FR 3099598 A1 20210205 FR 1908757 A 20190731 Description Titre de l'invention : APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DISTRIBUÉ POUR LA VALIDITÉ DES DONNÉES ANTÉMÉ- MORISÉES [0001] La présente invention concerne le traitement d'interrogations dans un système de hase de données distribuée. Plus spécifiquement elle concerne l'amélioration de la validité des données antémémorisécs au moyen de l'apprentissage automatique. [0002] Accroître la validité des données pour les données antémémorisées dans des envi- ronnements informatiques distribués a toujours généré un nombre d'approches et de solutions. [0003] US 2010/0106915 Al décrit l'apport d'un système de notification de client/serveur basé sur un sondage dans une antémémoire distribuée afin de suivre les modifications faites aux éléments en antémémoire. Les antémémoires locales sur les clients utilisent le système de notification pour garder les objets locaux synchronisés avec un service d'antémémoire dorsale ; et par ailleurs, ajuste de façon dynamique la portée des notifications requises basée sur le nombre et la distribution de clés dans l'antémémoire locale. Le serveur conserve les modifications et renvoie les modifications aux clients qui effectuent le filtrage approprié. Les notifications sont associées à une session et/ou à une application. Un système d'intelligence artificielle est utilisé pour apprendre les nouveaux événements de notification. [0004] US 2006/0271557 Al décrit des résultats d'interrogations de base de données d'antémémorisation où une ou plusieurs interrogations sont stockées à un système de d'antémémorisation et les résultats sont reçus d'une base de données en réponse à ladite une ou plusieurs interrogations. De plus, les informations conservées par ladite base de données indiquant des transactions exécutées à ladite base de données sont surveillées et d'éventuelles modifications desdites informations conservées par ladite base de données sont surveillées. Au moins une portion desdites informations stockées par ladite base de données est évaluée pour déterminer si des portions de ladite base de données ont été modifiées. Une notification est fournie audit système d'antémémorisation si ledit accès détermine que des portions de ladite base de données ont été modifiées. [0005] US 2016/0125029 Al décrit le rapport de planification de ressources d'entreprise (ERP) en utilisant un serveur d'antémémoire pour antémémoriser des résultats d'interrogations précédents. La latence des interrogations est par ailleurs réduite en acheminant les interrogations et les réponses aux interrogations via le serveur d'antémémoire plutôt que par une communication directe entre le dispositif 2 d'interrogation et un serveur hébergeant la base de données. [0006] US 8,117,153 B2 décrit la gestion d'une antémémoire de hase de données distribuée. L'antémémoire de hase de données est distribuée sur au moins deux systèmes de traitement de données (sous-stockage). Pour des configurations qui utilisent une hase de données de sauvegarde distante, différentes stratégies de synchronisation entre un sous-stockage et le stockage de sauvegarde distant peuvent être configurées. Le stockage de sauvegarde pourrait être une hase de données dorsale ou un sous-stockage distant (par exemple, dans un mode de client/serveur où le client est une antémémoire pour une hase de données en mémoire). Ces stratégies peuvent être appliquées ponctuellement à la demande. La stratégie de synchronisation peut être fixée pour une transaction, une requête particulière ou sur un tableau spécifique ou un ensemble de tableaux. [0007] WO 01/76192 A2 décrit une architecture de réseau périphérique distribué dans lequel un centre de données sert de dépôt principal pour le contenu chargé par les fournisseurs de contenu. À partir du centre de données, le contenu est répliqué à l'ensemble, ou à un groupe sélectionné, des sites de points de présence (POP) « intermédiaires » dispersés géographiquement, ou à un groupe sélectionné. Une pluralité de sites POP périphériques communique avec les sites POP intermédiaires et sert d'antérnémoires de réseau stockant du contenu tel qu'il est demandé par les utilisateurs finaux. Dans un mode de réalisation, le gestionnaire de distribution de contenu (CDM) implémente une politique pour gérer l'espace antémémoire sur tous les serveurs de fichiers périphériques en utilisant les données d'accès aux fichiers stockées dans la base de données centrale. Les fichiers qui sont demandés relativement peu souvent et/ou les fichiers qui n'ont pas été demandés depuis un temps relativement long en comparaison avec les autres fichiers peuvent être marqués «pour suppression » du POP périphérique. [0008] Selon un premier aspect, un procédé est fourni pour le traitement d'interrogations dans un système de base de données distribuée. Le système de base de données distribuée comprend au moins une source de données d'origine stockant une quantité de données d'origine, et une pluralité de clients comprenant au moins un premier client et un deuxième client. Le premier client et le deuxième client stockent des données antémémorisées qui correspondent à au moins une partie de la quantité de données d'origine. Le premier client et le deuxième client hébergent un modèle probabiliste produisant des valeurs de validité qui s'associent aux données antémémorisées pour indiquer une probabilité que les données antémémorisées stockées coïncident avec les données d'origine correspondantes. Le procédé comprend, au premier client, la sélection aléatoire d'interrogations parmi une pluralité d'interrogations gérées par le système de base de données distribuée, au moment où l'interrogation respective est 3 reçue d'un de la pluralité des clients. Pour chacune des interrogations sélectionnées de façon aléatoire, un premier élément des données antémémorisées stockées au premier client et correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire est récupéré et un premier élément des données d'origine correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire de ladite au moins une source de données d'origine, est récupéré. Pour les interrogations qui ne sont pas sélectionnées de façon aléatoire, un deuxième élément des données antémémorisées stockées au premier client et correspondant à l'interrogation est récupéré et la valeur de validité du deuxième élément des données antémémorisées stockées au premier client est évaluée. Si la valeur de la validité est en dessous d'un seuil donné, un deuxième élément des données d'origine correspondant à l'interrogation de ladite au moins une source de données d'origine, est récupéré, et le deuxième élément des données antémémorisées stockées au premier client par le deuxième élément de donnée d'origine est actualisé. Le modèle probabiliste du premier client est adapté basé sur le premier élément récupéré des données antémémorisées et sur le premier élément récupéré des données d'origine en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique et il est mis à disposition du deuxième client. [0009] Dans certains modes de réalisation, pour des interrogations sélectionnées de façon aléatoire, un premier élément supplémentaire de donnée antémémorisée stockée par au moins un client de la pluralité des clients et correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire est récupéré. [0010] Dans certains modes de réalisation, le modèle probabiliste est par ailleurs adapté sur la base du premier élément supplémentaire de donnée antémémorisée. [0011] Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend par ailleurs, au deuxième client, la réception, au premier client, d'au moins une partie du modèle probabiliste adapté du premier client et l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client basée sur le modèle probabiliste adapté récupéré du premier client. [0012] Dans certains modes de réalisation, la mise à disposition du modèle probabiliste adapté au deuxième client comprend la mise à disposition d'une valeur de validité actualisée pour la première donnée antémémorisée associée à une valeur pondérée au deuxième client, dans lequel la valeur pondérée indique un niveau de corrélation du premier élément de donnée antémémorisée stockée au premier client avec un autre élément de donnée antémémorisée stockée au