Brevet FR3161490A1 — publié le 20251024

Procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique L’invention se rapporte à un procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique (SD), dite donnée à communiquer, par un premier équipement (EQ1) à un deuxième équipement (EQ2], caractérisé en ce qu’il comprend une obtention d’un index (I’) correspondant à la donnée à communiquer (SD), ledit index (I’) permettant de retrouver dans une structure de données (DS) une autre donnée sémantique (SD’), dite donnée communiquée, l’index (I’) étant choisi en fonction d’une distance (D) mesurée entre la donnée à communiquer (SD) et la donnée communiquée (SD’), suivi par la transmission de l’index obtenu (I’) au travers d’un canal de communication (CNL) entre le premier équipement (EQ1) et le deuxième équipement (EQ2). Figure 1 Procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique Le domaine technique est celui des télécommunications. Plus précisément, l’invention se rapporte à un procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique. Une donnée sémantique va être communiquée par le procédé selon l’invention depuis un équipement à un autre équipement. Une telle donnée est un type de données particulier qui est utilisé dans le domaine de l’intelligence artificielle. Les capacités de l’intelligence artificielle, et en particulier de l’intelligence artificielle générative (traduction de l’anglais generative artificial intelligence ), c’est-à-dire la branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la production automatique de médias, en particulier des textes, des images ou des vidéos, sont apparues aux yeux du grand public avec la mise en ligne de Chat-GPT (produit de la société Open AI), dont la première version date de novembre 2022. D’autres programmes d’intelligence artificielle générative sont développés par les sociétés Google (produit Gemini), Anthropic (produit Claude) ou Mistral AI (produit Le Chat). Les produits nommés ici sont des agents conversationnels mais d’autres produits d’intelligence artificielle générative peuvent produire des images (produits DALL-E de la société Open AI, ou Midjourney, du laboratoire de recherche du même nom), des vidéos, des sons, mais encore des programmes d’ordinateurs ou bien des spécifications de molécules chimiques. D’autres tâches d’intelligence artificielle peuvent concerner par exemple la reconnaissance de formes, la prise de décisions, la classification, la planification ou tout autre type d’activités imitant les capacités de l’intelligence humaine. Les programmes d’intelligence artificielle générative encodent pour traitement les données qu’ils manipulent dans un format que nous nommons ici donnée sémantique ou vecteur sémantique. Un contenu sémantique, le sens attendu ou interprété par des utilisateurs d’un texte, image ou vidéo, est donc associé à une donnée sémantique. Une telle donnée sémantique est un vecteur de grande dimension dans l’espace des nombres réels. Le nombre de dimensions typique pour une donnée sémantique va de plusieurs centaines à plusieurs milliers. Le projet MTEB (acronyme de l’anglais Massive Text Embedding Benchmark ) réalise des comparaisons de performance entre modèles utilisés par des programmes d’intelligence artificielle générative et, en mars 2024, sur les dix modèles les plus performants, sept utilisaient des vecteurs de dimension 4096 et trois de dimension 1024. Le terme le plus souvent utilisé en langue anglaise pour parler des données sémantiques manipulées par les programmes d’intelligence artificielle générative est embedding . Cependant, ce terme confond la fonction qui va encoder une donnée telle qu’un texte ou une image pour traitement ultérieur, fonction mathématique qui est un plongement (traduction de l’anglais embedding ) et la donnée obtenue comme résultat de l’application de cette fonction. Pour éviter cette confusion entre une fonction et son résultat, nous utiliserons par la suite dans ce document uniquement le terme donnée ou vecteur sémantique, même si on retrouve plus souvent dans la littérature, en anglais et en français, le terme embedding . Les données sémantiques sont donc caractérisées par le fait qu’elles représentent un contenu sémantique sous la forme d’une donnée informatique. Il est possible de voir qu’un contenu sémantique est bien associé aux données sémantiques en s’intéressant aux transformations qui peuvent leur être appliquées. Un exemple classique en intelligence artificielle considère une donnée sémantique correspondant au concept de « France » qui peut être transformée en une autre donnée sémantique correspondant au concept de « Paris » et la même transformation, appliquée à la donnée sémantique associée à « Allemagne », produira la donnée sémantique associée à « Berlin » et de même pour des données « Espagne »-« Madrid », « Italie »-« Rome » etc. Cela indique qu’un contenu sémantique correspondant à un pays ou à une ville est bien associé à la donnée sémantique correspondante et que des manipulations de la donnée sémantique correspondent à des manipulations des concepts associés à la donnée sémantique. Les données sémantiques, initialement apparues dans le contexte de l’intelligence artificielle générative, ont trouvé des utilisations dans l’ensemble des programmes d’intelligence artificielle. Comme indiqué, les données sémantiques dont nous parlons sont des vecteurs de nombres réels de dimension allant de plusieurs centaines à plusieurs milliers. Ces plusieurs centaines ou milliers de nombres réels qui forment une donnée sémantique sont en général représentés pour traitement informatique par un type de données appelé nombre flottant (traduction de l’anglais float ) qui utilise 32 bits pour être représentés, c’est-à-dire 4 octets. Une donnée sémantique qui est un vecteur de dimension 4096 aura donc une taille mémoire approximative de 16 Ko (16 kilooctets, soit 16 kilobytes en anglais, ou 16 Kb). On peut noter que le nombre de dimensions des données sémantiques a tendance à augmenter avec le temps, et que les modèles les plus performants ont tendance à utiliser des vecteurs de dimension plus élevée. Certains chercheurs d’intelligence artificielle proposent d’utiliser comme donnée sémantique des vecteurs de nombres complexes. Une telle proposition, si elle était adoptée et que le nombre de dimension restait constant, impliquerait de multiplier par deux la taille des données sémantiques en remplaçant un nombre réel flottant sur 32 bits par deux nombres réels afin de représenter un nombre complexe. Par ailleurs, on peut parler de communication de donnée dans plusieurs cas. Par exemple, il y a communication lorsqu’une donnée informatique est transmise sur un réseau informatique, qui est local à plusieurs ordinateurs, ou bien sur un réseau de télécommunications qui peut être local ou à longue distance, ou bien lorsqu’une donnée est transférée d’un support à l’autre, c’est-à-dire par exemple copiée depuis un système de fichiers d’un ordinateur vers un support mémoire connecté à l’ordinateur tel qu’une clé USB ou un disque dur externe, ou réciproquement. Dans tous ces cas de communication, des erreurs de transmission peuvent survenir. Les données informatiques sont définies classiquement comme des suites de bits. Lors de la communication d’une donnée, un ou plusieurs bits constituant cette donnée peuvent être modifiés par le canal de transmission. Il y a dans ce cas erreur de transmission, et la donnée n’est plus transmise dans son intégrité et n’est donc pas communiquée sans erreur. Nous venons de parler de suites de bits pour définir des données informatiques. Cependant, en toute généralité, il faut plutôt parler de suites de symboles. En effet, les bits sont des symboles qui vont par paire (0 et 1) mais les transmissions réellement effectuées au niveau physique concernent rarement de tels symboles qui vont par paires. Les symboles transmis au niveau physique vont être par exemple des ondes électromagnétiques auxquelles des modulations de changement de phase sont appliquées afin de transmettre une valeur parmi 4, 8 ou 16 valeurs. Ces techniques sont par exemple utilisées en télécommunications mobiles. Les modulations de changement de phase sont dénommées phase-shift keying en anglais et on retrouve les acronymes 4-PSK, 8-PSK ou 16-PSK pour décrire des modulations de changement de phase qui permettent de transmettre en une seule émission une valeur parmi 4, 8 ou 16 valeurs. Dans les transmissions par fibres optique, l’utilisation de longueurs d’onde permet là aussi de transmettre des symboles qui peuvent prendre une valeur parmi de nombreuses valeurs possibles et pas seulement des symboles tels que des bits qui prennent leurs valeurs dans une paire de valeurs possibles. Même si les symboles transmis en tant que tels ne sont pas des bits et peuvent prendre plus de deux valeurs, il existe malgré tout dans tous les cas un lien direct entre un symbole transmis et des bits. Par exemple, dans le cas de la modulation 4-PSK, les symboles transmis peuvent prendre quatre valeurs et ces quatre valeurs correspondent respectivement aux paires de bits ‘00’, ‘01’, ‘10’ et ‘11’. Nous parlerons donc dans ce document du concept général de suite de symboles qui peut être compris dans une lecture plus simplifiée comme étant une suite de bits. Ces points sont bien connus de l’homme du métier et ne seront pas développés plus avant. État de la technique Le développement à venir de l’intelligence artificielle promet une explosion à venir de la transmission des données sémantiques. En effet, on peut facilement imaginer des applications intéressantes dans lesquelles les données sémantiques seraient communiquées depuis un équipement qui les produit vers un autre équipement qui va les utiliser. Par exemple, lors d’une communication téléphonique, un système de reconnaissance de la parole couplé à un système d’interprétation pourrait interpréter chaque phrase prononcée par un interlocuteur dans une donnée sémantique. Le sens de la phrase prononcée par l’interlocuteur serait alors associé à la donnée sémantique Cette donnée sémantique serait communiquée à un autre interlocuteur qui disposerait d’un système inverse d’interprétation couplé à un système de synthèse de la parole. Ce système permettrait de réaliser une traduction automatique de la conversation téléphonique, quelles que soient les langues utilisées par les interlocuteurs. Dans une conférence téléphonique avec des interlocuteurs parlant chacun sa langue, les interlocuteurs entendraient les interventions de chacun traduites à la volée dans sa langue. Pour donner un autre exemple, un système d’intelligence artificielle peut détecter sur une vidéo filmée par une caméra de vidéosurveillance des événements tels qu’une attaque ou un cambriolage. Un utilisateur peut souhaiter disposer d’un tel service de vidéosurveillance sans que le flux vidéo filmant sa maison soit transmis à l’extérieur. Plutôt que de transmettre la vidéo, un système de vidéosurveillance par intelligence artificielle peut produire des données sémantiques et les communiquer. Un système entraîné pour détecter les intrusions n’aura alors besoin que de ces données sémantiques pour détecter d’éventuelles intrusions et la confidentialité des utilisateurs de la vidéosurveillance sera préservée. Dans le domaine des télécommunications, la recherche commence à explorer le concept de réseau sémantique qui s’adapte automatiquement aux besoins des applications qui transmettent des données sur le réseau en utilisant des techniques d’intelligence artificielle. De tels réseaux sémantiques doivent s’appuyer sur des représentations généralistes de l’information qui se prêtent à des adaptations automatiques et à des optimisations. Ces représentations peuvent porter des données sémantiques de diverses natures, comme des images, du texte, voire des éléments de configurations du réseau sémantique lui-même. Un réseau sémantique s’appuie donc sur les données sémantiques comme format de donnée élémentaire. Ces exemples d’application possibles montrent l’intérêt général de transmettre des données sémantiques (souvent appelées embeddings en anglais) dans les réseaux informatiques et/ou de télécommunications ou, plus généralement, d’interconnecter des systèmes d’intelligence artificielle afin de rendre des tâches complexes. Plus généralement, une donnée sémantique est une représentation multimodale. Il est possible de représenter toutes sortes de données (textes, images, vidéos etc.) sous forme de données sémantiques, sachant que les contenus sémantiques de ces représentations multimodales se retrouvent associés aux données sémantiques. Les données sémantiques pourraient donc être utilisées comme format de donnée universel au sein des réseaux de télécommunications à la place des suites de bits utilisées aujourd’hui. Une telle donnée présenterait alors une granularité d’information plus fine et des possibilités d’optimisation plus poussées. L’interconnexion d’applications d’intelligence artificielle ou le déploiement de réseaux sémantiques va impliquer une explosion de la quantité de données sémantiques à communiquer entre équipements. Ces communications de données sémantiques vont correspondre à la transmission effective de symboles entre équipements. Le problème à résoudre est donc d’arriver à communiquer des données sémantiques depuis un émetteur vers un récepteur en préservant les contenus sémantiques associés aux données sémantiques à communiquer tout en économisant le nombre de symboles effectivement transmis. Le domaine scientifique des communications sémantiques (traduction de l’anglais semantic communications ) s’intéresse à la problématique de ne communiquer que le contenu minimal des données nécessaires à la réalisation d’une tâche et en particulier au contenu nécessaire pour faire communiquer entre eux des systèmes d’intelligence artificielle. L’approche prévalente dans ce domaine est de ne communiquer que les données pertinentes à une tâche visée afin de limiter la taille mémoire des éléments transmis en terme de bits ou octets transmis. Dans l’exemple donné ci-dessus de vidéosurveillance, un traitement avant émission cherchera à détecter des images (ou extraits d’images) suspects de représenter une intrusion et seuls ces extraits seront communiqués, en retirant des images ou données sémantiques des éléments jugés inutiles à la tâche de vidéosurveillance. Par exemple, la couleur pourra être retirée avant émission dans cette approche. Un inconvénient majeur de cette approche est que le traitement réalisé avant émission dépend de la tâche qui est attendue à la réception. Or, cette tâche à la réception ne peut pas être connue dans tous les cas. Connaître cette tâche à la réception implique aussi que l’opérateur de télécommunications (qui transmet les données et va souvent les préparer à l’émission) doit être informé des tâches que réalisent les applications qui utilisent son réseau. Or, les opérateurs de télécommunications sont en général agnostiques quant aux applications qui utilisent leurs réseaux. Et il serait de plus très peu pratique de développer des optimisations réseau spécifiques à chaque tâche de traitement attendu. Pour ces raisons, une telle approche ne pourrait s’appliquer que dans le cas très spécifique d’une application dédiée entre un émetteur et un récepteur qui seraient reliés entre eux par un réseau privé dans lequel des optimisations spécifiques seraient implémentées pour optimiser la tâche d’intelligence artificielle visée. Une telle approche ne pourra pas « passer à l’échelle » et se généraliser aux innombrables usages attendus en intelligence artificielle et plus généralement à tous les usages dans lesquels on cherche à adapter les données transmises en fonction du traitement qui sera effectué par l’application réceptrice. L’invention vient améliorer la situation. Selon un premier aspect fonctionnel, l’invention a trait à un procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique, dite donnée à communiquer, par un