FR 3153460 A1 20250328 FR 2310059 A 20230922 L’invention concerne un procédé et un dispositif de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule, ledit procédé comprenant les étapes de : Réception (210) d’un texte généré ; Détermination (220) d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé Réception (230) de premières données ; Réception (240) de deuxièmes données ; Détermination (250) d’une première liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites premières et deuxièmes données et d’un graphe de connaissance prédéterminé Détermination (260) d’une deuxième liste de mots à partir de la première liste de mots, desdites deuxièmes données et d’un deuxième modèle prédéterminé Détermination (270) d’une liste de phrases à partir de ladite deuxième liste de mots et d’un troisième modèle prédéterminé Emission (280) de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations ladite anomalie de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Figure à publier pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule Domaine technique de l’invention L’invention est dans le domaine des systèmes d’aide à la conduite de véhicule autonome. En particulier, l’invention concerne un procédé et un dispositif de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour informer un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale. Etat de la technique On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule, le « véhicule » est alors également nommé « véhicule autonome ». Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. Les véhicules commercialisés aujourd’hui comprennent de très nombreuses fonctionnalités et deviennent de plus en plus complexes pour répondre aux besoins des réglementations comme les contraintes sur les émissions. Des bruits ou des fonctionnements non attendues peuvent laisser à penser au conducteur d’un véhicule qu’une anomalie est présente sur son véhicule. Afin de vérifier l’anomalie, le conducteur doit prendre rendrez avec le service après-vente et faire diagnostiquer son véhicule. Certains de ces anomalies peuvent être résolues ou expliquées par une communication à distance (téléphone, message transmis par internet, …) avec le service après-vente. Le service après-vente comprend de nombreux documents d’aide au diagnostic ou de diagnostic, ces documents sont appelés Documents Techniques. Ces documents peuvent comprendre des méthodes de réparation, des méthodes d’utilisation d’outils, des méthodes de de résolution d’anomalie identifiée (TSB de l’anglais « Technical Service Bulletin »), des méthodes de diagnostic, des diagrammes, des arbres de défaillances, …. A partir de ces informations, le service après-vente est apte à répondre aux questions de leurs clients. On entend par « guide de diagnostic » un ensemble des documents d’aide au diagnostic ou de diagnostic. Cependant, certaines anomalies n’apparaissent que furtivement ou par intermittence dans des situations de vie bien définies. Lors d’un rendez-vous avec le service après-vente, les conditions d’apparition de l’anomalie ne sont plus reproduites. Il est souvent très difficile de reproduire l’anomalie et donc de comprendre ce qui se passe et d’expliquer au conducteur du véhicule la cause et de pouvoir réparer, si besoin, pour corriger l’anomalie. Également, parfois, ce qu’un conducteur pense être une anomalie est un fonctionnement normal. On entend par « intelligence artificielle », ou IA, une machine, un dispositif informatique, conçue à partir de grandes quantités de données et apte à fournir des décisions ou requêtes à partir d’un besoin exprimé. Il est connu que la conception de ces dispositifs est basée sur de l’apprentissage d’un modèle à partir de besoins exprimés, également dits entrées, et de décisions attendues, également dites sorties. Les entrées et sorties de l’intelligence artificielle sont numériques, interprétables informatiquement. On parle de modèle d’apprentissage automatique, « machine learning » en anglais, les modèles sont pré-entrainés (phase d’apprentissage). Le traitement de langage naturelle, NLP de l’acronyme anglais « Natural Language Processing », est un domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Par exemple, un NLP repose sur des techniques et des modèles d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Ces techniques permettent aux systèmes NLP de traiter et de comprendre des structures, des significations et des nuances du langage naturel. Par exemple, la version 3.5 de l’intelligence artificielle connue sous le nom de « ChatGPT® » est un NLP dont la taille des données d’apprentissage contient 175 milliards de paramètres à entrainer. Le jeu de données d’entraînement contient 300 milliards de