Brevet FR3071087A1 (20190315)

REVENDICATIONS:\n<CLM>\1\tUn appareil informatique (102) qui met en oeuvre une plate-forme côté demande, l'appareil informatique comprenant : un processeur (104) ; au moins un dispositif de mémoire (106,\n<CLM>\1\taccessible par le processeur ; et une interface de communication de données (112) connectée de façon opérationnelle au processeur, dans lequel le dispositif de mémoire contient un corps d'instructions de programme (114), notamment un classificateur d'apprentissage automatique qui est exécutable par le processeur et configuré pour déterminer et estimer si un utilisateur en ligne non identifié est membre ou non d'une catégorie de voyageurs prédéterminée sur la base d'un vecteur de caractéristiques d'entrée comprenant les valeurs d'une pluralité de caractéristiques, le classificateur ayant été entraîné à l'aide d'un ensemble d'apprentissage d'enregistrements de réservations de voyages antérieures d'une pluralité de voyageurs que l'on peut distinguer individuellement au sein desquelles chaque voyageur que l'on peut distinguer individuellement été étiqueté comme membre ou non de la catégorie de voyageurs prédéterminée sur la base d'une ou de plusieurs réservations de voyages antérieures du voyageur que l'on peut distinguer individuellement, chacune des caractéristiques ayant été sélectionnée de sorte qu'une valeur correspondante de celle-ci puisse être obtenue pour l'utilisateur en ligne non identifié, le corps des instructions de programme inclut par ailleurs des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, amènent l'appareil informatique à mettre en oeuvre un procédé de classification en temps réel, reliant des données hors ligne riches et des données en ligne limitées, comprenant les étapes : de réception (210), via l'interface de communication de 33 données, d'un message de demande d'offres incluant les informations sur le site utilisateur de l'utilisateur en ligne non identifié ; de calcul (504), basé sur les informations reçues sur le site et sur l'utilisateur, un vecteur de caractéristiques comprenant les valeurs 5 de la pluralité de caractéristiques correspondant à l'utilisateur en ligne non identifié ; d'exécution (506) du classificateur d'apprentissage automatique à l'aide du vecteur de caractéristiques calculé en tant qu'entrée, pour estimer si l'utilisateur non identifié est membre ou non de la catégorie de voyageurs 10 prédéterminée ; et de détermination d'une décision d'offre sur la base d'une estimation.\n<CLM>\1\tL'appareil informatique selon la revendication 1, dans lequel la réponse d'offre comprend une décision d'offre positive et un prix d'offre, dans lequel les instructions exécutées par le processeur amènent par ailleurs l'appareil 15 informatique à transmettre (214), par l'intermédiaire de l'interface de communication de données (112), une réponse d'offre comprenant le prix d'offre.\n<CLM>\1\tL'appareil informatique selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le classificateur d'apprentissage automatique est configuré pour générer une valeur correspondant à un niveau de confiance pour estimer si l'utilisateur en ligne non 20 identifié est membre ou non de la catégorie de voyageur prédéterminée.\n<CLM>\1\tL'appareil informatique selon la revendication 3, dans lequel la valeur générée est une estimation de la probabilité que l'utilisateur non identifié est membre la catégorie de voyageurs prédéterminée.\n<CLM>\1\tL'appareil informatique selon la revendication 3, dans lequel la 25 détermination de la réponse d'offre comprend l'application d'un seuil sur la valeur générée. 34\n<CLM>\1\tL'appareil informatique selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le classificateur d'apprentissage automatique comprend une machine d'amplification de gradient.\n<CLM>\1\tUn procédé de classification en temps réel, reliant des données hors ligne 5 riches et des données en ligne limitées, mis en oeuvre par ordinateur comprenant : l'accès (402) à au moins un magasin de données en ligne (316) qui contient des enregistrements de réservation de voyages antérieures d'une pluralité de voyageurs que l'on peut distinguer individuellement, dans lequel une 10 étiquette associée dans le magasin de données est attribuée à chaque voyageur que l'on peut distinguer individuellement en tant que membre ou non d'une catégorie de voyageurs prédéterminée basée sur une ou plusieurs réservations de voyages antérieures du voyageur que l'on peut distinguer individuellement ; la détermination d'une pluralité de caractéristiques associées à la 15 catégorie de voyageurs prédéterminée, dans laquelle chaque caractéristique est sélectionnée de sorte qu'une valeur correspondante de celle-ci puisse être obtenue pour un utilisateur non identifié dans