expressions, les groupements de mots peuvent être encodés pour être facilement interprétable par un système informatique ou par un dispositif 101. Procédé (200) de fourniture d’informations de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour aider et guider un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur (103) et comprenant les étapes de : Réception (210) d’un texte généré à partir dudit système audio traitant ladite requête verbale ; Détermination (220) d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé, ledit premier modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit premier modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule, et d’un ensemble prédéterminé desdits labels, lesdits labels étant un groupe de caractères, au moins un mot, servant à identifier et à décrire des ensembles de mots issus dudit ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information de fonctionnement d’au moins un véhicule ; Réception (230) de données, lesdites données étant relatives audit véhicule, une desdites données étant au moins un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle dudit véhicule ; Détermination (240) d’une liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé, ledit graphe comprenant des nœuds, lesdits nœuds étant représentatifs d’entités, les entités étant prédéterminées à partir desdits labels, et d’un ensemble d’au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé de données réceptionnées, et ledit graphe comprenant des arcs, lesdits arcs étant représentatifs d’une relation fonctionnelle entre lesdits entités, lesdits arcs étant décrits par au moins un mot ; Détermination (250) d’une liste de phrases à partir de ladite liste de mots et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit deuxième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de mots issus du graphe de connaissance ; Emission (260) de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite liste de phrases étant déterminée en outre à partir desdites données réceptionnées, ledit deuxième modèle étant en outre entrainé à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données réceptionnées. Procédé selon la revendication précédente, lesdites données réceptionnées comportent en outre des données relatives audit occupant. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit premier modèle est un modèle de type réseau de neurones. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit deuxième modèle est un modèle de type réseau de neurones. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans ledit premier modèle et ledit deuxième modèle sont en outre entrainés à partir d’une extraction de texte de notices d’utilisation dudit véhicule. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit au moins un véhicule est un véhicule d’une même marque et/ou modèle que ledit véhicule. Dispositif (101) comprenant ledit système audio, une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule comportant le dispositif selon la revendication précédente. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif (101) selon la revendication 8, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendication 1 à 7.