Brevet FR3072485A1 (20190419)

REVENDICATIONS1. Procédé de création d'un modèle prédictif mis en oeuvre par un calculateur pour estimer une variable quantitative correspondant à une caractéristique d'un environnement, l'estimation de ladite variable quantitative par ledit modèle prédictif étant réalisée à partir de données contextuelles, caractérisé en qu'il comporte : - une étape de collecte des données contextuelles dans l'environnement ; - une étape de mesure de la variable quantitative dans l'environnement ; - une étape de détermination d'au moins un attribut lié à la mesure de la variable quantitative dans l'environnement ; - une étape d'implémentation d'au moins un modèle initial d'apprentissage automatique permettant d'estimer ladite variable quantitative en fonction de l'au moins un attribut et des données contextuelles ; - une étape de calibrage dudit au moins un modèle initial d'apprentissage automatique avec au moins une première mesure de la variable quantitative, au moins un attribut lié à ladite au moins une première mesure de la variable quantitative et les données contextuelles ; - une étape de sélection d'un modèle final calibré d'apprentissage automatique ; - une étape de validation du modèle final calibré d'apprentissage automatique avec au moins une deuxième mesure de la variable quantitative différente de ladite au moins une première mesure, au moins un attribut lié à ladite deuxième mesure de la variable quantitative et les données contextuelles.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, dans lequel la variable quantitative dépend d'au moins deux variables d'intérêt, chacune desdites variables 16 d'intérêt correspondant à une caractéristique particulière de l'environnement.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel les données contextuelles comportent des données dynamiques qui varient avec le temps et des données statiques constantes dans le temps, sur au moins un temps caractéristique.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 3, dans lequel l'étape de collecte des données contextuelles dans l'environnement est caractérisée en ce que les données dynamiques sont collectées en temps réel.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape de mesure de la variable quantitative dans l'environnement comprend N mesures de ladite variable quantitative et dans lequel l'étape de détermination d'au moins un attribut comprend N déterminations d'au moins un attribut lié à chacune des N mesures de la variable quantitative, N étant un entier naturel supérieur ou égal à deux.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 5, dans lequel les N mesures de la variable quantitative et les N déterminations d'au moins un attribut lié à chacune des N mesures de la variable quantitative sont rangées en N couples (variable quantitative, au moins un attribut, données contextuelles).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 6, dans lequel le modèle final calibré d'apprentissage automatique permet d'obtenir la variable quantitative correspondant à l'au moins un attribut et aux données contextuelles dans chaque couple d'une partie des N couples.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 7, dans lequel l'étape de validation consiste à comparer une variable quantitative prédite par le modèle final calibré à partir de l'au moins un attribut et des données contextuelles dans chaque 17 couple de l'autre partie des N couples avec la variable quantitative mesurée appartenant audit couple.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'environnement est un espace public et dans lequel la variable quantitative est mesurée par un sondage sur un échantillon d'usagers dudit espace public.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte deux attributs liés à chaque mesure de la variable quantitative, un attribut spatial et un attribut temporel, l'attribut spatial étant une position de la mesure dans l'environnement et l'attribut temporel étant une date de ladite mesure.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 9 et la revendication 10, dans lequel la variable quantitative est un indice du confort ressenti par les usagers de l'espace public.