FR 3091611 A1 20200710 FR 1900172 A 20190109 Description Titre de l'invention : Procédé de calibration d'un système de transmission automatique Domaine technique [0001] L'invention concerne un dispositif et un procédé de calibration d'un système de transmission automatique de véhicule. Technique antérieure [0002] Un véhicule équipé d'un système de transmission automatique comprenant plusieurs rapports de réduction comprend également un calculateur qui est adapté pour commander un changement de rapport de réduction du système de transmission automatique. [0003] Le changement de rapport de réduction est contrôlé par le calculateur en fonction d'un nombre de paramètres qui concernent l'état du véhicule ou du système de transmission (par exemple : couple moteur, rapport actuellement enclenché, vitesse du véhicule, etc.) et de paramètres qui concernent l'environnement du véhicule (par exemple : température extérieure, pente de la route, etc.). [0004] Pour effectuer ce contrôle, le calculateur accède à des tables de calibration préa- lablement enregistrées en mémoire, dans lesquelles des valeurs multiples de ces paramètres sont stockées en lien avec des valeurs de paramètres de contrôle du changement de rapport de réduction, ces paramètres de contrôle étant choisi pour atteindre un bon compromis entre le confort du conducteur pendant la conduite, par exemple en limitant les à-coups liés à un changement de rapport, et le couple ou la reprise du véhicule à l'issue du changement de rapport, qui caractérisent la sportivité de la conduite proposée au conducteur. Dans d'autres cas, les tables de calibration sont remplacées par des fonctions de transfert, implémentées par des fonctions logicielles du calculateur, et qui diffèrent selon les paramètres environnementaux rencontrés. [0005] Ces tables de calibration ou fonction de transfert sont générées expérimentalement, par des pilotes qui, au volant d'un véhicule, explorent différents contextes de changements de rapport, et déterminent les paramètres de contrôle de changement de rapport pour lesquels un bon compromis est atteint entre le confort du conducteur et la sportivité offerte par le système de transmission. [0006] Lors de l'utilisation de ces tables de calibration, les valeurs de paramètres de contrôle de changement de rapport correspondant à des valeurs de paramètres de contexte inconnues sont extrapolées. [0007] Un inconvénient, lié à cette approche est que le comportement d'un système de transmission est non linéaire, de sorte que l'extrapolation des valeurs de paramètres de 2 contrôle n'est pas toujours optimisée, et qu'il peut en résulter une dégradation dans la qualité perçue du changement de rapport par l'utilisateur. [0008] En outre, les dimensions des tables de calibration sont limitées aux dimensions utilisées pendant leur génération, ce qui peut écarter des paramètres éventuellement pertinents pour le contrôle d'un changement de rapport, et empêcher de détecter ces paramètres et de comprendre leur influence. [0009] Pour améliorer cette situation, il a été proposé par Hua Huang et al., dans « Model-based Calibration of Automated Transmissions », Advanccs in Automation Engineering, novembre 2016, un procédé de calibration d'un système de transmission automatique basé sur une modélisation du système de transmission. Ce procédé comprend l'utilisation d'un modèle prédictif adapté pour évaluer un changement de rapport de réduction d'un système de transmission, à partir de paramètres de contrôle du changement de rapport et de données de contexte du changement de rapport. La modélisation du système de transmission par le modèle prédictif repose sur un ensemble d'équations traduisant le comportement physique du système de transmission. En faisant varier des paramètres d'entrées de ces équations, il est donc possible de simuler un ensemble de changements de rapports plus complet que lorsque ces changements de rapports sont effectués dans un véhicule réel. [0010] Le procédé comprend également l'optimisation de la qualité du changement de rapport pour déterminer, pour un contexte de changement de rapport donné, les meilleurs paramètres de contrôle du changement de rapport. [0011] Ce procédé, bien qu'il permette d'obtenir des tables de calibration plus complètes, n'est cependant pas dépourvu d'inconvénients. En effet, d'une part, les paramètres pris en compte pour la génération des tables de calibration sont ceux sur lesquels reposent les équations de modélisation du système de transmission. Or, d'autres paramètres peuvent avoir une influence sur la qualité du changement de rapport, qui ne sont pas pris en compte. D'autre part, ce