deuxième client, et dans lequel l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client basé sur le modèle probabiliste adapté récupéré du premier client comprend l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client basée sur la valeur de validité actualisée pour la première donnée antémémorisée associée et la valeur pondérée associée. [0013] Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend par ailleurs, au premier client, la récupération, en provenance du deuxième client, d'au moins une partie du modèle probabiliste adapté du deuxième client, dans lequel l'adaptation du modèle probabiliste du premier client est par ailleurs basée sur le modèle probabiliste adapté récupéré du deuxième client. [0014] Selon un autre aspect, il est fourni une machine informatique agissant comme un premier client pour gérer des données dans un environnement informatique distribué comprenant une pluralité de clients comprenant au moins un premier client et un deuxième client et au moins une source de données d'origine stockant une quantité de données d'origine, la machine informatique étant agencée pour exécuter le procédé selon l'un quelconque des aspects susmentionnés. [0015] Toujours selon un autre aspect, il est fourni un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme stockées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en oeuvre les étapes du procédé selon l'un quelconque des aspects du procédé susmentionnés lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. [0016] Les présents mécanismes seront décrits en faisant référence aux dessins qui les ac- compagnent. Des numéros de référence similaires indiquent généralement des éléments identiques ou similaires sur le plan fonctionnel. [0017] [fig.1] est une illustration d'un environnement informatique distribué tel que décrit dans la présente. [0018] [fig.2] est un diagramme de séquence de message pour adapter un modèle pro- babiliste pour la validité des données antémémorisées à un premier client. [0019] [fig.3] est un diagramme de séquence de message selon la FIG. 2 et une récupération supplémentaire de données antémémorisées à un deuxième client. [0020] [fig.4] est un diagramme de séquence de message selon la FIG. 2 incluant l'adaptation d'un modèle probabiliste d'un deuxième client basée sur une actualisation reçue du modèle probabiliste du premier client. [0021] [fig.5] est un diagramme de séquence de message pour l'adaptation du modèle pro- babiliste du premier client en utilisant des parties du modèle probabiliste adapté par le deuxième client. [0022] [fig.6] montre des fonctions exemplaires de l'exactitude probable diminuant dans le temps selon certains modes de réalisation. [0023] [fig.7] est une représentation schématique des composants internes d'une machine in- formatique conforme à des modes de réalisation. [0024] La présente invention concerne de façon générale la gestion des interrogations dans un système de base de données. Le terme «interrogation » inclut tous types de requêtes de base de donnée y compris, p. ex. des requêtes pour récupérer des données et pour écrire des requêtes afin d'insérer, de changer ou d'effacer des données. [0025] Une plateforme de recherche peut conserver des résultats de recherche précollectés, prétraités et/ou précalculés dans une base de données également dénommée antémémoire ci-après dans la présente. La plateforme de recherche reçoit des interrogations telles que des interrogations de recherche, traite chacune dès interrogations de recherche reçue d'un client et effectue des recherches correspondantes parmi les résultats de recherche précollectés ou précalculés. La plateforme de recherche peut envoyer une requête de recherche pour effectuer une recherche pour chaque interrogation de recherche à la hase de données, également appelée source d'antémémoire ci-après dans les présentes. La demande de recherche inclut au moins une partie d'un ou de plusieurs critères ou paramètres de recherche de l'interrogation. La source d'antémémoire effectue la recherche sur la hase de la demande de recherche, c.-à-d. une recherche pour des données parmi les données antémémorisées qui correspondent aux critères ou paramètres de recherche de la demande de recherche et elle envoie les données antémémorisées trouvées comme résultats de recherche précalculés ou pré-collectés à la plateforme de recherche. Les résultats de recherche précalculés ou pré-collectés (c.-à-d. les données antémémorisées) ont des valeurs de paramètres qui correspondent aux critères ou aux paramètres de la requête de recherche. Tout résultat de recherche précalculé ou précollecté correspondant dans la source d'antémémoire peut être renvoyé au client, duquel l'interrogation de recherche a été reçue, par la plateforme de recherche. [0026] Au cas où les résultats de recherche précalculés ou précollectés correspondants ne sont pas trouvés dans la source d' antémémoire, la plateforme de recherche peut rendre les critères ou les paramètres de recherche de l'interrogation de recherche moins restrictifs et peut mettre en oeuvre une recherche révisée en envoyant des requêtes de recherche révisées avec des critères de recherche moins restrictifs à la source d'antémémoire. La plateforme de recherche peut aussi mettre en oeuvre la recherche révisée en n'appliquant pas tous les critères de recherche donnés, mais seulement un sous-ensemble de critères de recherche. Les particularités concernant le choix et la manière de rendre les critères de recherche moins restrictifs et/ou quels critères ou paramètres de recherche sont moins importants dans les interrogations de recherche, peuvent être fixées par des règles données ou déterminées en utilisant des techniques d'apprentissage automatique, ce dernier résultant p. ex. en modèles probabilistes basés sur des critères de recherche historiques et/ou des résultats de recherche précalculés ou précollectés. [0027] L'apprentissage automatique comme branche de l'intelligence artificielle possède la capacité de suivre et d'évaluer avec souplesse les environnements changeants. Par conséquent, les systèmes d'apprentissage automatique sont utilisés, par exemple, pour établir et maintenir un modèle probabiliste afin de se rapprocher de la validité des données antémémorisées dans le but de garder les données antémémorisées valides en 6 utilisant efficacement les ressources informatiques. Un exemple est donné par la demande de brevet européen numéro 19 166 538. Divers algorithmes et techniques sont appliqués pour les systèmes d'apprentissage automatique tels que les apprentissages supervisés, semi-supervisés et non supervisés, le renforcement de l'apprentissage, l'apprentissage de caractéristiques, l'apprentissage parcimonieux de dictionnaire, la détection d'anomalie, etc. [0028] Les systèmes d'apprentissage automatique ont souvent besoin de traiter une grande quantité de données de formation jusqu'à ce que leurs modèles sous-jacents convergent et puissent être utilisés effectivement dans un système productif. Dans certains domaines, tels que les télécommunications, la sécurité publique, l'assurance santé et le commerce de détail, même les « mégadonnécs » de l'ordre de Tera et Zettaoctcts seront nécessaires pour extraire, p. ex. des modèles d'utilisateurs et des modes d'utilisateurs significatifs. Par conséquent, des systèmes d'apprentissage automatique de pointe requièrent une puissance de calcul élevée, des capacités de stockage augmentées et des capacités d'antémémoirc accrues au système informatique qui héberge le système d'apprentissage automatique. De plus, une quantité substantielle de transmission de réseau peut survenir lorsque le système d'apprentissage automatique est hébergé p. ex. sur une seule machine telle qu'un serveur central faisant partie d'un environnement informatique distribué. [0029] Un autre aspect est qu'un seul système d'apprentissage automatique géré con- tralement constitue un seul point d'échec. Lorsqu'il n'y a pas d'autre système d'apprentissage automatique disponible, en cas d'échec la fonctionnalité de l'environnement informatique distribué peut être sévèrement impactée. [0030] Afin de réduire les quantités de données devant être transmises ainsi que la perte générale de la fonctionnalité d'apprentissage automatique en cas d'échec, le rassemblement de données décentralisé appliqué dans un système d'apprentissage automatique distribué est enseigné dans la présente faisant ainsi usage de la capacité de réplication de données d'un système de pair à pair. [0031] La présente divulgation concerne de façon générale le stockage et la mise à dis- position des données antémémorisées d'une manière distribuée, c.