Brevet FR3157738A1 — publié le 20250627

La présente divulgation concerne un procédé (40) de réception radiophonique, mis en œuvre par un dispositif de réception radiophonique comportant un modèle de sélection configuré pour sélectionner une action de contrôle de traitements effectués pour extraire un contenu audio à partir de signaux radiophoniques reçus par le dispositif de réception radiophonique, et un modèle d’attribution de récompense, ledit procédé comportant, lors d’au moins une phase d’utilisation du dispositif de réception radiophonique : au début de l’au moins une phase d’utilisation : une modification (S40) du modèle d’attribution de récompense, pendant la durée de l’au moins une phase d’utilisation : un apprentissage par renforcement (S41) du modèle de sélection en utilisant le modèle d’attribution de récompense modifié, et une diffusion sonore (S42) d’un contenu audio extrait, après la fin de l’au moins une phase d’utilisation : une émission (S43), à destination d’un utilisateur du dispositif de réception radiophonique, d’une requête d’évaluation de qualité du contenu audio diffusé, lorsque la qualité du contenu audio diffusé est validée par l’utilisateur : une mémorisation (S44) du modèle de sélection modifié et du modèle d’attribution de récompense pour une phase d’utilisation suivante. Figure accompagnant l’abrégé : Figure 4 Procédé et dispositif de réception radiophonique comportant un apprentissage par renforcement basé sur un retour d’utilisateur La présente invention appartient au domaine de la radiophonie, et concerne plus particulièrement un procédé et un dispositif de réception radiophonique comportant un apprentissage par renforcement basé sur un retour d’utilisateur. Etat de la technique Un dispositif de réception radiophonique est un équipement, par exemple embarqué dans un véhicule automobile, qui permet à un utilisateur d’accéder à des contenus audios provenant de différentes stations radios. Par « station radio », on entend ici une source générant du contenu audio. Les contenus audios générés par des stations radios sont diffusés aux utilisateurs par l’intermédiaire d’un réseau d’antennes d’émission, distribuées géographiquement, qui émettent ces contenus audios sous la forme de signaux radiophoniques. De nos jours, de nombreux algorithmes de traitement de signaux radiophoniques sont implémentés par un dispositif de réception radiophonique, afin d’améliorer l’expérience d’écoute des utilisateurs dudit dispositif de réception radiophonique. Généralement, différents traitements peuvent être appliqués aux signaux radiophoniques reçus, afin d’en extraire un contenu audio à diffuser à l’utilisateur, et la contrôle des traitements appliqués se fait en fonction d’une mesure d’un état radiophonique du dispositif de réception radiophonique et de paramètres de traitement prédéterminés dudit dispositif de réception radiophonique. Les valeurs de ces paramètres de traitement sont généralement réglées lors du développement du dispositif de réception radiophonique, et ne sont ensuite plus modifiées une fois que la production du dispositif de réception radiophonique est lancée. Lors du développement, le réglage des valeurs des paramètres de traitement s’effectue généralement sur la base de scénarios de référence (un scénario de référence correspondant à un état radiophonique prédéfini ou à une suite prédéfinie d’états radiophoniques), et lesdites valeurs des paramètres de traitement sont ajustées pour faire en sorte que le dispositif de réception radiophonique applique des traitements de référence prédéfinis associés à ces scénarios de référence. De manière générale, il n’est pas possible de prévoir tous les scénarios possibles auxquels le dispositif de réception radiophonique pourra être exposé lors de son utilisation, de sorte qu’une telle approche ne permet pas de garantir que les valeurs des paramètres de traitement ainsi réglées seront optimales, d’un point de vue expérience utilisateur, lors de l’utilisation dudit dispositif de réception radiophonique, après que celui-ci aura été produit. De plus, un dispositif de réception radiophonique, par exemple installé dans un véhicule automobile, sera le plus souvent exposé aux mêmes scénarios se répétant de manière récurrente, étant donné qu’il n’est pas rare qu’un véhicule automobile effectue régulièrement les mêmes trajets, et que l’utilisateur de ce véhicule automobile fasse en outre les mêmes choix en termes de station(s) radio(s) écoutée(s). Si ces scénarios récurrents sont mal couverts par les scénarios de référence, alors l’expérience utilisateur sera le plus souvent sous-optimale. La demande internationale PCT WO 2012/059782 A1 propose de prévoir plusieurs jeux de valeurs de paramètres de traitement, et de sélectionner un jeu de valeurs à utiliser en fonction d’une mesure d’un état radiophonique du dispositif de réception radiophonique. La demande internationale PCT WO 2012/059782 A1 propose également de demander en temps-réel à l’utilisateur un retour sur la qualité d’écoute obtenue en utilisant le jeu de valeurs sélectionné. La demande internationale PCT WO 2012/059782 A1 permet donc de couvrir de manière améliorée un plus grand nombre de scénarios différents. Toutefois, une telle approche de permet pas non plus de s’adapter correctement à tous les scénarios possibles. Augmenter le nombre de scénarios différents pouvant être pris en charge par le dispositif de réception radiophonique impose d’augmenter le nombre de jeux différents de valeurs de paramètres de traitement, ce qui augmente de manière prohibitive les besoins en termes de capacité de mémoire. En outre, lorsque l’utilisateur est le conducteur du véhicule automobile, il n’est pas possible pour l’utilisateur, d’un point de vue sécurité routière, de fournir un retour en temps-réel sur chaque jeu de valeurs de paramètres de traitement appliqué. La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des limitations des solutions de l’art antérieur, notamment celles exposées ci-avant, en proposant une solution qui permette de faire évoluer les traitements appliqués par un dispositif de réception radiophonique d’une manière qui améliore l’expérience utilisateur, en particulier pour des scénarios d’utilisation du dispositif de réception radiophonique se reproduisant de manière récurrente. A cet effet, il proposé selon un premier aspect un procédé de réception radiophonique, mis en œuvre par un dispositif de réception radiophonique comportant un modèle de sélection configuré pour sélectionner, en fonction d’un état radiophonique du dispositif de réception radiophonique, une action de contrôle de traitements effectués pour extraire un contenu audio à partir de signaux radiophoniques reçus par le dispositif de réception radiophonique, le modèle de sélection étant un modèle d’apprentissage automatique, le dispositif de réception radiophonique comportant en outre un modèle d’attribution de récompense en fonction d’un état radiophonique et d’une action de contrôle sélectionnée, ledit procédé comportant, lors d’au moins une phase d’utilisation du dispositif de réception