FR 3150321 A1 20241227 FR 2306682 A 20230626 Procédé de gestion de la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique L’invention se rapporte à un procédé de gestion de la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C) caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de calcul d’une donnée (S) représentative du contenu sémantique de la donnée (D) transmise ; une étape de transmission à travers le canal (C) à la fois de la donnée (D) transmise et de la donnée (S) représentative du contenu sémantique calculée précédemment. Figure 1 Procédé de gestion de la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique Le domaine technique est celui de la transmission de données et de la détection d’erreurs en informatique et en télécommunications. Plus précisément, l’invention se rapporte à un procédé de gestion de la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de transmission. L’invention se rapporte également à un procédé de gestion de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique. On peut parler de transmission de donnée dans plusieurs cas, par exemple lorsqu’une donnée informatique est transmise sur un réseau informatique, qui est local à plusieurs ordinateurs, ou bien sur un réseau de télécommunications qui peut être local ou à longue distance, ou bien lorsqu’une donnée est transférée d’un support à l’autre, c’est-à-dire par exemple copiée depuis un système de fichiers d’un ordinateur vers un support mémoire connecté à l’ordinateur tel qu’une clé USB ou un disque dur externe, ou réciproquement. Dans tous ces cas de transmission, des erreurs de transmission peuvent toujours survenir. Les données informatiques sont définies classiquement comme des suites de bits. Lors de la transmission d’une donnée, un ou plusieurs bits constituant cette donnée peuvent être modifiés par le canal de transmission. Il y a dans ce cas erreur de transmission, et la donnée n’est plus transmise dans son intégrité. Par ailleurs, les données informatiques peuvent aussi représenter des informations présentant du sens pour les utilisateurs humains destinataires de cette donnée. Par exemple, un texte encodé sous forme de donnée informatique est donc alors transformé en une suite de bits mais présente aussi un sens et a donc un contenu sémantique. C’est également le cas pour une image ou des vidéos ou des pistes audios. Les développements récents de l’intelligence artificielle reposent sur la possibilité d’objectiver cette notion de contenu sémantique en pouvant extraire d’une donnée informatique une autre donnée représentative de son contenu sémantique. Deux données différentes mais dont le contenu sémantique est similaire, par exemple deux images de chats différentes (l’un noir et l’autre blanc), seront alors très différentes si on considère leur représentation comme suite de bits (les pixels indiquant la couleur du chat auront des représentations opposées l’une à l’autre) mais seront plus proches si l’on considère les données représentatives du contenu sémantique des deux images. Dès les débuts de l’informatique et des télécommunications, plusieurs techniques de détection d’erreur ont été développées, afin de pouvoir recommencer la transmission lorsqu’une erreur de transmission est détectée. Etat de la technique Les techniques de détection d’erreurs s’appuient en général sur le principe suivant. Les données informatiques considérées sont présentées comme des suites de bits. Une ou plusieurs données redondantes sont calculées à partir de la suite de bits en question. On peut par exemple calculer des sommes de contrôle (traduction de l’anglais checksums ) ou des contrôles de redondance cycliques, ou CRC (traduction de l’anglais cyclic redundancy check ). Ces données redondantes sont transmises de manière conjointe avec la donnée originale. L’entité qui reçoit la donnée originale, ou alors qui gère le nouveau support où elle a été transférée, va alors effectuer le même calcul de données redondantes à partir de la donnée reçue et comparer le résultat obtenu avec les données redondantes reçues. Une différence entre les données redondantes reçues et celles qui ont été recalculées à partir de la donnée originale reçue indique qu’il y a eu une erreur de transmission. Une fois qu’une erreur de transmission est détectée, plusieurs actions sont possibles, selon les capacités apportées par la formule de calcul des données redondantes. Dans la version la plus simple, une fois qu’une erreur est détectée, l’action consiste à demander une nouvelle transmission de la donnée originale et de ses données redondantes associées. Dans une version plus élaborée, les données redondantes sont calculées de manière à permettre de localiser l’endroit où a eu lieu l’erreur de transmission. L’action correspondante va alors consister à retransmettre cette portion transmise avec une erreur. Dans une version encore plus élaborée, les données redondantes permettent non seulement de localiser l’erreur de transmission mais également de proposer une correction, sans avoir à demander une retransmission. On parle alors de code correcteur d’erreur (traduction de l’anglais error-correcting code ). Ces techniques sont maintenant bien établies dans le domaine général de l’informatique et des télécommunications. Cependant, les techniques en question ne s’attachent qu’à la représentation de données sous la forme de suites de bits. Dans ce cas, des erreurs de transmission seront détectées dès qu’un bit au moins est inversé par la transmission. Il en résulte un nombre conséquent de retransmissions et donc un gaspillage non négligeable de ressources énergétiques ou matérielles. L’invention vient