-à-d. à une pluralité de noeuds de réseau d'un système de pair à pair. Généralement, la pluralité des noeuds de réseau aussi désignés comme clients ci-après dans la présente, stockent des copies, des données précalculées, prétraitées ou d'une quelconque façon préparées (c.-à-d. des données antémémorisées telles que présentées ci-dessus) correspondant aux données d'origine. Les données d'origine sont conservées à une source de données d'origine 3 (qui pourrait être un système distribué en lui-même). Les données stockées dans un système de pair à pair peuvent être distribuées à plusieurs clients du système de pair à pair de plusieurs manières. Dans un cas, chaque client détient des données antémé- 7 morisécs qui sont disjointes par rapport aux données antémémorisées détenues par les autres clients du réseau de pair à pair. Un client dans le réseau ne partage pas les mêmes données avec un autre client. À titre d'exemple, un nombre d'enregistrements de données qui sont identifiables et récupérables par un nombre de valeurs clés associées X1, X,,..., Xn peuvent être stockés par trois clients, dénommés premier client, deuxième client et troisième client. Le nombre d'enregistrements de données forme au moins une partie des données antémémorisées qui correspondent aux données d'origine de la source de données d'origine. Le premier client peut stocker les valeurs clés XI, X,,..., X', le deuxième client stocke les valeurs clés X,'..., X', et le troisième client stocke les valeurs clés X.N. Par conséquent, dans un tel modèle de stockage, aucun enregistrement de données des données antémémorisées n'est stocké à plus d'une seule antémémoire cliente. [0032] Dans un autre cas, tous les clients du réseau détiennent les mêmes données, p. ex. toutes les données antémémorisées correspondant aux données d'origine. En se référant à l'exemple mentionné ci-dessus, le premier, deuxième et troisième client stockent tous les mêmes enregistrements de données identifiés par des valeurs clés XI, X2,..., XN. [0033] Dans l'exemple susmentionné, il faut noter que chaque premier, deuxième et troisième client, ne détiennent pas tous forcément une version actualisée des enregistrements de données antémémorisées, car les données d'origine sous-jacentes peuvent changer de temps en temps à la source de données d'origine 3 et, par conséquent, les données antémémorisées détenues par un client peuvent être obsolètes, alors que l'autre client peut détenir une version actualisée des enregistrements de données antémémorisées. [0034] En pratique, les modèles de stockage de données mixtes pourraient être utilisés là où les données antémémorisées distribuées entre divers clients se chevauchent partiellement. Dans l'exemple susmentionné des trois clients formant une partie d'un environnement informatique distribué, le premier client peut p. ex. stocker les enregistrements de données antémémorisées avec les valeurs clés XI, X2,..., Xn, le deuxième client peut stocker X. 2, XI 1, Xn, X,- le troisième client peut stocker les valeurs clés Xr. 2, Xun i, Xun, Xii+1,- - - , XN- [0035] De plus, les données antémémorisées stockées entre divers client peuvent avoir un niveau de con-élation les unes avec les autres. Le degré de corrélation le plus élevé est identifié. Par exemple, l'enregistrement de données antémémorisées avec la valeur clé X2 stockées au premier client est corrélé à l'enregistrement de données antémémorisées avec la même valeur clé X2 stockées au deuxième client (indifféremment du fait que les deux versions de l'enregistrement de données antémémorisées X2 soient actualisés, ou non, c.-à-d. alignés sur les données d'origine sous-jacentes X2). Par conséquent, si 8 les données d'origine correspondant aux données antémémorisées X, sont modifiées, les deux enregistrements de données antémémorisées ont la probabilité identique d'être rendus obsolètes par ce changement. À un niveau plus faible de corrélation, les enregistrements de données antémémorisées peuvent être corrélés en raison du principe connu de localité, p. ex. car ils (ou les données d'origine sous-jacentes) sont « voisins » dans la hase de données de la source de données d'origine 3. Par exemple, étant donné que l'enregistrement de données antémémorisées avec la valeur clé X, est étroitement corrélé à l'enregistrement de données antémémorisées voisin X3, il est vraisemblable qu'une invalidation de X, (en raison d'un changement dans les données d'origine sous-jacentes) invalidera aussi X3. En outre, il peut aussi y avoir des enregistrements de données antémémorisées qui ont seulement une très faible corrélation ou aucune corrélation. Pour ces enregistrements de données antémémorisées sans corrélation, le fait qu'une probabilité élevée qu'un premier enregistrement de données antémémorisées soit obsolète, n'a aucune incidence sur le fait, ou non, qu'un deuxième enregistrement de données non corrélé avec le premier enregistrement de données soit également obsolète. [0036] La présente divulgation fait référence à un système d'apprentissage automatique distribué appliqué à un système de pair à pair selon lequel une pluralité de clients ne détient pas seulement un nombre de données antémémorisées, mais un client détient aussi un modèle probabiliste respectif modelant la vraisemblance de validité des données antémémorisées stockées au client. L'entité d'apprentissage automatique au client peut être adaptée au modèle de stockage des données antémémorisées à travers les clients, c.-à-d. soit un modèle de stockage disjoint, un modèle de «données stockées à de multiples clients » ou un modèle de stockage chevauchant particulièrement. Plus spécifiquement, un client du réseau de pair-à-pair détenant une fraction particulière des données distribuées peut avoir des informations indiquant quels autres clients du réseau détiennent les mêmes ou des parties de la fraction particulière de données et/ou des données antémémorisées qui sont corrélées à ses propres données antémémorisées. Les entités d'apprentissage automatique aux clients échangent des informations concernant les adaptations du modèle probabiliste local, en tenant compte optionnellement de la corrélation de leurs données antémémorisées. [0037] La FIG. 1 illustre un système informatique distribué, tel qu'utilisé dans la présente, de façon schématique comprenant au moins un premier client 1, un deuxième client 2, une source de données d'origine 3 et un nombre d'interfaces de communication 4. La source de données d'origine 3 peut, dans certains modes de réalisation, être composée de plusieurs sources de données d'origine individuelles. [0038] Le premier client 1, le deuxième client 2 et la source de données d'origine 3 peuvent être constitués de plusieurs machines matérielles en fonction des exigences de per- 9 formance. Le premier client 1, le deuxième client 2 et la source de données d'origine 3 sont tous mis en oeuvre p. ex. comme des machines matérielles stationnaires ou mobiles comprenant des machines informatiques 100 illustrées dans la FIG. 7 et/ou comme des systèmes spécialisés tels que des systèmes intégrés agencés dans un but technique particulier et/ou comme composant logiciel fonctionnant sur une machine informatique matérielle générale ou spécialisée (telle qu'un serveur web et des clients web). [0039] Le premier client 1, le deuxième client 2 et la source de données d'origine 3 sont in- terconnectés par les interfaces de communication 4. Chacune des interfaces 4 utilise un réseau de zone locale filaire ou sans fil (LAN) un réseau de zone métropolitaine filaire ou sans fil (MAN) ou un réseau de zone étendue filaire ou sans fil (WAN) tels qu'Tnternet ou une combinaison des technologies de réseaux susmentionnées et elles sont implémentées par un quelconque des protocoles de réseau et de communication appropriés. [0040] Un diagramme de séquence de message pour un mécanisme conforme à certains modes de réalisation est présenté dans la F1G. 2. Un système de hase de données