FR 3136620 A1 20231215 FR 2205553 A 20220609 Procédé d’établissement d’une communication entre au moins deux équipements d’un réseau de communication . L’invention se rapporte à un procédé d’établissement d’une communication entre au moins deux équipements d’un réseau de communication. Un tel procédé comprend, au niveau d’un dispositif intermédiaire : - la réception (11), en provenance de l’un desdits deux équipements, dit premier équipement, d’un premier message (M1) formaté dans un premier langage associé audit premier équipement ; - la génération (12), à partir dudit premier message (M1), d’un deuxième message (M2) formaté dans un deuxième langage associé à l’autre desdits deux équipements, dit deuxième équipement, ledit deuxième message (M2) correspondant à une traduction dudit premier message (M1) dans ledit deuxième langage, ladite génération étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones artificiels ; - la transmission (13) dudit deuxième message (M2) audit deuxième équipement. Figure d’abrégé : Figure 1 Procédé d’établissement d’une communication entre au moins deux équipements d’un réseau de communication. L’invention se situe dans le domaine des réseaux de communication. Plus particulièrement, l’invention se rapporte à l’administration et à la supervision des équipements utilisés pour la mise en œuvre de tels réseaux. Art antérieur Un réseau de communication repose généralement sur une infrastructure comprenant de nombreux équipements d’origine et de nature variées, que l’opérateur du réseau doit être en mesure d’administrer et superviser, de manière par exemple à détecter rapidement d’éventuels dysfonctionnements ou des options d’optimisation et pouvoir intervenir en conséquence afin d’assurer un fonctionnement optimal du réseau. À cette fin, un opérateur peut notamment collecter et surveiller de nombreuses métriques remontées par ces équipements, par exemple sous la forme d’indicateurs de performance clés (également appelés KPI, de l’anglais « Key Performance Indicator ») prédéfinis. Si nécessaire, un opérateur peut également envoyer des instructions à destination d’un équipement afin d’en modifier de manière temporaire ou permanente la configuration. Outre la présence d’équipements différents pour assurer des fonctions diverses, il est fréquent que des équipements de même nature mais provenant d’équipementiers différents soient mis en œuvre au sein d’un même réseau de communication, par exemple pour des raisons de coûts, de redondance matérielle destinée à rendre le réseau plus robuste, d’historique de déploiement du réseau, etc. Cette diversité matérielle n’est pas sans soulever certains problèmes pour l’opérateur : non seulement elle est susceptible de constituer un frein pour l’interopérabilité de ces différents équipements, mais elle complexifie également de manière importante la supervision, l’administration et la configuration du réseau de communication. En effet, chaque équipementier a tendance à implémenter son propre système de métriques et de commandes, lorsqu’il s’agit de mettre à disposition d’un utilisateur (typiquement un opérateur) les outils permettant de gérer les équipements qu’il commercialise. Ainsi, des métriques (i.e. des indicateurs) de même nature pour des équipements de même nature mais provenant d’équipementiers différents sont souvent nommées différemment (un même indicateur est par exemple nommé « VS.DLPRBUsedPerTypeService.VoIPGBR.Cum » pour un équipementier et « DLPRBUSEDPTYPESERV_VOIPGBR_CUM » pour un autre équipementier), voire associées à des formats de valeurs différents (un même indicateur est par exemple remonté sous la forme d’un nombre entier pour un équipementier, et d’un nombre relatif pour un autre équipementier). Il en va de même pour les commandes mises à disposition pour modifier la configuration de ces équipements, qui, d’un équipement à un autre, sont susceptibles de porter non seulement des noms différents pour des fonctions similaires, mais d’accepter en outre des paramètres de formats différents. À cette hétérogénéité déjà importante s’ajoute le fait que l’opérateur dispose généralement lui-même de son propre système de nomenclature et de format, différent de ceux de ses équipementiers, eu égard à ces indicateurs ou commandes, ce qui complique encore les opérations d’administration et de supervision du réseau. Pour répondre à ces problématiques, des travaux de normalisation ont été entrepris, notamment au niveau de certains organismes tels que le 3GPP (« 3rd Generation Partnership Project ») et l’ETSI (« European Telecommunications Standards Institute », i.e. l’institut européen des normes de télécommunications) dans le domaine des réseaux de télécommunication. Malgré ces tentatives de normalisation, opérateurs et équipementiers ne sont toutefois pas parvenus à converger vers l’utilisation d’un standard en matière de nomenclature et de format des données liées à la configuration et à l’administration des réseaux. Par ailleurs, les propositions et les recommandations complémentaires formulées par ces organismes dans ce domaine restent peu adoptées et peu implémentées par les différents acteurs impliqués. Il en résulte qu’un opérateur se voit généralement contraint de développer et maintenir des interfaces de médiation, reposant sur du code logiciel, afin d’être en mesure de consolider dans son propre système d’information les indicateurs remontés en provenance des différents équipements de son réseau de communication, ou d’adresser des messages de configuration à destination de ces équipements. Compte-tenu des évolutions fréquentes d’un réseau de communication (déploiement du réseau avec du matériel et/ou logiciel plus récent, remplacement d’équipements devenus obsolètes, montée de version de certains équipements, etc.), ce code logiciel doit être sans cesse revu et mis à jour, et sa complexité est croissante au fil du temps. Par exemple, l’intégration d’un nouvel équipement dans le réseau de l’opérateur oblige ce dernier à développer et intégrer le code logiciel nécessaire pour d’une part traduire les indicateurs remontés dans les messages de télémétrie émis par l’équipement d’un langage propriétaire propre à l’équipementier vers