premier équipement à un deuxième équipement, caractérisé en ce qu’il comprend une obtention d’un index correspondant à la donnée à communiquer, ledit index permettant de retrouver dans une structure de données une autre donnée sémantique, dite donnée communiquée, l’index étant choisi en fonction d’une distance mesurée entre la donnée à communiquer et la donnée communiquée, suivi par la transmission de l’index obtenu au travers d’un canal de communication entre le premier équipement et le deuxième équipement. Grâce à l’invention, le nombre des symboles à transmettre pour communiquer une donnée sémantique est très fortement réduite. En effet, au lieu de transmettre les symboles ou bits encodant la donnée sémantique tels quels, le procédé transmet un index correspondant à un élément d’une structure de données. Cet index permet de retrouver dans la structure de données une donnée sémantique. Si on suppose que la donnée sémantique est un vecteur de dimension 4096 de nombres réels, et que ces nombres réels sont représentés par des flottants de 32 bits, sa taille est approximativement de 16 kilooctets. Si la structure de données comprend 65 536 éléments, chacun de ces éléments pourra disposer d’un index différent si ceux-ci sont des suites de 16 bits (en effet, 2 à la puissance 16 vaut 65 536). Au lieu de transmettre 16 kilooctets, le procédé va donc transmettre 16 bits, soit 2 octets. La réduction de taille de la donnée transmise est ici très spectaculaire. La structure de données peut être de tout type à partir du moment qu’elle permet de retrouver une donnée sémantique à partir d’un index. Il peut s’agir par exemple d’une table clés-valeurs dans laquelle les index jouent le rôle de clés et les valeurs sont des données sémantiques particulières. On parle aussi de dictionnaire. Mais la structure peut aussi être une base de données. Ou bien la structure peut organiser les index selon un arbre de préfixes et les données sémantiques enregistrées dans la structure seront alors des feuilles de l’arbre en question. Le procédé comprend l’obtention d’un index à partir de la donnée sémantique qui est à communiquer. La structure de données comprend un nombre fini d’éléments alors que l’espace possible des données sémantiques est très grand, voire infini. Par exemple, si les données sémantiques sont des vecteurs de nombres réels de dimension 4096, elles appartiennent à l’espace vectoriel . En réalité, l’espace des données sémantiques est fini puisqu’il s’agit de données informatiques qui sont des ensembles de nombres flottants codés sur 32 bits. Cependant, il est raisonnable de considérer l’espace possible des données sémantiques comme infini en première approximation. Il y a donc très peu de chance que la donnée à communiquer, qui appartient à un espace infini, soit présente dans la structure de données qui est un ensemble fini, de taille raisonnable. A la place de la donnée à communiquer, le procédé transmet un index qui permet de retrouver une autre donnée, qui sera donc la donnée effectivement communiquée. Pour que le contenu sémantique associé à la donnée à communiquer soit préservé, l’index obtenu devra permettre de retrouver dans la structure de données une donnée sémantique dont le contenu sémantique associé est très proche, voire le plus proche possible, de celui de la donnée à communiquer. L’index est donc choisi en fonction d’une distance mesurée entre la distance à communiquer et la distance communiquée. En général, l’index sera choisi pour minimiser la distance mesurée entre la donnée à communiquer et la donnée effectivement communiquée. Deux cas sont alors possibles : Ou bien l’index obtenu est exactement un index associé à une donnée sémantique dans la structure de données. Dans ce cas, si on suppose que l’index est transmis sans erreur de transmission, il permettra de retrouver directement une donnée sémantique dans la structure de données, qui est alors la donnée communiquée. Ou bien l’index calculé n’est pas un index associé à une donnée sémantique dans la structure de données. Dans ce cas, il faudra à la réception chercher dans la structure de données un index proche de l’index calculé qui donnera accès à une donnée sémantique. On peut noter que l’index obtenu n’est pas toujours associé directement à une donnée sémantique dans la structure de données mais permet de retrouver une donnée sémantique dans la structure de données. De plus, des erreurs de transmission ajoutées par le canal de communication peuvent faire en sorte qu’un index obtenu qui était directement associé dans la structure de données à une donnée sémantique soit transformé en un index qui ne corresponde plus directement à une donnée sémantique. Il faut donc dans tous les cas prévoir à la réception qu’il puisse être nécessaire de chercher dans la structure de données un index proche de l’index reçu qui corresponde directement à une donnée sémantique dans la structure de données. La façon dont l’index est obtenu doit chercher à ce que l’index obtenu, auquel des erreurs de transmission sont rajoutées, permette de retrouver dans la structure de données une donnée sémantique selon la distance mesurée avec la donnée à communiquer. La structure de données réalise une quantification de l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques prennent des valeurs. Au lieu d’une infinité possible de valeurs, un ensemble fini et restreint (mettons qu’il comprenne 65 536 éléments) est défini qui donnera des représentants pour les données à communiquer. Ces représentants sont choisis en fonction d’une distance mesurée entre données sémantiques. Deux choix sont possibles concernant la taille des index en regard du nombre d’éléments présents dans la structure de données : Ou bien la taille des index est telle que le nombre d’index possibles correspond exactement au nombre d’éléments dans la structure de données. Dans l’exemple ci-dessus de 65 356 éléments, un index de 16 bits donnera exactement ce nombre. Chaque obtention d’index à partir d’une donnée sémantique à communiquer donnera donc un index présent dans la structure de données, associé à une donnée communiquée, l’index étant choisi selon la distance entre la donnée à communiquer et celle communiquée. Cet index sera transmis, avec éventuellement des erreurs de transmission, qui donneront un autre index qui sera lui aussi présent dans la structure de données. En supposant que ces erreurs sont peu nombreuses, l’index reçu permettra de retrouver dans la structure de données une donnée sémantique reçue qui sera également à une distance convenable de la donnée communiquée et de la donnée à communiquer. Ou bien la taille des index est plus grande que la taille qui donne un nombre d’index possibles égal au nombre d’éléments dans la structure de données. Dans l’exemple de 65 356 éléments, on pourrait choisir un index de 20 bits qui prend plus d’un million de valeurs possibles. Dans ce cas, il y a beaucoup plus d’index possibles que de valeurs dans la structure de données. L’index obtenu pourra être exactement l’index d’une donnée présente dans la structure, ou bien un index proche. Des erreurs de transmission pourront faire dériver l’index reçu par rapport à l’index transmis. Mais comme il y a beaucoup plus de nombres de valeurs d’index possibles que d’éléments présents dans la structure de données, il est probable que l’index reçu ne corresponde à aucun élément dans la structure de données mais que l’index le plus proche de l’index reçu soit bien celui transmis au départ. Autrement dit, la longueur des index et la taille de la structure de données peuvent être telles que le nombre de valeurs possibles des index est égal au nombre d’éléments dans la structure de données ou bien que le nombre de valeurs possibles des index soit supérieur au nombre d’éléments dans la structure de données. La transmission de l’index permettra en réception de retrouver dans la structure une donnée sémantique qui sera alors considéré comme étant la donnée sémantique communiquée. Quand le nombre de valeurs possibles des index est plus grand que le nombre d’éléments dans la structure de données et que l’index reçu se trouve en dehors de la structure de données, c’est l’index le plus proche de l’index reçu qui permettra de retrouver une donnée sémantique qui sera utilisé. Dans le premier cas, l’avantage est de transmettre un index d’une taille minimale par rapport au nombre d’élément présents dans la structure de données. Dans le deuxième cas, l’avantage est d’être résistant à des erreurs de transmission de l’index. L’index est une suite de symboles, appartenant à un ensemble de symboles. Dans certains modes de réalisation, ces symboles sont des bits, c’est-à-dire qu’ils peuvent prendre deux valeurs possibles représentées en général par ‘0’ et ‘1’. Dans d’autres modes de réalisation, ces symboles correspondent à des grandeurs qui seront celles utilisées dans la transmission physique utilisée par le procédé. Par exemple, comme expliqué ci-dessus, l’index calculé peut être une suite de symboles qui correspondent à des modulations de changements de phase parmi quatre changements de phase possible, c’est-à-dire des symboles 4-PSK. Dans ce cas, les index seraient des suites de valeurs choisies parmi les quatre valeurs possibles 4-PSK. Une suite de 8 symboles 4-PSK prendra alors une valeur parmi 65 536 possibles (en effet, 4 à la puissance 8 vaut 65 536) et un dictionnaire de 65 536 points pourra être indexé par des index de longueur 8 formés par des symboles 4-PSK à la place des index de longueur 16 bits. Par la suite, nous choisirons le plus souvent des exemples dans lesquels les index sont des suites de bits mais il est clair que ces exemples ne sont que des exemples parmi d’autres. La transmission de l’index obtenu peut être réalisée en transmettant directement la suite de symboles formant l’index. Dans d’autres modes de réalisation, la suite de symboles formant l’index obtenu est traduite dans un format adapté à la transmission puis transmise, ce qui correspond à la transmission de l’index. On a vu que la réduction de taille de la donnée communiquée est très forte, puisqu’au lieu de transmettre les symboles ou les bits formant la donnée tels quels, on transmet un index qui permet de retrouver une donnée sémantique. Un avantage du procédé est que cette réduction est obtenue sans aucune prise en compte du traitement ultérieur qui va être effectué sur la donnée sémantique communiquée. Le procédé de transmission est agnostique vis-à-vis des applications d’intelligence artificielle ou autres utilisant la donnée sémantique. Cette caractéristique est particulièrement appréciable pour un opérateur de télécommunications qui veut proposer des services de communication de données généralistes, à toutes sortes de clients possibles. L’index transmis permet de retrouver une donnée sémantique présente dans la structure de données. L’index est choisi en fonction d’une distance mesurée entre cette donnée sémantique et la donnée sémantique initiale à communiquer. La distance entre données sémantiques peut être mesurée par une distance au sens mathématique du terme sur l’ensemble auquel appartient la donnée sémantique communiquée. Par exemple, la donnée sémantique est un vecteur de 4096 réels et la distance sera mesurée par une distance sur l’ensemble vectoriel . Si la donnée sémantique est un vecteur de 1024 complexes, la distance sera mesurée par une distance sur l’ensemble vectoriel . Comme ce qui est transmis à la place de la donnée sémantique est un index correspondant à une autre donnée sémantique, index choisi en fonction de la distance entre données sémantiques dans l’ensemble auquel les données appartiennent, la distorsion causée par la transmission de l’index et par la récupération d’une donnée présente dans la structure de données au lieu de la donnée sémantique initiale à communiquer elle-même, cette distorsion est minimisée. Selon un premier mode de réalisation de cet aspect fonctionnel de l’invention, la distance mesurée entre la donnée à communiquer et la donnée communiquée est fonction de la proximité entre les contenus sémantiques associés aux deux données sémantiques à communiquer et communiquée. Le choix de la distance utilisée pour mesurer la distance entre données sémantiques est fait de telle manière à correspondre à l’interprétation ultérieure des données sémantiques, c’est-à-dire qu’une distance minimale entre données sémantiques correspond à une distance minimale entre significations interprétées par les utilisateurs et les applications qui manipulent les données sémantiques. La distance mesurée est donc fonction de la proximité entre les contenus sémantiques associés aux données sémantiques ou plus précisément est calculée par une fonction préservant la proximité entre les contenus sémantiques associés aux données sémantiques. Cette fonction peut être une distance au sens mathématique du terme sur l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques prennent des valeurs. Le fait que la fonction qui mesure la distance entre données sémantiques préserve la proximité entre contenus sémantiques associés aux données sémantiques et que l’index est choisi en fonction de cette distance mesurée entre la donnée sémantique à communiquer et celle effectivement communiquée va assurer que le contenu sémantique associé à la donnée sémantique à communiquer ne sera pas trop distordu par la distorsion qui consiste à communiquer une autre donnée sémantique, correspondant à l’index obtenu, à la place de la donnée à communiquer. Le contenu sémantique associé à une donnée sémantique est celui qui est présent à l’origine de la production d’une donnée sémantique pour une utilisation ultérieure. Il peut s’agir du sens d’un texte, d’une image, d’une vidéo, d’un son tel que ce contenu sera interprété par des utilisateurs ou des applications d’intelligence artificielle. Un tel contenu sémantique peut être dit encodé dans la donnée sémantique, ou présent dans la donnée sémantique, ou intégré dans la donnée sémantique, ou représenté par la donnée sémantique. Nous utilisons ici le terme associé à la donnée sémantique. Selon un deuxième mode de réalisation de cet aspect fonctionnel de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec le mode précédent, l’index correspondant à la donnée à communiquer est obtenu en cherchant dans la structure de données la donnée sémantique la plus proche de la donnée à transmettre selon la distance mesurée, et l’index transmis est l’index de la dite donnée sémantique la plus proche. Grâce à ce mode de réalisation, une manière simple de procéder au calcul de l’index est donnée. Les données sémantiques présentes dans la structure de données ont été choisies à l’avance pour réaliser une quantification efficace de l’espace dans lequel se trouvent les données sémantiques à transmettre. Des index sont associés aux données sémantiques présentes dans la structure de données et ont été calculés au préalable. La donnée sémantique présente dans la structure de données la plus proche de la donnée sémantique à transmettre est déterminée, la proximité entre les données sémantiques étant donnée par la distance mesurée entre données sémantiques. En général, cette distance mesurée est telle qu’une distance minimale entre données sémantiques correspond à une différence minimale dans les interprétations sémantiques ultérieures. En particulier, la distance peut être mesurée par une fonction préservant la proximité entre les contenus sémantiques associés aux données sémantiques. L’index associé à la donnée la plus proche est retrouvé dans la structure de données et c’est cet index qui sera transmis par la suite. De cette manière, il n’est pas nécessaire de calculer pour chaque donnée sémantique à transmettre un index mais simplement de retrouver dans la structure de données la donnée sémantique la plus proche de la donnée à transmettre. Selon un autre mode de réalisation de cet aspect fonctionnel de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’index est obtenu en utilisant une fonction d’indexation choisie de telle manière que, pour deux données sémantiques distinctes, plus ces données sémantiques sont proches selon la distance mesurée entre elles, plus les index calculés pour ces deux données sémantiques par la fonction d’indexation sont proches entre eux. Grâce à ce mode de réalisation, le procédé de communication d’une donnée sémantique selon l’invention résiste aux éventuelles erreurs de transmission des symboles qui forment l’index calculé. En effet, si un ou plusieurs symboles, en faible quantité, qui forment l’index transmis à la place de la donnée sémantique, sont changés durant la transmission, l’index reçu finalement sera quand même proche de l’index transmis initialement car le nombre d’erreurs de transmission est faible en général. En effet, si les erreurs de transmission deviennent trop grandes, la transmission s’arrête. Le point dans le dictionnaire qui correspond à l’index reçu sera donc proche du point qui correspond à l’index initialement transmis en vertu du choix de la fonction d’indexation. La distorsion due à l’erreur de transmission d’un ou plusieurs symboles de l’index, qui s’ajoute à la distorsion du remplacement de la donnée sémantique à communiquer par une autre donnée sémantique présente dans la structure de données, sera donc là aussi minimisée. On peut noter que si un index reçu, à cause d’erreurs de transmission, ne correspond pas à un index présent dans la structure de données, le récepteur de l’index va chercher un index proche de l’index reçu qui correspond bien à un élément de la structure. Cette recherche pourra permettre de revenir sur l’index qui était initialement transmis pour peu que le nombre d’erreurs de transmission soit assez faible. Et si l’index retrouvé ainsi est quand même différent de l’index initial, il reste quand même proche de l’index initial et le choix de la fonction d’indexation assure alors une proximité entre la donnée sémantique correspondant à l’index reçu et la donnée sémantique correspondant à l’index initial. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la distance entre données sémantiques est mesurée en utilisant la similarité cosinus. La similarité cosinus est une grandeur connue dans le domaine de l’intelligence artificielle pour mesurer la similarité de données sémantiques entre elles. La similarité cosinus de deux vecteurs est calculée en divisant le produit scalaire des deux vecteurs par le produit des normes des deux vecteurs. Cette grandeur vaut entre -1 et 1, et va valoir -1 pour des vecteurs opposés, 0 pour des vecteurs orthogonaux et 1 pour des vecteurs qui ont la même direction, et qui sont donc égaux à un facteur proportionnel près. Il est possible de calculer une distance entre vecteurs à partir de la similarité cosinus, par exemple en ôtant la similarité cosinus de 1. Une telle distance varie entre 0 (pour des vecteurs ayant la même direction) et 2 (pour des vecteurs opposés). D’autres formules permettant d’obtenir une distance à partir de la similarité cosinus sont possibles. Une telle distance entre vecteurs, et donc entre données sémantiques, a l’avantage de ne pas prendre en compte la grandeur des vecteurs mais seulement leur direction. Une telle distance est adaptée au calcul de proximité sémantique entre données sémantiques. Elle préserve la proximité entre les contenus sémantiques associés aux données sémantiques dont la distance est mesurée avec une similarité cosinus. Dans d’autres modes de réalisation, la distance entre deux données sémantiques est mesurée avec la distance euclidienne. La distance euclidienne bien connue dans les espaces vectoriels donne une alternative de réalisation par rapport aux distances utilisant la similarité cosinus. La proximité selon la distance euclidienne correspond à une certaine proximité entre contenus sémantiques associés aux données sémantiques. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la proximité entre deux index est définie par la distance de Hamming. La distance de Hamming est une distance définie entre suites de bits qui est calculée en comptant le nombre de bits distincts à une position donnée entre deux suites de bits. Par exemple, la distance de Hamming entre l’octet 00000000 et l’octet 00010001 est de deux, car, aux quatrième et huitième positions, les bits sont différents. La notion de distance de Hamming peut être étendue pour s’appliquer à des suites de symboles comme le sont les index calculés. Cette distance donne une manière pratique et efficace de calculer la proximité entre les index calculés et utilisés dans le procédé. La proximité entre index mesurée selon la distance de Hamming correspond bien à la notion de chercher à minimiser la distorsion causée par les erreurs de transmission. En effet, elle est directement associée au nombre d’erreurs de transmission subie par une suite de bits ou de symboles dans un canal de communication. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la fonction d’indexation est choisie de telle manière que, pour deux données sémantiques distinctes, si la distance mesurée entre ces deux données sémantiques est inférieure à un seuil donné, alors la probabilité que les index calculés par la fonction d’indexation pour ces deux données sémantiques soient les mêmes est supérieure à une probabilité donnée. Grâce à ce mode de réalisation, le lien entre la distance mesurée entre deux données sémantiques et la proximité entre les index calculés pour ces deux données est affiné. Dans une bulle autour d’une donnée sémantique, c’est-à-dire pour l’ensemble des données sémantiques qui sont à une distance inférieure à un seuil de la donnée initiale, la probabilité que ces données aient un même index calculé est supérieure à une probabilité donnée. De cette manière, plus les données sont proches entre elles, plus leurs index sont proches. Les distances entre données sémantiques et proximités entre index peuvent être calculés en utilisant des similarités cosinus d’une part, des distances de Hamming d’autre part, ou tout autre mode adapté de calcul de distances entre données sémantiques et index. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la fonction d’indexation est une fonction de hachage sensible à la localité. Une fonction de hachage sensible à la localité (traduction de l’anglais locality sensitive hashing , pour laquelle on peut utiliser l’acronyme LSH) est une fonction, qui appartient à une famille de fonctions, qui calcule des index pour des points d’un espace vectoriel donné et qui vérifie les deux propriétés suivantes, à savoir que, d’une part, si la distance entre deux points est inférieure à un seuil, la probabilité que les index calculés par cette fonction pour les deux points soit égaux est supérieure à une première probabilité donnée et que, d’autre part, si la distance entre deux points est supérieure à un autre seuil, multiple du premier, la probabilité que les index calculés pour les deux points soient égaux est inférieure à une deuxième probabilité donnée, très inférieure à la première. Les fonctions de ce type qui indexent les points d’un espace vectoriel donné répondent bien à ce qui est souhaitable pour l’invention, à savoir que des données sémantiques proches auront des index proches, voire confondus, et que des données sémantiques éloignées auront au contraire des index éloignés, sachant que les données sémantiques sont des points d’un espace vectoriel donné. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la fonction d’indexation est une fonction de hachage sensible à la localité pour la similarité cosinus. Dans ce mode de réalisation, la famille de fonctions de hachage sensibles à la localité est déterminée pour une distance donnée entre données sémantiques et cette distance utilise la similarité cosinus. L’avantage de ce mode est de réaliser une indexation adaptée à cette distance qui est adaptée à la proximité des contenus sémantiques associés aux données sémantiques. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé comprend une étape préalable de fragmentation de la donnée sémantique à communiquer en plusieurs fragments et les étapes ultérieures du procédé s’appliquent aux dits plusieurs fragments. Jusqu’à présent, le procédé selon l’invention traitait une donnée sémantique qui est un point dans un espace vectoriel de grande dimension (jusqu’à 4096, voire plus) d’un seul bloc. Mais il peut être avantageux de procéder à une fragmentation de la donnée sémantique à communiquer et d’appliquer les différentes étapes du procédé à des fragments de données. Par exemple, une donnée sémantique qui est un vecteur de 4096 réels pourrait être divisé en 1024 fragments de dimension 4 ou en 512 fragments de dimension 8. Un premier avantage est de faciliter l’échange de structures de données dans certains modes de réalisation du procédé. En effet, la structure de données doit être connue en émission et en réception et, dans certains cas, elle sera transmise avant la mise en place du procédé. Si on reprend notre exemple d’une structure de données comprenant 65 536 éléments, et que les éléments sont des données sémantiques dans l’espace vectoriel , alors chaque élément a une taille approximative de 16 kilooctets, et la structure de données a une taille approximative de 1 gigaoctet. L’échange d’une telle structure de données entre émetteur et récepteur devient prohibitif. Si on fragmente la donnée sémantique en fragments de dimension 4, et qu’on garde la même taille pour la structure de données, les 65 536 éléments ne pèseront plus que 4 fois 32 bits (soit 4 réels encodés en float32 ), c’est-à-dire que la structure aura une taille approximative de 128 bits fois 65 536, soit 1 mégaoctet. La structure de données qui doit être stockée et éventuellement échangée a donc diminué de taille par un facteur 1000. Par ailleurs, la fragmentation permet d’améliorer la précision des données communiquées, il est vrai aux dépens du nombre de symboles ou de bits transmis formant les index. Si on reprend l’exemple d’une donnée sémantique appartenant à l’espace vectoriel fragmentée en 1024 fragments de dimension 4, et que la structure de données utilisée compte 65 536 éléments de dimension 4, ces éléments serviront à quantifier des fragments de dimension 4 et non plus une donnée complète de dimension 4096. La donnée communiquée est alors bien plus précise, au détriment de la taille mémoire demandée par la transmission des index, puisqu’il faudra transmettre 1024 index de taille 16 bits et non plus un seul index de taille 16 bits. Le gain de transmission d’un index de taille 16 bits à la place d’une donnée sémantique de dimension 4 (soit 4 réels encodés sur 32 bits, donc 128 bits) n’est donc plus que d’un facteur 8. La fragmentation permet donc de choisir entre une communication très économe (un index de 16 bits à la place d’une donnée de taille approximative 16 kilooctets, soit un facteur de gain de 1024) ou une communication beaucoup plus précise (65 536 éléments pour couvrir un espace de dimension 4 au lieu d’un espace de dimension 4096) avec un facteur de gain seulement de 8. Il est possible de mélanger ces effets. Alors qu’une structure de données de taille 65 536 éléments peut être vu comme appropriée pour des données dans l’espace vectoriel , la fragmentation dans un espace de dimension 4 peut permettre d’avoir des structures de données de taille 1024. Les index pour cette taille de structure seront alors de longueur 10 bits. Le facteur de gain par rapport à 4 réels encodés sur 32 bits est alors supérieur à 12. La précision donnée par 1024 éléments peut être bien suffisante pour représenter des fragments de donnée sémantique de dimension 4. Ces exemples numériques ne sont bien sûr que des modes de réalisation parmi d’autres. Selon un mode de réalisation qui pourra être mis en œuvre cumulativement avec le mode précédent, la taille des fragments dans lesquels la donnée sémantique à communiquer est fragmentée est choisie en fonction de la taille attendue des paquets de données pouvant être transmis au travers du canal de communication entre le premier équipement et le deuxième équipement. Dans ce mode de réalisation, la fragmentation permet d’adapter la taille des index transmis à la taille attendue des paquets qui peuvent être transmis par le réseau. Il est en effet avantageux de ne pas découper une donnée en plusieurs paquets. La taille des paquets qui seront transmis au travers du canal de communication est dénommée unité de transmission maximale (traduction de l’anglais maximal transmission unit , pour lequel on trouve l’acronyme MTU). En fonction du MTU attendu sur la transmission, une fragmentation donnée pourra être définie qui évitera que les index transmis soient découpés en plusieurs paquets. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la structure de données est définie au préalable en fonction du format de la donnée sémantique à communiquer. Le fonctionnement du procédé implique que la structure de données soit disponible à la réception pour retrouver une donnée sémantique correspondant à l’index reçu, qui sera proche de la donnée à communiquer par vertu de la distance mesurée entre données sémantiques et de la fonction d’indexation choisie. Il est possible de définir à l’avance une structure de données comprenant des données sémantiques représentatives des données sémantiques à communiquer. Ces données sémantiques représentatives auront le même format que la donnée sémantique à communiquer et seront par exemple de la même dimension. Une manière de procéder est de définir à l’avance une grille de points (les données sémantiques présentes dans la structure de données) qui couvre de façon appropriée l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques à communiquer prendront des valeurs. Cette grille pourra être plus dense aux endroits de l’espace vectoriel dans lequel des données sémantiques à communiquer sont attendues afin d’assurer une représentation plus fine dans les endroits d’intérêt. On peut noter, qu’en général, les données sémantiques utilisées ou produites par des applications d’intelligence artificielle ont une grandeur réduite ; la valeur des réels composant une donnée sémantique est le plus souvent comprise entre -100 et 100. Il sera donc avantageux que les données sémantiques composant la structure de données soient majoritairement autour de 0, avec éventuellement des valeurs plus grandes pour capturer certaines données exceptionnelles. Une telle structure de données pourra donc être définie à l’avance pour un format donné de données sémantiques. Les applications manipulant des données sémantiques d’un format donné pourront alors avoir en mémoire la structure de données correspondant à ce format précis. Le procédé pourra être alors utilisé pour toute tâche de communication de données sémantiques, en utilisant la structure de données associée au format, et les applications réceptrices pourront disposer d’une information quant au format de données sémantiques qui leur permettra de retrouver les données sémantiques proches associées à un index reçu, ces données sémantiques proches étant présentes dans la structure de données. Cette structure de données définie pour un format précis de données sémantiques peut aussi être utilisé pour réaliser un stockage efficace de donnée sémantique. Un index est calculé pour une donnée sémantique à mémoriser, qui correspond dans la structure de données à une donnée sémantique proche de la donnée sémantique à mémoriser. C’est cet index qui est sauvegardé et qui, à la lecture ultérieure, donnera accès à la donnée sémantique proche de la donnée sémantique à mémoriser. D’éventuelles erreurs de sauvegarde de l’index seront minimisées, comme pour les erreurs de transmission, par la nature de la fonction d’indexation choisie. Et la distorsion entre la donnée sémantique à mémoriser et celle correspondant à l’index effectivement mémorisé sera également minimisée par le choix de la distance mesurée entre données sémantiques qui préserve la proximité entre contenus sémantiques associés aux données sémantiques. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la structure de données est obtenue par apprentissage automatique en fonction des données sémantiques déjà communiquées et/ou destinées à être communiquées. Dans ce mode de réalisation, la structure de données est apprise, par un procédé d’apprentissage automatique, afin de s’adapter au mieux à l’ensemble des données sémantiques déjà communiquées ou bien destinées à être communiquées. Plusieurs techniques d’apprentissage peuvent être utilisées, par exemple supervisé ou non, ou bien utilisant ou non une fonction de récompense dans le cas d’un apprentissage par renforcement. Une technique d’apprentissage automatique permettra d’avoir une plus grande densité de données sémantiques représentatives dans la portion de l’espace vectoriel dans laquelle un plus grand nombre de données sémantiques à communiquer est attendu. Pour une même taille de la structure de données, ce mode de réalisation aura donc l’avantage d’une plus grande proximité des données communiquées avec les données à communiquer initiales puisque la grille de données communiquées est plus dense là où il en sera davantage besoin, alors qu’une structure de données générique, définie à l’avance, sera moins précise. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’apprentissage automatique de la structure de données utilise la méthode des k-moyennes où k est le nombre de données sémantiques présentes dans la structure de données. Lorsque le mode de réalisation du procédé comprend un apprentissage automatique de la structure de données, l’objectif de l’apprentissage automatique est de réaliser un regroupement (traduction de l’anglais clustering ) d’un ensemble de données communiquées ou à communiquer, dit ensemble d’apprentissage, autour d’un nombre réduit de données sémantiques représentatives qui seront enregistrées dans la structure de données. Un tel regroupement peut être effectué grâce à la méthode des k-moyennes, où k est la taille de la structure de données. Grâce à ce mode de réalisation, le regroupement est uniforme, au sens que les données appartenant à l’ensemble d’apprentissage sont bien réparties de manière égalitaire en groupes dont le centre est une donnée sémantique représentative qui se retrouvera dans la structure de données pour représenter toutes les données sémantiques du même regroupement. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la fonction d’indexation est définie au préalable en fonction du format de la donnée sémantique à communiquer. Dans ce mode de réalisation, de manière similaire à ce qui a été vu précédemment pour la structure de données, c’est la fonction d’indexation qui est définie au préalable en fonction du format de la donnée sémantique à communiquer. Pour un espace vectoriel donné dans lequel les données sémantiques à communiquer vont prendre des valeurs, une fonction d’indexation disposant des propriétés attendues peut être définie une fois pour toutes. Cette fonction pourra alors être utilisée par défaut pour les données sémantiques du format attendu. Ce mode de réalisation a l’avantage, quand il est utilisé en commun avec le mode similaire relatif à la structure de données, de permettre des communications efficaces, sans traitement préalable, des données sémantiques d’un format donné. Ces communications peuvent également correspondre à des sauvegardes comme on l’a déjà vu. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la fonction d’indexation est obtenue par apprentissage automatique en fonction des données sémantiques déjà communiquées et/ou destinées à être communiquées. Ce mode de réalisation a l’avantage de permettre d’utiliser une fonction d’indexation particulièrement adaptée aux données sémantiques à communiquer. Par exemple, comme pour l’apprentissage de la structure de données, la fonction d’indexation apprise pourra être plus discriminante dans les zones de l’espace vectoriel où la densité de données sémantiques à communiquer est plus forte. Certaines fonctions sont particulièrement adaptées à l’apprentissage automatique. C’est le cas des fonctions de hachage sensibles à la localité (fonctions LSH). Ces fonctions sont définies selon des hyperplans qui découpent l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques prennent des valeurs en deux parties. Une partie, située d’un côté de l’hyperplan, correspondra à la valeur 0 pour un bit de rang donné dans l’index calculé alors que l’autre partie, située de l’autre côté, correspondra à la valeur 1 pour le bit de même rang. Pour une longueur L d’index donné, un nombre égal d’hyperplans est fixé qui va découper l’espace vectoriel en 2 puissance L, si on considère que l’index est une suite de bits. Des calculs similaires peuvent être faits quand l’index est une suite d’autres symboles, en ramenant ces autres symboles à des bits. Le placement de ces hyperplans, qui définissent une fonction d’indexation LSH, peut être obtenu par apprentissage selon la densité des données à transmettre dans l’espace vectoriel, afin de réaliser les découpes les plus adaptées. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé comprend la transmission de valeurs de paramètres utiles à la communication de données sémantiques selon le procédé. Le procédé selon l’invention fonctionne en supposant que l’entité qui reçoit l’index transmis connaisse au minimum la structure de données pour retrouver une donnée sémantique correspondant à l’index reçu. D’autres valeurs de paramètres utiles au fonctionnement du procédé peuvent devoir être connues par l’entité qui se trouve en réception, par exemple la taille des fragments si la donnée sémantique a été découpée en plusieurs fragments avant l’application du procédé. Par exemple, quand la structure de données et la fonction d’indexation sont définies au préalable, comme on l’a vu faire dans plusieurs modes de réalisation, il suffit à l’émetteur de placer dans sa transmission de l’index obtenu des références à la structure de données et à la fonction qu’il va utiliser. Ces références peuvent être par exemple placées dans un paquet préambule à la transmission ou dans un en-tête de paquet de données. Le récepteur recevra ces valeurs de paramètres qui font référence à des fonctions d’indexation ou structures de données connues. Il saura alors quelle structure de données utiliser pour retrouver la donnée sémantique proche de la donnée à transmettre grâce à l’index reçu. De telles structures de données et ensembles de paramètres pourraient être définis au préalable et standardisés pour des formats de données sémantiques utilisés de façon généralisée, tels ceux qui sont présentés dans la comparaison MTEB. La communication d’une donnée sémantique selon le procédé comprendrait alors dans ce mode de réalisation la transmission d’une information de référence permettant à l’équipement recevant l’index associé à la donnée sémantique communiquée quels sont les paramètres utilisés pour la communication. Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé comprend une phase préalable de négociation de valeurs de paramètres utiles à la communication de données sémantiques selon le procédé, lesdits paramètres pouvant être choisis dans la liste suivante non exhaustive : Dimension de la donnée sémantique ; Dimension d’un fragment de la donnée sémantique ; Type de donnée utilisé comme type de base par une donnée sémantique ; Format de la donnée sémantique ; Identifiant du modèle produisant la donnée sémantique ; Taille du dictionnaire ; Contenu du dictionnaire ; Taille des index du dictionnaire ; Symboles utilisés par les index ; Fonction d’indexation utilisée. Grâce à ce mode de réalisation, des possibilités plus poussées de communication entre l’émetteur et le récepteur sont mises en œuvre. On a vu dans le mode de réalisation précédent que des valeurs utiles à l’exécution du paramètre pouvaient être transmises, par exemple dans un en-tête de paquet, et permettre de retrouver des éléments déjà définis, comme la structure de données utilisée en réception pour retrouver la donnée sémantique proche de la donnée à communiquer. Mais ce mode précédent ne suffit pas quand, par exemple, la structure de données et/ou la fonction d’indexation sont apprises par apprentissage automatique de façon spécialisée pour des données à communiquer. Le récepteur ne peut pas dans ce cas connaître a priori les éléments nécessaires au fonctionnement du procédé. Dans ce mode de réalisation, une phase de négociation préalable à la communication permet à l’émetteur et au récepteur de se mettre d’accord sur l’ensemble des paramètres utiles à la communication de données sémantiques selon le procédé. Ce mode peut être combiné avec le précédent : par exemple, une première transmission peut donner les références à un codec qui va être utilisé, puis une négociation permet à l’émetteur et au récepteur de se mettre d’accord sur une fragmentation, qui peut dépendre du MTU attendu sur le canal de communication entre le premier équipement et le second équipement. Ce mode de réalisation propose une liste non exhaustive des éléments qui peuvent être négociés durant cette étape préalable de négociation. Selon un deuxième aspect fonctionnel, l’invention a trait à un procédé de gestion de la réception d’une donnée sémantique caractérisé en ce qu’il comprend la réception d’un index, dit index reçu, suivie par la lecture d’une donnée sémantique dans une structure de données en fonction de l’index reçu. Ce deuxième aspect fonctionnel de l’invention correspond à la réception de l’index transmis à la place de la donnée sémantique à communiquer. On parle ici d’index reçu, car il est possible que des erreurs de transmission aient modifié l’index durant la transmission et que l’index reçu ne soit pas égal à l’index transmis. Une fois l’index reçu, il est possible de retrouver dans la structure de données une donnée sémantique à partir de l’index reçu. Cette donnée sémantique lue sera considérée comme la donnée sémantique devant être communiquée au départ. Selon un premier mode de réalisation de ce deuxième aspect fonctionnel, le procédé comprend, si l’index reçu ne correspond à aucun index présent dans la structure de données, une recherche dans la structure de données de l’index le plus proche de l’index reçu et la donnée sémantique lue dans la structure de données est celle qui correspond au dit index le plus proche. Selon un autre mode de réalisation de ce deuxième aspect fonctionnel, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec le modes précédent, la proximité entre l’index reçu et les index présents dans la structure de données est définie par la distance de Hamming. Comme déjà indiqué précédemment, les erreurs de transmission peuvent faire que l’index reçu soit différent de l’index transmis et en particulier, que l’index reçu ne soit pas présent dans la structure de données. Dans ce cas, un mode de réalisation avantageux est de chercher l’index le plus proche qui soit présent dans la structure de données afin de bien obtenir pour finir une donnée sémantique. Si l’on récapitule, le procédé selon l’invention peut accumuler les distorsions suivantes dans la transmission d’une donnée sémantique : En général, la donnée sémantique à communiquer n’est pas présente dans la structure de données. L’index calculé va correspondre directement ou indirectement à une donnée sémantique proche présente dans la structure de données, appelée donnée sémantique communiquée. Dans certains cas, il y a autant de données sémantiques dans la structure de données que de valeurs d’index possibles. L’index calculé sera dans ce cas associé directement à une donnée sémantique. Dans d’autres cas, il y a moins de données sémantiques dans la structure de données que de valeurs d’index possibles. Alors, l’index calculé n’est pas nécessairement associé directement à une donnée sémantique présente dans la structure de données. Mais il est possible de trouver dans la structure de données l’index le plus proche de l’index calculé. Une donnée sémantique associée à cet index le plus proche peut alors être trouvée dans la structure de données. Dans tous les cas, l’index calculé correspond donc directement ou indirectement à une donnée sémantique présente dans la structure de données. La fonction d’indexation et la proximité entre index sont définies pour que cette donnée sémantique transmise soit proche de la donnée sémantique à transmettre selon une distance mesurée qui préserve les contenus sémantiques associés aux données sémantiques, mais il s’agit quand même ici d’une première distorsion. L’index calculé est transmis. Il peut être modifié par le canal de transmission et l’index reçu peut être différent de l’index transmis. Dans certains cas, il y a autant de données sémantiques dans la structure de données que de valeurs d’index possibles. L’index reçu sera dans ce cas associé directement à une donnée sémantique, qui pourra être différente de la donnée sémantique communiquée. Il s’agit ici d’une deuxième distorsion. Dans d’autres cas, il y a moins de données sémantiques dans la structure de données que de valeurs d’index possibles. Alors, l’index reçu n’est pas nécessairement associé directement à une donnée sémantique présente dans la structure de données. Mais il est possible de trouver dans la structure de données l’index le plus proche de l’index reçu. Cet index le plus proche peut être l’index transmis : dans ce cas, on retombe sur l’index qu’on voulait transmettre et la distorsion due aux erreurs de transmission est annulée. Ou bien l’index le plus proche est différent de l’index transmis : dans ce cas, une autre donnée sémantique que la donnée communiquée est associée, et on a ici une deuxième distorsion. Le procédé selon l’invention doit donc permettre de choisir avec attention la fonction d’indexation, la proximité entre index, le fait que la distance mesurée entre données sémantiques préserve bien les contenus sémantiques associés aux données sémantiques, le nombre de données représentatives présentes dans la structure de données, la concentration de ces données représentatives dans les zones les plus riches en données à communiquer de l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques prennent des valeurs et tout autre paramètre utile afin de minimiser ces distorsions. Comme indiqué, le choix de la similarité cosinus, de la distance de Hamming et de fonctions de hachage sensibles à la localité pour la similarité cosinus sont des exemples de paramètres de fonctionnement du procédé selon l’invention qui donnent de premiers bons résultats dans nos expériences, mais le procédé selon l’invention n’est pas limité à ces exemples de réalisations et couvre l’utilisation de nombreux autres paramètres possibles. Selon un autre mode de réalisation du deuxième aspect fonctionnel de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé comprend, si l’index reçu correspond à un fragment d’une donnée sémantique, la reconstitution d’une donnée sémantique complète à partir des fragments de données sémantiques correspondant aux index reçus. Grâce à ce mode de réalisation, le procédé selon l’invention permet de gérer la fragmentation des données sémantiques communiquées. Il faut simplement s’assurer de reconstituer la donnée sémantique complète à partir des fragments de données sémantiques correspondants aux différents index reçus. Cette reconstitution permet de compléter le fonctionnement du procédé selon l’invention. Selon un premier aspect matériel, l’invention se rapporte à une entité de gestion apte à gérer la transmission d’une donnée sémantique, dite donnée à communiquer, par un premier équipement à un deuxième équipement, caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : Un module d’obtention d’un index correspondant à la donnée à communiquer, ledit index permettant de retrouver dans une structure de données une autre donnée sémantique, dite donnée communiquée, l’index étant choisi en fonction d’une distance mesurée entre la donnée à communiquer