distribuée comprend au moins une source de données d'origine 3 qui stocke une quantité de données d'origine. Par ailleurs, le système de hase de données distribuée comprend une pluralité de clients comprenant au moins un premier client 1 et un deuxième client 2, dans lequel le premier client 1 et le deuxième client 2 stockent des données antémémorisées qui peuvent se chevaucher ainsi que décrit dans les cas mentionnés ci-dessus et qui correspondent à au moins une partie de la quantité de données d'origine stockées dans la source de données. Le premier client 1 et le deuxième client 2 hébergent un modèle probabiliste produisant des valeurs de validité qui s'associent aux données antémémorisées pour indiquer une probabilité que les données antémémorisées stockées coïncident avec les données d'origine correspondantes. [0041] Selon certains modes de réalisation, au cours d'une activité 10, le premier client 1 sé- lectionne au hasard des interrogations ou des sous-échantillons d'interrogations parmi une pluralité d'interrogations gérées par le système de base de données distribuée, au moment où l'interrogation respective est reçue d'un de la pluralité des clients. Pour chacune des interrogations sélectionnées de façon aléatoire, le premier client 1 récupère, à l'activité 11, un premier élément des donnée antémémorisée stockée au premier client et correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire et récupére, à l'activité 12, un premier élément des données d'origine correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire de ladite au moins une source de données d'origine. Pour citer un exemple, le premier client 1 peut récupérer, comme premier élément de donnée antémémorisée, des tableaux traitables par SQL « tableau Al antémémorisé » et «tableau A2 antémémorisé». Par ailleurs, le premier client 1 peut récupérer comme premier élément de donnée d'origine de la source de données 3 les tableaux traitables par SQL «tableau Al d'origine » et « tableau À2 d'origine». [0042] Le premier client 1 récupère en plus, au cours d'une activité 13, pour des inter- rogations qui ne sont pas sélectionnées de façon aléatoire, un deuxième élément de donnée antémémorisée au premier client 1 et qui correspond à l'interrogation, dans lequel l'interrogation fait partie des interrogations qui ne sont pas sélectionnées de façon aléatoire. Citant d'autres exemples de tableaux traitables par SQL, le deuxième élément de donnée antémémorisée peut être le tableau « tableau B1 antémémorisé ». Le premier client 1 évalue au cours d'une activité 14 la valeur de validité du deuxième élément de tableau antémémorisé «tableau B1 antémémorisé ». [0043] Dans certains modes de réalisation, la valeur de validité est donnée par [Math. 1] -À (1 6) et est évaluée comme valeur de probabilité de validité par le premier client I, dans lequel t dénote une heure actuelle ou l'heure estimée de la réception des données, p. ex. le tableau «tableau B1 antémémorisé». Un taux de validité (ou d'invalidité) X peut être utilisé pour fournir une estimation de la probabilité pour que des données demandées restent valides après un temps donné. Ceci est également appelé la probabilité que des données demandées (p. ex. le tableau « tableau B1 antémémorisé ») soient valides ou, en d'autres termes, ne soient pas obsolètes. Deux fonctions exemplaires de cette exactitude probable décroissante dans le temps sont décrites par la FIG. 6. La fonction F représente les données demandées qui restent potentiellement plus exactes (ou, plus correctement, demeure à une probabilité élevée d'être valide dans le temps) que d'autres données demandées associées à la fonction G. Par exemple, les données demandées représentées par la fonction F ont 70 % de probabilité d'être toujours valides 35 heures après leur dernière génération, alors que la validité des autres données demandées caractérisées par la fonction G n'est que d'environ 50 %, 35 heures après leur dernière génération. Le premier client 1 compare la valeur de probabilité de validité pour un deuxième élément de donnée antémémorisée, p. ex. le tableau «tableau_B 1_antémémorisé », avec une valeur de seuil donné. Si la valeur de probabilité de validité est en dessous d'un seuil donné, le premier client 1 récupère au cours d'une activité 15 un deuxième élément de donnée d'origine correspondant à l'interrogation à partir de ladite au moins une source de données d'origine, dans lequel le deuxième élément de donnée d'origine peut être le tableau «tableau_Bl_d'origine». Le premier client 1 actualise, au cours d'une activité 16, le deuxième élément de donnée antémémorisée stocké au premier client avec le deuxième élément de donnée d'origine qui, dans le cas de l'exemple présentement 11 décrit, signifie le remplacement du tableau «tableau B1 antémémorisé» par le tableau« tableau B1 d'origine ». [0044] Le premier client 1 adapte, au cours d'une activité 17, le modèle probabiliste du premier client sur la base du premier élément récupéré des données antémémorisées (p. ex. le tableau «tableau Al antémémorisé» et le premier élément récupéré des données d'origine (p. ex. le tableau «tableau Al d'origine») en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique. En particulier, une comparaison est effectuée entre les données antémémorisées récupérées et les données d'origine récupérées pour déterminer si la récupération des données d'origine aurait été appropriée ou non. C'est-à-dire que si la comparaison montre que les données antémémorisées récupérées coïncident avec les données d'origine récupérées, la récupération des données d'origine se serait avérée inopportune, car les données antémémorisées étaient toujours valides ; autrement, elle aurait été pertinente, car les données antémémorisées étaient invalides. Ce résultat indiquant l'efficacité de la récupération des données d'origine à partir de la source de données d'origine (également appelée sondage) est stocké avec les données antémémorisées récupérées et les données d'origine récupérées et est utilisé pour adapter le modèle probabiliste duquel est dérivée la valeur d'exactitude associée aux données antémémorisées. L'adaptation est faite en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique comme décrit p. ex. par la demande de brevet européen numéro 19 166 538. Par conséquent, le modèle probabiliste est amélioré et la décision de faire le sondage (c.-à-d. de récupérer les données d'origine de la base de données et d'actualiser les données antémémorisées) est nécessaire et donc efficace, est adaptée augmentant ainsi l'exactitude du modèle de probabilité. Cela permet de réduire le nombre de sondages en améliorant la décision de sondage comparé à EP 2 908 255 Al. [0045] À titre d'exemple, le taux de validité X pour le premier élément de donnée anté- mémorisée peut être adapté par le premier client 1. Le taux in-/validity X est une mesure de la durée pendant laquelle l'élément de donnée antémémorisée (p. ex. «le tableau «tableau_Al_antémémorisé») reste valide ou à quelle rapidité la donnée antémémorisées devient invalides en raison de changements des données d'origine sous-jacentes (le tableau «tableau_Al_dtorigine»). Ce taux de validité d'une donnée antémémorisée donnée est, par exemple, dérivé statistiquement de l'occurrence et des résultats de (re) calculs ou de (re) collections antérieurs et des comparaisons de la donnée demandée avec son état où ses valeurs antérieures. Par exemple, il a été déterminé au cours d'une adaptation antérieure du modèle probabiliste qu'une donnée particulière demandée a un taux d'invalidité X de 10 % par heure signifiant que la probabilité que la donnée antémémorisée reste valide décroît de 10 % chaque heure. Au moment de sa (re) collection ou de son (re) calcul, le tableau « tableau_Al_antémémorisé » est généralement 100 % valide. Au bout d'une heure, le 12 tableau «tableau Al antémémorisé» est valide avec une probabilité de 90 %. Au bout de deux heures, la validité du tableau «tableau Al antémémorisé» est de 81% (=90 % diminué de 10 % supplémentaire). Au bout de trois heures, la valeur probable du tableau «tableau Al antémémorisé» est à 72,9 % et ainsi de suite. [0046] L'adaptation du modèle probabiliste effectuée par le premier client 1 peut résulter en un nouveau taux d'invalidité "A. de 20 % par heure pour le