radiophonique : au début de l’au moins une phase d’utilisation : une modification du modèle d’attribution de récompense, de sorte à obtenir un modèle d’attribution de récompense modifié, pendant la durée de l’au moins une phase d’utilisation : un apprentissage par renforcement du modèle de sélection en utilisant le modèle d’attribution de récompense modifié, de sorte à modifier le modèle de sélection, et une diffusion sonore d’un contenu audio extrait à partir de signaux radiophoniques traités selon des actions de contrôle sélectionnées par le modèle de sélection modifié, après la fin de l’au moins une phase d’utilisation : une émission, à destination d’un utilisateur du dispositif de réception radiophonique, d’une requête d’évaluation de qualité du contenu audio diffusé, lorsque la qualité du contenu audio diffusé est validée par l’utilisateur : une mémorisation du modèle de sélection modifié en tant que modèle de sélection et du modèle d’attribution de récompense modifié en tant que modèle d’attribution de récompense, pour une phase d’utilisation suivante. Ainsi, il est proposé de faire évoluer les traitements appliqués par le dispositif de réception radiophonique par apprentissage automatique (« machine learning » dans la littérature anglo-saxonne), et plus particulièrement par apprentissage par renforcement basé sur un retour d’utilisateur (« reinforcement learning via human feedback »). De manière conventionnelle, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome (ici le dispositif de réception radiophonique), à apprendre la meilleure action ou la meilleure séquence d'actions à réaliser par l’expérimentation. Plus précisément, l’agent autonome observe un environnement (ici l’état radiophonique dans lequel évolue le dispositif de réception radiophonique), et décide d’une action de contrôle ou d’une séquence d’actions de contrôle à réaliser en fonction de son état radiophonique courant. Une action de contrôle correspond ici à une action contrôlant les traitements effectués sur les signaux radiophoniques, par exemple une action modifiant des valeurs de paramètres de traitement. En réponse à une action de contrôle, l’agent autonome reçoit une récompense qui peut être positive si l'action de contrôle a eu un impact positif sur l’extraction du contenu audio, ou négative si l’action de contrôle a eu un impact négatif sur l’extraction du contenu audio, ou nulle. Ces étapes de sélection d’une action de contrôle, de transition vers un nouvel état radiophonique et de réception d’une récompense sont itérées tant qu'un critère d’arrêt n'est pas vérifié, et permettent à l'agent autonome d'apprendre ou de déterminer un comportement, également désigné par « stratégie » ou « politique » (« policy » dans la littérature anglo-saxonne), optimal en ce qu’il tend à maximiser non pas la récompense perçue à court terme mais la somme (éventuellement pondérée) des récompenses cumulées à moyen ou long terme. Un tel apprentissage par renforcement s’appuie donc sur un modèle de sélection, qui met en œuvre la politique de sélection pour sélectionner une action de contrôle en fonction notamment de l’état radiophonique du dispositif de réception radiophonique, et un modèle d’attribution de récompense, qui attribue une récompense à une action de contrôle sélectionnée. Le modèle de sélection est un modèle d’apprentissage automatique tel qu’un réseau de neurones (artificiel). Il est proposé de faire évoluer le modèle de sélection (et donc faire évoluer les traitements appliqués par le dispositif de réception radiophonique) au cours d’au moins une phase d’utilisation du dispositif de réception radiophonique. Une phase d’utilisation correspond à une phase débutant à l’activation dudit dispositif de réception radiophonique (par exemple au démarrage du moteur du véhicule automobile) et se terminant à la désactivation dudit dispositif de réception radiophonique (par exemple à l’arrêt du moteur du véhicule automobile). Au début de l’au moins une phase d’utilisation, le modèle d’attribution de récompense est modifié, afin de modifier la fonction de récompense mise en œuvre, puis un algorithme d’apprentissage par renforcement est mis en œuvre pour faire évoluer le modèle de sélection sur la durée de l’au moins une phase d’utilisation en fonction du modèle d’attribution de récompense modifié. Après la fin de l’au moins une phase d’utilisation (c’est-à-dire en temps différé), il est demandé à l’utilisateur d’évaluer la qualité du contenu audio diffusé. Si l’utilisateur indique qu’il est satisfait de la qualité du contenu audio diffusé, alors les modifications apportées au modèle d’attribution de récompense (au début de l’au moins une phase d’utilisation) et au modèle de sélection (par apprentissage par renforcement) sont considérées comme améliorant l’expérience utilisateur, et sont conservées pour la prochaine phase d’utilisation. De la sorte, l’expérience utilisateur peut être améliorée au fur et à mesure des phases d’utilisation successives, en particulier pour des scénarios d’utilisation du dispositif de réception radiophonique se reproduisant de manière récurrente (comme ceux rencontrés sur les trajets quotidiens d’un véhicule automobile), sur la base d’un retour de l’utilisateur qui n’est pas en temps réel (uniquement après la fin d’une phase d’utilisation) et n’est donc pas source d’inattention pour l’utilisateur / conducteur pendant le trajet du véhicule automobile. Une telle évolution des traitements appliqués se fait en outre sans avoir à augmenter la capacité de mémoire requise, puisqu’il n’est pas nécessaire d’augmenter le nombre de jeux différents de valeurs de paramètres de traitement devant être mémorisés. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de réception radiophonique peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques optionnelles suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur, le modèle d’attribution de récompense modifié n’est pas mémorisé en tant que modèle d’attribution de récompense pour la phase d’utilisation suivante. En d’autres termes, les modifications apportées au modèle d’attribution de récompense sont écartées, et le modèle d’attribution de récompense initial, avant sa modification au début de l’au moins une phase d’utilisation, sera réutilisé (et éventuellement remodifié) au cours de la prochaine phase d’utilisation. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur, le modèle de sélection modifié n’est pas mémorisé en tant que modèle de sélection pour la phase d’utilisation suivante. En d’autres termes, les modifications apportées au modèle de sélection sont écartées, et le modèle de sélection initial, avant sa modification par apprentissage par renforcement au cours de l’au moins une phase d’utilisation, sera réutilisé (et éventuellement remodifié) au cours de la prochaine phase d’utilisation. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle d’attribution de récompense modifié est obtenu par une modification aléatoire de valeurs de paramètres du modèle d’attribution de récompense. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la modification aléatoire d’une valeur d’un paramètre du modèle d’attribution de récompense suit une loi Normale. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle de sélection est un réseau de neurones (artificiel), par exemple un réseau de neurones profond. Par exemple, le modèle de sélection est un réseau de neurones à propagation avant (« feedforward neural network », FNN, dans la littérature anglo-saxonne). Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle de sélection est préalablement entrainé, par exemple par apprentissage supervisé. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle d’attribution de récompense est un modèle d’apprentissage automatique, par exemple un réseau de neurones tel qu’un réseau de neurones profond. Par exemple, le modèle d’attribution de récompense est un réseau de neurones à propagation avant (FNN). Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle d’attribution de récompense est préalablement entrainé par apprentissage supervisé. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’action de contrôle sélectionnée par le module de sélection contrôle au moins un parmi : un filtre à appliquer à un signal radiophonique, un filtre à appliquer à un contenu audio extrait à partir d’un signal radiophonique, une décision de bascule entre une première fréquence de réception d’une station radio et une seconde fréquence de réception de la même station radio, une décision de bascule entre un système de diffusion radiophonique analogique et un système de diffusion radiophonique numérique. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le dispositif de réception radiophonique étant embarqué dans un véhicule automobile, une phase d’utilisation correspond à une activation du dispositif de réception radiophonique sur un trajet du véhicule automobile. Selon un deuxième aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif de réception radiophonique comportant au moins un syntoniseur, un circuit de traitement, un module de diffusion sonore et une interface homme-machine, configurent ledit dispositif de réception radiophonique pour mettre en œuvre un procédé de réception radiophonique selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation. Selon un troisième aspect, il est proposé un support d'enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un ensemble d’instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de réception radiophonique comportant au moins un syntoniseur, un circuit de traitement, un module de diffusion sonore et une interface homme-machine, configurent ledit dispositif de réception radiophonique pour mettre en œuvre un procédé de réception radiophonique selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation. Selon un quatrième aspect, il est proposé un dispositif de réception radiophonique comportant au moins un syntoniseur, un circuit de traitement, un module de diffusion sonore et une interface homme-machine, configurés pour mettre en œuvre un procédé de réception radiophonique selon l’un quelconque des modes de mise en œuvre de la présente divulgation. Selon un cinquième aspect, il est proposé un véhicule automobile comprenant un dispositif de réception radiophonique selon l’un quelconque des modes de réalisation de la présente divulgation. Présentation des figures L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures qui représentent : FIG. 1 FIG. 1 : une représentation schématique d’un exemple de réalisation d’un système de diffusion radiophonique, FIG. 2 FIG. 2 : une représentation schématique d’un exemple de réalisation d’un dispositif de réception radiophonique, FIG. 3 FIG. 3 : une représentation schématique d’un système d’apprentissage par renforcement basé sur un retour d’utilisateur du dispositif de réception radiophonique, FIG. 4 FIG. 4 : un diagramme illustrant les principales étapes d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de réception radiophonique. Dans ces figures, des références identiques d’une figure à une autre désignent des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas à l’échelle, sauf mention contraire. En outre, l’ordre des étapes indiqué sur ces figures est donné uniquement à titre d’exemple non-limitatif de la présente divulgation qui peut être appliquée avec les mêmes étapes exécutées dans un ordre différent et/ou avec des étapes exécutées en parallèle et/ou conjointement. La FIG. 1 représente schématiquement un exemple de système de diffusion radiophonique comportant une antenne d’émission 11, qui émet des signaux radiophoniques dans une zone de couverture 12. Il est à noter que la présente divulgation concerne la réception radiophonique de manière générale, et est applicable à tous types de systèmes de diffusion radiophonique, notamment à tous types de systèmes de diffusion radiophonique analogique (« Amplitude Modulation », AM, « Frequency Modulation, FM, etc.) et/ou numérique (« Digital Audio Broadcasting », DAB, etc.), y compris dans le cas d’une bascule d’un système de diffusion radiophonique analogique vers un système de diffusion radiophonique numérique, et inversement, pour effectuer par exemple un suivi de station radio. La FIG. 1 représente également un véhicule automobile 13 dans lequel est embarqué un dispositif 20 de réception radiophonique. Le dispositif 20 de réception radiophonique effectue la diffusion sonore du contenu audio provenant d’une station radio sélectionnée par un utilisateur du véhicule automobile 13. Ce contenu audio est extrait à partir de signaux radiophoniques reçus de l’antenne d’émission 11. La FIG. 2 représente schématiquement un exemple de réalisation d’un dispositif 20 de réception radiophonique. Tel qu’illustré par la FIG. 2 , le dispositif 20 de réception radiophonique comporte au moins un syntoniseur 21 (« tuner » dans la littérature anglo-saxonne). Dans l’exemple illustré par la FIG. 2 , le dispositif 20 de réception radiophonique comporte un seul syntoniseur. Dans d’autres exemples non illustrés par des figures, le dispositif 20 de réception radiophonique peut comporter deux syntoniseurs, voire davantage. De manière connue, un syntoniseur 21 permet de ramener en bande de base un signal radiophonique, reçu dans un canal associé à une fréquence, la fréquence étant par exemple sélectionnée par un utilisateur. Par exemple, un syntoniseur 21 fournit en sortie, sous forme analogique ou numérique, un signal en bande de base qui correspond au signal radiophonique sélectionné ramené sur une fréquence nulle ou intermédiaire. Un tel syntoniseur 21 comporte des équipements (amplificateur(s), oscillateur local(aux), mélangeur(s), filtre(s) analogique(s) et/ou numérique(s), convertisseurs(s) analogique/numérique, etc.) considérés comme connus de la personne du métier. Un tel syntoniseur 21 peut également comporter et/ou être relié à d’autres équipements (antenne(s), etc.) considérés comme connus de la personne du métier. Tel qu’illustré par la FIG. 2 , le dispositif 20 de réception radiophonique comporte également un circuit 22 de traitement. Le circuit 22 de traitement comporte par exemple un ou plusieurs processeurs 220 (CPU, DSP, GPU, FPGA, ASIC, etc.). Dans le cas de plusieurs processeurs 220, ceux-ci peuvent être intégrés dans un même équipement et/ou intégrés dans des équipements matériellement distincts en communication entre eux. Le circuit 22 de traitement comporte également une ou plusieurs mémoires 221 (disque dur magnétique, mémoire électronique, disque optique, etc.) dans lesquelles est par exemple mémorisé un produit programme 222 d’ordinateur, sous la forme d’un ensemble d’instructions de code de programme à exécuter par le ou les processeurs pour mettre en œuvre tout ou partie des étapes d’un procédé 40 de réception radiophonique qui sera décrit ci-après. Tel qu’illustré par la FIG. 2 , le dispositif 20 de réception radiophonique comporte également un module 23 de diffusion sonore, permettant de délivrer un contenu audio aux utilisateurs. Le module 23 de diffusion sonore peut par exemple comprendre un ou plusieurs haut-parleurs et/ou un ou plusieurs modules de connexion pour des écouteurs. Un module de connexion peut par exemple permettre une connexion filaire (prise jack, port USB, etc.) ou une connexion sans fil (module de communication Bluetooth, WiFi, etc.) avec des écouteurs. Tel qu’illustré par la FIG. 2 , le dispositif 20 de réception radiophonique comporte également une interface homme-machine 24 (IHM), permettant à un utilisateur du dispositif 20 de réception radiophonique d’interagir avec celui-ci. L’IHM 24 peut prendre toute forme adaptée permettant au dispositif 20 de réception radiophonique de transmettre des informations à un utilisateur et permettant à un utilisateur de transmettre des informations au dispositif 20 de réception radiophonique. Par exemple, l’IHM 24 comporte un écran tactile et, optionnellement, un microphone. Il est également à noter que, dans certains exemples de réalisation, l’IHM 24 peut utiliser le module 23 de diffusion sonore pour transmettre des informations à l’utilisateur. Dans certains exemples de réalisation, et tel qu’illustré dans l’exemple non-limitatif de la FIG. 2 , le dispositif 20 de réception radiophonique peut comporter, de manière optionnelle, un module 25 de localisation, permettant de déterminer une position géographique du dispositif 20 de réception radiophonique. Toute type de module 25 de localisation peut être considéré dans le cadre de la présente divulgation et le choix d’un type particulier de module 25 de localisation ne constitue qu’une variante d’implémentation de la présente divulgation. Dans des modes préférés de réalisation, le module 25 de localisation correspond à un module de réception d’un système de navigation globale par satellite (« global navigation satellite system », GNSS), par exemple un module de réception GPS (« global positioning system »). Tel qu’indiqué précédemment, la présente divulgation s’appuie sur un système d’apprentissage par renforcement. La FIG. 3 représente schématiquement les principaux composants mis en œuvre dans un tel système d’apprentissage par renforcement. Tel qu’illustré par la FIG. 3 , le dispositif 20 de réception radiophonique comporte un modèle 223 de sélection, qui met en œuvre une politique de sélection pour sélectionner une action de contrôle en fonction notamment de l’état radiophonique du dispositif 20 de réception radiophonique, et un modèle 224 d’attribution de récompense, qui attribue une récompense à une action de contrôle sélectionnée. Tel qu’illustré par la FIG. 3 , le modèle 223 de sélection et le modèle 224 d’attribution de récompense sont par exemple mis en œuvre par le circuit 22 de traitement. L’état radiophonique du dispositif 20 de réception radiophonique est par exemple mesuré et/ou déterminé à partir de mesures effectuées au moyen du syntoniseur 21 (et éventuellement au moyen du module 25 de localisation), et l’action de contrôle sélectionnée par le modèle 223 de sélection est par exemple exécutée par ledit syntoniseur 21 et/ou par le circuit 22 de traitement. De manière nullement limitative, on désigne par un ensemble d’états radiophoniques du dispositif 20 de réception radiophonique, par un ensemble d’actions de contrôle pouvant être mises en œuvre pour contrôler le traitement des signaux radiophoniques par le dispositif 20 de réception radiophonique, et par un ensemble de récompenses pouvant être attribuées par le module 224 d’attribution de récompense. Le modèle 223 de sélection reçoit à chaque instant une observation de l’état radiophonique dans lequel se trouve le dispositif 20 de réception radiophonique (par exemple fournie par le syntoniseur 21), et détermine une action de contrôle à réaliser sur la base d’une politique de sélection , c’est-à-dire . A la suite de la réalisation de cette action de contrôle , le dispositif 20 de réception radiophonique passe dans un état radiophonique et le modèle 224 d’attribution de récompense génère une récompense sur la base d’une fonction de récompense , c’est-à-dire . Le modèle 223 de sélection est un modèle d’apprentissage automatique, qui peut donc être ajusté par apprentissage par renforcement pour sélectionner une action de contrôle qui tend à optimiser une somme (éventuellement pondérée) prédite des récompenses pouvant être cumulées au cours du temps à la suite de la mise en œuvre de cette action de contrôle. De manière générale, tout algorithme d’apprentissage par renforcement peut être mis en œuvre pour optimiser la politique de sélection mise en œuvre en œuvre par le module 223 de sélection. Suivant un exemple non limitatif, l’algorithme d’apprentissage par renforcement est un algorithme de type « Q-learning » (voir par exemple le document « Reinforcement Learning, An Introduction, Second Edition », Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, The MIT Press, Cambridge, Massachussets, 2018), de préférence un algorithme de type « Q-learning » profond. Dans un tel cas, le modèle 223 de sélection comporte un réseau de neurones profond (généralement désigné par « deep Q-network » dans la littérature anglo-saxonne) pour modéliser une fonction Q qui prédit un gain futur (ou Q-valeur) résultant d’une action de contrôle sélectionnée à un instant . Par exemple, pour une politique de sélection qui doit sélectionner une séquence d’actions de contrôle , la fonction Q est par exemple définie selon l’expression suivante : expression dans laquelle correspond à l’espérance par rapport à la politique de décision . Suivant un autre exemple, la fonction Q est définie selon l’expression suivante : expression dans laquelle est un facteur de pondération utilisé pour accorder davantage d’importance aux récompenses obtenues à long terme qu’aux récompenses obtenues à court terme. L’algorithme d’apprentissage par renforcement vise à apprendre de manière automatique la fonction Q, de sorte que la politique de sélection optimale peut être construite en sélectionnant l’action de contrôle qui, à partir d’un état radiophonique donné, maximise la fonction Q. Toute méthode d’apprentissage par renforcement peut être mise en œuvre pour effectuer l’apprentissage automatique de la fonction Q, et le choix d’une méthode d’apprentissage par renforcement particulière