le langage propriétaire propre à l’opérateur, et d’autre part traduire les commandes transmises dans les messages de configuration émis par l’opérateur du langage propriétaire propre à l’opérateur vers le langage propriétaire propre à l’équipementier. De telles opérations ne se limitent généralement pas à un simple renommage des noms des indicateurs et des commandes, mais nécessitent souvent des manipulations complexes d’agrégation et d’adaptation (un indicateur côté opérateur pouvant par exemple correspondre à la somme d’une pluralité d’indicateurs côté équipementier, avec des formats de données différents). Le développement et la maintenance du code logiciel mis en œuvre au niveau de ces interfaces de médiation se révèlent donc de plus en plus fastidieux et coûteux, avec un risque d’erreurs croissant, tant le nombre et la variété d’équipements intégrés dans les réseaux de communication actuels sont élevés. Il existe donc un besoin pour une solution permettant de simplifier l’administration et la supervision des nombreux équipements hétérogènes d’un réseau de communication, et plus généralement de faciliter de manière globale l’interopérabilité entre ces différents équipements. La présente technique permet de proposer une solution visant à remédier à certains inconvénients de l’art antérieur. Selon un aspect, la présente technique se rapporte en effet à un procédé d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication. Un tel procédé comprend, au niveau d’un dispositif intermédiaire, au moins une itération des étapes suivantes pour la mise en œuvre de ladite communication : - la réception, en provenance de l’un desdits deux équipements, dit premier équipement, d’un premier message formaté dans un premier langage associé audit premier équipement ; - la génération, à partir dudit premier message, d’un deuxième message formaté dans un deuxième langage associé à l’autre desdits deux équipements, dit deuxième équipement, ledit deuxième message correspondant à une traduction dudit premier message dans ledit deuxième langage, ladite génération étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones artificiels ; - la transmission dudit deuxième message audit deuxième équipement. De cette manière, il n’est plus nécessaire d’avoir recours aux opérations fastidieuses et complexes de développement et de maintien d’un code de conversion entre différents langages de communication au niveau d’interfaces de médiation pour permettre la mise en œuvre d’une communication entre des équipements associés à des langages de communication différents. Dans un mode de réalisation particulier, ledit premier message est un message associé à une tâche de télémétrie, ledit premier message comprenant au moins un nom et une valeur associée à au moins un indicateur remonté par ledit premier équipement, ledit au moins indicateur étant associé à un état de fonctionnement dudit premier équipement et/ou dudit réseau de communication. De cette manière, la présente technique permet notamment une gestion facilitée des opérations de collecte et de surveillance de métriques remontées par le premier équipement, et notamment d’indicateurs de performance clés liés au premier équipement et/ou au réseau de communication. Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ledit deuxième message comprend au moins une traduction dudit nom dans ledit deuxième langage et/ou une conversion de ladite valeur dans un format de valeur d’indicateur correspondant dudit deuxième langage. De cette manière, la présente technique permet une conversion automatique des métriques remontées par le premier équipement (typiquement un équipement d’un équipementier) dans un format directement exploitable par le deuxième équipement (typiquement un équipement d’un opérateur). Dans un mode de réalisation particulier, ledit premier message est un message associé à une tâche de configuration, ledit premier message comprenant au moins une instruction de modification de configuration émise par ledit premier équipement à destination dudit deuxième équipement. De cette manière, la présente technique permet notamment une gestion facilitée des opérations de configuration, par exemple par un opérateur, des équipements d’un réseau de communication. Selon une caractéristique particulière de ce mode de réalisation, ledit deuxième message comprend au moins une traduction de ladite instruction dans ledit deuxième langage et/ou une conversion d’au moins un paramètre associé à ladite instructions dans un format de paramètres de configuration correspondant dudit deuxième langage. De cette manière, la présente technique permet une conversion automatique des instructions de configuration émises par le premier équipement (typiquement un équipement d’un opérateur) dans un format directement compréhensible et exécutable par le deuxième équipement (typiquement un équipement d’un équipementier). Dans un mode de réalisation particulier, ledit au moins un réseau de neurones artificiels est un réseau à base de transformeurs. De cette manière, les perspectives d’obtention de performances optimales pour la traduction du premier langage vers le deuxième langage sont maximisées, les réseaux à base de transformeurs, et notamment les réseaux autorégressifs, ayant déjà fait leurs preuves dans des contextes de traductions automatique d’une langue à une autre pour des langues pratiquées par des locuteurs humains. Dans un mode de réalisation particulier, ledit au moins un réseau de neurones artificiels est entrainé par apprentissage, au moyen d’au moins une base d’apprentissage comprenant une pluralité d’échantillons associant dans cet ordre des données d’entrées formatées dans ledit premier langage à des données cibles formatées dans ledit deuxième langage, lesdites données cibles correspondant à une traduction desdites données d’entrées dans ledit deuxième langage. De cette manière, avec la technique proposée, la logique métier est gérée au niveau d’une ou plusieurs bases d'apprentissage plutôt qu’au niveau d’un code logiciel de conversion complexe et difficile à maintenir, ce qui offre de nombreux avantages en termes de simplicité et de souplesse notamment pour la prise en compte des évolutions