mots, soit environ 570 giga-octets de données textuelles. Actuellement, les modèles NLP sont beaucoup trop volumineux (mémoire) et consommateurs de ressources informatiques (temps de CPU de processeurs, puissance de processeurs, …). Ces modèles ne peuvent pas être embarqués dans un calculateur (ou ECU de l’anglais « Electronic Control Unit ») dans un véhicule tout en délivrant des services en quasi-temps réel, le calculateur étant compatible (variation de température, d’humidité, …) à une utilisation dans un véhicule « grand public » (commercialisé a plusieurs dizaines de milliers d’exemplaires). Il est connu d’utiliser un « smartphone », téléphone portable ou mobile multifonction, connecté au « cloud » (serveur informatique à distance, ou serveur). Ce smartphone peut comprendre une application connectée, par une liaison électromagnétique (4G, 5G, …) ou similaire, à ce cloud à une IA de type ChatGPT®. Cependant, d’une part, cela nécessite une bonne qualité de connexion et généralement un abonnement payant, et, d’autre part, ces IA ne sont pas adaptées à fournir des informations de fonctionnement du véhicule à partir d’une requête vocale, notamment fournir des informations contextualisées en fonction d’une marque et/ou modèle de véhicule. De plus, cela implique que les requêtes vocales transitent sur le cloud et sont enregistrées par l’IA. Un utilisateur peut souhaiter ne pas avoir ses conversations, émises dans la voiture, enregistrées par un tiers, en dehors de la voiture. Il est également connu des systèmes audios de reconnaissance vocale qui permettent de convertir la parole humaine en texte écrit. Ces systèmes fonctionnent grâce à des algorithmes de traitement du signal qui analysent l'audio et identifient les différentes composantes du langage, comme les phonèmes, les mots, les intonations, … Certains de ces systèmes de reconnaissance vocales sont plus simples, et peuvent être implémentés dans un véhicule. Il n’y pas de conversion de la parole humaine en texte écrit. A partir d’identification d’intonations ou d’une séquence sonore prédéterminée, des demandes d’action comme « éteindre » ou « allumer » un autoradio sont reconnus. Ce sont des systèmes plus simples mais ils sont limités à un nombre très restreint d’identification de composantes du langage. Le besoin exprimé est limité à un nombre très limité (une dizaine environ) de fonctions. Ces systèmes sont très sensibles au bruit ambiant, à l’intonation, aux accents, …, et donc ne permettent pas de fournir des informations de fonctionnement très variés. Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier de fournir, à un occupant d’un véhicule, des informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule sans devoir contacter le service après-vente et à un moment où l’anomalie est présente et détectable sur le véhicule. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour informer un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur (103) et comprenant les étapes de : Réception d’un texte généré à partir dudit système audio traitant ladite requête verbale ; Détermination d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé, ledit premier modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit premier modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information d’anomalie de fonctionnement d’au moins un véhicule, et d’un ensemble prédéterminé desdits labels, lesdits labels étant un groupe de caractères, au moins un mot, servant à identifier et à décrire des ensembles de mots issus dudit ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information d’anomalie de fonctionnement d’au moins un véhicule ; Réception de premières données, dites données véhicule, lesdites premières données étant relatives audit véhicule, lesdites données comprenant au moins un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle dudit véhicule, et comprenant au moins une information d’un état dudit véhicule comme une vitesse, une température, … ; Réception de deuxièmes données, dites données diagnostic, lesdites deuxièmes données étant relatives à des données de diagnostic dudit véhicule comme un code défaut, une liste de code défaut, … ; Détermination d’une première liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites premières et deuxièmes données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé, ledit graphe comprenant des nœuds, lesdits nœuds étant représentatifs d’entités, les entités étant prédéterminées à partir desdits labels, et d’un ensemble d’au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé des premières et deuxièmes données réceptionnées ; des arcs, lesdits arcs étant représentatifs d’une relation fonctionnelle entre lesdits entités, lesdits arcs