et la donnée communiquée ; Un module de transmission de l’index obtenu au travers d’un canal de communication entre le premier équipement et le deuxième équipement. Selon un premier mode de réalisation de cet aspect matériel, l’invention se rapporte à un équipement de télécommunications comprenant une entité de gestion apte à gérer la communication d’une donnée sémantique selon l’invention. Un tel équipement de télécommunications peut être par exemple un routeur, ou bien une passerelle domestique ou dans un environnement professionnel, ou bien une carte réseau présente dans un équipement informatique tel qu’un ordinateur, ou bien un terminal mobile, ou bien un objet communicant tel qu’une caméra ou autre objet produisant des données sémantiques pour des applications d’intelligence artificielle ou pas. En général, une entité de gestion selon l’invention peut être embarquée dans tout type d’objet ou d’équipement produisant des données sémantiques à destination d’un récepteur distant ou bien ayant à réaliser la communication de telles données à destination d’un autre équipement dans un réseau informatique ou de télécommunications. Selon un deuxième aspect matériel, l’invention se rapporte à une entité de gestion apte à gérer la réception d’une donnée sémantique caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : Un module de réception d’un index, dit index reçu ; Un module de lecture d’une donnée sémantique dans une structure de données en fonction de l’index reçu. Selon un premier mode de réalisation de cet aspect matériel, l’invention se rapporte à un équipement de télécommunications comprenant une entité de gestion apte à gérer la réception d’une donnée sémantique selon l’invention. Un tel équipement de télécommunications peut être par exemple un routeur, ou bien une passerelle domestique ou dans un environnement professionnel, ou bien une carte réseau présente dans un équipement informatique tel qu’un ordinateur, ou bien un terminal mobile, ou bien un équipement gérant la réception de données dans un système d’informatique en nuage. En général, une entité de gestion selon l’invention peut être embarquée dans tout type d’objet ou d’équipement recevant des données sémantiques pour sauvegarde ou traitement par des applications d’intelligence artificielle ou autres ou bien ayant à réaliser la réception de telles données dans un réseau informatique ou de télécommunications. Dans des modes de réalisation, les entités de gestion gérant la communication et la réception d’une donnée sémantique sont intégrées dans un seul équipement. Dans certains de ces modes de réalisation, les équipements en question peuvent être des routeurs réalisant à la fois la communication vers d’autres équipements et la réception en provenance d’autres équipements de données sémantiques. Dans d’autres modes de réalisation, les entités de gestion gérant la communication et la réception correspondent à des composants distincts d’un même équipement. L’entité de gestion gérant la communication peut correspondre à un composant produisant des données sémantiques et l’entité de gestion gérant la réception à un composant de mémorisation et de lecture des données sémantiques produites. Le canal de transmission entre les équipements dans ce cas est un bus logiciel qui relie entre eux les deux composants d’un même équipement. Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par une entité de gestion, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique défini ci-dessus. Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par une entité de gestion, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion de la réception d’une donnée sémantique défini ci-dessus. Enfin, selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à des supports de données sur lesquels sont enregistrés des programmes d’ordinateurs comprenant des séquences d’instructions pour la mise en œuvre des procédés de gestion de la transmission et de la réception d’une donnée sémantique définis ci-dessus. Les supports de données peuvent être n’importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu’une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d’enregistrement magnétique tel qu’un disque dur. D’autre part, les supports peuvent être des supports transmissibles tels qu’un signal électrique ou optique, qui peuvent être acheminés via un câble électrique ou optique, par radio ou par d’autres moyens. Les programmes selon l’invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d’informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l’exécution du procédé en question. Le programme selon l’invention peut utiliser tout type de technologie informatique en terme de langages de programmation compilés, interprétés, ou une combinaison des deux ainsi qu’en terme de systèmes d’exploitation. Brève description des figures L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d’exemple, et faite en référence aux dessins annexées sur lesquels : FIG. 1 représente une entité de gestion gérant la transmission et une entité de gestion gérant la réception d’une donnée sémantique, comprises dans deux équipements, illustrant un exemple de réalisation de l’invention. FIG. 2 illustre un exemple d’étapes mises en œuvre dans le cadre d’un mode de réalisation de l’invention. FIG. 3 illustre des exemples de distorsions possibles subies par une donnée sémantique lors de sa transmission et de sa réception. FIG. 4 illustre des résultats d’expérimentation obtenus lors du développement des procédés selon l’invention. Description détaillée La FIG. 1 représente une entité de gestion 100 gérant la communication d’une donnée sémantique SD depuis un équipement EQ1 vers un équipement EQ2, à travers un canal de communication CNL. Une entité de gestion 200 gère la réception d’une donnée sémantique SD’. Dans l’exemple de réalisation présenté dans la FIG. 1 , l’entité de gestion 100 comprend les modules suivants : Un module 101 d’obtention d’un index I’ correspondant à la donnée à communiquer SD, ledit index I’ permettant de retrouver dans une structure de données DS une autre donnée sémantique SD’, dite donnée communiquée, l’index I’ étant choisi en fonction d’une distance D mesurée entre la donnée à communiquer SD et la donnée communiquée SD’ ; Un module 102 de transmission de l’index I’ obtenu au travers d’un canal de communication CNL entre le premier équipement EQ1 et le deuxième équipement EQ2. Dans l’exemple de réalisation présenté dans la FIG. 1 , l’index I’ est obtenu à partir de la donnée sémantique SD en utilisant à un moment une fonction d’indexation F. Dans l’exemple de réalisation présenté dans la FIG. 1 , l’entité de gestion 200 comprend les modules suivants : Un module 201 de réception d’un index I’, dit index reçu ; Un module 202 de lecture d’une donnée sémantique SD’ dans une structure de données DS, en fonction de l’index reçu I’. Au lieu de transmettre directement les symboles formant la donnée sémantique SD, l’entité de gestion 100 obtient un index I’ et le transmet, ce qui économise fortement la taille de données à transmettre. La transmission des symboles formant l’index I’ se fait à travers un canal de communication CNL. Des erreurs de transmission peuvent avoir lieu durant la transmission. Cependant, dans l’exemple présenté dans la FIG. 1 , l’index reçu I’ est égal à l’index calculé I’. On verra en FIG. 3 des exemples dans lesquels des erreurs de transmission apparaissent. L’entité de gestion 200 peut lire dans une structure de données DS une donnée sémantique SD’ correspondant à l’index reçu I’. Cette donnée sémantique SD’ sera ensuite utilisée dans des applications ultérieures d’intelligence artificielle ou autres à la place de la donnée à transmettre SD. La donnée sémantique SD’ a donc été communiquée depuis l’équipement EQ1 vers l’équipement EQ2 à la place de la donnée sémantique SD qui était la donnée sémantique à communiquer. Dans l’exemple présenté dans la FIG. 1 , la seule distorsion causée par l’utilisation du procédé selon l’invention correspond à l’utilisation de l’index calculé I’, associé à la donnée sémantique SD’, présent dans la structure de données DS. Nous présentons en FIG. 3 l’ensemble des distorsions pouvant être introduites par le procédé selon l’invention. L’entité de gestion 100 comprise dans l’équipement EQ1 présente l’architecture matérielle d’un ordinateur conventionnel. Elle comporte notamment un processeur, une mémoire vive de type RAM et une mémoire morte telle qu’une mémoire de type Flash, ROM, (non représentés sur la figure) ainsi que des dispositifs d’entrée-sortie tels que, dans certains cas, des claviers et/ou écrans (non représentés sur la figure), et des ports réseaux permettant de communiquer avec d’autres entités et serveurs grâce à un réseau de communication tel qu’Internet non représenté sur la figure. L’entité de gestion 200 comprise dans l’équipement EQ2 présente également l’architecture matérielle d’un ordinateur conventionnel. Elle comporte notamment un processeur, une mémoire vive de type RAM et une mémoire morte telle qu’une mémoire de type Flash, ROM, (non représentés sur la figure) ainsi que des dispositifs d’entrée-sortie tels que, dans certains cas, des claviers et/ou écrans (non représentés sur la figure), et des ports réseaux permettant de communiquer avec d’autres entités et serveurs grâce à un réseau de communication tel qu’Internet non représenté sur la figure. Les entités de gestion 100 et 200 peuvent être incluses par exemple dans des équipements de télécommunications. De tels équipements EQ1, EQ2 peuvent être des routeurs, des passerelles domestiques ou déployées dans des environnements professionnels. Les entités de gestion 100 et 200 peuvent être incluses dans des cartes réseau présentes dans des équipements informatiques EQ1, EQ2 tels que des ordinateurs ou bien des équipements EQ1, EQ2 gérant la réception ou l’émission de données dans des systèmes informatiques en nuage. Les entités de gestion 100 et 200 peuvent également être incluses dans des terminaux mobiles EQ1, EQ2 où elles serviront respectivement à la communication ou à la réception de données sémantiques à travers des réseaux de télécommunications sans fil 3G, 4G, 5G, 6G ou autres auxquels sont connectés les terminaux mobiles EQ1, EQ2. En général, une entité de gestion 100 ou 200 selon l’invention peut être embarquée dans tout type d’objet ou d’équipement EQ1, EQ2 produisant des données sémantiques SD pour sauvegarde ou traitement par des applications d’intelligence artificielle ou autres ou bien ayant à réaliser la réception de telles données dans un réseau informatique ou de télécommunications. Dans un autre domaine technique, les entités de gestion 100 et 200 peuvent être incluses dans des capteurs d’images et de sons et dans tous types d’équipements EQ1, EQ2, par exemple des moyens de transport ou dans des équipements EQ1, EQ2 robotiques. Des capteurs d’images ou de sons peuvent encoder des données sémantiques à partir des images ou sons captés. De tels capteurs (caméras, micros) peuvent inclure une entité de gestion 100 de transmission d’une donnée sémantique. Des entités de gestion 200 peuvent être déployées dans des serveurs de traitement qui vont recevoir les données sémantiques transmises et agir à partir d’elles. Ces entités de gestion 200 peuvent par exemple se retrouver dans des serveurs embarqués dans des moyens de transport où elles serviront à l’interprétation de données transmises par les capteurs par l’intermédiaire des entités de gestion 100 de la transmission de données sémantiques. Cette organisation des entités de gestion 100 et 200 peut être utile dans le cadre des moyens de transport autonomes, ou des robots, dans lesquels des capteurs traitent des images et sons captés, produisent des données sémantiques, et ces données sémantiques sont adressées pour interprétation et action conséquentes à des serveurs de contrôle. Dans ce cadre, les entités de gestion 100 et 200 peuvent être incluses dans un même équipement. Dans un autre domaine, les entités de gestion 100 et 200 peuvent appartenir à un même équipement et gérer la mémorisation d’une donnée sémantique. Dans ce cadre, l’entité de gestion 100 obtient un index I’ à partir d’une donnée sémantique à mémoriser SD et c’est cet index I’ qui est mémorisé. L’entité de gestion 200 récupère l’index I’ mémorisé et lit la donnée sémantique SD’ correspondante dans la structure de données DS. La donnée sémantique SD’ est donc finalement la donnée qui a été mémorisée à la place de la donnée sémantique SD à mémoriser. Le canal de communication CNL est une liaison entre les entités de gestion 100 et 200. Le canal CNL peut être un segment d’un réseau de télécommunications ou bien au contraire correspondre à l’enchaînement de plusieurs réseaux de communication permettant de relier l’entité de gestion 100 à l’entité de gestion 200. Le canal CNL peut aussi être une liaison à l’intérieur d’un équipement (moyen de transport autonome, robot, équipement informatique en général) entre des capteurs (caméras, micros) et des serveurs de traitement ou bien entre un composant produisant des données sémantiques et les mémorisant et un composant les récupérant. Dans ces cas, le canal CNL peut être un bus de données à l’intérieur d’un équipement informatique. Les technologies de communications déployées dans le canal CNL peuvent être des technologies filaires, optiques, satellitaires ou sans fil ou une combinaison de ces différentes technologies. Le canal CNL peut réaliser une liaison directe entre l’entité de gestion 100 et l’entité de gestion 200. Par exemple, l’entité de gestion 100 peut être incluse dans une carte réseau d’un ordinateur personnel ; l’entité de gestion 200 peut être incluse dans une passerelle domestique déployant un réseau local avec la technologie WiFi ; et le canal CNL peut être dans ce cas la liaison WiFi entre l’ordinateur incluant l’entité de gestion et la passerelle incluant l’entité de gestion 200. Ou bien, l’entité de gestion 100 peut être incluse dans un téléphone mobile utilisant la téléphonie sans fil de technologie 3G, 4G, 5G, 6G ou autre et l’entité de gestion peut être incluse dans une station de base déployant la technologie correspondante et le canal CNL sera la liaison sans fil entre le téléphone mobile incluant l’entité de gestion 100 et la station de base incluant l’entité de gestion 200. Ou bien l’entité de gestion 100 est associée à une caméra, un micro ou un système radar ou lidar et adresse des données sémantiques à l’entité de gestion 200 incluse dans un serveur de traitement embarqué dans un véhicule autonome ou un robot par l’intermédiaire d’une liaison interne en câble coaxial ou fibre optique, qui forme le canal CNL. Ou bien le canal CNL est un bus logiciel ou de données reliant des composants d’un équipement informatique. Dans d’autres exemples, le canal CNL va réaliser une liaison indirecte entre l’entité de gestion 100 et l’entité de gestion 200. Par exemple, les entités de gestion 100 et 200 peuvent être incluses dans des routeurs EQ1, EQ2 présents dans des réseaux à commutation de paquets, qui peuvent être par exemple des routeurs IP (acronyme de l’anglais Internet Protocol ). Le canal CNL pourra être dans cet exemple un chemin selon le protocole IP entre les deux routeurs EQ1, EQ2 qui incluent les entités de gestion 100 et 200. Dans cet exemple de réalisation, le canal CNL pourra donc emprunter plusieurs segments de réseaux IP et plusieurs routeurs IP et sera alors une liaison indirecte entre les deux entités de gestion 100 et 200. Le canal CNL peut être vu, dans des modes de réalisation, comme transmettant des suites de bits, c’est-à-dire des suites de symboles binaires 0 ou 1 entre les deux équipements EQ1, EQ2 incluant les deux entités de gestion 100 et 200. Mais au niveau de la transmission physique, le canal CNL va transmettre des symboles physiques qui peuvent prendre plus de valeurs que seulement deux valeurs. Par exemple, dans le domaine des communications sans fil, les symboles transmis par le