Brevet FR3164311A1 — publié le 20260109

Procédé d e reconnaissance vocale, notamment d ans un véhicule automobile Procédé d’aide à la reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile, adapté à un objectif prédéterminé d’un utilisateur et utilisant : - au moins un capteur de voix disposé dans ledit véhicule, notamment un microphone, relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle, - une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon l’objectif prédéterminé et/ou le contexte de roulage et de cabine véhicule, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises. Figure pour l’abrégé : Fig. 5 Procédé de reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile La présente invention concerne un procédé de reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile. La reconnaissance vocale automobile apporte de nombreux avantages pratiques et de sécurité aux conducteurs. Premièrement, elle permet aux conducteurs de contrôler diverses fonctionnalités du véhicule, telles que la climatisation, le système audio et de navigation, sans quitter la route des yeux. Cela peut aider à réduire les distractions, à limiter les accidents et à améliorer la sécurité routière. De plus, la reconnaissance vocale peut également faciliter la communication des conducteurs avec les passagers ou avec des personnes à l'extérieur du véhicule, par exemple lors d'appels téléphoniques mains libres ou de la dictée de messages SMS. Enfin, dans un contexte professionnel, la reconnaissance vocale pourrait être utile aux livreurs, qui peuvent lire les consignes de livraison et interagir avec l'interface de livraison sans avoir à quitter la route des yeux. Il est connu, notamment dans les véhicules de la Société Déposante, d’utiliser la reconnaissance vocale. Cette technologie permet aux conducteurs de contrôler diverses fonctionnalités de leur voiture, telles que le système audio, avec des commandes vocales. Ce dernier permet aux conducteurs d'interagir avec leur véhicule par des commandes vocales pour effectuer des tâches telles que choisir de la musique et prendre des appels téléphoniques mains libres. L’utilisation d’un système d’assistant personnel de la voix permet d’offrir une expérience plus fluide et plus intuitive aux conducteurs. Ce système avancé de reconnaissance vocale est intégré à certains véhicules. Ce système permet au conducteur de contrôler diverses fonctionnalités de la voiture, telles que la navigation, la musique et la climatisation, à l'aide de commandes vocales simples et naturelles. Il utilise une technologie de reconnaissance vocale pour comprendre les instructions et les demandes du conducteur et fournir des commentaires clairs et précis. Il est également compatible avec les commandes de véhicules connectés, permettant aux conducteurs de contrôler leurs applications préférées avec des commandes vocales, telles que la lecture de musique et la réponse aux messages. Le système d’assistant personnel de la voix est intégré au système d'info-divertissement du véhicule (IVI), offrant une interface intuitive et facile à utiliser pour le conducteur. La livraison de colis est en outre devenue une activité de plus en plus importante, notamment dans le cadre de la vente en ligne ou e-commerce. Des véhicules commerciaux, tels que des véhicules utilitaires (VU), sont utilisés pour transporter et livrer des colis. Les expéditeurs sont confrontés à des tâches complexes pour organiser et exécuter leurs propres livraisons de manière efficace. Dans cette optique, la reconnaissance vocale est devenue un outil précieux pour les livreurs, car elle leur permet de contrôler leurs véhicules et de gérer leur travail plus efficacement. Comme représenté à la FIG. 1 , les véhicules du commerce connecté sont désormais équipés d'interfaces vocales, permettant aux expéditeurs d'interagir avec leurs véhicules et de gérer les fonctions liées à la livraison, la navigation, les listes de diffusion et de communiquer avec les clients, le cas échéant, à l'aide de simples commandes vocales. Cela a pour effet de rendre le travail du livreur plus facile et plus rapide, contribuant ainsi à améliorer son efficacité et sa productivité. Ainsi, les entreprises de livraison et les transporteurs utilisant des véhicules utilitaires équipés de la reconnaissance vocale peuvent fournir un service plus rapide et plus fiable à leurs clients. En utilisant des commandes vocales, les conducteurs peuvent interagir avec leur véhicule sans avoir à quitter la route des yeux ou à utiliser leur tablette professionnelle, réduisant ainsi les distractions et améliorant la sécurité routière. De plus, la reconnaissance vocale peut également aider les conducteurs à naviguer dans des environnements inconnus ou complexes, en fournissant un guidage vocal clair et précis qui les maintient concentrés sur la route. En somme, la reconnaissance vocale peut considérablement améliorer la sécurité routière et rendre la conduite d'un véhicule utilitaire moins accidentogène en permettant au conducteur de se concentrer sur la conduite sans être distrait par d'autres tâches. Comme représenté à la FIG. 2 , dans une étape 1, le livreur prononce le mot clé puis pose sa question Q liée à sa livraison au système. Dans une étape 2, le mot clé est détecté par le traitement nommé « WuW » («Wake up Word »). A l’étape 3, le système de reconnaissance automatique vocale («Automatic Speech Recognition » ou ASR) reporte les mots détectés de façon agnostique. La compréhension de la voix naturelle (« Natural Voice Understanding » ou NLU) reporte l’intention comprise du locuteur. L’étape 4 correspond au traitement de la reconnaissance vocale B2B pour la commande vocale basée sur la question Q. Le système interroge la base de données client et reçoit la réponse associée. Dans une étape 5, le système met en forme la réponse en mode bi modal via l’audio pour communiquer la réponse, à l’aide d’un Text To Speech, et via l’écran pour la navigation si nécessaire. La demande CN 115330290 divulgue un système de gestion logistique de distribution basé sur une interaction homme-machine vocale intelligente. Le système comprend plusieurs étapes, notamment la configuration des informations de base et la liaison d'un conducteur et d'un véhicule, la génération d'informations d'emballage, la génération d'informations de commande de livraison, la génération d'informations de commande de répartition, le chargement des marchandises par le conducteur, le transport des marchandises jusqu'au point de livraison cible et la confirmation de la livraison. Le module d'interaction vocale identifie et analyse la voix par l'application mobile, génère un texte correspondant et effectue une analyse sémantique pour générer une instruction vocale. La demande CN 110059996 décrit un système de chargement