un contexte en ligne ; pour chaque enregistrement d'un ensemble d'apprentissage d'enregistrements sélectionnés à partir du magasin de données hors ligne, la 20 calcul (404) d'un vecteur de caractéristiques comprenant les valeurs correspondantes pour la pluralité des caractéristiques ; l'entraînement (408) d'un classificateur d'apprentissage automatique à l'aide des vecteurs de caractéristiques calculés et des étiquettes associées correspondant aux enregistrements dans l'ensemble d'apprentissage ; 25 la réception (210), sur un processeur (104) configuré pour exécuter le classificateur d'apprentissage automatique, d'un vecteur de caractéristiques comprenant les valeurs de la pluralité des caractéristiques correspondant à l'utilisateur non identifié dans le contexte en ligne ; et la détermination (506) et l'estimation, par le processeur exécutant le 35 classificateur d'apprentissage machine, quant au fait de savoir si l'utilisateur non identifié est membre ou un non de la catégorie de voyageurs prédéterminée.\n<CLM>\1\tLe procédé selon la revendication 7 dans lequel : Une pluralité d'étiquettes associées dans le magasin de données est 5 attribuée à chaque voyageur que l'on peut distinguer individuellement, chaque étiquette identifiant le voyageur comme membre ou non d'une pluralité correspondante de catégories de voyageurs prédéterminées sur la base d'une ou de plusieurs réservations de voyages antérieures du voyageur que l'on peut distinguer individuellement ; 10 une pluralité distincte caractéristique est associée à chaque pluralité des catégories de voyageurs prédéterminées ; l'étape d'entraînement comprend l'entraînement d'un ou de plusieurs classificateurs d'apprentissage automatique à l'aide de vecteurs de caractéristiques calculés comprenant les valeurs de la pluralité distincte de 15 caractéristiques associée à chaque catégorie de voyageur prédéterminée correspondante ; et l'étape de détermination comprend l'exécution, par le processeur, de chacun des classificateurs d'apprentissage automatique pour déterminer et estimer si l'utilisateur non identifié est membre ou non de chaque catégorie de 20 voyageurs prédéterminée correspondante.\n<CLM>\1\tLe procédé selon la revendication 8, dans lequel les catégories de voyageurs prédéterminées comprennent un ou plusieurs : « grand voyageur », « voyageurs d'affaires », « voyageur de loisirs », « voyageur de luxe », « voyageur à budget » et « voyageur intermédiaire ». 25\n<CLM>\1\tLe procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 9, dans lequel la catégorie de voyageurs prédéterminée est « grand voyageur », et une ou plusieurs pluralités de caractéristiques est/sont sélectionnées dans le groupe comprenant : 36 la distance entre l'origine et la destination ; l'heure de départ ; la longitude d'origine ; la latitude d'origine ; 5 la longitude de destination ; la latitude de destination ; le jour de départ de la semaine (DOW) ; et le jour d'arrivée de la semaine.\n<CLM>\1\tLe procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 10, dans lequel 10 la catégorie de voyageurs prédéterminée est « voyageur d'affaires » et/ou « voyageur de loisirs », et une ou plusieurs pluralités de caractéristiques est/sont sélectionnées dans le groupe comprenant : la durée du voyage ; le jour de départ de la semaine ; 15 le jour d'arrivée de la semaine ; l'heure de départ ; et un indicateur indiquant si le voyage inclut la nuit du samedi.\n<CLM>\1\tLe procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 11, dans lequel la catégorie de voyageurs prédéterminée est « voyageur de luxe », « voyageur à 20 budget » et/ou « voyageur intermédiaire », et une ou plusieurs pluralités de caractéristiques est/sont sélectionnées dans le groupe comprenant : la ville d'origine de l'achat d'une parité de puissance (PPP) basée sur le produit domestique brut (GDP) ; le pays d'origine de l'achat d'une parité de puissance basée sur le GDP ; 25 la ville de destination de l'achat d'une parité de puissance basée sur le GDP le pays de destination de l'achat d'une parité de puissance basée sur le GDP ; le jour de départ de la semaine ; 37 le jour d'arrivée de la semaine ; un indicateur indiquant si le voyage inclut la nuit du samedi ; la durée du voyage ; l'heure de départ ; 5 un indicateur indiquant si le voyage est un voyage intérieur ; et un indicateur indiquant si le voyage est un voyage international.\n<CLM>\1\tLe procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 12 dans lequel le classificateur d'apprentissage automatique comprend une machine d'amplification de gradient. 10\n<CLM>\1\tUn programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour exécuter les étapes du procédé selon les revendications 7 à 13 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.