FR 3157629 A1 20250627 FR 2314551 A 20231220 Création d’une copie numérique d’une instance réelle à partir d’au moins une image L’invention concerne un procédé de génération d’une copie numérique d’une instance réelle, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (300) d’au moins une image représentative d’un environnement ; - détection (301) d’au moins une instance réelle donnée dans ladite au moins une image reçue ; - obtention (302-304) d’au moins une information relative à l’instance réelle donnée; - génération (305) d’une copie numérique de ladite instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’instance réelle donnée. Figure pour l'abrégé : [Fig 3] Création d’une copie numérique d’une instance réelle à partir d’au moins une image L'invention se rapporte au domaine de la représentation virtuelle d’une instance réelle, objet ou personne, aussi appelée jumeau ou copie numérique. Elle a notamment pour but de faciliter la création d’une copie ou jumeau numérique pour une instance réelle donnée. Etat de la technique Une copie ou jumeau numérique, ou « digital twin » en anglais, est une représentation virtuelle d’une instance réelle, par exemple d’un objet ou produit, d’un processus ou d’une personne. Afin que le jumeau numérique modélise l’instance réelle à laquelle il correspond, un ou plusieurs capteurs internes à l’instance réelle, ou externes mais aptes à obtenir des données descriptives de l’instance réelle, peuvent collecter des données qui sont remontées à un dispositif ou serveur qui stocke le jumeau numérique, afin de mettre à jour le jumeau numérique avec les données collectées. Dans le cas d’un produit ou d’un objet, de telles données comprennent par exemple des données de fonctionnement du produit ou de l’objet, une température, des conditions météorologiques auxquelles est soumis le produit ou objet, des dimensions de l’objet, un état d’utilisation de l’objet, etc. Le jumeau numérique peut être utilisé à des fins de conception, de simulation, de surveillance, d’optimisation et/ou d’entretien de ce produit ou de cet objet. Des actions peuvent alors être entreprises sur l’instance réelle, afin d’en améliorer sa performance ou sa durée de vie par exemple. Dans le cadre de la modélisation d’un produit, il existe différents types de jumeaux numériques pouvant modéliser un composant particulier d’un produit, une interaction entre deux composants d’un produit, ou le produit entier sous la forme d’un système de composants interagissant entre eux, lorsque le produit comprend plusieurs composants. Ainsi, l’instance réelle correspondant au jumeau numérique peut être un système d’objets. Afin de créer une nouvelle copie numérique, pour une instance réelle non encore dupliquée virtuellement, il est à l’heure actuelle requis, pour un opérateur, de manuellement définir l’instance réelle par une interface utilisateur d’un terminal utilisateur pour un stockage de la copie numérique ainsi définie dans le terminal utilisateur ou dans un serveur distant. Il est en outre nécessaire que l’opérateur détermine l’identité de chaque instance réelle pour laquelle une copie numérique est créée. Il est ainsi possible de créer des copies numériques pour les instances réelles composant un environnement simple comprenant peu d’instances réelles. Toutefois, une telle création requiert des ressources humaines et techniques importantes : elle mobilise un opérateur humain et requiert une interface utilisateur pour accéder à une application dédiée au service de création de jumeau numérique. Une prise en main d’une telle application, si elle est peu intuitive, requiert une période d’adaptation longue pour l’opérateur humain. Il n’existe toutefois aucune solution permettant de générer simplement une copie numérique d’une instance réelle, en requérant peu ou pas de ressource humaine, notamment dans un environnement comprenant un grand nombre d’instances réelles pour lesquelles des jumeaux numériques respectifs sont à créer. L'invention offre une solution ne présentant pas les inconvénients de l'état de la technique. A cet effet, selon un aspect fonctionnel, l'invention a pour objet un procédé de génération d’une copie numérique d’une instance réelle, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’au moins une image représentative d’un environnement ; - détection d’au moins une instance réelle donnée dans ladite au moins une image reçue ; - obtention d’au moins une information relative à l’instance réelle donnée ; - génération d’une copie numérique de ladite instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’instance réelle donnée. Ainsi, l’invention permet la création automatisée d’une copie numérique d’une instance réelle donnée, à partir d’une image acquise d’un environnement comprenant l’instance réelle donnée. La