de véhicule utilisant un système de guidage vocal. Le système comprend plusieurs contraintes et étapes pour optimiser le chargement des marchandises dans un espace de chargement donné. Le système utilise un système de guidage vocal comme base pour la gestion des marchandises. Il peut donner des instructions vocales à l'opérateur sur l'ordre de chargement des marchandises et les positions cibles dans l'espace de chargement. La demande CN 108537480 décrit un procédé de gestion logistique basé sur la reconnaissance vocale. Un identifiant d'utilisateur correspondant au numéro de commande des marchandises est attribué et des informations d'entrée de l'identifiant d'utilisateur sont obtenues. Si les informations d'entrée sont des données vocales, ces dernières sont identifiées pour obtenir un texte d'identification correspondant aux données vocales. Une analyse sémantique est alors effectuée sur le texte d'identification et, si l'analyse sémantique correspond à des informations de cargaison, les informations de cargaison sont enregistrées dans les informations logistiques de la cargaison. La reconnaissance vocale permet d'identifier les données vocales des utilisateurs et de les convertir en texte pour effectuer une analyse sémantique. Ainsi, les instructions, les requêtes et les rapports émis vocalement peuvent être traités par le système de gestion logistique. La demande US 2021/0358496 décrit un système pour un véhicule automobile qui utilise la reconnaissance vocale. Le système comprend un dispositif multimédia qui reconnaît la voix de l'utilisateur, convertit la parole en texte et analyse le texte pour comprendre l'action demandée. En fonction de l'action demandée, le système utilise des compétences spécifiques pour exécuter cette action, que ce soit localement dans le véhicule ou via une connexion avec un fournisseur de services cloud. Le système génère ensuite une réponse vocale qui est diffusée par le haut-parleur du véhicule. Il est à noter que les systèmes connus de reconnaissance vocale ne sont pas parfaitement adaptée au besoin professionnel. En effet, il convient de noter que ce système est actuellement conçu pour être très général, ce qui peut ne pas répondre aux besoins spécifiques d’un domaine d'application particulier. De fait, la reconnaissance vocale générale est très peu contextuelle et est plutôt conçue pour comprendre de nombreuses commandes et des requêtes différentes dans différents contextes, ce qui peut être utile pour des utilisations plus générales. En outre, ce système est majoritairement en mode connecté alors qu’avoir une reconnaissance vocale embarquée serait plus avantageuse. En outre, les environnements bruyants et les accents régionaux peuvent rendre la communication difficile, ce qui peut avoir un impact négatif sur la productivité des conducteurs, qui ont besoin d’exactitude, et la qualité du service client. Comme visible à la FIG. 2 , à l’étape 3 de l’ASR, l’environnement bruité de la cabine du véhicule utilitaire peut fortement impacter l’ASR et la NLU, entrainant une baisse de performance du système complet et donc une mauvaise expérience utilisateur. Dans le secteur automobile, les environnements bruyants peuvent inclure les bruits ambiants tels que le bruit du moteur, le bruit de l'habitacle, le bruit de la circulation et les conversations des personnes présentes et potentiellement de toute autre source de bruit indésirable. Le bruit de fond peut masquer les mots prononcés, ce qui rend difficile la reconnaissance des mots. Les techniques de reconnaissance vocale utilisent des algorithmes sophistiqués pour identifier une voix et la distinguer du bruit de fond. Cela nécessite une analyse précise de diverses caractéristiques de la parole, telles que la fréquence, l'amplitude et la durée, pour déterminer les phonèmes, les syllabes et les mots prononcés. Un autre problème est la compréhension de la parole dans des contextes bruyants. Le bruit ambiant peut modifier le sens d'une phrase, rendant difficile la compréhension de la demande ou des instructions du livreur. Il existe ainsi un besoin pour perfectionner encore les procédés de reconnaissance vocale, notamment dans les véhicules automobiles, afin de proposer une reconnaissance vocale robuste au bruit de la cabine du véhicule automobile et adaptée au contexte considéré. La présente invention répond à ce besoin grâce à, selon l’un de ses aspects, un procédé d’aide à la reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile, adapté à un objectif prédéterminé d’un utilisateur et utilisant : - au moins un capteur de voix disposé dans ledit véhicule, notamment un microphone, relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle, - une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon l’objectif prédéterminé et/ou le contexte de roulage et de cabine véhicule, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises, le procédé comportant au moins les étapes suivantes : après la détection par le capteur de voix et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, rechercher la question suivante en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, identifier un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape a) parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée, lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, rechercher dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape b) et : - si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire, ou - si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état, ou - si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état, d) poursuivre le procédé avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. L’invention permet d’améliorer la performance de la reconnaissance vocale dans la cabine du véhicule. L’invention offre une solution focalisée sur le professionnel, ce qui signifie qu’elle s’applique à des besoins de reconnaissance vocale plus spécifiques et précis. L’invention est adaptée à des besoins spécifiques pour assurer une précision maximale et une expérience utilisateur optimale. En outre, l’invention se place dans un modèle embarqué, ce qui permet d’éviter les pertes de performance par manque de connectivité lorsque la reconnaissance vocale est sur le réseau. Le procédé selon l’invention permet d’exploiter pleinement les capacités de traitement, d'interprétation et de reconnaissance vocale de l’assistant vocal. La logique de séquencement est notamment prise en compte, par exemple dans le cas où l’utilisateur est un livreur, des questions sur la première livraison surviennent avant celles concernant la dernière. L’invention met en œuvre un modèle probabiliste ciblant davantage les domaines d'intention spécifiquement liés à l’objectif de l’utilisateur, visant à optimiser l’efficacité et la précision