canal CNL peuvent être des modulations de phase portés par une onde hertzienne, et ces modulations de phase peuvent prendre jusqu’à seize ou plus valeurs distinctes. De même, dans le domaine des liaisons par fibre optique ou support cuivre, les symboles transmis par le canal CNL seront des variations d’ondes électro-magnétiques portées par les supports physiques. L’index calculé I’ qui est transmis par l’entité de gestion 100 à travers le canal CNL sera donc dans certains modes de réalisation une suite de bits 0 ou 1 mais sera, dans d’autres modes de réalisation, une suite de symboles correspondant aux symboles pouvant être transmis dans le canal CNL. Le canal CNL introduit des erreurs dans la transmission. L’index reçu I’ est donc, en toute généralité, différent de l’index calculé I’ qui a été transmis. Dans l’exemple présenté dans la FIG. 1 , ces deux index sont identiques. L’entité de gestion 200 dispose d’une structure de données DS qui permet de faire correspondre à l’index reçu I’ une donnée sémantique SD’. Cette donnée sémantique SD’ est alors mise à disposition par l’entité de gestion 200 et utilisée par des applications d’intelligence artificielle ou autres à la place de la donnée sémantique SD initiale. Au lieu de communiquer la donnée sémantique SD complète en transmettant l’ensemble des symboles ou bits la constituant, l’entité de gestion 100 n’a eu à transmettre que l’index I’, ce qui représente une grande économie de taille de donnée transmise. La structure de données DS peut être de tout type. Il peut s’agir par exemple d’une table clé-valeurs, ou d’un dictionnaire, associant des index I, I’ à des données sémantiques respectives SD, SD’. La structure de données DS peut aussi être une base de données où les index I, I’ sont associés aux données sémantiques respectives SD, SD’. La structure de données DS peut être sauvegardée en mémoire vive ou morte par l’entité de gestion 200 ou bien requêtée à la demande lors d’une réception d’un index I’ pour retrouver la donnée sémantique associée SD’. Les données sémantiques SD, SD’ sont des données obtenues en transformant des données telles que des textes ou des images dans un modèle. Le contenu sémantique des données textuelles ou imagées est alors associé aux données sémantiques obtenues. Le fait que les données sémantiques SD, SD’ préservent les contenus sémantiques de données initiales qui leur sont associées les rend particulièrement adaptées aux applications d’intelligence artificielle générative ou autres. Les données sémantiques SD, SD’ suivent en général un format donné qui va leur permettre d’encoder, d’intégrer ou de représenter plus ou moins d’informations sémantiques. Des formats possibles sont recensés sur le site MTEB (acronyme de l’anglais Massive Text Embedding Benchmark ) pour des données sémantiques SD, SD’ qui représentent des textes et leurs performances dans différentes tâches d’intelligence artificielle sont présentées. Un format performant est par exemple le format Mistral-7B, de la société Mistral AI. Les données sémantiques SD, SD’ dans ce format sont des vecteurs de 4096 réels, c’est-à-dire des éléments de l’espace vectoriel . De façon équivalente, on peut dire que les données sémantiques SD, SD’ sont des points appartenant à l’espace cartésien de même dimension . D’autres formats peuvent être utilisés, par exemple de dimension 1024. La taille d’une donnée sémantique SD selon le format Mistral-7B est donc de 4096 fois les 32 bits permettant d’encoder un nombre réel dans le format float32 . Si on remplace la communication d’une donnée sémantique SD par la transmission d’un index de longueur 32 bits, le gain en taille de donnée transmise est alors un facteur 4096. D’autres gains plus faibles ou plus forts peuvent être obtenus selon les choix d’indexation retenus durant la mise en œuvre d’un mode de réalisation de l’invention possible parmi tout un ensemble de modes de réalisation possibles. La transmission d’un index I’ à la place de la transmission des symboles ou bits formant la donnée sémantique SD, puis les erreurs de transmission causées par le canal CNL, et enfin la lecture d’une donnée SD’ correspondant à l’index reçu I’ impliquent des distorsions par rapport à la donnée sémantique à communiquer SD. Ces distorsions sont présentées plus en détail dans la FIG. 3 . Dans l’exemple de la FIG. 1 , une fonction d’indexation F est choisie de manière à rendre minimales ces distorsions selon une distance D mesurée entre données sémantiques. Dans la FIG. 1 , ceci est représenté par une distance D minimale entre la donnée sémantique SD et la donnée sémantique SD’. La distance D est mesurée par une fonction mesurant la proximité entre deux données sémantiques SD et SD’. Cette fonction peut être une distance, au sens mathématique du terme, dans l’espace vectoriel auquel appartiennent les données sémantiques SD, SD’. Dans des modes de réalisation, la distance D peut être par exemple la distance euclidienne entre points de l’espace cartésien associé à l’espace vectoriel des données sémantiques SD, SD’. Dans d’autres modes de réalisation, la distance D peut être obtenue en calculant la similarité cosinus entre vecteurs de l’espace vectoriel des données sémantiques SD, SD’. D’autres distances peuvent être définies qui seront spécifiques aux tâches ultérieures qui vont utiliser les données sémantiques SD, SD’ afin que la proximité entre données sémantiques SD, SD’ mesurée par la distance D soit en relation directe avec la proximité des contenus sémantiques associés aux données elles-mêmes dans la tâche ultérieure qui les utilise. Dans des modes de réalisation, la distance D peut être apprise à partir d’un ensemble d’apprentissage représentatif des données sémantiques SD, SD’ qui devront être transmises. En effet, si les données sémantiques SD à transmettre sont plutôt concentrées dans une zone précise de l’espace vectoriel auquel elles appartiennent, il peut être pertinent que la fonction mesurant la distance D soit plus discriminante dans cette zone, pour prendre en compte des différences entre données concentrées dans cette zone, et moins discriminante en dehors de cette zone puisqu’on s’attend à y trouver moins de données sémantiques SD. Nous rappelons que l’index I’ est choisi en fonction d’une distance D mesurée entre la donnée sémantique à communiquer SD et celle communiquée SD’ et que, dans des modes de réalisation, cette distance D mesurée est calculée par une fonction préservant la proximité sémantique entre les contenus sémantiques associés aux deux données sémantiques SD, SD’. Dans l’exemple représenté dans la FIG. 1 , la fonction F d’indexation est choisie de façon à assurer une distorsion minimale entre la donnée sémantique à transmettre SD et la donnée transmise SD’. De plus, dans des modes de réalisation, la fonction d’indexation F est choisie de telle manière que pour deux données sémantiques SD, SD’ distinctes, plus ces données sémantiques SD, SD’ sont proches entre elles selon la distance D mesurée entre elles, plus les index calculés I, I’ pour ces deux données sémantiques SD, SD’ sont proches entre eux. La proximité entre index calculés peut être déterminée par la distance de Hamming ou par une autre méthode de calcul appropriée. Un intérêt de ce choix est d’assurer une certaine robustesse du procédé en présence d’erreurs de transmission dans le canal CNL qui affectent l’index transmis. La fonction F calcule un index de taille limitée à au maximum quelques bits (ou symboles dans le cas où le canal CNL transmet sur sa couche physique des symboles différents) à partir d’une donnée sémantique formée de plusieurs milliers de réels. On utilisera par exemple des index de longueur 10 bits, ce qui donne 1024 valeurs d’index possibles, ou 16 bits, ce qui donne 65 536 valeurs d’index possibles. Ces index sont associés dans une structure de données DS à des données sémantiques SD, SD’. Au vu de la taille en nombre de bits des données sémantiques (16 kilooctets pour une donnée sémantique SD de taille 4096 réels encodés en float 32 ), si la structure de données DS comprend 65 536 données associées à toutes les valeurs possibles prises par un index de longueur 16 bits, elle aura une taille de 1 gigaoctet, ce qui pourrait être vu comme une taille maximale. Il est donc clair que le nombre de valeurs possibles pour les index est très petit par rapport au nombre de valeurs possibles pour les données sémantiques. Par ailleurs, il n’est pas obligatoire qu’il existe dans la structure de données DS une donnée sémantique associée à toutes les valeurs possibles d’index. L’index calculé I’ à partir de la donnée sémantique SD peut donc être obtenu de deux manières : Ou bien un premier index I est initialement calculé à partir de la donnée sémantique SD, mais cet index n’est pas présent dans la structure de données DS. Deux cas peuvent alors se présenter selon les modes de réalisation : Le procédé peut chercher dans la structure de données DS un index I’ proche de l’index initialement calculé I et c’est cet index I’ qui sera l’index obtenu par le module 101 et transmis finalement par le module 102 dans le canal CNL. La proximité entre index pourra par exemple être défini par la distance de Hamming et devra en tout cas assurer la proximité entre la donnée à transmettre SD et la donnée transmise SD’ associée à l’index calculé I’ dans la structure de données DS. Ou bien l’index I obtenu à partir de la donnée sémantique SD n’est pas présent dans la structure de données DS mais est cependant transmis par le module 102 dans le canal CNL. C’est l’entité de gestion 200 de la réception qui devra chercher à partir de l’index reçu (I, dans le cas où le canal CNL n’introduit pas d’erreurs de transmission) un index proche présent dans la structure de données DS, ce qui permettra de lire dans la structure de données DS une donnée sémantique associée à cet index proche. Ou bien l’index obtenu à partir de la donnée sémantique SD est présent dans la structure de données DS, par exemple parce que celle-ci couvre l’ensemble de toutes les valeurs que peut prendre un index de longueur donnée. Dans ce cas, le procédé transmet l’index obtenu I’ mais celui-ci correspond, selon toute probabilité, dans la structure de données DS, à une donnée sémantique SD’ différente de SD. La fonction d’indexation F ou un autre mode d’obtention de l’index I’ devra alors assurer la proximité entre la donnée sémantique SD à communiquer et la donnée sémantique SD’ effectivement communiquée par l’intermédiaire de l’index obtenu I’. Dans des modes de réalisation, la fonction d’indexation F est choisie de telle manière que, pour deux données sémantiques SD, SD’ distinctes, si la distance donnée D entre ces deux données sémantiques SD, SD’ est inférieure à un seuil donné, alors la probabilité que les index calculés I, I’ par la fonction d’indexation F pour ces deux données sémantiques SD, SD’ soient les mêmes est supérieure à une probabilité donnée. Le choix d’une fonction d’indexation F disposant de cette propriété permet de renforcer les chances que deux données sémantiques proches selon la distance D mesurée entre elles auront le même index calculé. Une fonction d’indexation F disposant de ces propriétés est donnée par la famille des fonctions de hachage sensibles à la localité (dites fonctions LSH, de l’acronyme anglais locality-sensitive hashing ). Ces fonctions produisent des index proches entre eux, voire égaux, pour des éléments de départ proches entre eux pour une distance D. D’autres exemples de fonctions disposant de cette propriété peuvent être utilisés dans différents modes de réalisation. La fonction d’indexation F choisie peut être une fonction LSH pour la similarité cosinus. Dans d’autres modes de réalisation, il pourra s’agir d’une fonction LSH pour la distance euclidienne. Dans des modes de réalisation, le calcul de l’index I’ est réalisé en cherchant dans la structure de données DS la donnée sémantique SD’ la plus proche de la donnée à transmettre SD selon la distance D mesurée. De cette manière, il est assuré que la donnée transmise SD’ par l’intermédiaire de l’index calculé I’ est bien la donnée sémantique SD’ la plus proche parmi les données possibles présentes dans la structure de données DS. Ici, les index présents dans la structure de donnée DS ont été obtenus au préalable pour un ensemble de données sémantiques présents dans la structure de données DS qui réalisent une couverture appropriée des valeurs qui peuvent être prises par les données sémantiques SD à communiquer dans l’espace vectoriel auquel elles appartiennent. De cette manière, il n’est pas nécessaire de calculer pour chaque donnée sémantique SD à transmettre un index I’ mais simplement de retrouver dans la structure de données DS la donnée sémantique SD’ la plus proche de la donnée à communiquer SD selon la distance D, puis de transmettre cet index I’ trouvé dans la structure de données DS. La structure de données DS réalise donc une quantification de l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques SD, SD’ à communiquer peuvent prendre des valeurs. Cette quantification permet de transmettre, à la place des bits ou symboles constituant une donnée sémantique SD complète, un index calculé I’ par la fonction F, index qui est associé dans la structure de données DS à une donnée sémantique SD’ proche de la donnée sémantique SD selon la distance D. En général, les procédés selon l’invention fonctionnent quand la structure de données DS est connue à la fois par l’entité de gestion de la communication 100 et de la réception 200. Ce n’est pas une obligation : l’entité de gestion 100 de la communication peut se contenter de calculer un index I pour une donnée sémantique SD et le transmettre, sans considération de la présence de l’index I dans une structure de données DS, et c’est à la réception que l’entité de gestion 200 fera le rapprochement entre l’index reçu (I, si le canal CNL n’introduit pas d’erreurs de transmission, ou I’ s’il y a eu des erreurs de transmission) et ceux présents dans la structure de données DS. Dans des exemples de réalisation, le procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique SD par l’entité de gestion 100 comprend une étape de fragmentation. On a vu que la structure de données DS réalise une quantification de l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques SD, SD’ prennent des valeurs. Mais la taille de la structure de données DS est limitée. On a vu par exemple qu’une structure de données DS associant 65 536 données sémantiques SD, SD’ d’une taille de 4096 réels encodés sur 32 bits aurait une taille globale proche du gigaoctet. Une telle taille serait probablement maximale. Il peut donc être intéressant plutôt de fragmenter les données sémantiques SD à communiquer, par exemple en fragments de dimensions 4, 16, 64 etc. La structure de données DS utilisée alors associerait à des index des fragments de données sémantiques de la dimension donnée. Les mêmes principes quant au calcul d’indexation relativement à la distance donnée D s’appliquent alors mais dans l’espace vectoriel des fragments, de dimension réduite par rapport à l’espace vectoriel complet des données sémantiques. L’index I’ obtenu est alors un index permettant de retrouver dans la structure de données DS un fragment de dimension donnée. Dans des exemples de réalisation associés, le procédé de réception d’une donnée sémantique par l’entité de gestion 200 comprend alors une étape de défragmentation. L’entité de gestion 200 reçoit dans ces modes de réalisation plusieurs index correspondants aux différents fragments, index transmis par l’entité de gestion 100. Après avoir retrouvé dans la structure de donnée DS les fragments correspondant aux index reçus, l’entité de gestion 200 reconstruit une donnée sémantique complète en combinant les différents fragments retrouvés. Dans des modes de réalisation, la structure de données DS est définie au préalable en fonction du format de la donnée sémantique SD à transmettre. Pour un format utilisé de façon