copie numérique peut comprendre une ou plusieurs informations relatives à l’instance réelle donnée : il est ainsi non seulement facilité la création de la copie numérique, mais également son enrichissement avec des informations relatives à l’instance réelle donnée. Toutefois, la copie numérique peut ensuite être enrichie de données acquises par d’autres capteurs que le dispositif d’acquisition d’images ayant acquis l’au moins une image. Selon des modes de réalisation, l’information relative à l’instance réelle donnée peut comprendre une information de localisation de l’instance réelle donnée et/ou une information de type représentative d’un type de l’instance réelle donnée. Une information de localisation permet avantageusement de modéliser l’environnement, et notamment les interactions entre les différentes instances réelles composant un environnement. Une information de type facilite l’obtention d’informations complémentaires de l’information de type. En complément, l’obtention de l’information de localisation et/ou l’information de type peut comprendre une analyse d’image de l’au moins une image reçue. Il est ainsi permis d’obtenir de telles informations sans nécessiter un accès à des ressources externes. En complément, l’obtention de l’information de localisation et/ou l’information de type peut comprendre une analyse de l’au moins une image reçue par un réseau neuronal convolutionnel. Un réseau neuronal convolutionnel est particulièrement adapté pour la segmentation d’image, et/ou pour la classification de l’instance réelle donnée dans un type parmi un ensemble de types prédéterminés pour lequel le réseau neuronal convolutionnel a été entraîné au préalable. Selon des modes de réalisation, l’au moins une information peut comprendre au moins une caractéristique visible de l’instance réelle donnée, comprenant : - une taille, une couleur, une marque et/ou un modèle de l’instance réelle donnée ; et/ou - un texte inscrit sur l’instance réelle donnée ; et/ou - une interaction de l’instance réelle donnée avec au moins une autre instance réelle de l’environnement. De telles caractéristiques visibles permettent d’enrichir automatiquement la copie numérique. En complément, la caractéristique visible peut être identifiée par analyse d’image d’une partie de l’au moins une image comprenant l’instance réelle donnée. Il est ainsi permis d’obtenir de telles informations sans nécessiter un accès à des ressources externes. Selon des modes de réalisation, ladite au moins une information peut comprendre au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle de l’instance réelle donnée, obtenue depuis une ressource stockant des données distinctes de l’au moins une image obtenue. Ainsi, il est rendu possible d’enrichir la copie numérique de manière automatisée à partir d’informations acquises depuis une ressource externe. Dans certains modes de réalisation, la copie numérique peut comprendre ainsi à la fois des caractéristiques visibles, issues d’une analyse de l’au moins une image acquise, mais également les caractéristiques non visibles (internes et/ou fonctionnelles) obtenues de la ressource externe. Il est ainsi rendu possible d’automatiser la génération d’une copie numérique avec une description complète. En complément, l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle peut être obtenue depuis ladite ressource via une interface de programmation d’interface à intelligence artificielle générative. L’utilisation d’une API (« Application Programming Interface » en anglais) d’IA (Intelligence Artificielle) générative permet d’obtenir des caractéristiques internes et/ou fonctionnelle complètes, déterminées à partir de très grandes bases de données. En complément ou en variante, l’obtention de ladite au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle peut comprendre : - la génération d’au moins une instruction basée sur une donnée représentative de l’instance réelle donnée, la donnée représentative de l’instance réelle donnée étant obtenue à partir de ladite au moins une image ; - l’obtention d’au moins une réponse, suite à une transmission de l’au moins une instruction générée, la réponse comprenant ladite au moins une caractéristique technique et/ou fonctionnelle. Il est ainsi rendu possible d’obtenir des caractéristiques internes et/ou fonctionnelles ciblées, par l’utilisation d’au moins une instruction, ou prompt. Il est en outre possible de prévoir une série d’instructions permettant d’affiner les caractéristiques ainsi obtenues. En complément, la donnée représentative de l’instance réelle donnée peut être : - une partie de l’au moins une image comprenant l’instance réelle donnée ; ou - une information relative à l’instance réelle donnée, issue d’une analyse d’image appliquée à une partie de l’au moins une image