premier élément de donnée antémémorisée, p. ex. en raison d'une détermination que le premier élément de donnée antémémorisée est récemment devenu obsolète de manière plus régulière. Cela signifie qu'au bout d'une heure, le tableau «tableau Al antémémorisé» est valide avec une probabilité de 80 %. Au bout de deux heures, la validité du tableau « tableau Al antémémorisé » est 64 % (=80 % diminué de 20 % supplémentaire). Au bout de trois heures, la validité probable du tableau « tableau Al antémémorisé » est de 51,2 % et ainsi de suite. [0047] Après l'adaptation du modèle probabiliste au cours d'une activité 18, le premier client 1 met le modèle probabiliste adapté à disposition du deuxième client 2. Diverses manières techniques pour une mise à disposition sont envisagées. Par exemple, dans certains modes de réalisation, le premier client 1 stocke les données spécifiant r ad du modèle probabiliste à une position donnée pour récupération par le deuxième client 2 (tirer). De plus ou autrement, le premier client 1 peut envoyer les données spécifiant l'adaptation du modèle probabiliste au deuxième client 2 sans aucune requête de récupération (pousser). [0048] Dans certains modes de réalisation, la mise à disposition du modèle probabiliste adapté du premier client 1 au deuxième client 2 tient compte du niveau de corrélation entre les données antémémorisées du premier client 1 pour lequel le modèle probabiliste a été adapté et les données antémémorisées détenues au deuxième client 2. De façon générale, les adaptations du modèle probabiliste du premier client 1 qui font référence à ces données antémémorisées du premier client 1 qui ont au moins une corrélation substantielle (p. ex. une corrélation atteignant au moins un seuil donné) avec les données antémémorisées stockées au deuxième client 2, sont mises à disposition. Les adaptations du modèle probabiliste du premier client 1 qui font référence aux données antémémorisées du premier client 1 qui n'ont aucune corrélation ou peu de corrélation (p. ex. en dessous du seuil donné) ne peuvent pas être mises à la disposition du deuxième client 2 parce que ces parties du modèle probabiliste du premier client 1 sont, au moins actuellement, inutiles pour le deuxième client 2. [0049] Plus spécifiquement, si un modèle de stockage de données est appliqué selon lequel tous les clients détiennent les mêmes données antémémorisées, c.-à-d. les données antémémorisées stockées par le premier client 1 et stockées par le deuxième client 2 sont liées aux mêmes données d'origine sous-jacentes ce qui signifie que les données anté- 13 mémorisées détenues par le premier client 1 et par le deuxième client 2 sont entièrement corrélées, l'activité de mise à disposition du modèle adapté peut être exécutée en transmettant un quelconque des taux de validité 7v pour les enregistrements de données antémémorisées du premier client 1 au deuxième client 2. En continuant à faire référence à l'exemple ci-dessus, le premier client 1 peut transmettre le taux d'invalidité actualisé X de 20 % par heure au deuxième client 2 sur l'interface de communication 4 ou en envoyant une indication qu'un taux d'invalidité actualisé pour le premier élément de donnée antémémorisée est maintenant disponible au premier client 1. Au deuxième client 2, le taux de validité adapté k peut ensuite être appliqué au modèle probabiliste du deuxième client 2 pour le premier élément de donnée antémémorisée stocké au deuxième client 2. Par conséquent, le deuxième client 2 peut adapter son propre modèle probabiliste en remplaçant la valeur actuelle de taux d'invalidité pour le premier élément de donnée antémémorisée par la valeur actualisée de 20 %. [0050] Le même principe est applicable aux modèles de stockage de données selon lesquels les données antémémorisées détenues par le premier client 1 se chevauchent partiellement. Ici, la valeur actualisée pour le taux de validité X du premier élément de donnée antémémorisée, tel qu'il a été adapté par le premier client 1, est mise à disposition du deuxième client 2 si le deuxième client 2 stocke le premier élément de donnée antémémorisée également et/ou stocke d'autres éléments de données antémémorisées qui sont corrélés au premier élément de donnée antémémorisée. Des considérations similaires s'appliquent lorsque les taux de validité sont attribués à des sous-ensembles de multiples éléments de données antémémorisées. Par exemple, le premier client 1 détient les sous-ensembles de données antémémorisées Al, Bi et Cl, chacun incluant de multiples éléments de donnée antémémorisées corrélés les uns aux autres. Un modèle probabiliste a été établi pour chacun des sous-ensembles de données antémémorisées avec les taux de validité correspondants XA1 pour le sous-ensemble de données antémémorisées Al, XE, pour le sous-ensemble de données antémémorisées Bi et X' pour le sous-ensemble de données antémémorisées Cl. Le deuxième client 2 détient le sous-ensemble de données A2 qui chevauche complètement le sous-ensemble de données Al du premier client 1. Par ailleurs, le deuxième client 2 détient le sous-ensemble de données D2 qui chevauche partiellement le sous-ensemble de données Cl du premier client 1. De plus, le deuxième client 2 détient le sous-ensemble de données Y2 qui ne chevauche aucun sous-ensemble de données détenu par le premier client 1. Le sous-ensemble de données Bi détenu par le premier client 1 n'a lui aussi pas de chevauchement avec un quelconque sous-ensemble du deuxième client 2. [0051] Le premier client 1 adapte le modèle probabiliste pour les sous-ensembles de données Al. BI et Cl, par lesquels les taux de validité adaptés sont obtenus, 14 notamment ?L'Ai pour le sous-ensemble de données A1, KHI pour le sous-ensemble de données B1 et k'cl pour le sous-ensemble de données C1. Le premier client 1 et le deuxième client 2 peuvent avoir conscience des degrés différents de chevauchement entre les divers sous-ensembles détenus par eux-mêmes et les différents degrés de corrélation correspondants entre les sous-ensembles de données antémémorisécs. Pour résoudre ces degrés différents de corrélation, dans certains modes de réalisation, le premier client 1 ou le deuxième client 2 peuvent associer des valeurs pondérées aux taux de validité adaptés. Pour les données se chevauchant complètement (corrélation élevée) comme cela peut être réalisé entre le sous-ensemble de données Al et le sous-ensemble de données A2 une valeur pondérée «1 » peut être associée à ?'i. Pour les sous-ensembles de données n'ayant aucun chevauchement (faible corrélation si les éléments de données dans les sous-ensembles sont à proximité les uns des autres, ou pas de corrélation), comme pour les données du sous-ensemble Bl, une valeur pondérée de «0» peut être attribuée à K'El. Pour les sous-ensembles de données qui se chevauchent partiellement (corrélation moyenne ou moyenne à élevée), tels que le sous-ensemble de données Bl, une valeur pondérée entre zéro et un, telle que 0,8 peut être attribuée à k'c I. Le facteur de pondération peut être plus élevé selon que les données antémémorisécs correspondantes détenues au premier client 1 se rapprochent plus du deuxième client 2 (sont plus proches quant au principe de localité mentionné ci-dessus). [0052] Dans certains modes de réalisation, au cours de l'activité 18, en utilisant les valeurs de pondération, le premier client 1 met à disposition les taux de validité adaptés pour lesquels une valeur de pondération supérieure à zéro a été attribuée. Dans certains modes de réalisation, le premier client 1 met à disposition les taux de validité adaptés associés aux valeurs de pondération de sorte que le deuxième client 2 est capable d'adapter son propre modèle de probabilité basé sur les taux de validité adaptés du premier client 1 et les valeurs de pondération associées. Dans l'exemple spécifique ci-dessus, le premier client 1 rend disponible uniquement les valeurs de validité X Ai et , optionnellement les tuples et X1,71:0.8. Dans certains modes de réalisation, le premier client 1 envoie les paramètres de modèle adapté X'Al et "itic, éventuellement accompagnés des valeurs de pondération associées au deuxième client 2 dans un message indiquant à quels sous-ensembles de données antémémorisées appartiennent ces paramètres de modèles. Dans certains modes de