procédé est complexe car il implique de modéliser le fonctionnement d'un système de transmission, et il est donc spécifique à un seul type de système de transmission. Un système de transmission présentant une structure différente doit faire l'objet d'une nouvelle modélisation. Exposé de l'invention [0012] Compte tenu de ce qui précède, un but de l'invention est de proposer un dispositif de calibration d'un système de transmission simplifié par rapport à l'art antérieur. [0013] Un autre but de l'invention est de permettre une prise en compte de nombreux pa- ramètres de contexte d'un changement de rapport de réduction. [0014] Un autre but de l'invention est d'être transposable aisément à plusieurs types de systèmes de transmission. 3 [0015] A cet égard, l'invention a pour objet un dispositif de calibration d'un système de transmission automatique de véhicule présentant plusieurs rapports de réduction, le dispositif de calibration comprenant un calculateur et une mémoire, caractérisé en ce que la mémoire stocke une hase de données d'apprentissage acquise sur le système de transmission, comprenant, pour une pluralité de changements de rapports de réduction: - une donnée de contexte du changement de rapport de réduction, - au moins un paramètre de contrôle du changement de rapport de réduction, et - au moins une valeur d'un critère d'évaluation du changement de rapport, et en cc que le calculateur est configuré pour mettre en oeuvre : - un modèle génératif, adapté pour générer, à partir de la base de données d'apprentissage, des données de contexte supplémentaires, - un modèle prédictif entraîné sur la base de données d'apprentissage, et adapté pour générer, pour une donnée de contexte et une valeur d'au moins un paramètre de contrôle d'un changement de rapport de réduction déterminée, une valeur d'au moins un critère d'évaluation du changement de rapport, et - un modèle d'optimisation, adapté pour déterminer, pour une donnée de contexte déterminée parmi l'ensemble des données de contexte comprenant les données de contexte de la base de données d'apprentissage et les données de contexte supplémentaires, une valeur d'au moins un paramètre de contrôle d'un changement de rapport de réduction optimisant au moins un critère d'évaluation du changement de rapport pour la donnée de contexte déterminée, et pour enregistrer, dans une table de calibration stockée dans la mémoire, chaque valeur de paramètre de contrôle déterminée associée à la donnée de contexte correspondante, pour une pluralité de données de contexte. [0016] Dans un mode de réalisation, le modèle d'optimisation est adapté pour : - interroger itérativement le modèle prédictif avec une pluralité de valeurs de paramètres de contrôle de changement de rapport de réduction, pour la donnée de contexte déterminée, - recevoir du modèle prédictif une valeur dudit critère d'évaluation de changement de rapport pour chaque valeur de paramètre de contrôle de changement de rapport de réduction, et - déterminer une valeur du paramètre de contrôle de changement de rapport de réduction optimisant le critère d'évaluation du changement de rapport pour la donnée de contexte déterminée. [0017] Dans un mode de réalisation, le modèle génératif est adapté pour : - projeter les données de contexte de la base de données d'apprentissage dans un espace de dimensionnalité réduite, - pour au moins un changement de rapports de réduction, déterminer une corrélation des données de contexte projetées dans l'espace de dimensionnante réduite, - à partir de la corrélation déterminée, générer au moins une donnée interpolée dans l'espace de dimensionnante réduite, et - déterminer une nouvelle donnée de contexte correspondant à la donnée extrapolée dans l'espace de dimensionnante réduite. [0018] Dans un mode de réalisation, le modèle génératif est un réseau de neurones artificiels du type auto-encodeur. [0019] L'invention a également pour objet un procédé de calibration d'un système de transmission automatique de véhicule présentant plusieurs rapports de réduction, le procédé étant mis en oeuvre par un dispositif comprenant un calculateur et une mémoire stockant une hase de données d'apprentissage acquises sur le système de transmission, la hase de données d'apprentissage comprenant, pour une pluralité de changements de rapports de réduction du système de transmission : - une donnée de contexte du changement de rapport, - au moins un paramètre de contrôle du changement de rapport de réduction, et - au moins une valeur d'un critère d'évaluation du changement de rapport, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend la mise en oeuvre d'étapes de : - entrainement, sur