comprenant l’instance réelle donnée. Il est ainsi rendu possible de générer une instruction ou prompt, à partir d’informations obtenues de manière automatiques aux étapes précédentes du procédé selon l’invention. L’invention peut notamment prévoir une analyse d’image, enrichie par la recherche d’informations internes et/ou fonctionnelles obtenues d’une ressource externe, en décrivant l’instance réelle donnée à partir des informations déterminées précédemment lors de l’analyse d’image. Encore en complément, l’instruction peut être générée à partir d’une caractéristique visible donnée issue de l’analyse d’image appliquée à la partie de l’au moins une image comprenant l’instance réelle donnée, la caractéristique visible donnée étant le texte inscrit sur l’instance réelle donnée. Le texte inscrit sur un objet peut permettre une identification précise de l’objet, et l’obtention d’informations internes/fonctionnelles précises pour l’objet identifié. L’extraction d’un texte inscrit peut d’ailleurs être basée sur des solutions connues et robustes de reconnaissance de caractères. En complément ou en variante, l’instruction générée peut indiquer en outre un format donné, le format donné étant un format prédéterminé associé à la copie numérique, la réponse peut comprendre ladite au moins une caractéristique technique et/ou fonctionnelle selon le format donné et la copie numérique peut être générée selon le format donné. Ainsi, la génération de la copie numérique est simplifiée en ce qu’elle ne nécessite pas de formatage d’au moins certaines des informations relatives à l’instance réelle donnée. Selon des modes de réalisation, le procédé peut comprendre en outre : - détection d’au moins une autre instance réelle dans ladite au moins une image obtenue en plus de l’instance réelle donnée ; - obtention d’au moins une information relative à l’autre instance réelle ; - création d’une copie numérique de ladite autre instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’autre instance réelle. Il est ainsi rendu possible de créer des copies numériques de l’ensemble des instances réelles détectées dans une scène, de manière automatisée. Selon des modes de réalisation, le procédé peut comprendre une obtention d’au moins une nouvelle image, acquise postérieurement à ladite au moins une image, le procédé comprenant en outre : - détection d’au moins une nouvelle instance réelle donnée dans ladite au moins une nouvelle image obtenue ; - obtention d’au moins une nouvelle information relative à la nouvelle instance réelle donnée ; - en cas de détermination que la nouvelle instance réelle donnée et l’instance réelle donnée sont la même instance réelle, mise à jour de la copie numérique de l’instance réelle donnée en fonction de la nouvelle information obtenue. Il est ainsi permis de mettre à jour automatiquement la copie numérique d’une instance réelle, par acquisition d’images successives représentatives d’un environnement comprenant l’instance réelle. En cas d’absence de détection de l’instance réelle donnée dans l’au moins une nouvelle image, le procédé peut comprendre la suppression de la copie numérique de l’instance réelle donnée. Il est ainsi permis de supprimer automatiquement la copie numérique d’une instance réelle, lorsqu’elle sort de l’environnement. Selon un aspect matériel, l’invention concerne un dispositif de génération d’une copie numérique d’une instance réelle, le dispositif comprenant une interface configurée pour obtenir d’au moins une image représentative d’un environnement, et un processeur configuré pour : - détecter au moins une instance réelle donnée dans ladite au moins une image reçue ; - obtenir au moins une information relative à l’instance réelle donnée; - générer une copie numérique de ladite instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’instance réelle donnée. Selon un autre aspect matériel, l'invention concerne également un programme d'ordinateur apte à être mis en œuvre sur un dispositif, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé défini. De tels programmes peuvent utiliser n’importe quel langage de programmation. Ils peuvent être téléchargés depuis un réseau de communication et/ou enregistrés sur un support lisible par ordinateur. Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un support de données sur lequel a été mémorisée au moins une série d’instructions de code de programme pour l’exécution du procédé défini ci-dessus. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d'exemple et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : La FIG. 1 illustre un système de génération d’une copie numérique d’une instance réelle à partir d’au moins une image représentative d’un environnement, selon des modes de réalisation de l’invention ; La FIG. 2 illustre une image acquise par un système de génération d’une copie numérique d’une instance réelle, selon des modes de réalisation de l’invention ; La FIG. 3 illustre les étapes d’un procédé de génération et de mise à jour d’une copie numérique d’une instance réelle à partir d’une image d’un environnement, selon des modes de réalisation de l’invention ; La FIG. 4 illustre un dispositif de génération d’une copie numérique d’une instance réelle, selon des modes de réalisation de l’invention. La FIG. 1 illustre un système 100 de génération d’une copie numérique d’une instance réelle dans un environnement 120. L’environnement 120 peut comprendre un ensemble d’au moins une instance réelle. On entend par « instance réelle » tout objet ou produit, tout composant d’un tel objet ou produit, tout système d’objets ou de produits, tout processus, toute personne ou tout animal ou végétal. Dans l’exemple de la FIG. 1 , l’environnement 120 comprend, à titre illustratif, une première instance réelle 110, qui est un extincteur, et une deuxième instance réelle 112, qui est une chaise. L’extincteur 110 peut être considéré comme composé d’un ensemble de composants individuels formant l’extincteur, chacun de ces composants étant une instance réelle. En variante, et comme considéré dans la suite de la description, l’extincteur 110 est considéré comme une seule première instance réelle. Il en va de même pour la chaise 112 qui est considérée dans ce qui suit comme une seule deuxième instance réelle. Au moins certaines des instances réelles peuvent comprendre un texte inscrit, notamment pour les instances réelles de type objet ou composant. C’est le cas dans l’exemple représenté sur la FIG. 1 , dans lequel un texte 111 est inscrit sur l’extincteur 110. Le texte 111 peut par exemple être des instructions d’utilisation de l’extincteur 110. Le système 100 selon l’invention comprend un dispositif d’acquisition d’image 101 apte à obtenir au moins une image représentative de l’environnement 120. Le dispositif d’acquisition d’image 101 est apte à obtenir une image, une série d’images ou un flux vidéo comprenant des images vidéo ou trames vidéo. Dans un but de simplification de l’exposé de l’invention, il est considéré dans ce qui suit que le dispositif d’acquisition d’image 101 est une caméra. Dans l’exemple de la FIG. 1 , la première instance réelle 110 et la deuxième instance réelle 112 sont toutes deux situées dans un champ de vision de la caméra 101. Un tel champ de vision dépend de caractéristiques intrinsèques de la caméra 101, notamment sa distance focale, et de la position de la caméra 101 relativement à l’environnement 120. Le champ de vision peut être fixe, et comprendre la première instance réelle 110 et la deuxième instance réelle 112. En variante, la caméra 101 est mobile et le champ de vision peut varier, de manière à acquérir des images de différents champs de vision correspondant à des positions/orientations respectives de la caméra 101. Par exemple, une première image peut comprendre la première instance réelle 110 et une deuxième image, acquise avant ou après la première image, peut comprendre la deuxième instance réelle 112. Dans ce qui suit, il est considéré, à titre illustratif, que la caméra est apte à acquérir une image 200 représentative de la première instance réelle 110 et de la deuxième instance réelle 112, comme représenté sur la FIG. 2 , décrite dans ce qui suit. Le système 100 comprend en outre un dispositif de génération de copie numérique 102 apte à communiquer avec la caméra 101. Comme décrit dans ce qui suit, le dispositif 102 est apte à générer une copie numérique de l’une des instances réelles au moins, à partir d’au moins une image représentative de l’environnement 120, acquise par la caméra 101. Une mise à jour de la copie numérique ainsi générée peut également être mise en œuvre par le dispositif 102. Le dispositif 102 peut stocker la copie numérique ainsi générée ou mise à jour, de manière locale dans une mémoire du dispositif 102 ou dans une mémoire en communication avec le dispositif 102, ou dans un dispositif de stockage 104 distant, auquel le dispositif 102 peut accéder via un réseau étendu 103, de type IP pour « Internet Protocol » par exemple. En variante, le réseau 103 est un réseau local. Aucune restriction n’est attachée au dispositif de stockage 104 qui peut être un serveur de stockage 104 dédié à un service de jumeaux numériques. Le serveur dédié au service peut ainsi traiter les données descriptives des instances réelles correspondant aux copies numériques stockées, à des fins de conception, de simulation, de surveillance, d’optimisation et/ou d’entretien des instances réelles. Le dispositif de stockage 104 peut notamment être mis en commun entre plusieurs dispositifs 102. Le dispositif de stockage 104 peut ainsi stocker des copies numériques d’instances réelles situées à des endroits distincts, voire dans des sites distincts. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le dispositif 102 est relié à une unique caméra 101. Le dispositif 102 peut communiquer avec une pluralité de caméras 101, par exemple situées sur un même site, afin de générer et mettre à jour des copies numériques d’une partie ou de l’ensemble des instances réelles situées dans les champs de vision respectifs des caméras 101. Le système 100 peut en outre comprendre une ressource externe 105 accessible via le réseau 103, qui peut être une base de données externe. La base de données 105 peut notamment être interrogée via une interface logicielle, telle qu’une interface de programmation d’application, API, qui peut être une API locale 106, ou en bordure, exécutée dans le dispositif 102 ou dans un autre dispositif faisant partie du réseau local du dispositif 102, qui peut être une interface de programmation d’application distante 107 (de type « cloud »), accessible par le dispositif 102 via le réseau 103, ou qui peut être une API hébergée par le dispositif 102 lui-même. La base de données 105 peut stocker des informations détaillées sur un ensemble d’objets ou de personnes, et l’interrogation de la base de données 105 permet ainsi d’obtenir des informations relatives aux instances réelles détectées dans l’image 200, comme décrit en référence à la FIG. 3 décrivant le procédé selon l’invention. Selon l’invention, plusieurs bases de données externes 105 peuvent être interrogées par différentes API respectives, qui peuvent être locales ou distantes. La FIG. 2 présente une image 200 acquise par la caméra 101 et à laquelle le dispositif 102 a appliqué une première analyse d’image afin d’identifier la première instance réelle 110 et la deuxième instance réelle 112 dans des première et deuxième parties 210 et 212 de l’image 200. La FIG. 3 présente les étapes d’un procédé de création d’une copie numérique d’une instance réelle, selon des modes de réalisation de l’invention. Le procédé peut être mis en œuvre dans le dispositif 102 décrit précédemment en référence à la FIG. 1 . A une étape 300, le dispositif 102 reçoit au moins une image depuis la caméra 101, l’image étant représentative d’un environnement, tel que l’environnement 120 décrit précédemment. Comme décrit précédemment, le dispositif 102 peut recevoir une image ou une série d’images, telle qu’une série d’images vidéo, à l’étape 300. A une étape 301, le dispositif 102 peut détecter au moins une instance réelle dans ladite au moins une image reçue à l’étape 300. Une telle détection peut comprendre la détermination d’une partie de l’image, par exemple un rectangle, aussi appelé « bounding box » en anglais, comprenant l’instance réelle. Dans l’exemple représenté sur la FIG. 2 , l’étape 301 comprend ainsi la détermination des première et deuxième parties 210 et 212 comprenant respectivement la première instance réelle 110 et la deuxième instance réelle 112. Lorsque plusieurs instances réelles sont détectées à l’étape 301, les étapes suivantes du procédé sont mises en œuvre pour au moins l’une des instances réelles détectées, par exemple pour la première instance réelle 110 qui est un extincteur dans l’exemple considéré précédemment. L’étape 301 peut ainsi comprendre la détermination de la première partie 210 de l’image 200 comprenant la première instance réelle 110. En complément, l’étape 301 peut comprendre, à partir de la première partie 210 déterminée, la détermination d’une information de localisation de la première instance réelle dans l’environnement 120. L’étape 301 est basée sur une première analyse de l’image 200 reçue à l’étape 300, ou du flux d’images, lorsque plusieurs images sont reçues à l’étape 300. Aucune restriction n’est attachée à la première analyse d’image, qui peut être basée sur un algorithme connu d’analyse d’images, apte à détecter des instances d’une image, par exemple par segmentation de l’image. A titre d’exemple, la première analyse d’image peut par exemple être mise en œuvre en soumettant l’image en entrée d’un premier réseau de neurones convolutionnel, ou premier CNN (« Convolutional Neural Network » en anglais), apte à détecter des instances réelles dans l’image reçue en entrée et à segmenter l’image en fonction des instances réelles détectées. Un tel réseau de neurones convolutionnel peut être issu d’un apprentissage machine, notamment d’un apprentissage profond lorsque le réseau de neurones convolutionnel est un réseau de neurones profond. D’autres solutions techniques peuvent être utilisées pour mettre en œuvre la première analyse d’image, selon l’invention. La première analyse d’image peut être basée sur l’un des algorithmes suivants : You Only Look Once (ou YOLO en anglais, qui est un algorithme