étant décrits par au moins un mot ; Détermination d’une deuxième liste de mots à partir de la première liste de mots, desdites deuxièmes données réceptionnées et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit deuxième modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de premières listes de mots, et d’un ensemble prédéterminé de deuxièmes données ; Détermination d’une liste de phrases à partir de ladite deuxième liste de mots et d’un troisième modèle prédéterminé, ledit troisième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit troisième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de deuxièmes listes de mots ; Emission de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations ladite anomalie de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Ainsi, les premier, deuxième et troisième modèles sont déterminés au strict nécessaire, et donc de taille minimum, et sont alors aptes à être exécutés sur un ECU, calculateur, automobile (véhicule commercialisé « grand public »). La taille mémoire de ces modèles étant alors limitée, cela permet un téléchargement dans des durées raisonnables, ne mobilisant pas le véhicule pendant plusieurs heures. Ces modèles peuvent alors être mis à jour dans un temps raisonnable, plus rapidement que des modèles non déterminés au strict nécessaire. La requête vocale reste en interne du système informatique du véhicule, elle n’est pas transmise à un serveur distant. La confidentialité des « conversations » est ainsi préservée. Aussi, des informations pertinentes sur l’anomalie sont fournies au moment opportun lorsque l’anomalie se produit. Avantageusement, ladite liste de phrases est déterminée en outre à partir desdites données véhicule et données diagnostic, ledit deuxième modèle étant en outre entrainé à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données véhicule et de données diagnostic. Ainsi, la liste de phrase est contextualisée en fonction du véhicule et des besoins. Ledit deuxième modèle est encore plus optimisé. Avantageusement, lesdites données véhicule comportent en outre des données relatives audit occupant. Ainsi, la liste de phrases est également contextualisée en fonction de l’occupant. Les informations fournies à l’occupant sont personnalisées donnant une qualité perçue du véhicule améliorée. Les informations fournies peuvent également être plus précises. Avantageusement, ledit premier modèle et ledit troisième modèle sont des modèles de type réseau de neurones. Avantageusement, ledit deuxième modèle est un modèle de type, de l’anglais, « encoder/decoder with head classification ». Ainsi, le modèle est particulièrement adapté à des données d’entrées de catégories différentes (données, véhicule, première liste de mots, données de diagnostic …). Avantageusement, les premier, deuxième et troisième modèles sont, en outre, entraînés à partir d’extractions de texte de guides de diagnostic. Ainsi, les modèles sont plus simples à prédéterminer et sont optimisés au problème. Les informations sont également plus précises. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. L’invention concerne aussi un véhicule comportant le dispositif. L’invention concerne aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif selon le deuxième aspect de l’invention, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. FIG. 2 illustre schématiquement un procédé de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Description détaillée de l’invention L’invention est décrite ci-après dans son application, non limitative, au cas d’un véhicule automobile autonome circulant sur une route ou sur une voie de circulation. D’autres applications telles qu’un robot dans un entrepôt de stockage ou encore une motocyclette sur une route de campagne sont également envisageables. La FIG. 1 représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la FIG. 2 . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur de conduite autonome. Dans la présente invention, le dispositif 101 est compris dans le véhicule. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »). Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-après. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner les données suivantes : position ou localisation géographique du véhicule, vitesse et/ou accélération du véhicule, positions/vitesses/accélérations consignes ou prédéterminées, régime moteur, position et/ou course de la pédale d‘embrayage, de frein et/ou d’accélération, détection d’autres véhicules ou objets, position ou localisation géographique des autres véhicules ou objets détectés, vitesse et/ou accélération des autres véhicules ou objets détectés, états de fonctionnement de capteurs, indice de confiance de données issues ou traitées par des capteurs et/ou dispositifs similaires au dispositif 101. Par exemple, les capteurs aptes à fournir des données sont : GPS associé ou non à une cartographie, tachymètres, accéléromètres, RADAR, LIDAR, lasers, ultra-sons, caméra … L’interface 106 peut également réceptionner : un texte ou une suite alphanumérique de caractères, de données relatives au véhicule comme une marque, un modèle, un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle du véhicule, des données relatives à un état dudit véhicule comme une vitesse, une température, ou au moins une donnée du paragraphe précédent, des données relatives à des données de diagnostic dudit véhicule comme un code défaut, une liste de code défaut, …, des données relatives à un occupant, … Par exemple, l’interface de sortie 107 peut transmettre des données similaires aux données réceptionnée par l’interface d’entrée 106. Par exemple, l’interface de sortie 107 peut également transmettre : une liste de labels, une première liste de mots, une deuxième liste de mots, une liste de phrases, des métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données réceptionnées, … FIG. 2 illustre schématiquement un procédé de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. Le procédé 200 est un procédé de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour informer un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale, ledit procédé étant mis en œuvre par le processeur 103 et comprenant plusieurs étapes. Les systèmes audios de reconnaissance et de synthèse vocale sont connus. Ils sont aptes à convertir une requête verbale d‘un occupant en un texte. Par texte on entend une succession de caractères, par exemple alphanumériques, interprétable informatiquement. Par exemple, ces caractères sont codés, encodés, en ASCII, UTF-8, UTF-18 ou autre codages connus par l’Homme de l’Art de codage de caractères. L’occupant peut émettre différentes requêtes verbales. Par exemple, une requête verbale peut être l’expression verbale émise par l’occupant « Que signifie la lumière rouge clignotante sur le tableau de bord ? », lorsque l’occupant souhaite comprendre la signification d’une alerte. L’étape 210, RxTxt, est une étape de réception d’un texte généré à partir dudit système audio traitant ladite requête verbale. A la suite de l’expression verbale ci-dessus, ledit système audio est apte à transmettre au dispositif 101 un texte comme « que signifie la lumière rouge clignotante sur le tableau de bord ». Dans un mode opératoire, le système audio est apte à transmettre des métadonnées, comme des métadonnées relatives à une « Question » par une analyse de l’intonation. L’étape 220, LList, est une étape de détermination d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé. Ledit premier modèle est un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, NLP, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Dans un mode opératoire, ledit premier modèle est un modèle de type réseau de neurones dont la méthode de conception (nombre de nœuds, nombre de couches, choix des fonctions d’activations, …) et d’entrainement (paramétrage des fonctions d’activation, …) sont bien connus, la difficulté restante est d’arriver à choisir des entrées et des sorties du modèles pertinentes par rapport au problème que l’on doit résoudre. Ledit premier modèle est entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information d’anomalie de fonctionnement d’au moins un véhicule, et d’un ensemble prédéterminé desdits labels. Lesdits labels sont un groupe de caractères, au moins un mot, servant à identifier et à décrire des ensembles de mots issus dudit ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information d’anomalie de fonctionnement d’au moins un véhicule. Par exemple, un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information sur une anomalie de fonctionnement du véhicule peut être constitué de plusieurs sous-ensembles. Pour illustrer, un sous ensemble peut être lié à une expression introduisant une question comme l’ensemble {« que », « comment », « pourquoi », « signifie », « signifier », …}. Dans un autre exemple, un sous ensemble peut être lié à une pièce ou dispositif du véhicule comme l’ensemble {« moteur », « tableau de bord », « voyant », « clignotant », « rouge », …}. Par exemple, pour illustrer, un label peut être l’expression « question » pour identifier une expression introduisant une question. Un autre label peut être l’expression « voyant » pour identifier un élément « clignotant », « lumière », … Ainsi, des mots ou expressions ayant des significations similaires ou qui apparaissent dans des contextes similaires auront un même label. Avantageusement, la construction des labels