du réseau de communication. Dans un mode de réalisation particulier, pour chaque échantillon de ladite pluralité d’échantillons, ladite au moins une base d’apprentissage comprend un échantillon dit échantillon miroir associant dans cet ordre lesdites données cibles formatées dans ledit deuxième langage auxdites données d’entrées formatées dans ledit premier langage. De cette manière, une base d'apprentissage permettant d’entrainer des réseaux de neurones artificiels à la prise en charge de traductions bidirectionnelles ou multidirectionnelles est facilement constituée, par simple duplication d’échantillons avec inversion des données d’entrées et des données cibles. Dans un mode de réalisation particulier, ladite au moins une base d’apprentissage comprend en outre une pluralité d’échantillons associant des données formatées dans ledit premier langage et/ou ledit deuxième langage à des données traduites formatées dans au moins un autre langage différent dudit premier langage et dudit deuxième langage. De cette manière, la présente technique permet de gérer un contexte « multilingue », des traductions d’au moins un langage vers plusieurs autres langages pouvant être mises en œuvre par un même dispositif intermédiaire. Dans un mode de réalisation particulier, lesdits échantillons comprennent au moins une association entre : - au moins un nom d’indicateur et un format de valeur d’indicateur dans ledit premier langage avec au moins un nom d’indicateur et un format de valeur d’indicateur correspondants dans ledit deuxième langage ; et/ou - au moins un nom de commande de configuration et un format de paramètres de configuration dans ledit premier langage avec au moins un nom de commande de configuration et un format de paramètres de configuration correspondants dans ledit deuxième langage. De cette manière, une base d'apprentissage permettant d’entrainer un réseau de neurones à la prise en charge de tâches de télémétrie et/ou de configuration est facilement constituée. Dans un mode de réalisation particulier, une valeur spécifique d’indicateur et/ou de paramètre dans lesdites données d’entrées est représentative respectivement d’une absence d’indicateur et/ou de paramètre correspondant dans lesdites données cibles. De cette manière, l’utilisateur dispose d’un moyen pour indiquer qu’un indicateur ou qu’un paramètre n’a pas d’équivalent dans un langage cible, ou qu’il ne doit pas être traduit. Dans un mode de réalisation particulier, lesdits échantillons comprennent en outre, dans au moins une parmi lesdites données d’entrée et lesdites données cibles, des informations appartenant au groupe comprenant : - un identifiant d’acteur associé à un équipement ; - un identifiant d’équipement ; - une version d’équipement ; - un identifiant de logiciel associé à un équipement ; - une version de logiciel associé à un équipement ; - un horodatage ; - un type de tâche. De cette manière, diverses données complémentaires sont présentes dans les échantillons de la base d'apprentissage, afin de compléter ou faciliter l’apprentissage du réseau de neurones. Dans un mode de réalisation particulier, lesdites informations sont précédées d’un préfixe identifiant le type d’information associé, ledit préfixe étant, pour un type d’information donné, constant dans l’ensemble de ladite base d'apprentissage. De cette manière, la détection de ces informations complémentaires par le réseau de neurones est facilitée, et la tâche d’apprentissage est encore simplifiée. Selon un autre aspect, la présente technique se rapporte également à un dispositif d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication. Un tel dispositif comprend : - des moyens de réception, en provenance de l’un desdits deux équipements, dit premier équipement, d’un premier message formaté dans un premier langage associé audit premier équipement ; - des moyens de génération, à partir dudit premier message, d’un deuxième message formaté dans un deuxième langage associé à l’autre desdits deux équipements, dit deuxième équipement, ledit deuxième message correspondant à une traduction dudit premier message dans ledit deuxième langage, ladite génération étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones artificiels ; - des moyens de transmission dudit deuxième message audit deuxième équipement. Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté sur un ordinateur. La technique proposée vise également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé tel que décrit précédemment, dans l’un quelconque de ses modes de réalisation. Un tel support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un disque dur. D'autre part, un tel support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau, par exemple le réseau Internet. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de l'invention. Figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préférentiel, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : illustre le principe général d’un procédé d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ; présente quelques échantillons d’une base d'apprentissage apte à être utilisée pour entrainer au moins un réseau de neurones artificiels à traduire un message d’un langage à un autre, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée ; décrit une architecture simplifiée d’un dispositif intermédiaire pour la mise en œuvre de la technique proposée, dans un mode de réalisation particulier. Description détaillée de l’invention La présente demande permet de remédier à certains des inconvénients précités. La technique proposée vise notamment à proposer une solution plus simple, moins coûteuse et plus flexible que le développement et le maintien d’interfaces logicielles de médiation selon l’art antérieur – qui reposent généralement sur un codage « brut » (i.e. « en dur ») de règles de traduction – pour l’établissement d’une communication entre des équipements potentiellement hétérogènes (par exemple parce qu’ils proviennent d’équipementiers différents) au sein d’un réseau de communication. Dans le présent document, la technique proposée est majoritairement présentée dans le contexte d’échanges de messages de télémétrie et de configuration entre des équipements