de détection d’instances en temps réel basé sur un CNN), Faster R-CNN, SSD (« Single Shot Detector » en anglais), Mask R-CNN, RetinaNet, Inception, OpenCV, ou tout autre algorithme d’analyse d’image apte à détecter une instance réelle dans une partie de l’image. En variante la première analyse d’image peut être basée sur un algorithme tel que par exemple Segment Anything Model de Meta TM qui permet de détourer finement une instance dans une image : la première partie 210 ainsi déterminée lors de la détection de l’extincteur 110 a dans ce cas une forme proche de l’extincteur, et n’est pas un rectangle comme représenté sur la FIG. 2 . La première analyse d’image peut être mise en œuvre par le dispositif 102 (un logiciel stocké dans le dispositif 102 et mettant en œuvre la première analyse d’image), ou par un autre dispositif du réseau local du dispositif 102, ou peut être mise en œuvre par un service logiciel de type Cloud, auquel le dispositif 102 accède via le réseau 103. A une étape 302, le dispositif 102 peut identifier une information de type de la première instance réelle détectée à l’étape 301. Une telle information de type identifie un type, une famille ou une classe de l’instance réelle. Aucune restriction n’est attachée au niveau de généralité correspondant au type/famille/classe identifié. Par exemple, dans le cas où la première instance réelle est un extincteur, l’information de type peut identifier le type « extincteur », ou un type plus général tel que « objet », « objet actionnable », « dispositif de sécurité », ou toute autre dénomination générale au sein de laquelle est comprise l’instance « extincteur ». La précision associée au type dépend de la deuxième analyse d’image mise en œuvre à l’étape 302. Les exemples d’algorithmes précités sont également aptes à mettre en œuvre la deuxième analyse d’image, à savoir les algorithmes suivants : You Only Look Once, Faster R-CNN, SSD, Mask R-CNN, RetinaNet, Inception, OpenCV, ou tout autre algorithme d’analyse d’image apte à détecter une instance dans une image ou dans une partie de l’image. La deuxième analyse d’image peut être mise en œuvre par le dispositif 102 (un logiciel stocké dans le dispositif 102 et mettant en œuvre la deuxième analyse d’image), ou par un autre dispositif du réseau local du dispositif 102, ou peut être mise en œuvre par un service logiciel de type Cloud, auquel le dispositif 102 accède via le réseau 103. Selon des modes de réalisation, les étapes 301 et 302 peuvent être mises en œuvre conjointement par une analyse d’image, réalisée par une seule et unique solution logicielle. Par exemple, les algorithmes précités YOLO, Faster R-CNN, SSD, Mask R-CNN, RetinaNet, Inception, OpenCV permettent de réaliser conjointement les étapes 301 et 302. Selon un premier mode de réalisation, suite à l’étape 302, le procédé passe à directement à une étape 305 de génération d’une copie numérique de la première instance réelle, ou de mise à jour de la première instance réelle, décrite ultérieurement. En variante, suite à l’étape 302, le procédé passe à une étape 303 ou à une étape 304, qui sont décrites dans ce qui suit. A une étape 303, le dispositif 102 peut obtenir au moins une caractéristique visible de la première instance réelle 110, par une troisième analyse d’image appliquée à la partie de l’image comprenant l’instance réelle donnée. On entend par « caractéristique visible », une caractéristique qui peut être déduite ou estimée à partir de l’aspect visuel de l’instance réelle donnée, et donc par une analyse d’image. L’au moins une caractéristique visible est n’importe laquelle des caractéristiques suivantes, ou n’importe quelle combinaison des caractéristiques suivantes : - une taille (incluant un ensemble de dimensions), une couleur, une marque et/ou un modèle de l’instance réelle donnée ; et/ou - un texte inscrit sur l’instance réelle donnée, tel que le texte 111 inscrit sur la première instance réelle 110 ; et/ou - une interaction de l’instance réelle donnée avec au moins une autre instance réelle détectée dans l’au moins image. La troisième analyse d’image peut être mise en œuvre par un logiciel, stocké par le dispositif 102 ou par un autre dispositif du réseau local du dispositif 102, ou mis en œuvre sous forme de service cloud, accessible à distance via le réseau 103, optionnellement via une des API 106 ou 107. La solution logicielle implémentant la troisième analyse d’image peut être par exemple l’une des solutions suivantes, listées de manière non limitative : - Google Cloud Vision AI TM , qui est apte à reconnaître des objets, des scènes et des personnes dans des images. En complément, une telle solution peut être utilisée pour extraire des informations techniques, non visibles, à partir d’objets reconnus (conformément à l’étape 304 