est réalisée à partir de verbatim de clients remontant une anomalie et/ou à partir d’extractions de texte de guides de diagnostic. Le premier modèle étant prédéterminé, l’apprentissage automatique est réalisé hors ligne, avant l’implémentation dans la mémoire vive 102 ou de masse 104 du dispositif 101. L’ensemble des labels et des listes de labels est disponible. L’ensemble ou une partie de l’ensemble peuvent être utilisés pour les apprentissages des modèles décrites ci-après ou pour la construction du graphe de connaissance décrit ci-après. L’étape 230, RxDataV, est une étape de réception de premières données, dites données véhicule, lesdites premières données étant relatives audit véhicule, lesdites données comprenant au moins un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle dudit véhicule, et comprenant au moins une information d’un état dudit véhicule comme une vitesse, une température, … Il est connu qu’un véhicule est identifié par son numéro d’identification du véhicule ou VIN, de l’anglais « Véhicule Indentification Number », une suite alphanumérique de caractères normalisée. Les premiers caractères permettent d’identifier une marque ou constructeur comme un véhicule Peugeot®, un véhicule Cirtoën®, …, un modèle de voiture comme 208®, C3®, …, un type de moteur, une année de fabrication du modèle, … Également, les calculateurs, ECU ou dispositif similaire au dispositif 101, d’un véhicule possèdent d’autres données permettant d’identifier la marque et le modèle du véhicule. Ces calculateurs sont aptes à transmettre au dispositif 101 des données relatives audit véhicule Il est connu que le véhicule comporte de nombreux dispositifs pilotés, activés, désactivés, contrôlés, … à partir de capteurs et d’actionneurs. Ces dispositifs sont aptes à fournir des informations sur un état du véhicule. Un état correspond, par exemple, à des données réceptionnées par l’interface d’entrée 106, décrites précédemment. Avantageusement, lesdites données véhicule comportent en outre des données relatives audit occupant. Par exemple, par des dispositifs de reconnaissance du conducteur ou de passager, on peut réceptionner le nom et le prénom des occupants et/ou du conducteur, d’un style de conduite d’un conducteur, … Pour un ensemble de véhicules donné, par exemple véhicule de la même marque et du même modèle, il est possible de construire, hors ligne, un ensemble de premières données qui peuvent être réceptionnées. Cet ensemble peut être utilisé pour les apprentissages des modèles décrites ci-après ou pour la construction du graphe de connaissance décrit ci-après. L’étape 240, RxDataD, est une étape de réception de deuxièmes données, dites données diagnostic, lesdites deuxièmes données étant relatives à des données de diagnostic dudit véhicule comme un code défaut, une liste de code défaut, … Il est connu que le véhicule comporte de nombreux dispositifs pilotés, activés, désactivés, contrôlés, … à partir de capteurs et d’actionneurs. Ces dispositifs sont aptes à fournir des informations sur leurs fonctionnement. Typiquement, en cas d’anomie détecté un code défaut, ou DTC de l’anglais « Diagnostic Trouble Code », est émis. Généralement, un calculateur archive l’ensemble des DTC avec une liste prédéterminée d’état du véhicule. L’interface d’entrée 106 est apte à recevoir ces DTC, listes de code défaut, liste prédéterminée d’état du véhicule. Pour un ensemble de véhicules donné, par exemple véhicule de la même marque et du même modèle, il est possible de construire, hors ligne, un ensemble de deuxièmes données qui peuvent être réceptionnées. Cet ensemble peut être utilisé pour les apprentissages des modèles décrites ci-après ou pour la construction du graphe de connaissance décrit ci-après. L’étape 250, WList1, est une étape de détermination d’une première liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites premières et deuxièmes données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé ledit graphe comprenant des nœuds, lesdits nœuds étant représentatifs d’entités, les entités étant prédéterminées à partir desdits labels, et d’un ensemble d’au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé des premières et deuxièmes données réceptionnées. Ledit graphe comprend aussi des arcs, lesdits arcs étant représentatifs d’une relation fonctionnelle entre lesdits entités, lesdits arcs étant décrits par au moins un mot. Les graphes de connaissance, KG acronyme de l’anglais « Knowledge Graph », sont connus. Un KG est une structure de données qui organise les connaissances sous forme de graphes en reliant les entités et les relations. La difficulté est d’avoir une liste d’entités. Dans la présente invention, cette liste est déterminée à partir de