réalisation, le premier client 1 envoie une indication au deuxième client 1 indiquant que les paramètres de modèle adapté Xlm et 2.tc, sont maintenant disponibles au premier client 1. [0053] Dans certains modes de réalisation, dans un processus de rassemblement de pa- ramètres décentralisés, une variété de taux de validité peut être calculée par des clients différents selon le procédé décrit ci-dessus et montré dans la FIG. 2, dans lequel chaque taux de validité individuel Xi peut faire référence à une donnée antémémorisée (p. ex. des ensembles individuels de données antémémorisées, des portions de données antémémorisées corrélées) de nature et de champs différents telles qu'un traitement d'image, des flux de trafic, etc. À une entité centrale agissant comme serveur de paramètres, telle qu'un client spécifique ou une unité de calcul massive, ces taux de validité ?Li peuvent être collectés et par ailleurs traités, p. ex. pour évaluer le processus d'apprentissage de clients individuels, pour surveiller le fonctionnement sans échec des clients, etc. [0054] L'échange de paramètres de modèle comme p. ex. les taux de validité X dans un d'apprentissage automatique distribué (p. ex. de pair à pair) soulage une entité centrale conservant traditionnellement le modèle probabiliste pour suivre les probabilités d'invalidité de données antémémorisées (comme p. ex. décrit par la demande de brevet européen numéro 19 166 538 et les autres documents d'art antérieur mentionnés ci-dessus) de la charge de calcul et de réseau et élimine ainsi un engorgement technique dans ce système. Puisque la capacité d'apprentissage automatique mise en oeuvre par le premier client 1 peut être réutilisée par un autre client, la possibilité d'adaptation constante du modèle probabiliste est donnée, rendant par conséquent le processus d'apprentissage automatique plus efficace et augmentant la résilience globale du réseau entier. [0055] Dans certains modes de réalisation montrés dans la FIG. 3, un premier client 1 récupère pour des interrogations sélectionnées de façon aléatoire, un premier élément supplémentaire de donnée antémémorisée stockée par au moins un client de la pluralité des clients et correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire (activité lia). Autrement ou en plus, le premier client 1 peut acquérir au cours d'une activité lla des données supplémentaires antémémorisées à une autre source de données. D'une part, ces éléments supplémentaires de données antémémorisées peuvent être utilisés pour préparer et renvoyer la réponse à l'interrogation au client demandeur. D'autre part, ces éléments supplémentaires de données antémémorisées peuvent être utilisés pour adapter de façon plus universelle le modèle probabiliste au premier client 1 et par conséquent pour accélérer le processus d'apprentissage automatique au premier client 1. [0056] Dans ce but, le premier client 1 peut aussi récupérer pour chaque élément supplé- mentaire de donnée antémémorisée un élément supplémentaire de donnée d'origine correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire à partir de ladite au moins une source de données d'origine. Puisque ledit un ou plusieurs éléments supplémentaires de données correspondent aux critères de recherche de l'interrogation, au moins un certain niveau de corrélation peut être assuré entre le premier élément de donnée et ledit un ou plusieurs éléments supplémentaires de données. Par conséquent, 16 une détermination de la validité dudit un ou plusieurs éléments supplémentaires de données (p. ex. en comparant les éléments de données antémémorisées supplémentaires avec les éléments de données d'origine correspondants comme cela a été décrit ci-dessus pour le premier élément de donnée) peut être utilisée pour adapter le modèle probabiliste du premier client de façon plus efficace, en utilisant une base plus large de données d'apprentissage. Les valeurs de pondération indiquant un niveau de corrélation entre les éléments supplémentaires de données antémémorisées et le premier élément de donnée antémémorisée ainsi que les valeurs de validité actuelles des éléments supplémentaires de données antémémorisées (p. ex. données par la formule Math. 1 mentionnée ci-dessus) peuvent être récupérées de l'autre client ou d'une autre source de données et être utilisées pour adapter le modèle probabiliste du premier client. Optionnellement, le premier client 1 peut inclure ledit un ou plusieurs éléments supplémentaires récupérés de données antémémorisées (potentiellement actualisés par les éléments récupérés de données d'origine) dans les données antémémorisées stockées au premier client 1. [0057] À titre d'exemple, le client 1 peut récupérer le tableau «tableau a2 antémémorisé » du deuxième client et l'utiliser avec le tableau «tableau al antémémorisé» pour l'adaptation du modèle probabiliste. Puisqu'un environnement d'apprentissage automatique distribué déployé dans un réseau de pair à pair chaque client peut simultanément effectuer les fonctions du premier client 1, le trafic de réseau qui survient lorsque p. ex. les tableaux sont transmis aux clients agissant comme premiers clients n'est plus dirigé vers juste un noeud, mais il est dirigé vers plusieurs sources. Par conséquent, le trafic de réseau peut-être distribué de façon plus uniforme sur l'environnement informatique distribué. [0058] Faisant maintenant référence à la FIG. 4, dans certains modes de réalisation, après l'adaptation du modèle probabiliste par le premier client 1, le deuxième client 2 récupère, au cours d'une activité 19, au moins une partie du modèle probabiliste adapté du premier client 1 et adapte par ailleurs au cours d'une activité 20 son propre modèle probabiliste basé sur le modèle probabiliste adapté récupéré du premier client 1. À nouveau, en prenant l'exemple susmentionné des sous-ensembles de données se chevauchant partiellement Cl et D2 qui sont détenus par le premier client 1 et le deuxième client 2 respectivement, le deuxième client 1 reçoit le taux de validité Xic, déjà adapté par le premier client 1 sur la base du sous-ensemble de données Cl, p. ex. sur le tableau «tableau_Al_antémémorisé» et calcule un autre taux de validité adapté 2'n) qui peut être basé sur le sous-ensemble de données D2, p. ex. le tableau « tableau_A2_antémémorisé ». [0059] Comme mentionné ci-dessus, dans certains modes de réalisation, le deuxième client 2 reçoit un taux de validité actualisé pour la première donnée antémémorisée associée à 17 une valeur pondérée. La valeur pondérée indique un niveau de corrélation du premier élément de donnée antémémoriséc stockée au premier client 1 avec un autre élément de donnée antémémorisée stockée au deuxième client 2. Dans ces modes de réalisation, l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client 2 basé sur le modèle probabiliste adapté récupéré du premier client 1 comprend l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client 2 sur la hase de la valeur de validité actualisée pour la première donnée antémémorisée associée et la valeur pondérée associée. Plus spécifiquement, le deuxième client peut appliquer le taux de validité actualisé reçu du premier client 1 sur un taux de validité de son propre modèle probabiliste indiquant une probabilité de validité de l'autre élément de donnée antémémoriséc du deuxième client 2, l'autre élément de donnée antémémorisée du deuxième client 2 étant corrélé au premier élément de donnée antémémoriséc du premier client 1 à un degré tel qu'indiqué par la valeur pondérée associée. [0060] Si la valeur pondérée indique une corrélation entière (p. ex. valeur de pondération 1), le deuxième client peut inclure le taux de validité actualisé reçu du premier client 1 dans son propre modèle probabiliste, notamment le taux de validité des autres données en antémémoire du deuxième client 2, sans réduction, c.