réseau formant au moins une partie de l’infrastructure d’un réseau de télécommunication (e.g. un réseau 3G, 4G ou 5G). Il est entendu que cet exemple est purement illustratif et non limitatif, et représentatif d’un mode de réalisation particulier de la technique proposée. En particulier, la présente technique peut être mise en œuvre dans d’autres contextes, comprenant des échanges de messages relatifs à d’autres types de tâches que des tâches de télémétrie ou de configuration. On entend par la suite par « langage associé à un équipement » (ou, par extension, par « langage propre à un équipementier ») un ensemble de règles de syntaxe, de nomenclature (de données telles que des indicateurs, de fonctions, etc.) et de format attendu et/ou utilisé par un équipement réseau dans ses communications avec des équipements tiers. Par analogie avec des locuteurs humains, il s’agit de la « langue » parlée et comprise par l’équipement réseau, i.e. le langage de communication dans lequel il délivre des informations ou des commandes à destination d’autres équipements et dans lequel il est apte à comprendre des informations ou des commandes reçues en provenance d’autres équipements. La présente technique se rapporte ainsi à des solutions de traduction permettant d’établir une communication entre des équipements réseau ne partageant pas nécessairement le même langage. Sur toutes les figures du présent document, les éléments et étapes identiques sont désignés par une même référence numérique. Par ailleurs, dans la description qui suit, les termes « premier » et « deuxième » (utilisés pour qualifier un équipement, un message, un langage, etc.) visent uniquement à permettre d’établir une distinction entre deux éléments, et n’impliquent aucunement l’existence d’une quelconque relation d’ordre entre ces éléments. Selon un premier aspect, la présente technique se rapporte à un procédé d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication : un premier équipement associé à un premier langage de communication et un deuxième équipement associé à un deuxième langage de communication (généralement différent du premier langage de communication). Le premier langage et le deuxième langage peuvent différer en ce que les messages et/ou les attributs et/ou les valeurs des langages respectifs sont différents. Le principe général d’un tel procédé est illustré en relation avec la , dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Ce procédé est mis en œuvre au niveau d’un dispositif intermédiaire, i.e. au niveau d’un dispositif apte à relayer toute communication ou tout message relatif à la communication de l’un des deux équipements vers l’autre des deux équipements (et inversement), le cas échéant en les adaptant. Un tel dispositif intermédiaire peut être compris dans un équipement tiers distinct des deux équipements entre lesquels on vise à établir une communication. De manière alternative, le dispositif intermédiaire peut être embarqué au sein même de l’un ou l’autre de ces deux équipements, par exemple au sein d’une interface de communication de l’équipement concerné. Dans une étape 11, le dispositif intermédiaire reçoit un message M1 en provenance du premier équipement du réseau de communication. Un tel message comprend des données formatées dans le langage associé audit premier équipement, i.e. dans le premier langage de communication. Dans une étape 12, le message M1 reçu à l’étape 11, dit premier message, est fourni en entrée d’au moins un réseau de neurones artificiels préalablement entrainé pour traduire des données d’au moins un langage, et plus particulièrement du premier langage associé au premier équipement, vers au moins un autre langage, et plus particulièrement vers le deuxième langage associé au deuxième équipement. Ce réseau de neurones traite le premier message M1, et génère en sortie un deuxième message M2 correspondant à une traduction du premier message M1 dans le deuxième langage associé au deuxième équipement. Dans un mode de réalisation particulier, le réseau de neurones utilisé est un réseau de neurones à base de transformeurs (mieux connu sous le terme anglais « Transformers »). Selon une caractéristique particulière, le modèle du réseau de neurones est plus particulièrement de type « décodeur pur » (e.g. modèle GPT, de l’anglais « Generative Pre-Training ») : seule la partie décodeur du réseau de neurones à base de transformeurs est conservée. Un tel modèle, dit autorégressif, est intéressant en ce qu’il a déjà fait ses preuves pour la mise en œuvre de traductions automatique d’une langue à une autre (par exemple du français à l’allemand), en ce qui concerne des langues pratiquées par des locuteurs humains. La technique proposée n’est cependant pas limitée au modèle de type « décodeur », et d’autres modèles de réseaux de neurones à base de transformeurs, par exemple de type « encodeur - décodeur » (e.g. modèles T5 ou mT5), ou de type « encodeur pur » (e.g. modèle BERT, de l’anglais « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ») peuvent également être utilisés dans le cadre de la présente technique. Il est à noter qu’il ne s’agit pas simplement d’utiliser une technique ou un outil (comme par exemple le modèle GPT) pour un autre contexte (supervision de réseau) que le contexte initial (traduction de langues). En effet le nouveau contexte d’utilisation de cette technique requiert notamment des conversions, des formatages voire des agrégations plus complexes, impliquant une adaptation importante de la technique comme décrit dans la . Selon la présente technique, le réseau de neurones est entrainé par apprentissage, par exemple par apprentissage supervisé, au moyen d’une base d’apprentissage construite de manière particulière, comme détaillé ultérieurement en relation avec la dans divers modes de réalisation particuliers de la technique proposée. Plus particulièrement, une telle base d’apprentissage comprend un grand nombre d’exemples (typiquement des milliers ou des centaines de milliers), dits échantillons, de traduction d’au moins un langage de communication source vers au moins un langage de communication cible. Dans une étape 13, le deuxième message M2 est transmis au deuxième équipement. Ce