fréquente dans des applications d’intelligence artificielle, il peut être intéressant de définir à l’avance une ou des structures de données DS qui réalisent une quantification adaptée de l’espace vectoriel correspondant aux données sémantiques à transmettre. Pour un format donné, plusieurs structures de données DS différentes peuvent exister qui seront plus ou moins adaptées aux applications utilisant les données sémantiques communiquées. Des données sémantiques correspondant à des contenus visuels peuvent être par exemple davantage concentrées dans une zone précise de l’espace vectoriel où elles prennent des valeurs, différentes des zones où l’on retrouve des données sémantiques correspondant à des contenus textuels, et ce pour un même format de données sémantiques. Les quantifications intéressantes, et les structures de données DS correspondantes à ces deux tâches seront donc distinctes. Pour un format donné de données sémantiques à communiquer, la structure de données DS peut être définie en utilisant un algorithme d’apprentissage automatique. En effet, la meilleure manière de concentrer la quantification réalisée par la structure de données DS aux endroits où elle est utile est de réaliser un apprentissage automatique à partir d’un corpus de données sémantiques. Ce corpus peut être représentatif d’une tâche précise utilisant les données sémantiques à transmettre, ou bien être générique pour tous types de données sémantiques utilisant un format donné. Dans le cas d’un apprentissage automatique de la structure de données DS, un algorithme d’apprentissage adapté est la méthode des k-moyennes où k est le nombre de données sémantiques présentes dans la structure de données. Ici, l’apprentissage automatique va réaliser un regroupement (traduction de l’anglais clustering ) d’un ensemble de données SD, SD’ communiquées ou à communiquer, qui forment un ensemble d’apprentissage, autour d’un nombre réduit de données sémantiques représentatives qui seront enregistrées dans la structure de données DS. Un tel regroupement peut être effectué grâce à la méthode des k-moyennes, où k est la taille de la structure de données. Grâce à ce mode de réalisation, le regroupement est uniforme, au sens que les données appartenant à l’ensemble d’apprentissage sont bien réparties de manière égalitaire en groupes dont le centre est une donnée sémantique représentative qui se retrouvera dans la structure de données DS pour représenter toutes les données sémantiques du même regroupement. De manière associée, une fonction d’indexation peut être apprise qui indexera chaque donnée sémantique présente dans la structure de données DS de façon que les données proches selon la distance donnée D présentes dans la structure de données DS seront associées à des index proches entre eux, par exemple selon la distance de Hamming entre index. Dans des modes de réalisation, la fonction d’indexation F est définie au préalable pour un format donné de données sémantiques ou bien apprise selon un corpus d’apprentissage. Le corpus d’apprentissage peut être générique, pour toutes les tâches attendues des données sémantiques dans un format donné, ou bien spécifique aux données sémantiques à communiquer pour une tâche donnée. Certaines fonctions sont particulièrement adaptées à l’apprentissage automatique. C’est le cas des fonctions de hachage sensibles à la localité (fonctions LSH). Ces fonctions sont définies selon des hyperplans qui découpent l’espace vectoriel dans lequel les données sémantiques prennent des valeurs en deux parties. Une partie, située d’un côté de l’hyperplan, correspondra à la valeur 0 pour un bit de rang donné dans l’index calculé alors que l’autre partie, située de l’autre côté, correspondra à la valeur 1 pour le bit de même rang. Pour une longueur L d’index donné, un nombre égal d’hyperplans est fixé qui va découper l’espace vectoriel en 2 puissance L, si on considère que l’index est une suite de bits. Des calculs similaires peuvent être faits quand l’index est une suite d’autres symboles, en ramenant ces autres symboles à des bits. Le placement de ces hyperplans, qui définissent une fonction d’indexation LSH, peut être obtenu par apprentissage selon la densité des données à communiquer dans l’espace vectoriel, afin de réaliser les découpes les plus adaptées. Pour améliorer le fonctionnement de l’invention dans le mode de réalisation présenté dans la FIG. 1 , il est préférable que la fonction d’indexation F et la structure de données DS soient connues à la fois par l’entité de gestion de la communication 100 et par l’entité de gestion de la réception 200. Une manière de procéder est par exemple, pour l’entité de gestion 100, de transmettre, dans un préambule à la transmission qui peut se trouver dans un en-tête de paquets ou dans un datagramme prévu pour ce rôle, des références à une fonction d’indexation F et/ou une structure de données DS, références qui sont connues par l’entité de gestion 200. Dans d’autres modes de réalisation, l’entité de gestion 100 pourra transmettre dans un échange préalable la structure de données DS elle-même. Dans ce cas, la taille de la structure de données DS (et donc le nombre de données sémantiques présentes dans la structure de données DS, réalisant la quantification de l’espace vectoriel des données sémantiques à communiquer) est à prendre en compte dans l’évaluation des performances des procédés selon l’invention. Une transmission préalable d’une structure de données DS adaptée aux données sémantiques à communiquer ultérieurement devra être rentabilisée par des communications nombreuses de données sémantiques. Des modes de réalisation de l’invention comprennent la négociation de valeurs de paramètres utiles à la transmission de données sémantiques pour l’invention. Grâce à ces modes de réalisation, des possibilités plus poussées de communication entre l’entité de gestion 100 et l’entité de gestion 200 de réception sont mises en œuvre. On a vu précédemment que des valeurs utiles à l’exécution du procédé pouvaient être transmises, par exemple dans un en-tête de paquet, et permettre de retrouver des éléments déjà définis, comme la structure de données DS utilisée en réception pour retrouver la donnée sémantique SD’ proche de la donnée à communiquer SD. Mais ce mode précédent ne suffit pas quand, par exemple, la structure de données DS et/ou la fonction d’indexation F sont apprises par apprentissage automatique. Le récepteur ne peut pas dans ce cas connaître a priori les éléments utiles au fonctionnement du procédé. Dans ce mode de réalisation, une phase de négociation préalable à la transmission du ou des index permet de se mettre d’accord sur l’ensemble des paramètres utiles à la communication de données sémantiques selon le procédé. Ce mode peut être combiné avec le précédent : par exemple, une première transmission peut donner les références à une structure de données DS, puis une négociation permet à l’émetteur et au récepteur de se mettre d’accord sur un autre paramètre tel que la taille des paquets échangés. La FIG. 2 , quant à elle, illustre un exemple d’étapes mises en œuvre dans le cadre d’un mode de réalisation de l’invention. Dans cet exemple, les entités de gestion 100 et 200 réalisent une phase de négociation permettant de mettre en place le transfert de données sémantiques depuis l’entité de gestion 100 vers l’entité de gestion 200 à travers un canal CNL non représenté sur la FIG. 2 . Pour cela, les entités de gestion 100 et 200 échangent plusieurs messages transmis à travers le même canal CNL ou par un autre moyen. Le premier message REQ est adressé par l’entité de gestion 100 à l’entité de gestion 200 pour indiquer son intention de communiquer des données sémantiques et proposer des paramètres permettant de réaliser ses communications de données au mieux. De tels paramètres peuvent indiquer le format des données sémantiques à communiquer, ce qui peut correspondre à un nom de modèle connu. Un autre paramètre peut indiquer l’intention de fragmenter les données ainsi que la taille des fragments obtenus après fragmentation. Un autre paramètre peut être une référence à la structure de données qui sera utilisée pour quantifier les fragments, c’est-à-dire le dictionnaire qui regroupe des valeurs associées à des index. Ce dictionnaire peut être connu à la fois par l’entité de gestion 100 et l’entité de gestion 200 et déjà présent en mémoire. Il peut être par exemple connu comme réalisant une bonne quantification pour les fragments d’une taille donnée pour des données sémantiques d’un format donné. L’entité de gestion 100 peut aussi indiquer sa volonté de transmettre un dictionnaire non connu par l’entité de gestion 200 mais particulièrement adapté à la communication à venir. Le message REQ peut également comprendre des références à la fonction d’indexation F qui sera utilisée dans des modes de réalisation qui, là encore, peut être une fonction déjà connue ou une fonction apprise pour les besoins de la communication de données sémantiques. Un autre paramètre utile à transmettre est la longueur des index qui seront transmis à la place des valeurs de fragments qui seront connus par ailleurs grâce à la structure de données. Tout autre type de paramètre utile à la communication peut être proposé dans le message REQ adressé par l’entité de gestion 100 à l’entité de gestion 200. L’entité de gestion 200 peut répondre par un message ANS qui indique les valeurs de paramètres qu’elle est disposée à utiliser pour la communication. Par exemple, si l’entité de gestion propose une structure de données adaptée à une certaine taille de fragments, mais que l’entité de gestion 200 n’a pas en mémoire ce dictionnaire, elle peut proposer une autre fragmentation correspondant à un dictionnaire dont elle dispose. Plusieurs échanges de messages REQ-ANS peuvent avoir lieu entre les entités de gestion 100 et 200, formant une négociation des paramètres utiles à la communication de données sémantiques entre elles. L’entité de gestion 100 clôt la phase de négociation proprement dite en adressant un message SET qui transmet les valeurs proprement dites sur lesquels les entités de gestion 100 et 200 viennent de s’accorder. Par exemple, le contenu du dictionnaire pourra être transmis ici alors que précédemment les entités de gestion 100 et 200 ont négocié la taille du dictionnaire qu’elles allaient utiliser. Un message d’acquittement ACK peut être émis par l’entité de gestion 200 vers l’entité de gestion 100 pour indiquer que l’entité de gestion 200 a reçu l’ensemble des valeurs utiles à la communication de données sémantiques et est prête à recevoir des index transmis par l’entité de gestion 100. Cet échange de messages correspond à un mode de réalisation possible d’une phase de négociation des valeurs de paramètres utiles à la communication de données sémantiques selon l’invention, mais d’autres modes de réalisation sont possibles. Dans d’autres modes de réalisation, les valeurs de paramètre utiles à la communication ne sont pas négociées entre les entités de gestion 100 et 200 mais sont incluses dans un datagramme faisant partie de la transmission d’index. Ce mode peut être utilisé pour des communications de données sémantiques exprimées dans des formats standard pour lesquels des structures de données réalisant des quantifications appropriées sont connues et maintenues en mémoire par l’ensemble des entités de gestion 100 et 200 réalisant les procédés selon l’invention. L’entité de gestion 100 commence la communication en réalisant une fragmentation FRAG de la donnée sémantique à communiquer. Cette opération consiste à découper la donnée sémantique à communiquer en plusieurs fragments selon une taille donnée qui a pu être négociée ou bien qui correspond à un mode de communication connu pour un format de donnée sémantique donné. Par exemple, une donnée sémantique exprimée comme vecteur à 4096 dimensions peut être découpée en 512 fragments de dimension 8. Les opérations ultérieures s’appliqueront à chacun de ces fragments individuellement. L’intérêt d’une telle découpe est par exemple de réduire la taille de la structure de données à transmettre ou à sauvegarder en mémoire, puisque les éléments présents dans cette structure de données ne seront plus des données sémantiques de dimension 4096 mais des fragments de dimension 8. L’entité de gestion 100 poursuit, dans cet exemple de réalisation, par une opération de quantification QNT. Cette opération peut consister à chercher dans la structure de données le fragment le plus proche selon une distance donnée d’un fragment de la donnée à communiquer. L’opération d’indexation IND consiste alors à trouver dans la structure de données l’index correspondant à ce fragment le plus proche. Dans d’autres modes de réalisation, un index est calculé directement pour le fragment de la donnée à communiquer et l’opération de quantification QNT correspond à la construction de la structure de données utilisée par les entités de gestion 100 et 200. L’entité de gestion 100 poursuit par une opération de transmission TRS qui comprend l’envoi d’un message comprenant l’index I trouvé dans la structure de données qui a été négociée, index I correspondant à un fragment présent dans la structure de données proche, selon la distance donnée, du fragment de la donnée à communiquer. Ces opérations de quantification QNT, d’indexation IND et de transmission TRS sont répétées pour l’ensemble des fragments correspondant à la donnée sémantique à communiquer qui ont été obtenus par l’opération de fragmentation FRG. L’entité de gestion 200 va alors procéder à une succession d’opérations de réception RCP d’index I transmis et de lecture RDG dans la structure de données de fragments correspondant aux index I reçus. Une opération de défragmentation DFRG permet alors de reconstruire la donnée sémantique à communiquer à partir des fragments lus qui correspondent aux index reçus. Cette donnée sémantique reconstruite sera celle qui sera utilisée dans des applications d’intelligence artificielle à la place de la donnée sémantique à communiquer. Les opérations de quantification QNT et/ou d’indexation IND assurent que les index obtenus sont choisis en fonction d’une distance mesurée entre la donnée à communiquer et celle reconstruite à partir des fragments correspondant aux index reçus. La FIG. 3 , quant à elle, illustre des exemples de distorsions possibles subies par une donnée sémantique lors de sa communication et de sa réception. Dans l’exemple de la FIG. 3 , pour mieux visualiser les distorsions introduites par les procédés de gestion de la communication et de la réception selon l’invention, on suppose que les données sémantiques considérées sont des vecteurs dans un espace de dimension 3 représenté par le repère X, Y, Z situé à l’origine de ces vecteurs. Cet exemple n’est pas réaliste car les données sémantiques ou les fragments qui vont être communiqués seront souvent de dimension plus grande, et qui est une puissance de deux, mais les principes restent les mêmes dans l’espace vectoriel concerné. L’objectif est de communiquer la donnée sémantique SD. On suppose que, dans cet exemple, le procédé utilise une fonction d’indexation F et que la fonction d’indexation F calcule directement à partir de SD un index I, mais que cet index I n’est pas présent dans la structure de données DS. Dans certains modes de réalisation, le procédé ne va pas transmettre directement l’index I mais va chercher un index proche I’, qui est bien associé à une donnée sémantique SD’ dans la structure de données DS. Dans d’autres modes, l’index I calculé par la fonction F sera considéré comme l’index obtenu et directement transmis. L’index I’ est transmis dans le canal CNL mais celui-ci introduit des erreurs de transmission. L’index reçu est alors l’index I’’, que l’on suppose ici ne pas être présent dans la structure de données DS. Le procédé selon l’invention va alors chercher un index I’’’ proche de l’index I’’ tel que I’’’ soit présent dans la structure de données DS. La donnée sémantique