améliorer la situation. Selon un premier aspect fonctionnel, l’invention a trait à un procédé de gestion de la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de calcul d’une donnée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise ; une étape de transmission à travers le canal à la fois de la donnée transmise et de la donnée représentative du contenu sémantique calculée précédemment. Grâce à l’invention, le contenu sémantique d’une donnée est pris en compte lors de la transmission afin de produire une donnée de contrôle qui sera utilisé pour réaliser une détection d’erreurs. Cette donnée représentative du contenu sémantique est calculée et transmise, de préférence en même temps que la donnée originale, pour réaliser des contrôles ultérieurs. Jusqu’ici, les techniques de détection d’erreurs ne s’attachaient qu’à la représentation sous forme de suites de bits des données transmises. Or, les données transmises peuvent présenter des contenus sémantiques riches, qui sont intrinsèques à l’utilisation ultérieure des données en question. Par exemple, si une donnée est un texte, son contenu sémantique est primordial dans l’utilisation future de cette donnée textuelle, à savoir sa lecture. Et de même, si la donnée considérée est une image, son contenu sémantique, à savoir l’image représentée, son contenu figuratif si l’image est figurative ou abstrait dans le cas contraire, est la raison d’être de la donnée. Les progrès récents de l’intelligence artificielle reposent en grande partie sur la possibilité de disposer de données objectives représentant les notions de contenus sémantiques d’autres données. Un tel contenu sémantique peut très bien résister à certaines erreurs de transmission de données. Ou bien, au contraire, des erreurs de transmission qui sont quantitativement peu importantes peuvent avoir une importance sémantique forte. Par exemple, quelques changements de couleurs de pixels dans une image ne vont pas a priori fondamentalement changer le sens de l’image en question. Mais si l’image est une situation de circulation routière et que les quelques pixels qui changent de couleur sont ceux d’un feu de circulation qui passe ainsi du rouge au vert, le sens de l’image change du tout au tout. Dans le premier cas, même s’il y a eu des erreurs de transmission dans la donnée représentée par une suite de bits, il n’est pas nécessaire de demander une retransmission de la donnée, alors que c’est nécessaire dans le second cas. On peut demander qu’il y ait retransmission de donnée au-delà d’un seuil de nombre de bits qui ont été transmis de façon erronée. Mais dans le premier cas, des demandes de retransmission non nécessaires vont être faites. Alors que dans le second cas, si le seuil de déclenchement d’une retransmission est élevé, des retransmissions nécessaires ne vont pas être demandées. L’avantage de l’invention est donc d’éviter de procéder à des retransmissions à chaque fois qu’il y a eu transmission de bits erronés. L’invention apporte donc des économies en ressources énergétiques et matérielles. Une retransmission n’est pas demandée si le contenu sémantique n’a pas été modifié, ou dans une proportion faible qui est acceptable pour le récepteur. La donnée calculée représentative du contenu sémantique permettra d’évaluer cette proportion de modification du contenu sémantique. Selon un premier mode de réalisation, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est un vecteur de nombres réels. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, il est maintenant établi une technique dite de plongement (traduction de l’anglais embedding ). La technique du plongement s’applique initialement à des textes et depuis peu à des images. Elle consiste à trouver une représentation d’une donnée sous la forme d’un vecteur de nombres réels en préservant le contenu sémantique de la donnée. Cette représentation est utilisée ensuite pour tous types de tâches, par exemple de la traduction automatique quand la donnée est un texte. Selon l’invention, la représentation sous forme d’un vecteur de nombres réels sera utilisée comme donnée de contrôle pour s’assurer de la préservation ou non du contenu sémantique d’une donnée pendant sa transmission. Selon un mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est un vecteur de nombres complexes. Il est possible d’utiliser un vecteur de complexes plutôt qu’un vecteur de réels comme cible du plongement. Ce choix de donnée permet d’encoder davantage d’information dans chaque point du vecteur, puisque chaque point est alors un nombre complexe qui va contenir deux données réelles. Selon un mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est un objet informatique qui prend la forme d’un tableau de flottants. Un nombre réel doit être représenté de manière finie pour être traité de façon informatique par un ordinateur. Un flottant est une telle représentation d’un nombre réel pour traitement informatique. Pour diminuer la taille prise par la donnée calculée représentative du contenu sémantique, le nombre de bits utilisé pour encoder chaque flottant sera limité, par exemple à 32 bits. Selon un deuxième mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec le mode précédent, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est obtenue en appliquant un transformeur à la donnée transmise. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, un transformeur (traduction de l’anglais transformer ) est une catégorie d’outil qui traite une donnée sémantique en vue d’une tâche. Une première particularité des transformeurs est de s’assurer, lorsqu’ils traitent une donnée séquentielle (telle qu’un texte) de conserver la relation sémantique qui existe entre les différents éléments de le donnée séquentielle (les différentes unités lexicales, ou mots, du texte, pour continuer l’exemple précédent) en utilisant un mécanisme dit d’attention. L’utilisation de transformeurs est donc un moyen de garantir une bonne représentation par la donnée calculée du contenu sémantique de la donnée transmise. Une autre particularité des transformeurs est de pouvoir traiter une donnée séquentielle (telle qu’un texte) sans avoir à traiter la donnée en question de façon séquentielle, c’est-à-dire sans avoir à consulter la donnée, en vue de son traitement, en partant du début et en allant à la fin de la donnée. Autrement dit, un transformeur va traiter une donnée séquentielle d’un seul bloc. Dans l’invention, la tâche réalisée par le transformeur est de calculer une donnée représentant le contenu sémantique de la donnée transmise. L’avantage d’utiliser un transformeur pour cette tâche est de permettre un traitement de la donnée d’un seul bloc, ce qui permet de réaliser des calculs de façon parallèle. Le calcul est donc plus efficace et moins consommateur de ressources énergétiques et matérielles. Initialement créés pour le traitement de textes, les transformeurs s’appliquent maintenant également aux images et donc potentiellement aux vidéos. Selon un mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est obtenue en utilisant un réseau de neurones artificiel. Par des techniques d’apprentissage profond (traduction de l’anglais deep learning ), il est possible de configurer un réseau de neurones artificiel afin de lui faire remplir une tâche dédiée. La tâche qui est visée ici consiste à produire une donnée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise. Un apprentissage profond permettra d’assurer qu’un réseau de neurones produit bien une telle donnée, de façon robuste, avec une taille raisonnable de la donnée représentative du contenu sémantique. Selon un mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est obtenue en utilisant un auto-encodeur variationnel. Un auto-encodeur variationnel est un type particulier de réseau de neurones artificiel qui peut être utilisé pour ce type de tâche. Selon un mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est obtenue en extrayant des données internes d’un réseau de neurones récurrents. Un réseau de neurones récurrents (traduction de l’anglais recurrent neural network ) est un type de réseau de neurones artificiels qui présente la particularité de présenter des cycles dans les relations d’influence entre les différents neurones présents dans le réseau. Dans ce cas, l’application du réseau de neurones à une donnée, ici la donnée transmise, va déclencher des modifications des poids des neurones présents dans le réseau de neurones, ces modifications étant propagées par les cycles présents dans l’architecture du réseau de neurones. Les poids des neurones ainsi modifiés peuvent être ensuite extraits et forment une donnée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise. En particulier, il sera possible d’utiliser un réseau de neurones récurrents à mémoire court et long terme (traduction de l’anglais Long short-term memory ), également dénommé réseau de neurones récurrents LSTM (pour l’acronyme de Long Short-Term Memory ). Selon un troisième mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le canal est adapté à la transmission directe du contenu sémantique de la donnée transmise et la donnée calculée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise est obtenue par une opération de résumé du contenu sémantique de la donnée transmise. Une manière possible d’améliorer la transmission de données correspondant à des contenus sémantiques est de mettre en place des canaux de transmission adaptés à la transmission directe du contenu sémantique d’une donnée. Plutôt que de viser la transmission d’une suite de bits, le canal de transmission ainsi adapté visera la transmission d’une donnée telle qu’un plongement sous forme d’un vecteur de nombres réels par exemple. On peut alors parler de canal sémantique pour dénommer le canal de transmission. Dans ce cas de transmission directe du contenu sémantique d’une donnée, la donnée de contrôle représentant le contenu sémantique de la donnée transmise doit être adaptée. L’utilisation d’un procédé de résumé automatique permet d’obtenir ce résultat. L’avantage du choix d’une opération de résumé est de diminuer la taille de la donnée de contrôle par rapport à la donnée transmise. Cette diminution de taille est importante pour s’assurer que le procédé de transmission ne rajoute pas une trop grande quantité de données à transmettre en rajoutant une donnée de contrôle. Selon un deuxième aspect fonctionnel, l’invention a trait à un procédé de gestion de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication, prenant en compte le contenu sémantique de la donnée transmise, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de réception à la fois de deux données correspondants d’une part à la donnée incluant un contenu sémantique transmise à travers le canal et d’autre part à une donnée calculée à partir de la donnée incluant un contenu sémantique, représentative de ce contenu sémantique ; une étape de calcul d’une donnée représentative du contenu sémantique de la donnée reçue incluant un contenu sémantique ; une étape de détection d’erreurs s’appuyant sur une comparaison entre la donnée reçue calculée avant la transmission et la donnée calculée après la transmission, la comparaison prenant en compte leurs contenus sémantiques respectifs. Grâce au deuxième aspect fonctionnel de l’invention, la détection