décrite dans ce qui suit) ; - Amazon Rekognition TM , qui est apte à reconnaître des objets. En complément, une telle solution peut être utilisée pour extraire des informations techniques, non visibles, à partir d’objets reconnus (conformément à l’étape 304 décrite dans ce qui suit) ; - Microsoft Azure Computer Vision TM , qui est apte à analyser le contenu d’une image ; - IBM Watson Visual Recognition TM , qui est apte à mettre en œuvre une détection d’objets et une classification des objets détectés dans une image ; - Clarifai TM , qui est une plateforme hébergeant des outils d’intelligence artificielle pour reconnaître des objets et classer des images ; - TesseractTM, qui est un service d’extraction de texte, à partir d’une image ; - Open Source Computer Vision Library, qui est une bibliothèque, à partir de laquelle la troisième analyse d’image peut être entraînée ; - Mobile Vision API, qui est une API qui offre une fonction de vision par ordinateur. A noter que la troisième analyse d’image peut comprendre l’application d’au moins deux solutions logicielles distinctes, par exemple, l’une pour obtenir les caractéristiques de taille, couleur, marque et/ou modèle de l’instance réelle donnée, et l’autre pour extraire un texte inscrit sur l’instance réelle donnée. L’extraction de texte inscrit sur l’instance réelle donnée peut notamment être mise en œuvre par un outil de reconnaissance optique de caractères, aussi appelé OCR, pour « Optical Character Recognition » en anglais. Suite à l’étape 303, le procédé peut passer directement à l’étape 305 décrite ultérieurement, ou peut passer à l’étape 304 décrite ci-après. A une étape 304, le dispositif 102 peut obtenir au moins une information complémentaire des informations visibles obtenues à l’étape 303, et/ou au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle, depuis une ressource externe, telle que la base de données 105 décrite précédemment. On entend par « information complémentaire des informations visibles », une information externe et visible de l’instance réelle donnée, mais qui ne peut être obtenue par analyse de l’au moins une image reçue à l’étape 300, ou qui permet d’augmenter la précision d’une caractéristique visible obtenue par analyse de l’au moins une image reçue à l’étape 300. L’information complémentaire peut notamment comprendre les dimensions précises de l’instance réelle donnée, qui peuvent être obtenues après identification du modèle lors de l’étape 303, et par interrogation de la base de données 105, qui peut stocker en correspondance de telles informations complémentaires en association avec une donnée représentative de l’instance réelle donnée (par exemple le modèle de l’instance réelle donnée). On entend par caractéristique interne et/ou fonctionnelle une caractéristique non visible de l’instance réelle donnée, donc non déductible par la simple observation visuelle de l’instance réelle donnée dans une image. Les caractéristiques internes et/ou fonctionnelles peuvent comprendre : - toute composition chimique d’un produit stocké dans l’instance réelle donnée ; et/ou - un identifiant d’une API de pilotage de l’instance réelle donnée, lorsque l’instance réelle donnée est un objet connecté ; et/ou - un mode de fonctionnement de l’instance réelle donnée ; et/ou - un paramétrage par défaut de l’instance réelle donnée ; et/ou - toute autre caractéristique interne et/ou fonctionnelle, qui dépend de l’instance réelle considérée. De telles caractéristiques internes et/ou fonctionnelles peuvent par exemple être détaillées dans une notice technique associée à l’instance réelle donnée, qui peut être stockée dans la base de données 105 en association avec un identifiant de modèle. Ainsi, le dispositif 102 peut interroger la base de données 105 en fonction du modèle de l’instance réelle donnée obtenu à l’étape 303, ou, de manière alternative, en fonction du type d’objet déterminé à l’étape 302. Plus généralement, le dispositif 102 peut interroger la base de données 105 à partir de n’importe quelle donnée représentative de l’instance réelle donnée, ou n’importe quelle combinaison de données représentatives de l’instance réelle donnée. La donnée représentative de l’instance réelle donnée peut être : - la partie de l’image comprenant l’instance réelle donnée ; et/ou - n’importe quelle information, ou combinaison d’informations, relative à l’instance réelle donnée obtenue à l’étape 301, à l’étape 302 et/ou à l’étape 303. Selon des modes de réalisation avantageux, l’étape 304 peut comprendre l’interrogation d’une API d’intelligence artificielle générative, apte à retourner une réponse en fonction d’une instruction fournie en entrée, aussi appelée « prompt ». L’API d’intelligence artificielle générative peut être un agent conversationnel d’intelligence artificielle, tel