ne constitue qu’une variante d’implémentation de la présente divulgation. Tel qu’indiqué ci-dessus, le modèle 223 de sélection détermine une action de contrôle en fonction d’un état radiophonique du dispositif 20 de réception radiophonique. L’état radiophonique est par exemple défini par un ou plusieurs paramètres d’état tels que : une représentation temporelle ou fréquentielle d’un signal radiophonique reçu par le dispositif 20 de réception radiophonique, ou des paramètres déterminés à partir d’une analyse d’une telle représentation temporelle ou fréquentielle (par exemple une évaluation de variabilité de l’amplitude du signal radiophonique, en particulier dans le cas d’une modulation supposée être à amplitude constante, ou encore une évaluation d’une largeur d’une bande fréquentielle occupée par le signal radiophonique, etc.), une estimation d’une grandeur représentative d’une qualité de réception d’un signal radiophonique (par exemple une estimation d’une puissance de réception du signal radiophonique, d’une dérive fréquentielle affectant le signal radiophonique, d’un rapport signal sur bruit du signal radiophonique, d’un canal de propagation entre l’antenne d’émission 11 et le dispositif 20 de réception radiophonique, etc.), une ou plusieurs fréquences de réception sur lesquelles est reçu, dans la zone géographique dans laquelle se trouve le dispositif 20 de réception radiophonique, un contenu audio provenant d’une même station radio donnée, un ou plusieurs identifiants de stations radios dont les contenus audios sont reçus dans la zone géographique dans laquelle se trouve le dispositif 20 de réception radiophonique, et optionnellement les fréquences de réception associées, un paramètre déterminé par analyse (par exemple temporelle ou fréquentielle) d’un contenu audio extrait à partir d’un signal radiophonique (par exemple une estimation du type de contenu audio – par exemple parmi parole, musique, etc. –, ou encore une estimation du type de musique correspondant au contenu audio – par exemple parmi musique classique, rock, pop, etc. –, etc.), une position géographique du dispositif 20 de réception radiophonique, par exemple fournie par le module 25 de localisation, etc. L’action de contrôle permet de contrôler tout ou partie des traitements appliqués aux signaux radiophoniques par le dispositif 20 de réception radiophonique. Par exemple, l’action de contrôle peut modifier les valeurs de paramètres de traitement appliqués par le dispositif 20 de réception radiophonique. Par exemple, une action de contrôle sélectionnée par le module de 223 de sélection peut par exemple fournir l’un ou plusieurs des paramètres de traitement suivants : les coefficients d’un filtre à appliquer à un signal radiophonique (par exemple par le calcul des coefficients du filtre, ou encore par la sélection d’un filtre parmi plusieurs filtres prédéfinis, etc.), les coefficients d’un filtre à appliquer à un contenu audio extrait à partir d’un signal radiophonique (par exemple par le calcul des coefficients du filtre, ou encore par la sélection d’un filtre parmi plusieurs filtres prédéfinis, etc.), une décision de bascule d’une première fréquence de réception à une seconde fréquence de réception dans le cadre d’un suivi de station radio dont le contenu audio est reçu, dans la zone géographique dans laquelle se trouve le dispositif 20 de réception radiophonique, à la fois sur la première fréquence de réception et la seconde fréquence de réception (une telle décision correspond par exemple à une indication de la fréquence de réception à considérer, ou encore à une détermination de valeur(s) seuil(s) à utiliser pour prendre la décision de basculer ou non d’une fréquence de réception à une autre, etc.), une décision de bascule entre un système de diffusion radiophonique analogique et un système de diffusion radiophonique numérique (une telle décision correspond par exemple à une indication du système de diffusion radiophonique à considérer, ou encore à une détermination de valeur(s) seuil(s) à utiliser pour prendre la décision de basculer ou non entre un système de diffusion radiophonique analogique et un système de diffusion radiophonique numérique, etc.), etc. Par exemple, un filtre à appliquer à un signal radiophonique (par exemple ramené sur une fréquence intermédiaire ou nulle), pouvant être déterminé par l’action de contrôle, peut correspondre à un filtre dynamique d’égalisation de canal de propagation (par exemple pour obtenir une amplitude sensiblement constante, dans le cas d’une modulation supposée être à amplitude constante, ou pour obtenir une phase sensiblement constante, dans le cas d’une modulation supposée être à amplitude constante, ou de manière plus générale pour réduire les effets négatifs de trajets multiples du canal de propagation, etc.). Dans un tel cas, l’action de contrôle peut par exemple adapter les coefficients du filtre dynamique d’égalisation de canal de propagation en fonction de l’état radiophonique observé, par exemple en fonction d’une évaluation de variabilité d’amplitude ou de phase du signal radiophonique, et/ou en fonction d’une estimation du canal de propagation, etc. Un autre exemple non limitatif de filtre à appliquer au signal radiophonique, pouvant être déterminé par l’action de contrôle, correspond par exemple à un filtre passe-bande, l’action de contrôle pouvant par exemple adapter la largeur de bande et/ou des fréquences de coupure dudit filtre passe-bande en fonction de l’état radiophonique observé, par exemple en fonction d’une représentation fréquentielle du signal radiophonique ou de paramètres déterminés à partir d’une telle représentation fréquentielle (comme par exemple une évaluation de la largeur de la bande fréquentielle occupée par le signal radiophonique), etc. Par exemple, un filtre à appliquer à un contenu audio extrait à partir d’un signal radiophonique, pouvant être déterminé par l’action de contrôle, peut correspondre à un filtre d’égalisation audio (par exemple pour renforcer ou atténuer les fréquences basses ou les fréquences hautes du spectre audio, etc.). Dans un tel cas, l’action de contrôle peut par exemple adapter les coefficients du filtre dynamique d’égalisation audio en fonction de l’état radiophonique observé, par exemple en fonction d’un identifiant de la station radio dont le contenu audio est diffusé à l’utilisateur, et/ou en fonction d’un paramètre déterminé par analyse temporelle et/ou fréquentielle du contenu audio extrait (par exemple le type de musique), etc. Par exemple, la décision de basculer entre une première fréquence de réception et une seconde fréquence de réception d’une même station radio peut être prise par le module 223 de sélection en fonction de paramètres d’état tels que les qualités de réception estimées (par exemple la puissance de réception estimée, le rapport signal sur bruit estimé, etc.) sur respectivement la première fréquence de réception et la seconde fréquence de réception, et/ou la position géographique du dispositif 20 de réception radiophonique, etc. Par exemple, la décision de basculer entre un système