de l’assistant vocal. Cela signifie que l'assistant vocal peut être adapté pour répondre de manière plus précise et rapide aux questions de l’utilisateur. Par exemple, toujours dans le cas où ce dernier est un livreur, l'assistant vocal peut répondre de manière efficace à des questions relatives à la tournée de livraison, améliorant ainsi l'efficacité globale du processus de livraison. L’invention aide le traitement de compréhension de la voix naturelle en lui indiquant une information a priori de ce qu’elle est supposée interpréter. Ainsi le traitement de compréhension de la voix naturelle n’est plus seul dans ce traitement d’interprétation et donc seul responsable de la bonne ou mauvaise interprétation de l’intention de l’utilisateur. Dans un mode de réalisation préféré, des informations de contexte de roulage et de cabine véhicule sont utilisées, notamment des informations sur l’utilisateur, sur l’objectif prédéterminé, sur l’environnement, sur les actions précédentes, ou des informations géographiques. Cela permet d’estimer une prédiction des questions de l’utilisateur en fonction du contexte. Système d’états et matrice de transitions Une matrice de transitions est un concept connu utilisé dans la théorie des graphes et en probabilités pour représenter le changement d'état dans un système. Dans l’invention, la matrice de transitions représente les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, apprises aux cours des occurrences passées, selon l’objectif prédéterminé, et mise à jour après chaque occurrence, par exemple après chaque livraison dans le cas où l’utilisateur est un livreur. La matrice de transitions est avantageusement une matrice carrée de taille N x N, où chaque élément de la matrice représente la probabilité de transition d'un état à un autre, soit d'une question vers une autre. Dans un mode de réalisation préféré, dans la matrice de transitions T se trouve un élément à la i-ème ligne et à la j-ème colonne, noté T[i, j] ou q ij , qui représente la probabilité de passer de la question Q i à la question Q j . Les éléments de la matrice de transition T satisfont avantageusement les propriétés connues d'une matrice de transitions, c’est-à-dire que chaque élément de la matrice doit être compris entre 0 et 1, car il représente une probabilité. La somme des éléments de chaque ligne de la matrice doit être égale à 1 ou 100%. Cette matrice modélise avantageusement le séquencement des questions émises lors des différentes étapes de l’objectif prédéterminé, notamment lors d’une tournée de livraison. Pour la m-ième étape, la matrice peut se présenter ainsi : Pour la m+1-ième étape, la matrice peut se présenter ainsi : Le maximum de vraisemblance peut être utilisé pour candidater les deux états suivants les plus probables, représentés par les deux probabilités le plus élevées. De façon connue, le principe du maximum de vraisemblance consiste à estimer les paramètres d'un modèle probabiliste en cherchant la valeur qui rend les données observées les plus probables. Cela permet de prendre des décisions statistiques basées sur des données réelles et d'obtenir des estimations précises des paramètres inconnus. A l’étape m, pour la question Q k (m) pour k :1..N, les deux questions suivantes les plus probables peuvent être choisies : Lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, est recherchée dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape b). Cela permettra de sélectionner la question la plus probable des deux questions retenues. Pour la question Qi pour i : 1..N : WuW(i,1) : mot de réveil #1 WuW(i,2) : mot de réveil #2. Pour ce faire est utilisé un algorithme de ‘wake up word’ (« mot de réveil » en français). Ce type d’algorithme connu est plus robuste pour détecter des mots sans forcément les reconnaitre, n’étant pas un traitement de compréhension de la voix naturelle. Ce principe est utilisé dans les systèmes de reconnaissance vocale pour activer le système à partir d'un mot clé vocal court spécifique et ceci avant d’enclencher les traitements de reconnaissance automatique vocale puis de compréhension de la voix naturelle. C'est un mécanisme qui permet aux appareils d'écouter en continu, mais de ne réagir que lorsque le mot de réveil est détecté. Les assistants vocaux connus utilisent un mot de réveil. Ces assistants sont en mode veille et n'écoutent pas activement toutes les conversations. Cependant, dès que l’on prononce le mot de réveil spécifique, l'assistant se réveille et est prêt à répondre aux commandes. Ce principe repose sur la technologie de reconnaissance de caractéristiques de signal (Mel-frequency cepstral coefficients, MFCC, ou des réseaux de neurones). Lorsque l'appareil est en mode écoute, il enregistre en continu l'audio ambiant, mais sans le traiter activement. Cependant, il effectue une analyse rapide et continue du signal audio pour détecter si le mot de réveil est prononcé. La détection du mot de réveil se fait généralement à l'aide de modèles d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones, qui ont été entraînés sur de grandes quantités de données vocales pour reconnaître spécifiquement le mot de réveil. La détection du mot de réveil doit être assez précise pour éviter des activations accidentelles. Ces systèmes sont donc qualifiés pour leur robustesse et continuellement améliorés pour réduire les faux déclenchements et ne réagir qu'aux véritables mots de réveil. Les couples de mots clés sont de préférence distincts deux à deux afin qu’aucun recouvrement et donc aucune double détection ne soit possible. Ce principe de détection de "wake up word" permet ainsi de détecter par caractéristiques de signal la question la plus probable. Les mots de réveil présents dans la question candidate indiquent la vraisemblance de cette question, qui peut être communiquée au traitement de compréhension de la voix naturelle. Suivant leur détection, la tache de ce dernier sera alors facilitée. Lorsque la nouvelle question est finalement déterminée, elle est avantageusement transmise à un module de traitement associé à l’objectif prédéterminé. Lors de l’étape d), la matrice de transitions peut être mise à jour avec la question retenue. La mise à jour des coefficients de la matrice de transitions est réalisée par la méthode basée sur les données liées aux occurrences des questions au cours d’une occurrence selon l’objectif prédéterminé. La mise à jour des coefficients peut se faire selon l'équation suivante : avec n(i, j) le nombre d'occurrences de la transition de l'état i à l'état j observées dans les données empiriques. Le nombre total d'occurrences de toutes les transitions partant de l'état i est donné par n_total(i). Cela signifie que la probabilité de passer de l'état i à l'état j est égale au nombre d'occurrences de cette transition divisée