deuxième message M2 étant formaté dans le deuxième langage associé à ce deuxième équipement, il est parfaitement compréhensible de ce deuxième équipement, et une communication est ainsi établie entre le premier équipement et le deuxième équipement. Bien entendu, plusieurs itérations des étapes 11 à 13 peuvent être mises en œuvre successivement, notamment pour la mise en œuvre d’une communication bidirectionnelle (le premier équipement d’une itération devenant le deuxième équipement d’une autre itération, et vice et versa). Selon une caractéristique particulière, une traduction par lot (traitement « batch » en anglais) d’une pluralité de messages peut être mis en œuvre lors des étapes 11 à 13 (par exemple via des techniques de parallélisme de traitement mises en œuvre au moyen d’un dispositif intermédiaire reposant sur une architecture multicœurs ou multiprocesseurs). Ainsi, la technique proposée permet d’éviter d’avoir à développer et maintenir un code complexe de conversion entre différents langages de communication, grâce à l’utilisation d’au moins un réseau de neurones préalablement entrainé à déduire et généraliser des correspondances entre ces langages de communication à partir d’exemples de correspondance fournis dans une ou plusieurs bases d'apprentissage (également parfois désignées sous le nom de « jeux de données d’apprentissage »). En d'autres termes, avec la présente technique, la logique métier n’est plus gérée de manière algorithmique au niveau d’un code logiciel, mais elle est déplacée au niveau d’une ou plusieurs bases d'apprentissage, ce qui offre beaucoup plus de simplicité, de souplesse et d’adaptabilité aux modifications de l’un ou l’autre des langages de communication à l’utilisateur (le code des réseaux de neurones restant notamment agnostique à la logique métier). La présente technique est notamment adaptée pour une mise en œuvre dans le domaine de la supervision et de l’administration, par un opérateur, des équipements d’un réseau de télécommunication. En effet, comme présenté en relation avec l’art antérieur, de tels équipements (par exemple des équipements réseau d'accès radio de type « RAN ») utilisent souvent un langage propriétaire propre à l’équipementier qui les commercialise. Ainsi, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée, dans au moins une itération du procédé d’établissement d’une communication préalablement décrit, le message reçu par le dispositif intermédiaire est un message de télémétrie en provenance d’un équipement mis en œuvre au sein de l’infrastructure d’un réseau de communication. Un tel message de télémétrie comprend au moins une valeur associée à au moins un indicateur remonté par l’équipement à destination de l’opérateur du réseau, cet indicateur étant par exemple associé à un état de fonctionnement dudit équipement et/ou dudit réseau de communication. Ce message de télémétrie reçu au niveau du dispositif intermédiaire dans le langage propre à l’équipement qui l’a émis est alors traduit par le dispositif intermédiaire, au moyen d’un ou plusieurs réseaux de neurones tels que précédemment décrits, dans un langage compatible avec le système de l’opérateur, puis relayé à cet opérateur (par exemple à un serveur spécifique) de sorte que ce dernier puisse exploiter les informations qu’il contient. De manière complémentaire ou alternative, dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée, dans au moins une itération du procédé d’établissement d’une communication préalablement décrit, le message reçu par le dispositif intermédiaire est un message de configuration émis par l’opérateur du réseau de communication (par exemple via un serveur spécifique) et destiné à un équipement particulier mis en œuvre au sein de l’infrastructure de ce réseau. Un tel message de configuration comprend au moins une instruction de modification de configuration, et éventuellement un ou plusieurs paramètres associés. Ce message de configuration reçu au niveau du dispositif intermédiaire dans le langage propre à l’opérateur qui l’a émis est alors traduit par le dispositif intermédiaire, au moyen d’un ou plusieurs réseaux de neurones tels que précédemment décrits, dans le langage propre à l’équipement visé par la demande de modification de configuration, puis relayé à cet équipement de sorte que ce dernier puisse mettre en œuvre les opérations de modification de configuration requises. On décrit maintenant, en relation avec la , un extrait d’un exemple de base d’apprentissage apte à être utilisée pour entrainer au moins un réseau de neurones, afin qu’un opérateur (ici nommé O) soit en mesure d’administrer les équipements de deux équipementiers (ici respectivement nommés A et B), dans un mode de réalisation particulier de la technique proposée. Dans cet exemple, huit échantillons E1 à E8 sont présentés. Pour faciliter la lecture de la , les parties d’un échantillon contenant des données formatées selon le langage de l’équipementier A sont soulignées avec un trait continu, les parties d’un échantillon contenant des données formatées selon le langage de l’équipementier B sont soulignées avec un trait en pointillé, et les parties d’un échantillon contenant des données formatées selon le langage de l’opérateur O ne sont pas soulignées. Comme visible sur la , chaque échantillon associe des données d’entrées formatées dans un langage à des données cibles formatées dans un autre langage, les données cibles correspondant à une traduction des données d’entrées dans cet autre langage. Un échantillon est donc principalement composé de deux parties – une partie gauche correspondant aux données d’entrée et une partie droite correspondant aux données d’entrée traduites dans un autre langage – éventuellement séparées par un séparateur (la chaine de caractères « -> » dans l’exemple de la ) permettant de faciliter l’identification de ces deux parties par le réseau de neurones. Plus particulièrement, dans un mode de réalisation particulier, la base d'apprentissage comprend des échantillons correspondant à des exemples de traduction de messages de télémétrie, et des échantillons correspondant à des exemples de traduction de messages de configuration. Ainsi, si on s’intéresse dans un