de diffusion radiophonique analogique et un système de diffusion radiophonique numérique peut être prise par le module 223 de sélection en fonction de paramètres d’état tels que les qualités de réception estimées (par exemple la puissance de réception estimée, le rapport signal sur bruit estimé, etc.) pour respectivement le système de diffusion radiophonique analogique et le système de diffusion radiophonique numérique, et/ou la position géographique du dispositif 20 de réception radiophonique, etc. Il est à noter que l’algorithme d’apprentissage par renforcement est mis en œuvre, pour faire évoluer le modèle 223 de sélection, lors de l’utilisation du dispositif 20 de réception radiophonique, c’est-à-dire après que celui-ci a été produit et installé dans un véhicule automobile acheté par un utilisateur. Plusieurs stratégies sont possibles pour initialiser le modèle 223 de sélection, c’est-à-dire pour définir le modèle 223 de sélection (par exemple un réseau de neurones profond tel qu’un FNN) qui sera mis en œuvre lors de la toute première utilisation du dispositif 20 de réception radiophonique par un utilisateur. Par exemple, le modèle 223 de sélection peut être initialisé de manière aléatoire. Toutefois, une telle initialisation aléatoire pourrait entrainer une expérience utilisateur dégradée lors des premières utilisations du dispositif 20 de réception radiophonique, même si l’expérience utilisateur sera progressivement améliorée grâce à l’algorithme d’apprentissage par renforcement. Dans des modes préférés de mise en œuvre, le modèle 223 de sélection est préalablement entrainé, au cours du développement du dispositif 20 de réception radiophonique, par apprentissage supervisé. De manière conventionnelle, un tel apprentissage supervisé s’appuie sur un ensemble de données d’entrainement comportant des données de référence (scénarios de référence) à fournir en entrée du modèle 223 de sélection, ainsi que les sorties (actions de contrôle) attendues en réponse à ces données de référence, et l’apprentissage supervisé vise à obtenir un modèle 223 de sélection qui tend à sélectionner les actions de contrôle attendues pour les scénarios de référence considérés. Un tel ensemble de données d’entrainement est par exemple déterminé par des experts et/ou par calibration ou simulation. L’ensemble de données d’entrainement peut également être complété au fur et à mesure par des informations reçues de dispositifs 20 de réception radiophonique en cours d’utilisation, après que leurs modèles 223 de sélection ont fait l’objet d’une optimisation par apprentissage par renforcement selon la présente divulgation. Un tel apprentissage supervisé permet donc d’initialiser le modèle 223 de sélection de telle sorte que l’expérience utilisateur initiale fournie par le dispositif 20 de réception radiophonique est comparable à celle fournie par les solutions de l’art antérieur. Cette expérience utilisateur sera cependant, dans le cas présent, progressivement améliorée grâce à l’algorithme d’apprentissage par renforcement. Tel qu’indiqué ci-dessus, l’algorithme d’apprentissage par renforcement s’appuie en outre sur un retour d’utilisateur. A cet effet, le modèle 224 d’attribution de récompense peut également être amené à évoluer au cours de l’utilisation du dispositif 20 de réception radiophonique, afin d’essayer d’obtenir progressivement une récompense attribuée (ou un gain / Q-valeur) qui soit davantage représentative de la qualité d’écoute telle que perçue par l’utilisateur du dispositif 20 de réception radiophonique. Le modèle 224 d’attribution de récompense doit donc pouvoir être modifié par le dispositif 20 de réception radiophonique. La fonction de récompense mise en œuvre par le modèle 224 d’attribution de récompense est par exemple définie par différents paramètres dont certains au moins ont des valeurs pouvant être modifiées. Dans des modes préférés de mise en œuvre, le modèle 224 d’attribution de récompense est un modèle d’apprentissage automatique, tel qu’un réseau de neurones, de préférence un réseau de neurones profond (par exemple un FNN). Le cas échéant, tout ce qui a été dit ci-avant pour l’initialisation du modèle 223 de sélection est également applicable pour l’initialisation du modèle 224 d’attribution de récompense. En particulier, dans des modes préférés de mise en œuvre, le modèle 224 d’attribution de récompense est préalablement entrainé, au cours du développement du dispositif 20 de réception radiophonique, par apprentissage supervisé. De manière conventionnelle, un tel apprentissage supervisé s’appuie sur un ensemble de données d’entrainement comportant des données de référence (scénarios de référence) à fournir en entrée du modèle 224 d’attribution de récompense, ainsi que les sorties (récompenses) attendues en réponse à ces données de référence, et l’apprentissage supervisé vise à obtenir un modèle 224 d’attribution de récompense qui tend à attribuer les récompenses attendues pour les scénarios de référence considérés. Un tel ensemble de données d’entrainement est par exemple déterminé par des experts et/ou par calibration ou simulation. L’ensemble de données d’entrainement peut également être complété au fur et à mesure par des informations reçues de dispositifs 20 de réception radiophonique en cours d’utilisation, après que leurs modèles 224 d’attribution de récompense ont fait l’objet d’une optimisation par apprentissage par renforcement basé sur un retour d’utilisateur selon la présente divulgation. L’apprentissage par renforcement est effectué après la production du dispositif 20 de réception radiophonique, celui-ci étant embarqué dans un véhicule automobile, au cours de phases d’utilisation du dispositif 20 de réception radiophonique. Une phase d’utilisation du dispositif 20 de réception radiophonique correspond à une phase débutant à l’activation dudit dispositif 20 de réception radiophonique (une telle activation pouvant être simultanée au démarrage du moteur du véhicule automobile 13) et se terminant à la désactivation dudit dispositif 20 de réception radiophonique (une telle désactivation pouvant être simultanée à l’arrêt du moteur du véhicule automobile 13). Pour pouvoir effectuer l’apprentissage par renforcement par retour d’utilisateur, le modèle 224 d’attribution de récompense est modifié au début d’une phase d’utilisation, de sorte à obtenir un modèle 224 d’attribution de récompense modifié, et ce modèle 224 d’attribution de récompense modifié est utilisé pour l’apprentissage par renforcement du modèle 223 de sélection sur la durée de cette phase d’utilisation (au cours de laquelle le modèle 224 d’attribution de récompense a été modifié), et éventuellement également sur la durée d’une ou plusieurs phases d’utilisation suivantes. De manière générale, l’apprentissage par renforcement peut être effectué (avant de requérir un retour de l’utilisateur tel que décrit ci-après) sur une seule phase d’utilisation. Toutefois, si celle-ci est considérée comme trop courte (par exemple de durée inférieure à une première valeur seuil prédéterminée), alors il est possible de poursuivre