-à-d. d'une manière similaire aux actualisations natives obtenues par une exécution analogue du mécanisme de la Fig. 2 au deuxième client 2. Par exemple, en cas de corrélation entière, le deuxième client 2 peut remplacer le taux de validité actuel des autres données antémémorisées par le taux de validité actualisé reçu du premier client 1. Le deuxième client 2 peut aussi actualiser le taux de validité des autres données antémémorisées en incluant le taux de validité actualisé reçu du premier élément de donnée antémémorisée du premier client 1 d'autres manières, par exemple au moyen d'un lissage exponentiel. [0061] Si la valeur pondérée indique un plus faible degré de corrélation (p. ex. une valeur pondérée de 0,8 indiquant une corrélation de 80 %) le deuxième client 2 peut intégrer le taux de validité actualisé reçu du premier client 1 d'une manière réduite. Par exemple, le deuxième client peut calculer une moyenne pondérée actualisée en utilisant ou en ajoutant le taux de validité actualisé reçu du premier client à la série de taux de validité d'un lissage exponentiel d'une manière réduite, p. ex. en multipliant le taux de validité actualisé 0,8 reçu du premier client avec la valeur pondérée associée. [0062] De plus, le deuxième client 2 peut aussi adapter les taux de validité d'éléments sup- plémentaires de données antémémorisées stockées au deuxième client 2 qui sont corrélés à l'autre élément de donnée antémémorisée auquel fait référence la valeur pondérée reçue. À cet égard, le deuxième client 2 peut dériver d'autres valeurs pondérées en fonction du niveau de corrélation entre l'autre élément de donnée antémémorisée et l'élément supplémentaire de données antémémorisées. Par exemple, un élément supplémentaire de donnée antémémorisée peut être corrélé avec l'autre 18 élément de donnée antémémorisée à un degré de 90 %, résultant en une valeur pondérée de 0,8 x 0,9 = 0,72. Par conséquent, le taux de validité actualisé reçu du premier client 1 peut être appliqué pour actualiser le taux de validité de cet élément supplémentaire de donnée antémémorisée du deuxième client en utilisant une valeur pondérée de 0,72 reflétant la corrélation entre le premier élément de donnée antémémorisée du premier client 1 et l'autre élément de donnée antémémorisée du deuxième client 2 d'une part et d'autre part l'autre élément de donnée antémémorisée et l'élément supplémentaire de donnée antémémorisée du deuxième client 2. [0063] En faisant référence à la HG 5, dans certains modes de réalisation, avant l'adaptation de son propre modèle probabiliste, le premier client 1, au cours d'une activité 17a, récupère du deuxième client 2 au moins une partie du modèle probabiliste adapté du deuxième client 2. Prenant à nouveau l'exemple susmentionné des sous-ensembles de données se chevauchant partiellement Cl et D2, le premier client 1 peut récupérer un taux de validité 2\.",,2du deuxième client 2 où ?..",,2peut avoir été adapté sur le tableau « tableau A2 antémémorisé » et par la suite, au cours de l'activité 17, il adapte son propre modèle probabiliste sur la base du modèle probabiliste adapté récupéré (X",2) du deuxième client 2 et en plus sur le sous-ensemble de données Cl , p. ex. le tableau « tableau Al antémémorisé ». Le premier client 1 obtiendrait donc un taux de validité adapté K. Au cours de l'activité 20, le premier client 1 met son modèle probabiliste adapté, tel que le taux de validité adapté Xun, à la disposition d'autres clients encore. [0064] Dans la présente invention, tout algorithme d'apprentissage automatique pouvant être utilisé en lien avec les modèles probabilistes peut être établi. Par exemple, l'algorithme d'apprentissage automatique, pour une pluralité donnée d'interrogations de recherche sélectionnées converties en un ensemble de caractéristiques structurées, construit un modèle probabiliste pour prédire une cible (p. ex., une valeur de premier indicateur stocké avec les interrogations de recherche). Le terme «caractéristique » est relatif ici à toute information qui peut être déduite à partir des interrogations de recherche. La conversion de la pluralité d'interrogations de recherche sélectionnées peut comprendre les valeurs de calcul de toutes les caractéristiques, en utilisant les critères de recherche et/ou les données de référence (p. ex. les tableaux montrant les valeurs produites par défaut pour le circuit électronique donné, etc.). Par exemple, l'ensemble des caractéristiques devant être utilisées par l'algorithme d'apprentissage automatique peut être sélectionné à partir de tous les critères de recherche de la pluralité d'interrogations de recherche et des données de référence. L'ensemble de caractéristiques peut donc contenir un mélange de critères de recherche et de caractéristiques nécessitant des calculs, mais une caractéristique peut aussi correspondre à un ou plusieurs critères de recherche (p. ex., tous les paramètres entrés pour un circuit électronique donné devant être simulés par des simulations de circuit électronique informatisées, l'horodatage de 19 l'interrogation de recherche, etc.). L'ensemble des caractéristiques est structuré au fur et à mesure que l'algorithme d'apprentissage automatique nécessite une entrée, (p. ex., un fichier de données séparées par une virgule), avec un rang par interrogation de recherche et une colonne par caractéristique. L'ordre des colonnes suit un modèle donné afin que le modèle probabiliste soit utilisé correctement une fois qu'il est déployé. L'algorithme d'apprentissage automatique peut aussi construire de façon itérative un arbre de décision. En commençant avec la pluralité des interrogations de recherche sélectionnées, l'algorithme d'apprentissage automatique teste les caractéristiques et les conditions de ces caractéristiques pour diviser la pluralité en deux ensembles-enfants. Un de ces tests peut être « le paramètre entré pour le circuit électronique donné est-il égal au voltage dont la valeur est 10» (c.-à-d., de façon générale, vérifier si la caractéristique est égale à une valeur donnée), « le paramètre d'entrée pour le circuit électronique donné est-il égal à un voltage dont la valeur est supérieure à 20» (c.-à-d., de façon générale, vérifier si la caractéristique est supérieure/inférieure à la valeur donnée). De toutes les caractéristiques et conditions testées, l'algorithme d'apprentissage automatique conserve uniquement la caractéristique et la condition qui séparent le plus la pluralité en un premier ensemble-enfant contenant les interrogations de recherche dont la cible est égale à une valeur, et un second ensemble-enfant contenant les interrogations de recherche dont la cible n'est pas égale à ladite valeur. En d'autres termes, l'arbre de décision est construit par l'algorithme d'apprentissage automatique de sorte qu'une caractéristique est prise comme un noeud avec deux voies sortantes, une pour les interrogations de recherche dont la caractéristique est égale à la valeur donnée (le premier ensemble-enfant) et une autre voie pour les interrogations de recherche dont la caractéristique n'est pas égale à la valeur donnée (le second ensemble-enfant). C'est-à-dire, que les interrogations de recherche sont divisées en deux ensembles-enfants sur la base de la caractéristique. L'algorithme d'apprentissage automatique construit progressivement l'arbre de décision en divisant aussi par la suite l'ensemble-enfant en ensembles plus petits avec la même logique de sélection de caractéristique et de condition. L'algorithme d'apprentissage automatique s'arrête une fois que l'arbre de décision atteint une taille ou une complexité donnée fournie dans le paramètre. [0065] La FIG. 7 est une représentation sous forme de diagramme des composants internes d'une machine informatique d'un premier client 1, d'un deuxième client 2 et/ou d'une source de données d'origine 3. La machine informatique 100 inclut un ensemble d'instructions pour amener la machine informatique 100 à mettre en oeuvre l'un quelconque des procédés discutés dans les présentes lorsqu'elles sont exécutées par la machine informatique 100. La machine informatique 100 inclut au moins un processeur 101, une mémoire principale 106 et un dispositif d'interface de réseau 103 qui communiquent les uns avec les autres via un bus 104. En option, la machine informatique 100 peut par ailleurs inclure une mémoire statique 105 et une unité de lecteur de disque. Un écran vidéo, un dispositif de saisie alphanumérique et un dispositif de contrôle de pointeur peuvent être fournis comme exemples d'interface d'utilisateur 102. Le dispositif d'interface de réseau 103 connecte la machine informatique 100 à d'autres composants du système informatique distribué tel que le premier client 1, le deuxième client 2, la source de données d'origine 3 ou d'autres composants. [0066] La machine informatique 100 héberge aussi r antememoirc 107. L'antémémoire 107 peut aussi stocker les tableaux de hase de données reçus dans une antémémoirc. L'antémémoire 107 dans les présents modes de réalisation peut être composée de composants matériels et logiciels qui stockent les tableaux de hase de données afin que les futures requêtes pour des tableaux de hase de données puissent être servies plus rapidement que sans antémémorisation. Il peut y avoir des antémémoires basées sur du matériel telles que des antémémoires de CPU, des antémémoires de GPU, des processeurs de signaux numériques et des répertoires de pages actives ainsi que des ante-mémoires basées sur des logiciels, tels que des antémémoires de pages, des antémémoires de web (des antémémoires de protocole de transfert hypertexte HTTP), etc. [0067] Un ensemble d'instructions exécutables par ordinateur (c.