par le nombre total d'occurrences de toutes les transitions partant de l'état i. La mise à jour des coefficients de la matrice de transitions entre l'instant t (question posée à t équivalent à l’étape m) et l'instant t+dt (question qui sera posée à t+dt équivalent à l’étape m+1) est de préférence basée sur des observations et questions empiriques de transitions entre les états du système. La mise à jour des coefficients de la matrice de transitions entre l'instant t et l'instant t+1 peut se faire selon l'équation suivante : avec T(t) la matrice de transitions à l'instant t, T(t)[i, j] qui représente le coefficient de transition de l'état i à l'état j à l'instant t. n(t, i, j) le nombre d'occurrences de la transition de l'état i à l'état j observées entre l'instant t et l'instant t+dt, n_total(t, i) le nombre total d'occurrences de toutes les transitions partant de l'état i entre l'instant t et l'instant t+dt, c’est-à-dire la somme de n(t, i, j) pour tous les états j. En prenant en compte l’étape, l’expression peut s’exprimer ainsi : Cela signifie que la probabilité de passer de l'état i à l'état j entre l'instant t et l'instant t+dt est égale au nombre d'occurrences de cette transition observée divisé par le nombre total d'occurrences de toutes les transitions partant de l'état i dans la période entre l'instant t et l'instant t+dt. De préférence, l'équation générale de mise à jour de la ligne i de la matrice de transitions est ainsi la suivante : avec T[i, j] l'élément de la matrice de transition situé à la ligne i et à la colonne j. Comme cela représente aussi la probabilité de transition de l'état i à l'état j, P(j|i) est la probabilité conditionnelle de passer de l'état i à l'état j. Informations de contexte Le procédé selon l’invention utilise avantageusement des informations de contexte de roulage et de cabine véhicule, notamment des informations sur l’utilisateur, sur l’objectif prédéterminé, sur l’environnement, sur les actions précédentes, ou des informations géographiques ou routières. Les informations de contexte proviennent avantageusement de séries temporelles de données issues d’une pluralité de capteurs inclus dans le véhicule, lesdites séries temporelles étant transformées en vecteurs de probabilités et regroupées en groupes de données selon des paramètres d’entrainement prédéterminés. Les nombreuses informations de contexte ou « Car Data » reflètent le contexte de trajet ou la « Driving Task », ainsi que le contexte de cabine véhicule ou « In Vehicle Task ». Ces informations évoluent au cours du temps. Elles peuvent être collectées de façon optimale par le biais de représentations numériques apprises automatiquement à partir de données brutes qui permettent aux modèles d'apprentissage automatique de mieux comprendre et exploiter les informations contenues dans ces données. Ces représentations, aussi appelées « AI embeddings » ou simplement «embeddings », de caractéristiques extraites, de plongement, ou de vecteur sémantique compact, , jouent un rôle crucial dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle en facilitant le traitement et l'analyse de données complexes. Dans le domaine de l’automobile intelligente, ces représentations sont utiles dans l'analyse des informations de roulage d'un véhicule. Lorsqu'un véhicule roule, il génère de nombreuses données provenant de capteurs intégrés, tels que les capteurs GPS, les accéléromètres, les capteurs de vitesse, les caméras, les systèmes ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), etc. Ces données sont critiques pour comprendre et améliorer les comportements et les performances du véhicule, de la sécurité, de la maintenance, et des systèmes ADAS. Ces séries temporelles de données correspondent aux descriptions numériques de l'état du système de conduite conducteur/véhicule à un moment donné, qui incluent toutes les informations pertinentes pour comprendre l'état instantané du parcours, telles que la position, la vitesse, l'accélération, l'altitude, etc. En créant des séries temporelles de données contextuelles pour chaque instant du parcours, une vue détaillée de ce qui se passe tout au long du parcours est obtenue. Ces séries temporelles de données sont issues de différents capteurs qui émettent chacun leur flow de données fournissant différentes informations, par exemple : Caméra « Driver Monitoring System » DMS : tous les rapports du DMS, tels que la vigilance, la nervosité et la fatigue, Attention visuelle/route/paysage/cabine : la mesure du champ de vision, Pression pédale : pression et sa fréquence sur les pédales indiquant l’attention relative aux actions pédales, Tenue et contact volant : une tenue du volant resserrée ou lâche à une ou deux mains indique l’attention ou le relâchement du conducteur, IHM et manipulation radio, clim... : le système IHM et ses états de fonctionnement au moment de la mesure, Clignement yeux : des mesures caméra permettent de capter la périodicité ou l’apériodicité des clignements des yeux du conducteur. Temps roulage : la durée de roulage. Prise de risque : un conducteur pressé peut adopter une conduite qui tend à ne pas respecter le code de la route ni la vitesse limite. Des données liées au contexte routier peuvent également être enregistrées, telles que par exemple : Functional Road Class #0...8 : l’identification de type de route, Condition météo : la situation météorologique, Sinueuse/Ligne droite : l’évolution de la forme de la route, Pente/Montée : l’évolution de la forme de la route, Contexte Urbain (ville, densité), Péri urbain, Campagne, Montagne, Anticipation évènement routier : la navigation est un indicateur critique pour anticiper la charge cognitive nécessaire aux situations routières à venir dans un avenir proche, Circulation Fluide, Nuit/Jour, Travaux, Arrêt, Heure, Jour. Des données liées au contexte véhicule peuvent également être enregistrées, telles que par exemple : Vitesse, Accélération (décél.) : long, lat., Dépassement limite de vitesse, Indice sécurité avant- arrière /capteurs : alarmes ADAS Angle volant, vitesse angulaire, Contrôleurs ADAS: l’état des contrôleurs ADAS sont directement des données de mesures, comme par exemple : AEBS: Automatic Emergency Braking System ACC: Adaptive Cruse Control FCW: Forward Collision Warning EAPM: Emergency Assist for Pedal Misapplication ESP: Electronic Stability Program DW: Distance Warning OSP: Over Speed Prevention ISA: Intelligent Speed Assistance LDW: Lane Departure Warning/Emergency LKA: Lane Keeping Assist LDP: Lane Departure Prevention LSS: Advanced Lateral Support UTA: Unstable Trajectory Alert DAA: Driver Attention Alert BSW: Blind Spot Warning BSI: Blind Spot Intervention CTA: Cross Traffic Alert BCI: Back up Collision Intervention R-CTA: Rear Cross Traffic Alert CASP : Contextual Adaptive