l’apprentissage par renforcement sur une ou plusieurs phases d’utilisation suivantes, par exemple jusqu’à obtenir une durée cumulée considérée comme suffisante (par exemple supérieure à une seconde valeur seuil prédéterminée). Dans certains exemples, il est également possible d’effectuer l’apprentissage par renforcement sur un nombre prédéterminé de phases d’utilisation. En résumé, suivant les cas, l’apprentissage par renforcement, utilisant le modèle 224 d’attribution de récompense modifié, peut être effectué (avant de requérir un retour de l’utilisateur tel que décrit ci-après) sur la durée d’une ou de plusieurs phases d’utilisation. La FIG. 4 représente schématiquement les principales étapes d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé 40 de réception radiophonique. Tel qu’illustré par la FIG. 4 , et tel qu’indiqué précédemment, le procédé 40 de réception radiophonique comporte, au début d’une phase d’utilisation, une étape S40 de modification du modèle 224 d’attribution de récompense, de sorte à obtenir un modèle d’attribution de récompense modifié. Une telle modification du modèle 224 d’attribution de récompense est par exemple effectuée en modifiant les valeurs de paramètres du modèle 224 d’attribution de récompense, par exemple de manière aléatoire. Par exemple, la modification aléatoire d’une valeur d’un paramètre du modèle 224 d’attribution de récompense suit une loi Normale. Par exemple, la loi Normale utilisée est de moyenne nulle, et sa variance est par exemple déterminée à partir de la valeur de départ (au début de l’étape S40) du paramètre modifié du modèle 224 d’attribution de récompense. Par exemple, pour un paramètre dont la valeur de départ est , la modification aléatoire introduite suit par exemple une loi Normale , expression dans laquelle (et de préférence , par exemple ), de sorte que . Tel qu’illustré par la FIG. 4 , le procédé 40 de réception radiophonique comporte, pendant la durée d’une ou plusieurs phases d’utilisation du dispositif 20 de réception radiophonique, une étape S41 d’apprentissage par renforcement du modèle 223 de sélection, qui utilise le modèle 224 d’attribution de récompense modifié obtenu au cours de l’étape S40. Tel qu’indiqué ci-dessus, l’étape S41 d’apprentissage par renforcement peut mettre en œuvre tout type d’algorithme d’apprentissage par renforcement adapté, et le choix d’un algorithme particulier ne constitue qu’une variante d’implémentation de la présente divulgation. Par cet apprentissage par renforcement, le modèle 223 de sélection est modifié de manière itérative, et le modèle 223 de sélection, ainsi modifié de manière itérative, est utilisé pour sélectionner les actions de contrôle des traitements appliqués pour extraire en continu un contenu audio à partir des signaux radiophoniques reçus par le dispositif 20 de réception radiophonique. Le contenu audio ainsi extrait est diffusé à l’utilisateur du véhicule automobile 13, au moyen du module 23 de diffusion sonore, au cours d’une étape S42. Tel qu’illustré par la FIG. 4 , après la fin d’une ou plusieurs phases d’utilisation mettant en œuvre l’apprentissage par renforcement au moyen du modèle 224 d’attribution de récompense modifié, le procédé 40 de réception radiophonique comporte une étape S43 d’émission, au moyen de l’IHM 24 et à destination de l’utilisateur du dispositif 20 de réception radiophonique, d’une requête d’évaluation de qualité du contenu audio diffusé pendant la durée de la phase d’utilisation qui vient de se terminer. Il est à noter que l’exécution de l’étape S43 d’émission peut également, de manière optionnelle, être soumise à d’autres conditions en plus de celle relative à l’achèvement d’une phase d’utilisation (c’est-à-dire au fait que le dispositif 20 de réception radiophonique est désactivé, c’est-à-dire ne diffuse plus de contenu audio). Notamment, dans certains exemples, l’étape S43 d’émission peut être exécutée uniquement si le véhicule automobile 13 est arrêté (immobile), voire uniquement si le moteur dudit véhicule automobile 13 est arrêté (si le dispositif 20 de réception radiophonique est désactivé avant l’arrêt du moteur dudit véhicule automobile 13). De telles dispositions permettent d’assurer que le retour de l’utilisateur est demandé lorsque le véhicule automobile 13 est à l’arrêt, c’est-à-dire dans de bonnes conditions d’un point de vue sécurité routière. Tel qu’illustré par la FIG. 4 , lorsque la qualité du contenu audio diffusé est validée par l’utilisateur (référence S43a sur la FIG. 4 ), le procédé 40 de réception radiophonique comporte une étape S44 de mémorisation du modèle 223 de sélection modifié en tant que modèle 223 de sélection et du modèle 224 d’attribution de récompense modifié en tant que modèle 224 d’attribution de récompense, pour une phase d’utilisation ultérieure. En d’autres termes, un retour positif de l’utilisateur revient à valider les modifications apportées au modèle 223 de sélection et au modèle 224 d’attribution de récompense, et ces modifications sont par conséquent conservées pour les phases d’utilisation ultérieures. Lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur (référence S43b sur la FIG. 4 ), le modèle 224 d’attribution de récompense modifié n’est pas mémorisé en tant que modèle 224 d’attribution de récompense pour la phase d’utilisation suivante, et le procédé 40 de réception radiophonique comporte une étape S45 au cours de laquelle les modifications apportées au modèle 224 d’attribution de récompense sont écartées. De la sorte, c’est le modèle 224 d’attribution de récompense en vigueur avant l’étape S40 de modification qui est utilisé pour la phase d’utilisation suivante. Dans certains cas, il est également possible, lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur, de ne pas mémoriser le modèle 223 de sélection modifié en tant que modèle 223 de sélection pour la phase d’utilisation suivante. Le cas échéant, les modifications apportées au modèle 223 de sélection (par apprentissage par renforcement en utilisant le modèle 224 d’attribution de récompense modifié) sont également écartées au cours de l’étape S45. Le cas échéant, c’est le modèle 223 de sélection en vigueur avant l’étape S40 de modification qui est utilisé pour la phase d’utilisation suivante. Toutefois, il est également possible, dans certains exemples non illustrés par des figures, de conserver les modifications apportées au modèle 223 de sélection même lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur, car l’apprentissage par renforcement dudit modèle 223 de sélection se poursuivra au cours des phases d’utilisation suivantes. Il est à noter que la qualité du contenu audio est considérée comme n’étant pas validée si le dispositif 20 de réception radiophonique reçoit, via l’IHM 24, un retour négatif de la part de l’utilisateur (c’est-à-dire si l’utilisateur indique qu’il n’est pas satisfait par la qualité du contenu audio diffusé). Toutefois, la qualité du contenu audio peut également être considérée comme n’étant pas validée si le dispositif 20 de réception radiophonique ne reçoit pas de retour de la part de l’utilisateur. Par