premier temps aux quatre échantillons E1, E2, E3 et E4 : - les échantillons E1 et E3 se rapportent à la traduction de messages de télémétrie utilisés pour remonter des indicateurs respectivement des équipementiers A et B vers l’opérateur O ; - les échantillons E2 et E4 se rapportent à la traduction de messages de configuration utilisés pour envoyer des instructions de configuration de l’opérateur O respectivement vers les équipementiers A et B. Les échantillons correspondant à des exemples de traduction de messages de télémétrie associent au moins un nom d’indicateur et un format de valeur d’indicateur dans un premier langage avec au moins un nom d’indicateur et un format de valeur d’indicateur correspondants dans un deuxième langage. Ainsi, si on considère par exemple l’échantillon E1, on constate que l’indicateur de nom « kpi-1 » dans le système de l’équipementier A correspond à l’indicateur de nom différent « kpi1 » dans le système de l’opérateur O, et que l’équipementier A valorise cet indicateur sous forme d’un nombre réel (valeur « 3.1 ») alors que l’opérateur O l’associe à un nombre entier (valeur « 3 ») dans son propre système. Les échantillons correspondant à des exemples de traduction de messages de configuration associent au moins un nom de commande de configuration et un format de paramètres de configuration dans un premier langage avec un nom de commande de configuration et un format de paramètres de configuration dans un deuxième langage. Ainsi, si on considère par exemple l’échantillon E2, on constate que la commande de nom « set- foo - threshold » dans le système de l’opérateur O correspond à la commande de nom différent « foo » dans le système de l’équipementier A, et que alors que l’opérateur O passe en paramètre de cette commande un nombre entier (paramètre « param1 » de valeur « 10 ») la commande correspondante de l’équipementier A attend un tel paramètre ou un paramètre équivalent sous un nom différent et sous forme d’un nombre réel (paramètre « param - 1 » de valeur « 10.0 ») afin de pouvoir l’exécuter. Selon une caractéristique particulière, une valeur spécifique (par exemple la valeur « 9999 ») peut être attribuée à un indicateur (dans le cas de traduction de messages de télémétrie) ou à un paramètre d’une instructions de configuration (dans le cas de traduction de message de configuration) dans les données d’entrée formatées dans un premier langage, pour indiquer que l’indicateur ou le paramètre en question n’a pas d’équivalent dans le deuxième langage et/ou qu’il doit être ignoré lors de la traduction du premier langage vers le deuxième langage. Par exemple, dans l’échantillon E3, la valeur « 9999 » est attribuée à l’indicateur de nom « kpi -III » dans les données d’entrées, pour signifier une absence d’indicateur correspondant dans les données cibles (par exemple parce qu’un tel indicateur n’a pas d’équivalent dans le deuxième langage, ou parce que pour des raisons diverses l’opérateur souhaite volontairement l’ignorer). Les exemples précédents des échantillons E1, E2, E3 et E4 sont purement illustratifs et non limitatifs, et d’autres types de correspondance de nomenclature et/ou de format peuvent apparaître dans la base d'apprentissage dans le cadre de la présente technique, par exemple des associations entre un indicateur unique pour un acteur et une pluralité d’indicateurs pour un autre acteur (e.g. lorsqu’un indicateur côté opérateur correspond à l’agrégation de plusieurs indicateurs côté équipementier), des associations dans lesquelles une commande de configuration pour un acteur est décomposée en plusieurs commandes de configuration pour un autre acteur, des associations entre formats distincts (e.g. entre des entiers « 0 » et « 1 » d’une part avec respectivement des chaines de caractères « false » et « true » d’autre part), etc. Dans un mode de réalisation particulier, pour compléter ou faciliter l’apprentissage du réseau de neurones, diverses données complémentaires sont présentes dans les échantillons de la base d'apprentissage, en plus des données relatives aux indicateurs et à leurs valeurs ou aux commandes et à leurs paramètres. Ainsi, les échantillons comprennent par exemple, dans leur partie gauche et/ou dans leur partie droite, des informations supplémentaires en plus des données purement télémétriques ou de configuration, comprenant (à titre illustratif et non limitatif) un identifiant d’acteur (par exemple le nom d’un équipementier ou d’un opérateur), un identifiant d’équipement (par exemple un nom de modèle d’équipement), une version d’équipement, un identifiant de logiciel associé à un équipement, une version de logiciel associé à un équipement, un horodatage, un type de tâche (e.g. télémétrie, configuration, autre type de tâche), etc. Selon une caractéristique particulière, pour faciliter la détection de ces informations complémentaires par le réseau de neurones, un préfixe identifiant le type d’information associé est utilisé au sein des échantillons de la base d'apprentissage. Dans ce cas, un tel préfixe, qui peut également être qualifié de « balise », est constant dans l’ensemble de la base d'apprentissage. Par exemple, dans l’exemple de la , le même préfixe « actor -id : » est utilisé dans l’ensemble de la base d'apprentissage pour préciser que l’information qui suit immédiatement ce préfixe est un identifiant d’acteur (identifiant « O » pour l’opérateur, « A » pour l’équipementier A, ou « B » pour l’équipementier B). Dans un mode de réalisation particulier, pour au moins un échantillon de la base d'apprentissage associant dans cet ordre des données d’entrées formatées dans un premier langage à des données cibles formatées dans un deuxième langage (correspondant aux données d’entrée traduites dans le deuxième langage), la base d'apprentissage contient un échantillon dit « miroir » associant dans cet ordre lesdites données cibles formatées dans ledit deuxième langage auxdites données d’entrées formatées dans ledit premier langage. Selon une caractéristique particulière, à chaque échantillon présent dans la base d'apprentissage correspond un échantillon miroir également présent dans la base d'apprentissage. Par exemple, les échantillons E5, E6, E7 et E8 présents