-à-d. un code de programme informatique) réalisant une ou toutes les méthodologies, décrites ci-dessus, est hébergé complètement, ou au moins partiellement, dans ou sur un support lisible par ordinateur, p. ex. la mémoire principale 106. La mémoire principale 106 héberge le code de programme pour les entités fonctionnelles telles que le traitement de requête de base de données 108 qui inclut la fonctionnalité de réception et de traitement de requête de base de données et la fonctionnalité de traitement de données 109. Les instructions peuvent par ailleurs être transmises ou reçues sous forme de signal propagé via Internet par l'intermédiaire du dispositif d'interface de réseau 103 via l'interface d'utilisateur 102. La communication dans la machine informatisée est mise en oeuvre via le bus 104. Le fonctionnement basique de la machine informatique 100 est contrôlé par un système d'exploitation qui est aussi situé dans la mémoire principale 106, ledit au moins un processeur 101 et/ou la mémoire statique 105. [0068] En général, les routines exécutées pour mettre en oeuvre les modes de réalisation de l'invention, qu'elles soient implémentées comme des parties d'un système d'exploitation ou d'une application spécifique, d'un composant, d'un programme, d'un objet, d'un module ou d'une séquence d'instructions, ou même un sous-ensemble de ceux-ci, peuvent être désignées dans les présentes comme "code de programme informatique" ou simplement "code de programme». Un code de programme comporte typiquement des instructions lisibles par ordinateur qui résident à divers moments dans 21 divers dispositifs de mémoire et de stockage dans un ordinateur et qui, lorsqu'elles sont lues et exécutées par un ou plusieurs processeurs dans un ordinateur, amènent l'ordinateur à effectuer des opérations nécessaires à l'exécution d'opérations et/ou d'éléments propres à la mise en oeuvre des aspects variés des modes de réalisation de l'invention. Les instructions d'un programme, lisibles par ordinateur pour mettre en oeuvre les opérations des modes de réalisation de l'invention peuvent âtre, par exemple, le langage d'assemblage, ou encore un code source ou un code objet écrit en combinaison avec un ou plusieurs langages de programmation. [Revendication I] REVENDICATIONSUn procédé de traitement d'interrogations dans un système de bases de données distribuées, le système de bases de données distribuées comprenant : au moins une source de données d'origine stockant une quantité de données d'origine, et une pluralité de clients comprenant au moins un premier client et un deuxième client, dans lequel le premier client et le deuxième client stockent des données antémémorisées qui correspondent à au moins une partie de la quantité de données d'origine ; dans lequel le premier client et le deuxième client hébergent un modèle probabiliste produisant des valeurs de validité qui s'associent aux données antémémorisées pour indiquer une probabilité que les données antémémorisées stockées au client coïncident avec les données d'origine correspondantes ; le procédé comprenant, au premier client : la sélection aléatoire d'interrogations parmi une pluralité d'interrogations gérées par le système de bases de données distribuées, au moment où l'interrogation respective est reçue de l'un de la pluralité des clients ; pour chacune des interrogations sélectionnées de façon aléatoire, la récupération d'un premier élément des données antémémorisées stockées au premier client et correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire, et la récupération d'un premier élément des données d'origine correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire de ladite au moins une source de données d'origine ; pour les interrogations qui ne sont pas sélectionnées de façon aléatoire, la récupération d'un deuxième élément des données antémémorisées stockées au premier client et correspondant à l'interrogation l'évaluation de la valeur de validité du deuxième élément des données antémémorisées stockées au premier client ; si la valeur de la validité est en dessous d'un seuil donné, la récupération d'un deuxième élément des données d'origine correspondant à l'interrogation de ladite au moins une source de données d'origine, et l'actualisation du deuxième élément des données antémémorisées stockées au premier client par le deuxième élément des données 23 [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6] d'origine ; et l'adaptation du modèle probabiliste du premier client basé sur le premier élément récupéré des données antémémorisées et sur le premier élément récupéré des données d'origine en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique, la mise à disposition du modèle probabiliste adapté au deuxième client. Le procédé de la revendication 1, comprenant par ailleurs, pour des interrogations sélectionnées de façon aléatoire, la récupération d'un premier élément supplémentaire de donnée antémémorisée stockée par au moins un client de la pluralité des clients et correspondant à l'interrogation sélectionnée de façon aléatoire. Le procédé selon la revendication 2, dans lequel l'adaptation du modèle probabiliste est par ailleurs basée sur le premier élément supplémentaire de donnée antémémorisée. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant par ailleurs, au deuxième client : la réception, provenant du premier client, d'au moins une partie du modèle probabiliste adapté du premier client ; l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client sur la hase du modèle probabiliste adapté récupéré du premier client. Le procédé selon la revendication 4, dans lequel la mise à disposition du modèle probabiliste adapté au deuxième client comprend la mise à disposition d'une valeur de validité actualisée pour la première donnée antémémorisée associée à une valeur pondérée au deuxième client, dans lequel la valeur pondérée indique un niveau de corrélation du premier élément de donnée antémémorisée stockée au premier client avec un autre élément de donnée antémémorisée stockée au deuxième client, et dans lequel l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client basé sur le modèle probabiliste adapté récupéré du premier client comprend l'adaptation du modèle probabiliste du deuxième client sur la base de la valeur de validité actualisée pour la première donnée antémémorisée associée et la valeur pondérée associée. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant par ailleurs, au premier client : la réception, en provenance du deuxième client, d'au moins une partie du modèle probabiliste adapté du deuxième client ; dans lequel l'adaptation du modèle probabiliste du premier client est par ailleurs basée sur le modèle probabiliste adapté récupéré du deuxième 24 [Revendication 7] client. [Revendication 8] Une machine informatique agissant comme un premier client pour gérer des données dans un environnement informatique distribué comprenant une pluralité de clients comprenant au moins un premier client et un deuxième client et au moins une source de données d'origine stockant une quantité de données d'origine, la machine informatique étant agencée pour exécuter le procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 6. Un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme stockées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en oeuvre les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.