exemple, la qualité du contenu audio peut être considérée comme n’étant pas validée si l’utilisateur ne répond pas dans un délai de réponse prédéterminé. De manière plus générale, il est à noter que les modes de mise en œuvre et de réalisation considérés ci-dessus ont été décrits à titre d’exemples non-limitatifs, et que d’autres variantes sont par conséquent envisageables. Notamment, l’invention a été décrite en considérant principalement le cas d’un dispositif 20 de réception radiophonique embarqué dans un véhicule automobile 13. Il est cependant à noter qu’il est également possible, suivant d’autres exemples, d’avoir un dispositif 20 de réception radiophonique qui n’est pas embarqué dans un véhicule automobile 13, mais qui est par exemple porté par un utilisateur. En outre, l’invention a été décrite en considérant principalement un module 223 de sélection et un module 224 d’attribution de récompense. Il est cependant à noter qu’il est également possible, suivant d’autres exemples, de considérer plusieurs paires module 223 de sélection / module 224 d’attribution de récompense pour contrôler différents traitements. Par exemple, il est possible de prévoir : un premier module 223 de sélection, associé à un premier module 224 d’attribution de récompense, pour sélectionner un filtre à appliquer à un signal radiophonique ou à un contenu audio extrait à partir de ce signal radiophonique, un second module 223 de sélection, associé à un second module 224 d’attribution de récompense, pour décider de basculer entre différentes fréquences de réception ou entre différents systèmes de diffusion radiophoniques, etc. Procédé (40) de réception radiophonique, mis en œuvre par un dispositif (20) de réception radiophonique comportant un modèle (223) de sélection configuré pour sélectionner, en fonction d’un état radiophonique du dispositif de réception radiophonique, une action de contrôle de traitements effectués pour extraire un contenu audio à partir de signaux radiophoniques reçus par le dispositif de réception radiophonique, le modèle de sélection étant un modèle d’apprentissage automatique, le dispositif (20) de réception radiophonique comportant en outre un modèle d’attribution de récompense en fonction d’un état radiophonique et d’une action de contrôle sélectionnée, ledit procédé comportant, lors d’au moins une phase d’utilisation du dispositif de réception radiophonique : au début de l’au moins une phase d’utilisation : une modification (S40) du modèle d’attribution de récompense, de sorte à obtenir un modèle d’attribution de récompense modifié, pendant la durée de l’au moins une phase d’utilisation : un apprentissage par renforcement (S41) du modèle de sélection en utilisant le modèle d’attribution de récompense modifié, de sorte à modifier le modèle de sélection, et une diffusion sonore (S42) d’un contenu audio extrait à partir de signaux radiophoniques traités selon des actions de contrôle sélectionnées par le modèle de sélection modifié, après la fin de l’au moins une phase d’utilisation : une émission (S43), à destination d’un utilisateur du dispositif de réception radiophonique, d’une requête d’évaluation de qualité du contenu audio diffusé pendant la durée de l’au moins une phase d’utilisation, lorsque la qualité du contenu audio diffusé est validée par l’utilisateur : une mémorisation (S44) du modèle de sélection modifié en tant que modèle de sélection et du modèle d’attribution de récompense modifié en tant que modèle d’attribution de récompense, pour une phase d’utilisation suivante. Procédé (40) selon la revendication 1, dans lequel, lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur, le modèle d’attribution de récompense modifié n’est pas mémorisé en tant que modèle d’attribution de récompense pour la phase d’utilisation suivante. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lorsque la qualité du contenu audio diffusé n’est pas validée par l’utilisateur, le modèle de sélection modifié n’est pas mémorisé en tant que modèle de sélection pour la phase d’utilisation suivante. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’attribution de récompense modifié est obtenu par une modification aléatoire de valeurs de paramètres du modèle d’attribution de récompense. Procédé (40) selon la revendication 4, dans lequel la modification aléatoire d’une valeur d’un paramètre du modèle d’attribution de récompense suit une loi Normale. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle de sélection est un réseau de neurones. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle de sélection est préalablement entrainé par apprentissage supervisé. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’attribution de récompense est un modèle d’apprentissage automatique, par exemple un réseau de neurones. Procédé (40) selon la revendication 8, dans lequel le modèle d’attribution de récompense est préalablement entrainé par apprentissage supervisé. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’action de contrôle sélectionnée par le module de sélection contrôle au moins un parmi : un filtre à appliquer à un signal radiophonique, un filtre à appliquer à un contenu audio extrait à partir d’un signal radiophonique, une décision de bascule entre une première fréquence de réception d’une station radio et une seconde fréquence de réception de la même station radio, une décision de bascule entre un système de diffusion radiophonique analogique et un système de diffusion radiophonique numérique. Procédé (40) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, le dispositif de réception radiophonique étant embarqué dans un véhicule automobile, une phase d’utilisation correspond à une activation du dispositif de réception radiophonique sur un trajet du véhicule automobile. Produit programme (222) d’ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif (20) de réception radiophonique comportant au moins un syntoniseur (21), un circuit (22) de traitement, un module (23) de diffusion sonore et une interface homme-machine (24), configurent ledit dispositif de réception radiophonique pour mettre en œuvre un procédé (40) de réception radiophonique selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support d'enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un ensemble d’instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif (20) de réception radiophonique comportant au moins un syntoniseur (21), un circuit (22) de traitement, un module (23) de diffusion sonore et une interface homme-machine (24), configurent ledit dispositif de réception radiophonique pour mettre en œuvre un procédé (40) de réception radiophonique selon l’une quelconque des revendications 1 à 11. Dispositif (20) de réception radiophonique comportant au moins un syntoniseur (21), un circuit (22) de traitement, un module (23) de diffusion sonore et une interface homme-machine (24), configurés pour mettre en œuvre un procédé (40) de réception radiophonique selon l’une quelconque des revendications 1 à 11. Véhicule automobile (13) comprenant un dispositif (20) de réception radiophonique selon la revendication 14.