d’erreurs de transmission proprement dite est réalisée. Deux données sont reçues, la donnée transmise proprement dite d’une part et une donnée calculée représentant le contenu sémantique de la donnée transmise d’autre part. A partir de la donnée transmise reçue, un calcul similaire est fait, puis les deux données calculées, celle qui l’a été avant la transmission puis transmise, et celle qui l’a été après la transmission, sont comparées. La méthode de calcul avant et après transmission sera avantageusement la même afin d’améliorer la cohérence des résultats. La comparaison permet de détecter d’éventuelles erreurs de transmission qui ont un impact sur le contenu sémantique de la donnée transmise. Si les contenus sémantiques calculés sont identiques, ou très proches, on va considérer qu’il n’y a pas d’erreur de transmission. Au contraire, si les contenus sémantiques calculés sont très différents, le procédé détecte une erreur de transmission, ce qui pourra par exemple déclencher une retransmission. Cette différence entre contenus sémantiques est en partie indépendante des erreurs de transmission qui ont eu lieu sur la suite de bits transmise dans le canal de communication. Seules les erreurs de transmission qui ont un impact sur le contenu sémantique sont donc corrigées, ce qui diminue les besoins en ressources matérielles et énergétiques. La détection d’erreurs peut utiliser un mécanisme de seuil, ou tout autre mécanisme, pour évaluer la différence entre les deux données calculées et estimer le besoin de retransmission. Selon un premier mode de réalisation de ce second aspect fonctionnel, les deux données calculées sont des vecteurs de nombre réels de taille identique et la comparaison des deux données calculées se fait par le calcul de leur similarité cosinus. Dans ce mode de réalisation, les données calculées, représentatives du contenu sémantique, sont des plongements vers des vecteurs de nombres réels. Une manière efficace de comparer ce type de données est d’utiliser la similarité cosinus entre les deux vecteurs. La valeur ainsi calculée sera comprise entre -1 et 1 ; elle vaut 1 quand les deux vecteurs sont opposés, 0 quand ils sont orthogonaux ; et 1 quand ils sont colinéaires. Une valeur suffisamment proche de 1 indiquera donc que la transmission n’a pas modifié le contenu sémantique de la donnée transmise, en tout cas pas dans des proportions importantes, et une retransmission ne sera pas nécessaire. Selon un mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, les deux données calculées sont des vecteurs de nombre réels de taille identique et la comparaison des deux données calculées se fait par le calcul de leur distance euclidienne. Ce mode de réalisation donne une alternative possible à la comparaison des deux données calculées. Selon un deuxième mode de réalisation de ce second aspect fonctionnel, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec le mode précédent, le canal de transmission est adapté à la transmission directe du contenu sémantique d’une donnée transmise et les deux données calculées sont obtenues par une opération de résumé du contenu sémantique de la donnée transmise avant et après transmission. Dans ce mode, comme vu précédemment, le contenu sémantique est déjà transmis tel quel. La donnée de contrôle de la bonne transmission peut alors être obtenue par un procédé de résumé sémantique adapté à la nature de la donnée transmise qui vient d’être reçue. Selon un premier aspect matériel, l’invention a trait à une entité de gestion de la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : un module de calcul d’une donnée représentative du contenu sémantique de la donnée transmise ; un module de transmission à travers le canal à la fois de la donnée transmise et de la donnée représentative du contenu sémantique calculée par le module de calcul. Selon un deuxième aspect matériel, l’invention a trait à une entité de gestion de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication, la détection d’erreurs prenant en compte le contenu sémantique de la donnée transmise, caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : un module de réception à la fois de deux données correspondants d’une part à une donnée incluant un contenu sémantique transmise à travers le canal et d’autre part à une donnée calculée à partir de la donnée incluant un contenu sémantique ; un module de calcul d’une donnée représentative du contenu sémantique de la donnée reçue incluant un contenu sémantique ; un module de détection d’erreurs s’appuyant sur une comparaison entre la donnée reçue calculée avant la transmission et la donnée calculée après la transmission, la comparaison prenant en compte leurs contenus sémantiques respectifs. Selon un troisième aspect matériel, l’invention a trait à un équipement réseau comprenant une entité de gestion, selon l’invention, de la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication. Selon un quatrième aspect matériel, l’invention a trait à un équipement réseau comprenant une entité de gestion, selon l’invention, de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication. Les équipements réseau dont il est question ici peuvent être tous types d’équipements réseau. Il peut s’agir par exemple de routeurs, ou bien de passerelles, ou bien de terminaux. Tout type d’équipement réseau peut se voir complété par des entités de gestion qui permettront de gérer la transmission et la détection d’erreurs prenant en compte le contenu sémantique des données selon l’invention. Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un programme d'ordinateur apte à être mis en œuvre par un équipement, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion de la transmission d’une donnée défini ci-dessus. Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par un équipement, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion de la détection d’erreurs défini ci-dessus. Enfin, selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à des supports de données sur lesquels sont enregistrés des programmes d’ordinateurs comprenant des séquences d’instructions pour la mise en œuvre des procédés de gestion de la transmission et de la détection d’erreurs définis ci-dessus. Les supports de données peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent 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 tel qu’un disque dur. D'autre part, les supports peuvent être des supports transmissibles tels qu'un signal électrique ou optique, qui peuvent être acheminés via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Les programmes selon l'invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d'exemple, et faite en référence aux dessins annexées sur lesquels : représente une entité de gestion de la transmission d’une donnée et une entité de gestion de la détection d’erreurs selon l’invention. représente une succession d’étapes correspondant à une exécution possible des procédés selon l’invention. représente un exemple de donnée transmise selon l’invention. Description détaillée La représente une entité de gestion 100 de la transmission d’une donnée D à travers un canal de communication C et une entité de gestion 200 de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission de la donnée D à travers le canal C. Le canal C de communication est représenté par deux lignes pointillées. Le canal C est par exemple un réseau WAN (acronyme de l’anglais Wide Area Network ) qui relie entre eux deux équipements réseau à travers une longue distance. Le canal C peut aussi être un réseau LAN (acronyme de l’anglais Local Area Network ) qui relie entre eux des équipements proches. Le canal C peut aussi être formé par l’enchaînement de plusieurs réseaux : des réseaux LAN collectant le trafic à un endroit donné, puis un ou plusieurs réseaux WAN connectant des réseaux LAN séparés par une longue distance. Le canal C de communication peut être formé par plusieurs équipements réseau tels que des routeurs, des passerelles, des multiplexeurs ou tout autre équipement. Le support physique de la transmission peut utiliser la transmission électrique, par exemple le long de fils de cuivre, ou la transmission optique le long d’une fibre optique, ou bien la transmission hertzienne d’une onde électro-magnétique à travers l’espace, ou bien la combinaison de ces différents supports obtenue en enchaînant des réseaux séparés. Les données transmises le long du canal de communication C peuvent être transportées en utilisant tout type de protocole de communication, par exemple le protocole TCP (acronyme de l’anglais Transmission Control Protocol ) ou bien le protocole ATM (acronyme de l’anglais Asynchronous Transfer Mode ) ou bien le protocole Ethernet ou GigaEthernet, ou tout protocole adapté en général. L’entité de gestion 100, ainsi que l’entité de gestion 200, sont hébergées dans des équipements ou dispositifs qui présentent l’architecture matérielle d’un ordinateur conventionnel. Les entités de gestion 100 et 200 peuvent notamment accéder à un ou plusieurs processeurs, à des mémoires vives de type RAM et des mémoires mortes telles qu’une mémoire de type Flash, ROM, (non représentés sur la figure). Les entités de gestion 100 et 200 peuvent également dans certains modes de réalisation accéder à des dispositifs d’entrée-sortie tels que claviers et/ou écrans (non représentés sur la figure) mais d’autres modes de réalisation n’en disposeront pas. Les entités de gestion 100 et 200 peuvent également accéder à des dispositifs d’entrée-sortie spécialisés permettant d’échanger des données, tels que des ports réseau, des ports USB (acronyme de l’anglais Universal Serial Bus ), des ports Ethernet, des antennes telles que des antennes Bluetooth ou WiFi ou 5G ou tout autre dispositif similaire. Selon l’invention, l’entité de gestion 100 met en œuvre les étapes suivantes d’un procédé de gestion de la transmission d’une donnée D incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication C : une étape de calcul d’une donnée S représentative du contenu sémantique de la donnée D transmise ; une étape de transmission à travers le canal C à la fois de la donnée D transmise et de la donnée S représentative du contenu sémantique calculée précédemment. L’entité de gestion 100 comprend les modules suivants pour la mise en œuvre du procédé : un module 101 de calcul d’une donnée S représentative du contenu sémantique de la donnée transmise ; un module 102 de transmission à travers le canal C à la fois de la donnée D transmise et de la donnée S représentative du contenu sémantique calculée par le module 101 de calcul. Selon l’invention, l’entité de gestion 200 met en œuvre les étapes suivantes d’un procédé de gestion de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée D incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication C : une étape de réception à la fois de deux données D’ et S’ correspondants d’une part à la donnée D incluant un contenu sémantique transmise à travers le canal C et d’autre part à une donnée S calculée à partir de la donnée D incluant un contenu sémantique, la donnée S étant représentative de ce contenu sémantique ; une étape de calcul d’une donnée S’’ représentative du contenu sémantique de la donnée D’ reçue incluant un contenu sémantique ; une étape de détection d’erreurs s’appuyant sur une