l’ensemble des labels possibles du premier modèle et de l’ensemble desdits au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé des premières et deuxièmes données réceptionnées. Lesdits au moins un mot peuvent être considérés similairement à des autres labels ou des labels supplémentaires pouvant avoir pour valeur, par exemple, « Véhicule », « Peugeot® », « Citroën® », « 208® », « C3® », « température moteur 200°C », « régime moteur 18000tr/mn », « voyant clignotant n°12 activé », … Une fois la liste des entités obtenues, un homme du métier sait construire le KG et déterminer les relations entre ces entités. Le KG est prédéterminé, il est donc réalisé « hors ligne ». Seul le modèle est implémenté dans la mémoire vive 102 ou de masse 104. Le modèle interprétable informatiquement d’une manière connue permettant de capturer des relations complexes entre les entités et d’apporter de la sémantique aux données. Ainsi, en sortie de ce modèle KG, à partir de la liste des de labels déterminée à l’étape 220, et à partir des données de l’étape 230 et 240, on a une liste de mots. Par exemple, cette liste de mots peut être un ensemble d’explications possibles sur l’état d’un voyant d’alerte comme « surchauffe moteur », « huile trop chaude », « quantité d’huile moteur insuffisante », « injection carburant insuffisant », « combustion incomplète », … L’utilisation d’un KG permet de simplifier l’ensemble des modèles, en particulier le deuxième modèle décrit ci-après. Le KG permet d’identifier différentes explications possibles sur une anomalie faiblement décrite par l’occupant. Le KG est comme un filtre sur l’ensemble des explications possibles sur l’ensemble des anomalies possibles. Le deuxième modèle permet d’identifier, de diagnostiquer, l’explication la plus probable par rapport à une situation de vie de fonctionnement du véhicule donné. Pour un ensemble de véhicules donné, par exemple véhicule de la même marque et du même modèle, il est possible de construire, hors ligne, un ensemble de premières listes de mots. Cet ensemble peut être utilisé pour les apprentissages des modèles décrites ci-après. L’étape 260, WList2, est étape de détermination d’une deuxième liste de mots à partir de la première liste de mots, desdites deuxièmes données réceptionnées et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit deuxième modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de premières listes de mots, et d’un ensemble prédéterminé de deuxièmes données. Ledit deuxième modèle est un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, NLP, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Avantageusement, ledit deuxième modèle est un modèle de type, de l’anglais, « encoder/decoder with head classification ». Ainsi, cela permet de prendre en compte différents types de données en entrée comme une liste de mots et des données de diagnostic. La construction et le paramétrage de modèles de type « encoder/decoder with head classification », qu’on peut traduire par encoder/décodeur avec classification en tête, sont connus. Dans le cas de l’invention, nous avons constaté que l’’architecture de modèle de type « encoder/decoder with head classification » permet d’isoler et d’identifier l’anomalie sur une liste d’anomalie possible. La tête de classification est une couche supplémentaire ajouté à l’architecture de l’encodeur/décodeur. La tête de classification permet de classifier les données en entrées du deuxième modèle. Elle permet donner des relations entre une liste de mots et des données de diagnostic. Un encodeur et un décodeur peuvent être basés chacun sur un modèle de réseau de neurones, par exemple récursif, ou sur un transformer. Les sorties de l’encodeur sont les entrées du décodeur. Cette architecture permet de comprendre et représenter les données en entrée, et de générer une liste de mots interprétables par le troisième modèle. Par exemple, en sortie du deuxième modèle, on a la deuxième liste de mots suivantes : « Pierre », « voiture Citroën C3 », « signification voyant rouge », « détection température moteur élevé », « anomalie huile moteur faible », « vérifier niveau huile moteur » Pour un ensemble de véhicules donné, par exemple véhicule de la même marque et du même modèle, il est possible de construire, hors ligne, un ensemble de deuxièmes listes de mots. Cet ensemble peut être utilisé pour les apprentissages du modèle décrit ci-après. L’étape 270, SList, est une étape de détermination d’une liste de phrases à partir de ladite deuxième liste de mots et d’un troisième modèle prédéterminé, ledit troisième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit troisième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de deuxièmes listes de