la hase de données d'apprentissage, d'un modèle prédictif adapté pour générer, à partir d'une donnée de contexte, et d'une valeur d'au moins un paramètre de contrôle d'un changement de rapport de réduction, une valeur d'au moins un critère d'évaluation du changement de rapport, - génération, à partir de la base de données d'apprentissage, de données de contexte supplémentaires, - détermination d'au moins un paramètre de contrôle de changement de rapport de réduction optimisant une valeur d'au moins un critère d'évaluation du changement de rapport de réduction pour une donnée de contexte déterminée parmi l'ensemble des données de contexte comprenant les données de contexte de la base de données d'apprentissage et les données de contexte supplémentaires, et - enregistrement, dans une table de calibration stockée dans une mémoire, de chaque valeur de paramètre de contrôle déterminée en association avec la donnée de contexte correspondante, pour une pluralité de données de contexte. [0020] Dans un mode de réalisation, chaque donnée de contexte d'un changement de rapport comprend au moins une valeur d'un paramètre d'environnement du système de transmission avant le changement de rapport, et au moins une valeur d'un paramètre d'état du système de transmission avant le changement de rapport. [0021] Le procédé peut comprendre une étape préliminaire de sélection des paramètres des données de contexte pour l'amélioration de performances de prédiction du modèle prédictif. [0022] Dans un mode de réalisation, le critère d'évaluation du changement de rapport de réduction est calculé à partir de l'évolution de l'accélération du véhicule pendant le changement de rapport. [0023] Dans un mode de réalisation, le paramètre de contrôle du changement de rapport est la durée du changement de rapport. [0024] L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon la description qui précède, lorsqu'il est mis en oeuvre par un calculateur. [0025] Le dispositif de calibration d'un système de transmission selon l'invention est basé sur un modèle prédictif entrainé sur une hase de données d'apprentissage pour générer une valeur d'un critère d'évaluation d'un changement de rapport de réduction du système de transmission, la base de données d'apprentissage étant enrichie de données de contexte supplémentaires générées à partir de la hase de données d'apprentissage. [0026] Cc modèle prédictif, combiné à un modèle d'optimisation, permet de déterminer des valeurs optimisant contrôle du changement de rapport de réduction, y compris pour des données de contexte qui n'ont pas été préalablement rencontrées, c'est-à-dire qui n'appartiennent pas à la hase de données d'apprentissage. De cette façon, des tables de calibration plus fiables et complètes sont obtenues. [0027] En outre, le modèle prédictif est un modèle entrainé sur une hase de données : il peut donc être entrainé sur un nombre important de paramètres, afin d'assurer qu'aucun paramètre important ne soit omis pour le contrôle d'un changement de rapport de réduction. Brève description des dessins [0028] D'autres caractéristiques, détails et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l'analyse des dessins annexés, sur lesquels : [0029] [fig.1] représente schématiquement un dispositif de calibration selon un mode de réalisation de l'invention ; [0030] [fig.2] représente schématiquement les principales étapes d'un procédé de calibration selon un mode de réalisation de l'invention ; [0031] [fig.3] montre un exemple de projection des données de contexte d'une base de données d'apprentissage dans un espace de dimensionnalité réduite; [0032] [fig.4] représente un exemple d'évolution d'un critère d'évaluation du changement de 6 rapport de réduction en fonction d'un paramètre de contrôles, pour une pluralité de données de contexte, Description des modes de réalisation [0033] 11 est maintenant fait référence à [Fig. 1], où on a représenté schématiquement un dispositif 1 de calibration selon un mode de réalisation de l'invention d'un système de transmission automatique d'un véhicule, le système de transmission automatique présentant plusieurs rapports de réduction. Par exemple, le système de transmission automatique est une boîte de vitesses automatique comprenant cinq ou six vitesses. Le dispositif de calibration 1 est configuré pour générer des tables de calibration permettant le contrôle d'un changement de rapport de réduction, i.e. d'un changement de vitesse, du système de transmission automatique. Pour ce faire il comprend un calculateur 10, par exemple un contrôleur, un microcontrôleur, un processeur, etc., et une mémoire 20. [0034] Lc