comparaison entre la donnée S’ reçue calculée avant la transmission et la donnée S’’ calculée après la transmission, la comparaison prenant en compte leurs contenus sémantiques respectifs. L’entité de gestion 200 comprend les modules suivants pour la mise en œuvre des étapes visées ci-dessus : un module 201 de réception de deux données D’ et S’ correspondants d’une part à une donnée D incluant un contenu sémantique transmise à travers le canal C et d’autre part à une donnée S calculée à partir de la donnée D incluant un contenu sémantique, représentative de ce contenu sémantique ; un module 202 de calcul d’une donnée S’’ représentative du contenu sémantique de la donnée D’ reçue incluant un contenu sémantique ; un module 203 de détection d’erreurs s’appuyant sur une comparaison entre la donnée S’ reçue calculée avant la transmission et la donnée S’’ calculée après la transmission, la comparaison prenant en compte leurs contenus sémantiques respectifs. En d’autres mots, la donnée D transmise et la donnée S calculée par le module 101 de calcul appartenant à l’entité de gestion 100 de la transmission sont fournies en entrée du canal C, représenté par deux lignes pointillées, par le module 102 de transmission appartenant à l’entité de gestion 100 de la transmission. Après transmission, ces données D et S sont transformées en données respectivement D’ et S’ à la suite de possibles erreurs de transmission. Les données D et S sont transmises à la fois, ce qui est représenté par le symbole D+S en entrée du canal C ; et elles sont également reçues à la fois, ce qui est représenté par le symbole D’+S’ en sortie du canal C par le module 201 de réception appartenant à l’entité de gestion 200 de la détection d’erreurs. Le module 202 de calcul appartenant à l’entité de gestion 200 de la détection d’erreurs va réaliser le calcul de la donnée S’’ à partir de la donnée reçue D’. Puis le module 203 de détection d’erreurs appartenant à l’entité de gestion 200 de la détection d’erreurs va réaliser la comparaison entre les deux données S’ et S’’. La comparaison effectuée par le module 203 est représentée, dans la , par le symbole S’?S’’ en sortie du module 203. C’est ce résultat de comparaison qui permet de détecter ou non une erreur de transmission, en prenant en compte le contenu sémantique de la donnée D transmise et de la donnée D’ reçue. La illustre une suite d’étapes selon un mode de réalisation de l’invention. Ces étapes sont référencées S1 à S8. Lors d’une première étape S1, une donnée D à transmettre est soumise à l’entité de gestion 100 en charge de sa transmission. La donnée D présente un contenu sémantique et les procédés selon l’invention vont exploiter ce contenu sémantique pour détecter d’éventuelles erreurs dans la transmission à travers le canal C. L’entité de gestion 100 calcule ensuite, lors d’une deuxième étape S2, à partir de la donnée D, une donnée S qui est représentative du contenu sémantique de la donnée D. C’est le module de calcul 101 qui effectue cette opération. La donnée D peut être par exemple un texte, et le calcul réalisé par le module 101 peut être un plongement qui va produire un vecteur de réels. Pour cela, le module 101 peut utiliser l’algorithme word2vec connu de l’homme du métier. Une autre possibilité est d’utiliser un algorithme de type transformeur, également dénommé modèle auto-attentif, qui est un modèle d’apprentissage profond (traduction de l’anglais deep learning ). L’avantage d’utiliser un transformeur est que ces modèles commencent à s’appliquer à des données qui sont des images. La donnée D peut également être une image et le calcul réalisé par le module 101 pourra être effectué par un transformeur visuel (traduction de l’anglais visual transformer ). La donnée D peut aussi être une piste audio et le module 101 va produire une donnée à partir du spectrogramme de la piste en question. Une fois que la donnée S a été obtenue par le module de calcul 101, le module de transmission 102 va procéder lors d’une étape S3 à la transmission proprement dite de la donnée D à travers le canal C. Selon l’invention, la transmission de la donnée D doit également comprendre la transmission de la donnée S. La transmission des données D et S peut se faire conjointement, ou bien séquentiellement, ou même avec un certain délai selon les protocoles de transmission utilisés. Durant l’étape S3, le module de transmission 102 soumet les données D et S au canal C qui va les transmettre vers leur destination. La transmission des données D et S peut se faire en les transformant en suites de bits ainsi qu’il est fait classiquement dans les télécommunications numériques. Par exemple, si la donnée S est un vecteur de réels, un encodeur tel que celui défini par la norme IEEE (acronyme de l’anglais Institue of Electrical and Electronic Engineers ) numéro 754 qui permet de représenter des réels à virgule flottante peut être utilisé. Ces données sont alors reçues lors d’une étape S4 par le module 201 de l’entité de gestion 200 qui va gérer la détection d’erreurs dans la transmission. Les données reçues, et donc produites à la suite de l’étape S4, sont dénommées D’ et S’ et correspondent respectivement aux données D et S. La transmission des données D et S peut avoir subi des erreurs de transmission le long du canal C, ce qui explique pourquoi les données reçues sont dénommées D’ et S’ afin de prendre en compte d’éventuelles modifications suite aux erreurs de transmission. La donnée D’ est fournie, lors d’une étape S5, au module 202 de l’entité de gestion 200. Le module 202 va ensuite effectuer, lors d’une étape S6, un calcul d’une donnée S’’ représentative du contenu