SD’’’ associée à l’index I’’’ dans la structure de données DS va alors être utilisée dans diverses applications à la place de la donnée initiale SD. L’accumulation de distorsions fait que la donnée utilisée SD’’’ n'est pas la donnée initiale SD, mais ces distorsions sont réduites au maximum par des choix adaptés des index en fonction d’une distance D mesurée entre données sémantiques, de la fonction d’indexation F, de la fonction calculant la distance D mesurée entre données sémantiques, et de la quantification par la structure de données DS de l’espace vectoriel XYZ dans lequel se trouvent les données sémantiques. Dans l’exemple précédent, les index I et I’’ ne sont pas présents dans la structure de données DS. Dans certains modes de réalisation, la structure de données DS comprend une association index-donnée sémantique pour toutes les valeurs possibles des index. Dans ce cas, l’index I directement calculé à partir de la donnée SD sera transmis directement par le canal CNL. Et la donnée sémantique qui sera utilisée finalement sera directement celle associée à l’index I’’ reçu, après que les erreurs de transmission du canal CNL aient transformé l’index I en I’’. Par ailleurs, il est important de comprendre que, même si toutes les valeurs possibles d’index sont présentes dans la structure de données DS, la donnée sémantique associée à un index calculé dans la structure de données DS ne sera pas en général la donnée sémantique pour laquelle l’index a été calculé. En effet, il y a un nombre fini de valeurs possibles d’index alors que les données sémantiques, qui sont des vecteurs dans un espace vectoriel de réels, peuvent prendre une infinité de valeurs. Un index calculé I sera donc le même pour tout un ensemble de données sémantiques alors qu’une seule donnée sémantique sera associée à cet index dans la structure de données DS. Pour améliorer l’efficacité du procédé selon l’invention, les données sémantiques qui sont envoyées vers un même index par la fonction d’indexation F doivent être proches entre elles selon la distance D mesurée entre elles. Ces données proches entre elles forment alors une zone distincte dans l’espace vectoriel. La donnée sémantique qui sera choisie comme étant associée à l’index calculé pour les données sémantiques de cette zone peut être par exemple la donnée située au barycentre de cette zone pour améliorer la représentativité des données sémantiques qui ont un même index calculé associé à une donnée sémantique unique. La FIG. 4 , quant à elle, illustre des résultats d’expérimentation obtenus lors du développement des procédés selon l’invention. Dans cette expérimentation, nous avons voulu montrer dans quelle mesure les distorsions introduites par les procédés de gestion de la communication et de la réception de donnée sémantique selon l’invention impactaient les tâches d’intelligence artificielle dans lesquelles les données sémantiques communiquées sont utilisées. La communauté de recherche Hugging Face (accessible par le site Internet http://huggingface.co) propose des exemples de tâches, modèles, ensembles de données permettant de réaliser des comparaisons d’algorithmes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Nous avons considéré pour nos expériences l’ensemble de données banking77 (accessible à l’adresse https://huggingface.co/datasets/banking77). Cet ensemble de données correspond à plusieurs dizaines de milliers de phrases (en anglais) correspondant à 77 demandes possibles dans le domaine bancaire, comme la demande d’une opposition en cas de vol d’une carte bancaire, ou bien la demande du solde d’un compte, ou d’autres exemples. Nous avons converti cet ensemble de données textuelles en données sémantiques selon le modèle Mistral-7B d’une taille de 4096 réels encodés en float32 . Les données sémantiques représentent donc un contenu sémantique qui est celui des textes initiaux. Ces contenus sémantiques associés aux données sémantiques devront être préservés au maximum malgré les distorsions introduites par les procédés selon l’invention permettant de communiquer des données sémantiques. Nous avons pris une partie de ces données sémantiques converties (et la classification connue des contenus sémantiques qui leur sont associés) pour entraîner un réseau de neurones à effectuer la classification d’une donnée sémantique dans l’une des 77 catégories de demandes du domaine bancaire. Il s’agit donc d’une tâche de classification classique d’application de l’intelligence artificielle, et qui utilise des données sémantiques pour ses manipulations. Les performances du réseau de neurones entraîné, mesurées sur d’autres données sémantiques que celles utilisées pour l’entraînement du réseau de neurones, sont présentées dans la FIG. 3 par la ligne en tirets, étiquetée nominal model , proche du sommet. Elles sont supérieures à 90% de classification correcte. A contrario , les performances aléatoires correspondent à un succès de 1/77. Elles sont représentées par la ligne pointillée, étiquetée random model , proche du zéro (en effet, 1/77 = 1.3%). Entre ces deux extrêmes, nous trouvons trois courbes qui représentent les résultats de tâches de classification qui sont obtenues après avoir utilisé trois manières distinctes de communiquer des données sémantiques avec les procédés selon l’invention en présence d’un canal CNL introduisant de plus en plus de perturbations. Pour obtenir les courbes en question, nous avons simulé la communication de données sémantiques entre deux équipements EQ1, EQ2 dans un canal CNL et soumis les données communiquées au réseau de neurones que nous avons entraîné. La différence avec la ligne nominal model montre donc l’impact de la communication des données sémantiques selon le procédé sur la tâche de classification réalisée par le réseau de neurones. Le canal CNL est simulé comme ayant un taux d’erreurs variable dans la transmission de bits, taux qui est dénommé BER (acronyme de l’anglais bit error ratio ). L’échelle horizontale est logarithmique et montre des simulations pour un canal CNL ayant un taux d’erreur qui varie de , c’est-à-dire une chance sur 1000 d’erreur de transmission d’un bit jusqu’à plus que , c’est-à-dire plus qu’une chance sur dix d’erreur de transmission, en passant par (une chance sur 100 d’erreur de transmission). Dans les trois exemples de communication simulés, nous avons choisi de fragmenter les données sémantiques en fragments de dimension 8. Une donnée sémantique qui comprend initialement 4096 réels va donc être divisée en 512 fragments qui comprennent 8 réels encodés en float32 , soit 512 fragments de 8 * 32 = 256 bits. Nous avons ensuite réalisé des quantifications adaptées aux fragments de données sémantiques de dimension 8. Pour cela, nous avons pris un autre corpus proposé par la communauté de recherche Hugging Face, à savoir le corpus Locutusque UltraTextbooks 2.0, accessible sur le lien http://huggingface.co/datasets/Locutusque/UltraTextbooks-2.0, et réalisé des apprentissages en utilisant un algorithme de regroupement. Il est à noter que ce corpus de données textuelles n'a rien à voir avec le domaine bancaire. Les quantifications apprises ici pourraient donc être utilisées pour transférer des données sémantiques représentant des textes en dehors du domaine bancaire de façon probablement aussi efficace. Nous avons réalisé à partir de ce corpus trois quantifications pour apprendre 2, puis 16, puis 1024 données sémantiques qui servent à quantifier des fragments de dimension 8. Les 2 fragments de données sémantiques quantifiées peuvent ensuite être représentées par un index de longueur 1 bit ; les 16 fragments de données sémantiques peuvent être représentées par un index de longueur 4 bits ; et les 1024 fragments de données sémantiques par un index de longueur 10 bits. Une fonction d’indexation est ensuite utilisée pour calculer un index de longueur 1, 4 ou 10 bits. Les index calculés sont transférés et soumis à des taux d’erreurs variables simulés. Les fragments correspondant aux index reçus, ayant subi les erreurs de transmission, sont récupérés, puis une donnée sémantique complète est construite à partir des fragments et est soumise au réseau de neurones entraîné, et on mesure la performance de la classification. Les performances de classification se situent bien sûr entre la droite nominal model (classification sans transmission de donnée sémantique) et la droite random model (classification aléatoire). On voit que, pour des index de longueur 4 ou 10 bits, les performances de classification sont très proches de la performance nominale jusqu’à un taux d’erreur de . Or, l’utilisation de ces index correspond à une diminution de la taille des données transmises de 8 fois 32 = 216 bits à 4 ou 10 bits. On a donc ici un facteur de diminution de 20 au moins et jusqu’à 54 pour l’index de longueur 4 bits si on avait choisi de communiquer les données sémantiques en transmettant directement les bits qui représentent les 512 fragments de 8 réels encodés sur 32 bits. Cette diminution très forte se fait avec une perte minime au niveau de la tâche de classification. Les performances restent au-dessus de 80% jusqu’à un taux d’erreur assez fort de . La quantification sur 1 bit a des performances maximales un peu en-dessous de 80%. Ces résultats ne sont donc pas très bons, mais pas négligeables non plus au vu d’un facteur de réduction de la taille des données transmises de 216. Finalement, quand le BER augmente jusqu’à s’approcher d’un taux d’une erreur sur 2, les performances de classification chutent et rejoignent les performances d’une classification aléatoire. Ces expériences montrent donc bien l’intérêt de l’invention qui offre une réduction du nombre de bits transmis par rapport à une transmission directe des bits formant les données sémantiques communiquées par un facteur très appréciable et une baisse faible des performances de classification, même en présence d’erreurs de transmission à un taux significatif. Signalons enfin ici que, dans le présent texte, le terme « module » peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions telles que décrites pour les modules concernés. De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d’un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions pour le module concerné (circuit intégré, carte à puce, carte à mémoire, etc.). Procédé de gestion de la communication d’une donnée sémantique (SD), dite donnée à communiquer, par un premier équipement (EQ1) à un deuxième équipement (EQ2), caractérisé en ce qu’il comprend une obtention d’un index (I’) correspondant à la donnée à communiquer (SD), ledit index (I’) permettant de retrouver dans une structure de données (DS) une autre donnée sémantique (SD’), dite donnée communiquée, l’index (I’) étant choisi en fonction d’une distance (D) mesurée entre la donnée à communiquer (SD) et la donnée communiquée (SD’), suivi par la transmission de l’index obtenu (I’) au travers d’un canal de communication (CNL) entre le premier équipement (EQ1) et le deuxième équipement (EQ2). Procédé de gestion selon la revendication 1 caractérisé en ce que la distance (D) mesurée entre la donnée à communiquer (SD) et la donnée communiquée (SD’) est fonction de la proximité entre les contenus sémantiques associés aux deux données sémantiques (SD, SD’). Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que l’index (I’) correspondant à la donnée à communiquer (SD) est obtenu en cherchant dans la structure de données (DS) la donnée sémantique (SD’) la plus proche de la donnée à transmettre (SD) selon la distance (D) mesurée, et l’index transmis est l’index (I’) de la dite donnée sémantique (SD’) la plus proche. Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que l’index (I’) est obtenu en utilisant une fonction d’indexation (F) choisie de telle manière que, pour deux données sémantiques distinctes, plus ces données sémantiques sont proches selon la distance (D) mesurée entre elles, plus les index calculés pour ces deux données sémantiques par la fonction d’indexation (F) sont proches entre eux. Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que la distance (D) entre données sémantiques est mesurée en utilisant la similarité cosinus. Procédé de gestion selon l’une des revendications 4 ou 5 caractérisé en ce que la fonction d’indexation (F) est une fonction de hachage sensible à la localité. Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que le procédé comprend une étape préalable de fragmentation de la donnée sémantique à communiquer (SD) en plusieurs fragments et les étapes ultérieures du procédé s’appliquent aux dits plusieurs fragments. Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 7 caractérisé en ce que la structure de données (DS) est définie au préalable en fonction du format de la donnée sémantique (SD) à communiquer. Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 8 caractérisé en ce que la structure de données (DS) est obtenue par apprentissage automatique en fonction des données sémantiques déjà communiquées et/ou destinées à être communiquées. Procédé de gestion selon la revendication 9 caractérisé en ce que l’apprentissage automatique de la structure de données (DS) utilise la méthode des k-moyennes où k est le nombre de données sémantiques présentes dans la structure de données (DS). Procédé de gestion de la réception d’une donnée sémantique (SD’) caractérisé en ce qu’il comprend la réception d’un index (I’), dit index reçu, suivie par la lecture d’une donnée sémantique (SD’) dans une structure de données (DS) en fonction de l’index reçu (I’). Procédé de gestion selon la revendication 11 caractérisé en ce que le procédé comprend, si l’index reçu (I’) ne correspond à aucun index présent dans la structure de données (DS), une recherche dans la structure de données (DS) de l’index le plus proche de l’index reçu (I’) et en ce que la donnée sémantique (SD’) lue dans la structure de données (DS) est celle qui correspond au dit index le plus proche. Procédé de gestion selon l’une des revendications 11 ou 12 caractérisé en ce que , le procédé comprend, si l’index reçu (I’) correspond à un fragment d’une donnée sémantique, la reconstitution d’une donnée sémantique complète à partir des fragments de données sémantiques correspondant aux index reçus. Entité de gestion (100) apte à gérer la communication d’une donnée sémantique (SD), dite donnée à communiquer, par un premier équipement à un deuxième équipement, caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : Un module (101) d’obtention d’un index (I’) correspondant à la donnée à communiquer (SD), ledit index (I’) permettant de retrouver dans une structure de données (DS) une autre donnée sémantique (SD’), dite donnée communiquée, l’index (I’) étant choisi en fonction d’une distance (D) mesurée entre la donnée à communiquer (SD) et la donnée communiquée (SD’) ; Un module (102) de transmission de l’index obtenu (I’) au travers d’un canal de communication (CNL) entre le premier équipement (EQ1) et le deuxième équipement (EQ2). Equipement (EQ1) de télécommunications comprenant une entité de gestion (100) apte à gérer la communication d’une donnée sémantique (SD) selon la revendication 14. Entité de gestion (200) apte à gérer la réception d’une donnée sémantique (SD’) caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : Un module (201) de réception d’un index (I’), dit index reçu ; Un module (202) de lecture d’une donnée sémantique (SD’) dans une structure de données (DS) en fonction de l’index reçu (I’). Equipement (EQ2) de télécommunications comprenant une entité de gestion (200) apte à gérer la réception d’une donnée sémantique (SD’) selon la revendication 16. Programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par une entité de gestion (100), le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion défini dans la revendication 1. Programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par une entité de gestion (200), le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion défini dans la revendication 11.