calculateur 10 est configuré pour mettre en oeuvre unc architecture représentée schématiquement sur [Fig. 1], qui comprend : - un modèle génératif 11, - un modèle prédictif 12, et - un modèle d'optimisation 13. [0035[ Lc modèle prédictif 12 est adapté pour générer, pour une donnée de contexte d'un changement de rapport de réduction, et pour une valeur d'au moins un paramètre de contrôle du changement de rapport de réduction du système de transmission automatique, une estimation d'une valeur d'au moins un critère d'évaluation du changement de rapport de réduction, pour cette valeur de paramètre de contrôle et cette donnée de contexte. En d'autres termes, le modèle prédictif 12 simule le comportement du système de transmission automatique. [0036[ A titre d'exemple non limitatif, les paramètres de contrôle du changement de rapport de réduction peuvent comprendre une durée du changement de rapport de réduction. Ils peuvent également comprendre une pression hydraulique dans l'embrayage, un niveau maximal admissible du couple d'engagement, unc durée de la phase d'engagement, une durée de phase de synchronisation, etc. [0037] Les critères d'évaluation du changement de rapport de réduction comprennent avan- tageusement au moins un critère calculé à partir d'une variation d'accélération du véhicule lors du changement de rapport de réduction. Ce critère d'évaluation est donc un critère de confort des passagers du véhicule lors du changement de rapport. Par exemple, ce critère, noté D, peut être celui déterminé dans la publication de Hua Huang et al., citée ci-avant, et calculé comme suit : [0038] 7 [Math .1] r f D 1 4 a (t)tit tsyn tsyn (-d où 4' est la durée de synchronisation, c'est-à-dire le temps nécessaires pour que deux arbres de transmission, dans une boîte à double embrayage, atteignent la même vitesse, til est le temps de début du changement de rapport, tr est le temps de fin du changement de rapport, et a(t) l'accélération du véhicule pendant le changement de rapport. [0039] Alternativement ou en complément, un autre critère d'évaluation du changement de rapport de réduction peut être l'énergie de friction libérée dans l'embrayage, ou la dérivée de l' accélération. [0040] Chaque donnée de contexte d'un changement de rapport de réduction est une donnée comprenant un ensemble de paramètres liés, d'une part, à l'environnement du véhicule, et d'autre part, au véhicule lui-même, au moment du changement de rapport, et plus précisément au moment de démarrer le changement de rapport de réduction. [0041] Ces paramètres sont éventuellement nombreux, et peuvent par exemple comprendre tout ou partie des paramètres suivants, pour les paramètres liés à l'environnement du véhicule : - température extérieure, - taux d'humidité, - valeur de la pente de la route, - etc. [0042] Les paramètres liés au véhicule peuvent comprendre tout ou partie des paramètres suivants : - couple moteur, - vitesse de rotation du moteur, - vitesse du véhicule, - pression sur la pédale d'accélération, - variation de pression sur la pédale d'accélération, - vitesse d'entrée d'air dans le moteur, - kilométrage du véhicule depuis le démarrage, - température de l'huile moteur, - accélération longitudinale du véhicule, - poids du véhicule, - type de moteur, - puissance, - etc. [0043] Le modèle prédictif 12 est un algorithme entrainé par apprentissage automatique sur 8 une base de données d'apprentissage. Dans un mode de réalisation préféré, le modèle prédictif 12 est une forêt d'arbres de régression. [0044] La base de données d'apprentissage est stockée dans la mémoire 20. Elle est obtenue préalablement à la calibration du système de transmission automatique, au moyen de pilotes testant de multiples changements de rapport dans des véhicules équipés du même modèle de système de transmission, et dans des conditions différentes. Ainsi, elle comprend plusieurs occurrences de changements de rapport pour chaque type de changement de rapport possible du système de transmission (par exemple : passage de la 1,1-, vitesse à la 1,111e, de la 2,n1e à la 3,n1e, etc.), et, pour chaque occurrence : - une donnée de contexte du changement de rapport, - la valeur de chaque paramètre de contrôle du changement de rapport pris en compte par le modèle prédictif, par exemple la valeur de la durée du changement de rapport, et - la valeur de chaque critère d'évaluation qui doit être retourné par le modèle prédictif. [0045] Ainsi, l'apprentissage du modèle prédictif 12 est un apprentissage supervisé. [0046] Les données de contexte de la hase de données d'apprentissage sont acquises au moyen de capteurs appropriés embarqués dans le véhicule (non