mots. Ledit troisième modèle est un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, NLP, tels que les réseaux de neurones, les modèles de langage, les algorithmes de classification et de clustering, les méthodes statistiques, etc. Dans un mode opératoire, ledit troisième modèle est un modèle de type réseau de neurones dont la méthode de conception (nombre de nœuds, nombre de couches, choix des fonctions d’activations, …) et d’entrainement (paramétrage des fonctions d’activation, …) sont bien connus, la difficulté restante est d’arriver à choisir des entrées et des sorties du modèles pertinentes par rapport au problème que l’on doit résoudre. Ledit troisième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de deuxièmes listes de mots. Afin d’entraîner ledit troisième modèle, il est possible d’extraire, tout ou une partie, de l’ensemble des deuxièmes listes de mots à partir du deuxième modèle de données. Par exemple, cette extraction peut être réalisée par simulation en sollicitant ledit deuxième modèle par un ensemble de premières listes de mots et un ensemble des données réceptionnées, dont les deuxièmes données. Avantageusement, ladite liste de phrases est déterminée en outre à partir desdites données véhicule et données diagnostic, ledit deuxième modèle étant en outre entrainé à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données véhicule et de données diagnostic. Ainsi, la liste de phrase est contextualisée en fonction de la marque et/ou du modèle du véhicule. Ledit troisième modèle est encore plus optimisé. Par exemple une métadonnée est « Citroën C3® ». Le troisième modèle n’est entrainé que sur des anomalies de fonctionnement connues pour un véhicule Citroën C3®. Il ne contient pas d’information sur d’autre constructeur ou modèle de véhicule. Le troisième modèle implémenté ne comprendra que les informations liées audit véhicule. Avantageusement, le troisièmes modèles est, en outre, entraînés à partir d’extractions de texte de guides de diagnostic. Ainsi, le troisième modèle peut générer une liste de phrase plus pertinentes et complètes par rapport à une anomalie détectée. Ceci simplifie l’apprentissage et ledit troisième modèle, la liste de phrases étant adapté à répondre à une demande de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement du véhicule. Si les premier et deuxième modèles sont, en outre, entraînés à partir d’extractions de texte de guides de diagnostic, la détermination de la liste de phrases est plus robuste aux variations de requêtes verbales pour une même demande de fonctionnement. Dans un mode opératoire, si lesdites données réceptionnées comportent en outre des données relatives audit occupant, la liste de phrases peut être contextualisée et personnalisée par rapport à l’occupant. Par exemple, en sortie du troisième modèle, on a la liste de phrase suivante : « Cher Pierre. », « pour votre voiture Citroën C3 », « Voici la signification du voyant rouge qui clignote. », « Nous avons détecté une température anormalement élevée du moteur. », « Il semble que le niveau d’huile moteur est insuffisant. », « Merci de vérifier le niveau d’huile moteur, le moteur étant éteint. », « S’il faut rajouter de l’huile, nous vous rappelons que le type d’huile préconisé est du 15W40. ». Il existe des NLG, de l’anglais « Natural Langage Generation », des sous modèles de NLP spécialement conçus pour générer des phrases à partir d’une liste d’instructions. Avantageusement, ledit troisième modèle est obtenu à partir d’un NLG existant après spécialisation, entraînements supplémentaires et simplifications, à partir d’un ensemble de première liste de mots et, si besoin, à partir d’extractions de texte de guides de diagnostic et/ou à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données véhicule et de données diagnostic. L’étape 280, TxSList, est une étape d’émission de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations ladite anomalie de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Le système audio est alors apte, par son système de synthèse vocale, à transmettre les informations de fonctionnement pour aider et guider l’occupant. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples : elle s’étend à d’autres variantes. Par exemple, le procédé a été décrit selon un enchaînement d’étapes. Certaines étapes peuvent être réalisées en parallèle ou selon un autre enchaînement. Ainsi, on a décrit ci-avant un exemple de réalisation dans lequel il est question de mots, d’expressions, de groupement de mots, …. Une expression peut être également un groupement de mots. Avantageusement, les mots, les expressions, les groupements de mots peuvent être encodés pour être facilement interprétable par un système informatique ou par un dispositif 101. Avantageusement, les entrainements peuvent être réalisés sur une marque ou modèle particulier de véhicule. Le dispositif 101 comprendra alors dans la mémoire vive 102 et de masse 104 que des modèles adaptés et optimisés par apport au véhicule qui comprend le dispositif 101. Procédé (200) de fourniture d’informations sur une anomalie de fonctionnement d’un véhicule disposant d’un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, pour informer un occupant dudit véhicule, ledit occupant émettant une requête verbale, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur (103) et comprenant les étapes de : Réception (210) d’un texte généré à partir dudit système audio traitant ladite requête verbale ; Détermination (220) d’une liste de labels à partir dudit texte réceptionné et d’un premier modèle prédéterminé, ledit premier modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit premier modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information d’anomalie de fonctionnement d’au moins un véhicule, et d’un ensemble prédéterminé desdits labels ; lesdits labels étant un groupe de caractères, au moins un mot, servant à identifier et à décrire des ensembles de mots issus dudit ensemble prédéterminé de textes représentatifs d’une requête verbale de demande de fourniture d’information d’anomalie de fonctionnement d’au moins un véhicule ; Réception (230) de premières données, dites données véhicule, lesdites premières données étant relatives audit véhicule, lesdites données comprenant au moins un identifiant permettant de déterminer une marque et/ou un modèle dudit véhicule, et comprenant au moins une information d’un état dudit véhicule comme une vitesse, une température, … ; Réception (240) de deuxièmes données, dites données diagnostic, lesdites deuxièmes données étant relatives à des données de diagnostic dudit véhicule comme un code défaut, une liste de code défaut, … ; Détermination (250) d’une première liste de mots à partir de ladite liste de labels, desdites premières et deuxièmes données réceptionnées et d’un graphe de connaissance prédéterminé, ledit graphe comprenant des nœuds, lesdits nœuds étant représentatifs d’entités, les entités étant prédéterminées à partir desdits labels, et d’un ensemble d’au moins un mot, ledit au moins un mot caractérisant un ensemble prédéterminé des premières et deuxièmes données réceptionnées ; des arcs, lesdits arcs étant représentatifs d’une relation fonctionnelle entre lesdits entités, lesdits arcs étant décrits par au moins un mot ; Détermination (260) d’une deuxième liste de mots à partir de la première liste de mots, desdites deuxièmes données réceptionnées et d’un deuxième modèle prédéterminé, ledit deuxième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit deuxième modèle étant entrainé à partir d’un ensemble prédéterminé de premières listes de mots, et d’un ensemble prédéterminé de deuxièmes données ; Détermination (270) d’une liste de phrases à partir de ladite deuxième liste de mots et d’un troisième modèle prédéterminé, ledit troisième modèle étant un modèle d’apprentissage automatique du domaine de traitement du langage naturelle, ledit troisième modèle étant au moins entrainé à partir d’un ensemble de deuxièmes listes de mots ; Emission (280) de ladite liste de phrases vers ledit système audio pour fournir des informations ladite anomalie de fonctionnement dudit véhicule par une synthèse vocale. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite liste de phrases étant déterminée en outre à partir desdites données véhicule et données diagnostic, ledit deuxième modèle étant en outre entrainé à partir de métadonnées relatives à un ensemble prédéterminé de données véhicule et de données diagnostic. Procédé selon la revendication précédente, lesdites données véhicule comportent en outre des données relatives audit occupant. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit premier modèle et ledit troisième modèle sont des modèles de type réseau de neurones. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit deuxième modèle est un modèle de type, de l’anglais, « encoder/decoder with head classification ». Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les premier, deuxième et troisièmes modèles sont, en outre, entraînés à partir d’extractions de texte de guides de diagnostic. Dispositif (101) comprenant un système audio de reconnaissance et de synthèse vocale, une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule comportant le dispositif selon la revendication précédente. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif (101) selon la revendication 8, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendication 1 à 7.