sémantique de la donnée D’. Ce calcul sera, en général, identique à celui effectué par le module de calcul 101 de l’entité de gestion 100 de la transmission de la donnée D. Cependant, au lieu de réaliser le même calcul, on peut imaginer des différences dans le calcul effectués par les modules 101 et 202, par exemple pour optimiser le temps de calcul à la réception, en réalisant un calcul plus simple mais qui extrait quand même suffisamment le contenu sémantique de la donnée D’ pour arriver à détecter une erreur de transmission. Le module 203 de l’entité de gestion 200 de la détection d’erreur va alors effectuer, lors d’une étape S7, une comparaison entre les deux données calculées S’ et S’’. Une manière de réaliser cette comparaison peut être par exemple de calculer la similarité cosinus si les deux données S’ et S’’ sont deux vecteurs de nombres réels de même dimension. En général, des distances adaptées peuvent être définies pour déterminer la proximité sémantique des données S’ et S’’. La comparaison entre les données S’ et S’’ peut prendre en compte les différences de modes de calcul entre ces deux données. Tout autre type de distance peut être utilisé, comme une distance euclidienne, également appelée distance L2. Une distance euclidienne se calcule par la formule et est dénommée distance L2 car elle est formée par la racine carrée de somme de carrés. En utilisant une puissance 1, on obtient une distance de Manhattan, calculée par la formule , également appelée distance L1. Il est possible d’utiliser une distance de Minkowski où l’on utilise des puissances supérieures à 2. Il est également possible d’utiliser une distance discrète, également appelée distance L0. Dans le cas d’une distance discrète, la distance entre les deux données calculées S’ et S’’ vaut 0 si les deux données calculées S’ et S’’ sont identiques et vaut 1 à partir du moment que les deux données S’ et S’’ sont différentes. Cette comparaison permet alors de détecter, lors d’une étape S8 effectuée par le module 203, une éventuelle erreur de transmission. Si les deux données S’ et S’’ sont très éloignées, une erreur de transmission a eu lieu qui impacte le contenu sémantique de la donnée D transmise, reçue comme donnée D’, et elle doit donc être corrigée. Si les deux données S’ et S’’ sont très proches, il est possible qu’il y ait eu une ou des erreurs de transmission au niveau de la suite de bits, mais celles-ci n’impactent pas, ou peu, le contenu sémantique de la donnée D transmise, reçue comme donnée D’. Le résultat de la comparaison effectuée à l’étape S7, dénotée S’?S’’, permet de décider à l’étape S8 si les éventuelles erreurs de transmission justifient de réaliser une nouvelle transmission de la donnée D. La représente un exemple de donnée D transmise selon l’invention. La donnée D est un texte anglais, à savoir la phrase « The dog has come off its leash. » Pour des traitements informatiques, la donnée D est représentée comme une suite de bits, présente au-dessus de la phrase. Les techniques d’intelligence artificielle permettent, de façon indépendante de la représentation de la donnée D comme suite de bits, d’en obtenir une représentation qui préserve le contenu sémantique de la donnée D et permet de réaliser des traitements de ce contenu sémantique. Le module 101 réalise une telle opération et effectue un plongement de la donnée D pour la représenter comme un vecteur de nombres réels, qui valent ici [0.134, 3.14728, … , 0.98]. La donnée ainsi obtenue est la donnée S, représentative du contenu sémantique de la donnée D. La donnée S va être encodée par un encodeur ENC en une suite de bits, comme indiqué sur la figure. L’encodeur ENC en question peut être par exemple l’encodeur défini par la norme IEEE (acronyme de l’anglais Institue of Electrical and Electronic Engineers ) numéro 754 qui permet de représenter des nombres réels en arithmétique flottante sous la forme d’une suite de bits. La représentation de la donnée S sous forme de suite de bits va permettre ensuite de combiner les données D et S et de les transmettre à la fois dans le canal de transmission C (non représenté dans la ). Par ailleurs, le canal C de transmission peut être un canal classique de transmission tel qu’utilisé dans les télécommunications numériques et les données D et S transmises sont alors des suites de bits. Cependant, il est possible que le canal C soit adapté à transmettre des données en prenant en compte directement leur contenu sémantique, à savoir ici, par exemple, le plongement de la donnée D sous la forme d’un vecteur de nombres réels. Le canal C est alors dénommé canal sémantique. Dans ce mode de réalisation, le canal sémantique C assure la communication entre deux applications informatiques distantes qui se transmettent des données D comportant un contenu sémantique, par exemple des données D issues d’applications d’intelligence artificielle. Le canal sémantique C est alors une abstraction accessible aux applications informatiques pour transmettre de telles données, sans avoir à prendre en compte les encodages de données en suites de bits ou autres formats utilisés dans des couches protocolaires de bas niveau. Comme la donnée D transmise, dans ce cas, est directement une donnée représentant un contenu sémantique, la donnée de contrôle S, calculée à partir de la donnée D transmise pour permettre la détection d’erreurs, la donnée D étant reçue comme donnée D’, et la donnée S’’ calculée à partir de la donnée D’, peuvent être obtenues par des opérations de résumé sémantique puisque le contenu sémantique est transmis directement par le canal sémantique de transmission C. Signalons enfin ici que, dans le