représentés). [0047] Avantageusement, mais facultativement, avant l'apprentissage du modèle prédictif sur la hase de données d'apprentissage, une sélection des paramètres des données de contexte peut être mise en oeuvre par le calculateur 10 afin de limiter le nombre de paramètres dans les données de contexte, à la fois pour l'apprentissage puis pour l'application du modèle prédictif. Par exemple, cette sélection peut être mise en oeuvre par une technique de classement des paramètres avec élimination progressive par validation croisée, ou par une analyse d'importance de paramètre. [0048] Une fois entrainé, le modèle prédictif 12 est ensuite avantageusement interrogé par le modèle d'optimisation sur un ensemble de données de contexte comprenant, en plus des données de contexte de la base de données d'apprentissage, des données de contexte supplémentaires, générées par le modèle génératif 11. [0049] En effet, les données de contexte de la base de données d'apprentissage sont néces- sairement limitées puisqu'il n'est pas possible, avec quelques expériences réelles, de simuler toutes les valeurs et combinaisons possibles des différents paramètres qui les composent. Le modèle génératif 11 est donc configuré pour générer des données de contexte supplémentaires venant compléter celles de la base de données d'apprentissage. [0050] Pour ce faire, le modèle génératif 11 est avantageusement un réseau de neurones ar- tificiels de type auto-encodeur. Ce modèle est configuré pour projeter les données de contexte de la base de données d'apprentissage dans un espace de dimensionnalité réduite par rapport à la dimensionnalité des données de contexte. 9 [0051] En référence à [Fig. 3], on constate que l'utilisation d'un auto-encodeur sur les données de contexte de la base de données d'apprentissage permet d'établir une corrélation, en l'occurrence une relation linéaire, entre les données projetées correspondant à un même type de changement de rapport de réduction (par exemple, passage de la première à la deuxième vitesse, de la deuxième à la troisième, etc.). [0052] En effet, [Fig. 3] représente la projection de données de contexte dans un espace bidi- mensionnel, les dimensions correspondant aux axes des abscisses et des ordonnées de la figure. L'échelle sur le côté représente, pour chaque point, le type de changement de rapport associé au point. [0053] Ainsi une fois les données de contexte projetées, le modèle génératif est configuré pour déterminer une corrélation entre les données de contexte projetées correspondant à un même type de changement de rapport. Typiquement, le modèle génératif est configuré pour réaliser une interpolation linéaire des données projetées correspondant à un même type de changement de rapport. Le modèle génératif est également configuré pour générer au moins une donnée interpolée supplémentaire dans l'espace de dimensionnalité réduite. [0054] La projection appliquée par un auto-encodeur sur les données d'entrée étant in- versible, chaque donnée générée dans l'espace de dimensionnalité réduite peut ensuite être convertie en une nouvelle donnée de contexte. [0055] Le modèle génératif 11 permet donc de générer un ensemble de données supplé- mentaires de contexte de changement de rapport de réduction, chaque donnée étant une donnée réaliste pour un type de changement de rapport de réduction donné. [0056] Le modèle d'optimisation 13 est quant à lui configuré pour interroger le modèle prédictif avec une pluralité de valeurs du ou des paramètres de contrôle de changement de rapport de réduction, pour une donnée de contexte déterminée, afin de déterminer, pour cette donnée de contexte, la valeur du ou des paramètres de contrôle optimisant la valeur du ou des critères d'évaluation du changement de rapport. [0057] Ainsi, à chaque interrogation, le modèle d'optimisation 13 reçoit du modèle prédictif 12 une valeur du ou des critères d'évaluation du changement de rapport. En parcourant ainsi, pour une donnée de contexte fixée, l'espace des valeurs possibles pour le ou les paramètres de contrôle de changement de rapport, il est possible de déterminer des couples comprenant une donnée de contrôle et une valeur de chaque paramètre de contrôle de changement de rapport, pour lesquels les valeurs du ou des critères d'évaluation de changement de rapport sont optimales. [0058] De plus, chaque donnée de contexte à partir de laquelle l'optimisation est réalisée est avantageusement choisie dans l'ensemble comprenant les données de contexte de la base de données d'apprentissage, et les données de contexte supplémentaires générées par le modèle génératif 11, et transmises par le modèle génératif 11 