dans la base d'apprentissage illustrée en correspondent respectivement aux échantillons miroir des échantillons E1, E2, E3 et E4 également présents dans la base d'apprentissage. Une telle mise en œuvre est particulièrement intéressante lorsqu’il s’agit d’entrainer des réseaux de neurones autorégressifs, particulièrement performants dans le cadre de la présente technique, afin que ces réseaux de type causal ne restent pas à usage monodirectionnel après entrainement (c’est-à-dire uniquement apte à traduire dans un sens, d’un premier langage vers un autre, mais pas dans l’autre sens, du deuxième langage au premier), mais qu’ils soient au contraire bien capables de traductions bidirectionnelles ou multidirectionnelles dans le cas où la traduction est valide pour un nombre supérieur à deux d’acteurs. Il est par ailleurs intéressant de noter que la présente technique permet de gérer un contexte qui peut être qualifié de « multilingue », en ce sens que des traductions d’au moins un langage vers plusieurs autres langages (potentiellement jusqu’à quelques centaines d’autres langages) peuvent être mises en œuvre par un même dispositif intermédiaire. Par exemple, selon une première implémentation, un seul et même réseau de neurones peut être mis en œuvre au niveau du dispositif intermédiaire, pour la traduction de nombreux langages (plus de deux), si la base d'apprentissage qui a servi à l’entrainer contient des exemples de messages traduits d’au moins un langage vers et depuis une pluralité d’autres langages (i.e. d’au moins d’un langage vers au moins deux autres langages). C’est le cas notamment de l’exemple de la base d'apprentissage illustrée en relation avec la , qui n’est pas limitée à des échantillons comprenant des exemples de traduction entre uniquement deux langages, mais qui comprend au contraire des exemples de traduction de message dans un langage propre à l’opérateur O vers ou depuis plusieurs autres langages, i.e. le langage associé à l’équipementier A et le langage associé à l’équipementier B. Un tel réseau de neurones, et la base d'apprentissage utilisé pour l’entrainer, peuvent alors être qualifiés de « multilingues ». Alternativement ou de manière complémentaire, dans une deuxième implémentation, plusieurs réseaux de neurones peuvent être mis en œuvre au niveau du dispositif intermédiaire, et plus particulièrement un réseau de neurones par couple de langages à gérer (e.g. un premier réseau de neurones de traduction entre opérateur O et équipementier A, un deuxième réseau de neurones de traduction entre opérateur O et équipementier B, éventuellement un troisième réseau de neurones de traduction entre équipementier A et équipementier B, etc.). Dans ce cas, chaque réseau de neurones est entrainé indépendamment des autres réseaux de neurones, au moyen d’une base d'apprentissage qui lui est propre et qui contient uniquement des associations entre les deux langages prédéfinis à traiter par le réseau de neurones considéré, et qui peut donc être qualifiée de « bilingue ». Il peut être intéressant de noter qu’une base d'apprentissage multilingue pour l’entrainement d’un réseau de neurones unique, telle que présentée en relation avec la première implémentation précédemment décrite, peut par exemple être obtenue par concaténation de plusieurs bases d’apprentissage bilingues. Selon un autre aspect, la technique proposée se rapporte également à un dispositif intermédiaire apte à réaliser le procédé précédemment décrit dans l’un quelconque de ses modes de réalisation, pour l’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication. Plus particulièrement, un tel dispositif selon la présente technique comprend : - des moyens de réception, en provenance de l’un desdits deux équipements, dit premier équipement, d’un premier message formaté dans un premier langage associé audit premier équipement ; - des moyens de génération, à partir dudit premier message, d’un deuxième message formaté dans un deuxième langage associé à l’autre desdits deux équipements, dit deuxième équipement, ledit deuxième message correspondant à une traduction dudit premier message dans ledit deuxième langage, ladite génération étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones ; - des moyens de transmission dudit deuxième message audit deuxième équipement. La représente, de manière schématique et simplifiée, la structure d’un tel dispositif, dans un mode de réalisation particulier. Le dispositif intermédiaire selon la technique proposée comprend par exemple une mémoire 31 constituée d’une mémoire tampon M, une unité de traitement 32, équipée par exemple d’un microprocesseur μP, et pilotée par le programme d’ordinateur Pg 33, mettant en œuvre des étapes du procédé établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication selon au moins un mode de réalisation de l’invention. À cette fin, le dispositif intermédiaire comprend également au moins une interface de communication (par exemple une interface de communication Ethernet), lui permettant de recevoir et d’émettre des messages en provenance et à destination d’autres équipements présents dans le réseau de communication, et au moins un réseau de neurones de traduction de messages. À l’initialisation, les instructions de code du programme d’ordinateur 33 sont chargées dans la mémoire tampon avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement 32. L’unité de traitement 32 reçoit en entrée E par exemple un premier message en provenance d’un premier équipement du réseau de communication, ce premier message étant formaté dans un premier langage associé audit premier équipement. Le microprocesseur de l’unité de traitement 32 réalise alors les étapes du procédé d’établissement d’une communication, selon les instructions du programme d’ordinateur 33. Plus particulièrement, le premier message reçu en entrée E est fourni en entrée d’au moins un réseau de neurones mis en œuvre par l’unité de traitement 32 et préalablement entrainé pour traduire des données formatées dans au moins un langage vers des données formatées dans au moins un autre langage. À partir du premier message formaté dans le premier langage, le réseau de neurones génère plus particulièrement un deuxième