Speed Prevention. Les données brutes provenant des différents capteurs peuvent être complexes et difficiles à traiter directement. Les représentations numériques apprises automatiquement permettent de convertir ces données brutes en représentations numériques plus compréhensibles, tout en préservant les informations essentielles. Dans ce cadre, les séries temporelles de données sont avantageusement transformées en vecteurs de probabilités. Ils sont conçus de manière à représenter de manière compacte les caractéristiques clés des différentes listes de conduite du véhicule. En utilisant ces représentations numériques, plusieurs analyses utiles peuvent être réalisées, telles que, entre autres, la détection d'anomalies, l’apprentissage automatique, l’optimisation de la conduite. De façon connue, les "AI embeddings" dans le contexte des données de roulage du véhicule utilisent la notion de codeur/décodeur basée sur les réseaux neuronaux pour transformer les données brutes en représentations significatives. Comme représenté à la FIG. 3 , le codeur prend les données de roulage en entrée, telles que la vitesse, l'accélération, les angles de braquage, etc., et les convertit en représentations numériques compactes qui capturent les caractéristiques clés des listes de conduite. Le décodeur, quant à lui, utilise ces représentations numériques comme contexte initial pour générer des informations utiles, telles que la détection d'anomalies, la prédiction des événements de conduite ou l'optimisation de la conduite. Les "AI embeddings" permettent donc de se concentrer sur les données essentielles et pertinentes par rapport à l'ensemble très fourni des données véhicule. Les "AI embeddings" sont, de manière connue, rassemblés sous forme de groupes de données ou « clusters », comme représenté à la FIG. 4 . Clusteriser les représentations numériques issues des données de roulage d'un véhicule est une méthode puissante qui permet de regrouper les listes de conduite similaires en groupes. Cela offre plusieurs avantages significatifs dans l'analyse des données de roulage d'un véhicule, comme : - Détection de modèles de conduite : en utilisant des algorithmes de clustering sur les « embeddings », on peut identifier automatiquement des schémas de conduite similaires parmi les différentes listes enregistrées. Cela peut révéler des styles de conduite caractéristiques, des comportements récurrents, ou même des scénarios spécifiques tels que les manœuvres de stationnement, les accélérations brusques, etc. Ces informations peuvent être précieuses pour comprendre le comportement des conducteurs et améliorer la sécurité sur les routes. - Segmentation de la conduite : clusteriser les « embeddings » permet de diviser les données de roulage en segments ou en trajets spécifiques. Cela peut être utile pour analyser chaque trajet individuellement, en identifiant les zones de conduite à risque, les itinéraires fréquents, ou les conditions de trafic particulières. - Prédiction des événements de conduite : les clusters obtenus à partir des « embeddings » peuvent être utilisés comme entrée pour des modèles d'apprentissage automatique. En entraînant un modèle sur les données de roulage clustérisées, il devient possible de prédire certains événements, tels que les situations dangereuses, les changements brusques de comportement du conducteur, ou même les conditions de trafic futures. Une liste non exhaustive d’informations de contexte routier peut être : Accident sur la route principale, question anticipée : "Y a-t-il des informations sur l'accident et des suggestions pour éviter les retards supplémentaires ?" Route fermée en raison de travaux de construction, question anticipée : "Existe-t-il un itinéraire de contournement recommandé pour éviter la zone de travaux ?" Embouteillage intense, question anticipée : "Y a-t-il une alternative plus rapide pour éviter cet embouteillage ?" Mauvaises conditions météorologiques (forte pluie), question anticipée : "Existe-t-il des routes plus sûres pour conduire par temps de pluie ?" Travaux routiers importants, question anticipée : "Existe-t-il un itinéraire alternatif en raison des travaux ?" Fermeture temporaire de la route principale, question anticipée : "Quel est le meilleur chemin pour contourner la fermeture de la route ?" Embouteillage lors de l'heure de pointe du matin, question anticipée : "Y a-t-il des routes secondaires moins encombrées à cette heure ?" Embouteillage prolongé, question anticipée : "Quelle est l'estimation du retard pour ma livraison en raison de l'embouteillage actuel ?" Route fermée en raison d'un événement sportif, question anticipée : "Y a-t-il un itinéraire alternatif pour contourner la fermeture de la route due à l'événement sportif ?" Passage à niveau bloqué par un train, question anticipée : "Existe-t-il un itinéraire de contournement pour éviter le passage à niveau bloqué par le train ?" Congestion due à une manifestation, question anticipée : "Pouvez-vous me guider vers un itinéraire moins encombré en raison de la manifestation en cours ?" Travaux de voirie avec déviation, question anticipée : "Quelle est la meilleure façon de rejoindre la destination en utilisant la déviation actuelle des travaux de voirie ?" Conditions météorologiques hivernales (neige), question anticipée : "Y a-t-il des routes dégagées et sûres pour conduire en période de neige ?" Fortes rafales de vent, question anticipée : "Existe-t-il des routes moins exposées au vent fort pour assurer une conduite plus sûre ?" Travaux de construction sur une autoroute, question anticipée : "Comment puis-je éviter les retards dus aux travaux de construction sur l'autoroute ?" Feux de circulation hors service, question anticipée : "Y a-t-il des instructions spéciales pour traverser les intersections sans feux de circulation en toute sécurité ?" Embouteillage causé par un accident, question anticipée : "Pouvez-vous me fournir des informations sur la durée de l'embouteillage et sur les itinéraires alternatifs disponibles ?" Fermeture temporaire d'une voie due à des travaux d'entretien, question anticipée : "Y a-t-il des déviations mises en place pour contourner la fermeture de voie due aux travaux d'entretien ?" Ralentissement de la circulation causé par des travaux de réparation de la chaussée, question anticipée : "Quel est l'impact attendu sur le temps de trajet en raison des travaux de réparation de la chaussée en cours ?". Une liste non exhaustive d’informations de contexte véhicule et conducteur peut être : Fatigue excessive, question anticipée : "Y a-t-il des aires de repos recommandées à proximité pour que je puisse faire une pause et me reposer ?" Niveau de carburant faible, question anticipée : "Où puis-je trouver la station-service la plus proche pour faire le plein de carburant ?" Besoin