au modèle d'optimisation. Ceci permet donc d'explorer, pour l'optimisation, des données de contexte qui n'ont pas été utilisées lors de l'apprentissage et donc d'obtenir des tables d'optimisation plus exhaustives et plus précises. [0059] En référence à [Fig. 4], on a représenté un exemple d'optimisation d'un critère d'évaluation de changement de rapport qui est le critère de confort indiqué ci-avant (dont les valeurs sont indiquées en ordonnées), en faisant varier un paramètre de contrôle de changement de rapport qui est la durée du changement de rapport (dont les valeurs sont indiquées en abscisses, en ms). Les différentes courbes représentent l'exploration des valeurs du paramètre d'évaluation du changement de rapport pour chacune d'une pluralité de données de contexte. [0060] Tout ou partie de ces couples, une fois déterminés, sont ensuite sauvegardés, par exemple dans la base de données ou dans une mémoire distincte de celle-ci, sous forme de tables de calibration, qui répertorient, pour un ensemble de données de contexte, la valeur du paramètre de contrôle de changement de rapport optimisant le (ou les) critère(s) d'évaluation du changement de rapport. [0061] Dans un mode de réalisation, le modèle d'optimisation est de type optimisation par essaim de particules (également connu sous l'acronyme PSO pour l'anglais particic swarm optimization) puisque cc type de modèle est adapté à un espace de recherche continu, et est capable d'être utilisé sur un problème dynamique de manière à retrouver des optima locaux en quelques itérations seulement et en requérant peu de puissance de calcul. [0062] En référence à [Fig. 2], on a représenté schématiquement les principales étapes d'un procédé de calibration d'un système de transmission automatique mis en oeuvre par le dispositif 1 décrit ci-avant. [0063] Ce procédé de calibration comprend une première étape 100 d'apprentissage supervisé du modèle prédictif 12 du calculateur 10 sur la base de données d'apprentissage. [0064] Optionnellement, la sélection des paramètres des données de contexte évoquée ci- avant peut être mise en oeuvre lors d'une étape préliminaire 90 pour réduire la dimensionnalité des données de contexte et n'y conserver que les paramètres présentant une influence prépondérante sur le ou les critères d'évaluation du changement de rapport. [0065] Au cours d'une deuxième étape 200, des données de contexte supplémentaires sont générées par le modèle génératif 11, par projection des données de contexte de la base de données d'apprentissage dans un espace de dimensionnalité réduite, détermination d'une corrélation entre les données projetées, et détermination de données supplémentaires dans l'espace de dimensionnalité réduite avant d'en déduire les données de contexte supplémentaires correspondant à ces données réduites. A l'issue de l'étape 200 les données de contexte supplémentaires générées sont ajoutées par le modèle 11 génératif 11 aux données de contexte de la hase de données d'apprentissage, pour former un ensemble de données de contexte fourni en entrée du modèle d'optimisation. [0066] Les étapes 100 et 200 peuvent être mises en oeuvre dans un ordre quelconque, c'est-à-dire soit l'étape 100 en premier, soit l'étape 200 en premier, soit les deux étapes 100 et 200 simultanément. [0067] Le procédé comprend ensuite une étape 300 d'optimisation au cours de laquelle le modèle d'optimisation 13 détermine au moins un paramètre de contrôle de changement de rapport de réduction optimisant une valeur d'au moins un critère d'évaluation du changement de rapport de réduction, pour une donnée de contexte déterminée parmi l'ensemble des données de contexte comprenant les données de contexte de la hase de données d'apprentissage et les données de contexte supplémentaires. Comme décrit ci-avant, cette étape est réalisée par interrogation itérative du modèle prédictif 12 par le modèle d'optimisation 13, en faisant varier, pour une donnée de contexte fixée, les valeurs du ou des paramètres de contrôle de changement de rapport de réduction. [0068] Enfin, le procédé comprend une étape 400 de génération et d'enregistrement, dans une mémoire, d'une table de calibration, comprenant un ensemble de couples formés chacun d'une donnée de contexte et d'une valeur du ou des paramètres de changement de rapport de réduction optimisant la valeur du ou des critères d'évaluation du changement de rapport de réduction, pour cette donnée de contexte. En option, la table de calibration peut également comprendre la valeur du ou des critères d'évaluation du changement de rapport de réduction correspondant à ce couple. 12 [Revendication 1] [Revendication 2]