message correspondant à une traduction du premier message dans un deuxième langage associé à un deuxième équipement du réseau de communication. Ce deuxième message est alors transmis par l’unité de traitement 32 en sortie S à destination du deuxième équipement, pour exploitation. Procédé d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend, au niveau d’un dispositif intermédiaire, au moins une itération des étapes suivantes pour la mise en œuvre de ladite communication : - réception (11), en provenance de l’un desdits deux équipements, dit premier équipement, d’un premier message (M1) formaté dans un premier langage associé audit premier équipement ; - génération (12), à partir dudit premier message (M1), d’un deuxième message (M2) formaté dans un deuxième langage associé à l’autre desdits deux équipements, dit deuxième équipement, ledit deuxième message (M2) correspondant à une traduction dudit premier message (M1) dans ledit deuxième langage, ladite génération étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones artificiels ; - transmission (13) dudit deuxième message (M2) audit deuxième équipement. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit premier message est un message associé à une tâche de télémétrie, ledit premier message comprenant au moins un nom et une valeur associée à au moins un indicateur remonté par ledit premier équipement, ledit au moins indicateur étant associé à un état de fonctionnement dudit premier équipement et/ou dudit réseau de communication. Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que ledit deuxième message comprend au moins une traduction dudit nom dans ledit deuxième langage et/ou une conversion de ladite valeur dans un format de valeur d’indicateur correspondant dudit deuxième langage. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit premier message est un message associé à une tâche de configuration, ledit premier message comprenant au moins une instruction de modification de configuration émise par ledit premier équipement à destination dudit deuxième équipement. Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que ledit deuxième message comprend au moins une traduction de ladite instruction dans ledit deuxième langage et/ou une conversion d’au moins un paramètre associé à ladite instructions dans un format de paramètres de configuration correspondant dudit deuxième langage. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit au moins un réseau de neurones artificiels est un réseau à base de transformeurs. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit au moins un réseau de neurones artificiels est entrainé par apprentissage, au moyen d’au moins une base d’apprentissage comprenant une pluralité d’échantillons associant dans cet ordre des données d’entrées formatées dans ledit premier langage à des données cibles formatées dans ledit deuxième langage, lesdites données cibles correspondant à une traduction desdites données d’entrées dans ledit deuxième langage. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que pour chaque échantillon de ladite pluralité d’échantillons, ladite au moins une base d’apprentissage comprend un échantillon dit échantillon miroir associant dans cet ordre lesdites données cibles formatées dans ledit deuxième langage auxdites données d’entrées formatées dans ledit premier langage. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que ladite au moins une base d’apprentissage comprend en outre une pluralité d’échantillons associant des données formatées dans ledit premier langage et/ou ledit deuxième langage à des données traduites formatées dans au moins un autre langage différent dudit premier langage et dudit deuxième langage. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que lesdits échantillons comprennent au moins une association entre : - au moins un nom d’indicateur et un format de valeur d’indicateur dans ledit premier langage avec au moins un nom d’indicateur et un format de valeur d’indicateur correspondants dans ledit deuxième langage ; et/ou - au moins un nom de commande de configuration et un format de paramètres de configuration dans ledit premier langage avec au moins un nom de commande de configuration et un format de paramètres de configuration correspondants dans ledit deuxième langage. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce qu’une valeur spécifique d’indicateur et/ou de paramètre dans lesdites données d’entrées est représentative respectivement d’une absence d’indicateur et/ou de paramètre correspondant dans lesdites données cibles. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que lesdits échantillons comprennent en outre, dans au moins une parmi lesdites données d’entrée et lesdites données cibles, des informations appartenant au groupe comprenant : - un identifiant d’acteur associé à un équipement ; - un identifiant d’équipement ; - une version d’équipement ; - un identifiant de logiciel associé à un équipement ; - une version de logiciel associé à un équipement ; - un horodatage ; - un type de tâche. Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que lesdites informations sont précédées d’un préfixe identifiant le type d’information associé, ledit préfixe étant, pour un type d’information donné, constant dans l’ensemble de ladite base d'apprentissage. Dispositif d’établissement d’une communication entre deux équipements d’un réseau de communication, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend : - des moyens de réception, en provenance de l’un desdits deux équipements, dit premier équipement, d’un premier message formaté dans un premier langage associé audit premier équipement ; - des moyens de génération, à partir dudit premier message, d’un deuxième message formaté dans un deuxième langage associé à l’autre desdits deux équipements, dit deuxième équipement, ledit deuxième message correspondant à une traduction dudit premier message dans ledit deuxième langage, ladite génération étant mise en œuvre au moyen d’au moins un réseau de neurones artificiels ; - des moyens de transmission dudit deuxième message audit deuxième équipement. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, lorsqu’il est exécuté par un ordinateur.