présent texte, le terme « module » peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions telles que décrites pour les modules concernés. De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d’un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions pour le module concerné (circuit intégré, carte à puce, carte à mémoire, etc.). Procédé de gestion de la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C) caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de calcul d’une donnée (S) représentative du contenu sémantique de la donnée (D) transmise ; une étape de transmission à travers le canal (C) à la fois de la donnée (D) transmise et de la donnée (S) représentative du contenu sémantique calculée précédemment. Procédé de gestion de la transmission d’une donnée (D) selon la revendication 1 caractérisé en ce que la donnée (S) calculée représentative du contenu sémantique de la donnée (D) transmise est un vecteur de nombres réels. Procédé de gestion de la transmission d’une donnée (D) selon l’une des revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que la donnée (S) calculée représentative du contenu sémantique de la donnée (D) transmise est obtenue en appliquant un transformeur à la donnée (D) transmise. Procédé de gestion de la transmission d’une donnée (D) selon l’une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que le canal (C) est adapté à la transmission directe du contenu sémantique de la donnée (D) transmise et la donnée (S) calculée est obtenue par une opération de résumé du contenu sémantique de la donnée (D) transmise. Procédé de gestion de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C), prenant en compte le contenu sémantique de la donnée (D) transmise, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : une étape de réception à la fois de deux données (D’, S’) correspondants d’une part à la donnée (D) transmise à travers le canal (C) et d’autre part à une donnée (S) calculée à partir de la donnée (D), représentative du contenu sémantique de la donnée (D) ; une étape de calcul d’une donnée (S’’) représentative du contenu sémantique de la donnée (D’) reçue ; une étape de détection d’erreurs s’appuyant sur une comparaison entre la donnée (S’) reçue calculée avant la transmission et la donnée (S’’) calculée après la transmission, la comparaison prenant en compte leurs contenus sémantiques respectifs. Procédé de gestion de détection d’erreurs selon la revendication 5, caractérisé en ce que les deux données calculées (S’, S’’) sont des vecteurs de nombre réels de taille identique et la comparaison des deux données calculées (S’, S’’) se fait par le calcul de leur similarité cosinus. Procédé de gestion de détection d’erreurs selon l’une des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que le canal de transmission (C) est adapté à la transmission directe du contenu sémantique d’une donnée (D) transmise et les deux données calculées (S’, S’’) sont obtenues par une opération de résumé du contenu sémantique de la donnée (D) transmise avant et après transmission. Entité de gestion (100) de la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C) caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : un module (101) de calcul d’une donnée (S) représentative du contenu sémantique de la donnée (D) transmise ; un module (102) de transmission à travers le canal (C) à la fois de la donnée (D) transmise et de la donnée (S) représentative du contenu sémantique calculée par le module de calcul (101). Entité de gestion (200) de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C), la détection d’erreurs prenant en compte le contenu sémantique de la donnée (D) transmise, caractérisé en ce qu’elle comprend les modules suivants : un module (201) de réception de deux données (D’, S’) correspondants d’une part à une donnée (D) transmise à travers le canal (C) et d’autre part à une donnée (S) calculée à partir de la donnée (D), représentative du contenu sémantique de la donnée (D), les deux données (D, S) étant transmises à la fois ; un module (202) de calcul d’une donnée (S’’) représentative du contenu sémantique de la donnée (D’) reçue ; un module (203) de détection d’erreurs s’appuyant sur une comparaison entre la donnée (S’) reçue calculée avant la transmission et la donnée (S’’) calculée après la transmission, la comparaison prenant en compte leurs contenus sémantiques respectifs. Equipement réseau comprenant une entité de gestion (100) de la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C) selon la revendication 8. Equipement réseau comprenant une entité de gestion (200) de la détection d’erreurs survenant pendant la transmission d’une donnée (D) incluant un contenu sémantique à travers un canal de communication (C) selon la revendication 9. Programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par un équipement, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion de la transmission défini dans la revendication 1. Programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par un équipement, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion de la détection d’erreurs défini dans la revendication 5. Support de données, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant une séquence d’instructions pour la mise en œuvre du procédé de gestion de la transmission conforme à la revendication 1 lorsqu’il est chargé dans et exécuté par un processeur. Support de données, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant une séquence d’instructions pour la mise en œuvre du procédé de gestion de la détection d’erreurs conforme à la revendication 5 lorsqu’il est chargé dans et exécuté par un processeur.