de faire une pause pour se restaurer, question anticipée : "Quels sont les restaurants ou les établissements de restauration rapide disponibles sur ma route ?" Besoin de trouver une toilette, question anticipée : "Existe-t-il des aires de repos ou des toilettes publiques accessibles proches de ma position actuelle ?" Besoin de trouver un parking sécurisé, question anticipée : "Pouvez-vous m'indiquer les parkings disponibles à proximité où je peux stationner mon véhicule de livraison en toute sécurité ?" Besoin de trouver un point de chargement électrique, question anticipée : "Où puis-je localiser les bornes de recharge pour véhicules électriques les plus proches pour recharger mon véhicule de livraison ?" Besoin d'assistance mécanique, question anticipée : "Pouvez-vous me recommander un garage ou un service de dépannage automobile fiable à proximité ?" Le livreur veut savoir si les données du véhicule signalent un problème avec les freins, garantissant ainsi la sécurité lors des arrêts et des ralentissements, question anticipée : "Y a-t-il un problème avec les freins ?" Cette question permet de vérifier si les pneus sont correctement gonflés, car une pression inadéquate peut affecter la tenue de route et la consommation de carburant, question anticipée : "Quel est le niveau de pression des pneus ?" Le livreur souhaite connaître la consommation moyenne de carburant de son véhicule, ce qui l'aidera à évaluer les coûts et à optimiser ses trajets pour une meilleure efficacité énergétique, question anticipée : "Quelle est la consommation moyenne de carburant ?" Un sous-ensemble de questions probables peut être associé à chaque groupe de données afin d’améliorer le traitement de compréhension de la voix naturelle. Les fréquences des N questions peuvent être comptabilisées pour chacun des M groupes de données. A la n-ième occurrence n_i du groupe i, peut être comptabilisée la question k émise parmi les N questions. La probabilité de la question k dans le groupe de données i correspond avantageusement au nombre de fois que cette question a été émise dans le nombre d’occurrences du contexte du groupe de données i, exprimé par l’équation suivante, pour toutes les questions possible k :1..N : A chaque groupe de données est avantageusement associé un vecteur de probabilités des questions de l’utilisateur sur le contexte. L’invention peut porter sur un procédé d’aide à la reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile, adapté à un objectif prédéterminé d’un utilisateur et utilisant : - au moins un capteur de voix disposé dans ledit véhicule, notamment un microphone, relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle, - une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon le contexte de roulage et de cabine véhicule, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises, le procédé comportant au moins les étapes suivantes : après la détection par le capteur de voix et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, des séries temporelles de données issues d’une pluralité de capteurs inclus dans le véhicule sont acquises, lesdites séries temporelles fournissant des informations de contexte de roulage et de cabine véhicule, lesdites séries temporelles sont transformées en vecteurs de probabilités et regroupées en groupes de données selon des paramètres d’entrainement prédéterminés, la question suivante est recherchée en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, identifier un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape précédente parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée, lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, rechercher dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape b) et : - si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire, ou - si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état, ou - si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état, - poursuivre le procédé avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. Le vecteur de probabilités est de préférence mis à jour pour le groupe concerné. Dans un mode de réalisation, des questions liées à l’objectif prédéterminé et des questions liées au contexte de roulage et de cabine véhicule sont utilisées. Le choix final est ainsi optimisé grâce aux propositions de ces deux aspects. La sélection des deux états les plus probables est avantageusement réalisée à partir des probabilités des matrices de transitions des deux systèmes d’états. Le procédé se poursuit ensuite avec l’identification du couple de mots clés. La matrice de transitions est mise à jour avec la question retenue, ainsi que le vecteur de probabilités. Produit programme d’ordinateur L’invention concerne également, sous un autre de ses aspects, un produit programme d’ordinateur comportant un support et, enregistrées sur ce support, des instructions lisibles par un processeur pour que, lorsqu’exécutées, elles permettent de mettre en œuvre le procédé d’aide à la reconnaissance vocale selon l’invention. Les caractéristiques énoncées en relation avec le procédé s’appliquent au produit programme d’ordinateur et vice-versa. Dispositif Selon un autre de ses aspects, l’invention porte sur un dispositif d’aide à la reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile, adapté à un objectif prédéterminé d’un utilisateur et comportant au moins un capteur de voix disposé dans ledit véhicule, notamment un microphone, relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle et comportant ou étant relié à au moins un module, ledit module ayant accès à : une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon l’objectif prédéterminé et/ou le contexte de roulage et de cabine véhicule, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises, ledit module étant configuré pour réaliser au moins les étapes suivantes : après la détection par le capteur de voix et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, rechercher la question suivante en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, identifier un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape a) parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée, lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, rechercher dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape b) et : - si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire, ou - si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état, ou - si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état, d) poursuivre le procédé avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. Les caractéristiques énoncées en relation avec le procédé s’appliquent au dispositif et vice-versa. Véhicule automobile Selon un autre de ses aspects, l’invention porte sur un véhicule automobile comprenant un groupe motopropulseur et au moins un dispositif selon l’invention. Les caractéristiques énoncées en relation avec le procédé s’appliquent au véhicule et vice-versa. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’un exemple de mise en œuvre non limitatif de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, sur lequel FIG. 1 la FIG. 1 , déjà décrite, illustre un exemple d’utilisation de la reconnaissance vocale dans un véhicule automobile pour assister un livreur, FIG. 2 la FIG. 2 , déjà décrite, illustre différentes étapes mises en œuvre lors d’une tournée de livraison, FIG. 3 la FIG. 3 , déjà décrite, illustre le mécanisme des "IA embeddings" dans le contexte des données de roulage de véhicule, FIG. 4 la FIG. 4 , déjà décrite, illustre le regroupement des données sous la forme de groupes de données, FIG. 5 la FIG. 5 est un diagramme logique illustrant les étapes d’un exemple de mise en œuvre du procédé selon l’invention, FIG. 6 la FIG. 6 est un diagramme logique illustrant les étapes d’un autre exemple de mise en œuvre du procédé selon l’invention, et FIG. 7 la FIG. 7 est un diagramme logique illustrant les étapes d’un autre exemple de mise en œuvre du procédé selon l’invention. Description détaillée La FIG. 5 illustre un exemple de mise en œuvre du procédé d’aide à la reconnaissance vocale selon l’invention. Dans l’exemple illustré, le procédé, adapté à un objectif prédéterminé d’un livreur, se déroule dans un véhicule automobile et utilise : - le capteur de voix disposé dans ledit véhicule et relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle, - une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon l’objectif prédéterminé, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises. Dans le cas d’une tournée de livraisons, les questions que le livreur adresse à l’assistant vocal sont déjà prédéfinies dans un domaine précis. Elles font référence à des états de la tournée comme : le résumé de la tournée, le prochain arrêt, les tâches restantes, le temps restant, la demande de livraison urgente, l'annulation, l'appel/sms gestionnaire de flotte/patron, l'appel du client et autres. Voici une liste non exhaustive de questions : Quelle est ma prochaine étape ? Où dois-je aller ? Et après cette livraison ? Où dois-je livrer le prochain colis ? Quelle est l'adresse de la prochaine livraison ? Où vais-je déposer mon prochain colis ? Combien me reste-t-il de colis ? Que reste-t-il à venir ? Combien en reste-t-il ? Combien d'adresses reste-t-il ? Y a-t-il des livraisons urgentes ? Suis-je en retard quelque part ? Des colis urgents ? Avons-nous du courrier prioritaire aujourd'hui ? Savez-vous à quelle heure nous devons partir aujourd'hui ? Combien de temps ça va prendre ? Quelle est l'heure prévue de notre livraison finale ? Puis-je annuler ce travail ? Pouvez-vous répéter ce que vous disiez ? Désolé pouvez-vous répéter cela ? Chaque question est posée dans une liste bien précise qui reflète parfaitement le déroulement des actions effectuées lors de la tournée de sa livraison. Cette liste préétablie est le résultat d'une planification minutieuse visant à optimiser l'efficacité de la tournée de livraison avec ses imprévus. Par exemple, quand le livreur pose la question #3 c’est qu’il est dans une certaine étape de sa tournée qui est définie comme un état dans le procédé selon l’invention. De cet état correspondant à une étape précise associée, il ne posera pas n’importe quelle question suivante mais celle la plus probable par rapport à l’étape suivante de sa tournée. Après des étapes 0 et 1 de détection par le capteur de voix du véhicule et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, la question suivante est recherchée en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, dans des étape 2 et 3. Dans une étape 4, est identifié un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape précédente parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée. Par exemple, pour la question « Quelle est l'adresse de la prochaine livraison », le couple de mots peut être « adresse » et « livraison ». Pour la question « Avons-nous du courrier prioritaire aujourd'hui », le couple de mots peut être « courrier » et « prioritaire ». A une étape 5, lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, est recherchée dans une étape 6 dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape 4. A une étape 7, si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire. Au contraire, si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape 3 est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état. Enfin, si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape 3 est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état. Le procédé est ensuite poursuivi dans une étape 8 avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. La matrice de transitions est mise à jour avec la question retenue dans une étape 9. Dans la variante de la FIG. 2 , après des étapes 0 et 1 de détection par le capteur de voix du véhicule et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, des informations de contexte de roulage et de cabine véhicule sont acquises lors d’une étape 2, notamment des informations sur l’utilisateur, sur l’objectif prédéterminé, sur l’environnement, sur les actions précédentes, ou des informations géographiques, telles que définies précédemment. Ces informations de contexte proviennent de séries temporelles de données issues d’une pluralité de capteurs inclus dans le véhicule. Ces séries temporelles sont transformées en vecteurs de probabilités et regroupées en groupes de données selon des paramètres d’entrainement prédéterminés, dans une étape 4. Un sous-ensemble de questions probables est associé à chaque groupe de données afin d’améliorer le traitement de compréhension de la voix naturelle, lors d’une étape 5. Dans une étape 6, après la détection par le capteur de voix et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, la question suivante est recherchée en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, lors d’une étape 7. Dans une étape 8, est identifié un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape précédente parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée. Lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal dans une étape 9, a lieu une étape 10 de recherche dans ladite question de la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape 8. Dans une étape 11, si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire. Au contraire, si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état. Enfin, si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état. Le procédé se poursuit dans une étape 12 avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. Le vecteur de probabilités est mis à jour pour le groupe concerné. Dans la variante de la FIG. 7 , à l’étape 2, les deux traitements des figures 5 et 6 sont effectués. Des questions liées à l’objectif prédéterminé et des questions liées au contexte de roulage et de cabine véhicule sont ainsi utilisées dans l’étape 3. La sélection des deux états les plus probables est réalisée à partir des probabilités des matrices de transitions des deux systèmes d’états. Le procédé se poursuit ensuite avec l’identification du couple de mots clés. La matrice de transitions est mise à jour avec la question retenue, ainsi que le vecteur de probabilités. L’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. L’invention peut être utilisée par un assistant vocal d’un véhicule de tourisme en identifiant les domaines cibles et en utilisant le principe d’informations de contexte de roulage et de cabine véhicule. L’invention peut être mise en œuvre dans n’importe quel domaine utilisant la reconnaissance vocale propre à un domaine d’activité donné, tel que l’aviation par exemple. Procédé d’aide à la reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile, adapté à un objectif prédéterminé d’un utilisateur et utilisant : - au moins un capteur de voix disposé dans ledit véhicule, notamment un microphone, relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle, - une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon l’objectif prédéterminé et/ou le contexte de roulage et de cabine véhicule, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises, le procédé comportant au moins les étapes suivantes : après la détection par le capteur de voix et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, rechercher la question suivante en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, identifier un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape a) parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée, lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, rechercher dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape b) et : - si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire, ou - si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état, ou - si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état, poursuivre le procédé avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, lors de l’étape d), la matrice de transitions est mise à jour avec la question retenue. Procédé selon la revendication 1 ou 2, utilisant des informations de contexte de roulage et de cabine véhicule, notamment des informations sur l’utilisateur, sur l’objectif prédéterminé, sur l’environnement, sur les actions précédentes, ou des informations géographiques. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les informations de contexte proviennent de séries temporelles de données issues d’une pluralité de capteurs inclus dans le véhicule, lesdites séries temporelles étant transformées en vecteurs de probabilités et regroupées en groupes de données selon des paramètres d’entrainement prédéterminés. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel un sous-ensemble de questions probables est associé à chaque groupe de données afin d’améliorer le traitement de compréhension de la voix naturelle. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, dans lequel les fréquences des N questions étant comptabilisées pour chacun des M groupes de données, à la n-ième occurrence n_i du groupe i, est comptabilisée la question k émise parmi les N questions, la probabilité de la question k dans le groupe de données i correspondant au nombre de fois que cette question a été émise dans le nombre d’occurrences du contexte du groupe de données i, exprimé par l’équation suivante, pour toutes les questions possible k :1..N : Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 et 5, dans lequel le vecteur de probabilités est mis à jour pour le groupe concerné. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la matrice de transitions est une matrice carrée de taille N x N, où chaque élément de la matrice représente la probabilité de transition d'un état à un autre. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le maximum de vraisemblance est utilisé pour candidater les deux états suivants les plus probables, représentés par les deux probabilités le plus élevées. Dispositif d’aide à la reconnaissance vocale, notamment dans un véhicule automobile, adapté à un objectif prédéterminé d’un utilisateur et comportant au moins un capteur de voix disposé dans ledit véhicule, notamment un microphone, relié à un assistant vocal mettant au moins en œuvre un traitement de compréhension de la voix naturelle et comportant ou étant relié à au moins un module, ledit module ayant accès à : une liste prédéterminée d’un nombre N de questions Q i=1…N préalablement posées et apprises selon l’objectif prédéterminé et/ou le contexte de roulage et de cabine véhicule, chaque question correspondant à un état, ladite liste étant traduite en un système d’états, et - une matrice de transition représentant les transitions possibles entre chaque état dudit système d’états, les transitions ayant été préalablement apprises, ledit module étant configuré pour réaliser au moins les étapes suivantes : après la détection par le capteur de voix et la reconnaissance d’une question posée à l’assistant vocal, rechercher la question suivante en choisissant les deux états les plus probables en fonction de la matrice de transitions, identifier un couple de mots clés associés au premier état et au deuxième état choisis à l’étape a) parmi des mots clés prédéfinis au préalable pour chaque question de la liste prédéterminée, lorsqu’une nouvelle question est détectée par le capteur de voix et reconnue par l’assistant vocal, rechercher dans ladite question la présence des mots clés des couples identifiés à l’étape b) et : - si aucun mot clé n’est détecté, la reconnaissance par l’assistant vocal se poursuit par le traitement de compréhension de la voix naturelle sans information supplémentaire, ou - si le couple de mots clés associés au premier état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce premier état, ou - si le couple de mots clés associés au deuxième état choisi à l’étape a) est détecté, le traitement de compréhension de la voix naturelle se poursuit avec l’indication de la question associée à ce deuxième état, d) poursuivre le procédé avec la question retenue afin de faciliter les futures reconnaissances vocales. Produit programme d’ordinateur comportant un support et, enregistrées sur ce support, des instructions lisibles par un processeur pour que, lorsqu’exécutées, elles permettent de mettre en œuvre le procédé d’aide à la reconnaissance vocale selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Véhicule automobile comprenant un groupe motopropulseur et au moins un dispositif d’identification selon la revendication 10.