que ChatGPT TM . En variante, l’API d’intelligence artificielle générative peut être Llama2 TM , Claude TM , Mistral AI, ou toute autre solution connue. Une telle API d’intelligence artificielle générative peut être une API en bordure 106, une API distante 107 de type cloud, ou une API embarquée dans le dispositif 102. Ainsi, selon l’invention, au moins une instruction est générée à l’étape 304 par le dispositif 102, à partir d’au moins une donnée représentative de l’instance réelle donnée. L’au moins une instruction est soumise à l’API d’IA générative, et au moins une réponse est reçue en retour, l’au moins une réponse comprenant au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle de l’instance réelle donnée et/ou l’au moins une information complémentaire précitée. Par exemple, l’ensemble ou certaines des informations relatives à l’instance réelle donnée obtenues aux étapes 301 à 303 peuvent être incluses dans une unique instruction, et une réponse comprenant au moins une information interne et/ou fonctionnelle de l’instance réelle donnée, et/ou au moins une information complémentaire des caractéristiques visibles, est reçue en retour. En variante, le dispositif 102 peut être configuré pour générer une série d’instructions, chaque instruction comprenant au moins une donnée représentative de l’objet. Une série de réponses aux instructions est reçue en retour, chaque réponse de la série comprenant au moins une information interne et/ou fonctionnelle, et/ou au moins une information complémentaire des caractéristiques visibles, distinctes de celles contenues dans les autres réponses. Selon des modes de réalisation de l’invention, l’au moins une instruction générée peut en outre indiquer un format de réponse, et l’au moins une réponse reçue lors de l’interrogation de la ressource externe est conforme au format de réponse indiqué dans l’au moins une instruction. Une telle possibilité est offerte par certaines API d’IA générative. Le format de réponse indiqué peut correspondre avantageusement à un format prédéterminé de la copie numérique à générer. Par exemple, le format prédéterminé peut être un format JSON. A l’étape 305, le dispositif 102 détermine si une copie numérique a été précédemment créée pour l’instance réelle donnée ou non. Une telle détermination peut consister à vérifier dans le dispositif de stockage 104, ou dans une mémoire interne du dispositif 102, si au moins certaines des informations relatives à l’instance réelle donnée, correspondent à des informations relatives comprises dans une copie numérique précédemment générée. Par exemple, si l’information de type et une information de localisation, indiquant par exemple un site ou une pièce, de l’instance réelle donnée, correspond à des informations similaires stockées dans une copie numérique précédemment générée, le dispositif 102 peut déterminer que la copie numérique précédemment générée est la copie numérique de l’instance réelle donnée. Aucune restriction n’est attachée à l’information, ou aux informations, relative(s) à l’instance réelle donnée qui est/sont utilisées pour vérifier si une copie numérique a déjà été générée ou non pour l’instance réelle donnée. Si le dispositif 102 détermine qu’aucune copie numérique n’a été précédemment créée pour l’instance réelle donnée, le dispositif 102 génère, à l’étape 305, une copie numérique de l’instance réelle, la copie numérique comprenant au moins une information relative à l’instance réelle donnée, l’au moins une information relative à l’instance réelle donnée étant l’une ou toute combinaison des informations suivantes: - l’information de localisation déterminée à l’étape 301 ; - l’information de type déterminée à l’étape 302 ; - l’au moins une caractéristique visible déterminée à l’étape 303 ; - l’au moins une information complémentaire de la caractéristique visible déterminée à l’étape 304 ; et/ou - l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle déterminée à l’étape 304, optionnellement selon le format prédéterminé. La copie numérique générée peut être stockée dans une mémoire interne du dispositif 102 ou peut être stockée dans le dispositif de stockage 104 de copies numériques. Si le dispositif 102 détermine à l’étape 305 qu’une copie numérique existe déjà pour l’instance réelle donnée, le dispositif 102 peut mettre à jour la copie numérique en fonction de l’au moins une caractéristique relative à l’instance réelle donnée. Une telle mise à jour peut comprendre : - la détection d’une différence entre une valeur indiquée par l’information relative à l’instance réelle donnée, et déterminée à l’une des étapes 301 à 304, et une valeur stockée de la copie numérique pour cette même information. Une telle valeur stockée peut être issue d’une itération précédente du procédé mis en œuvre pour la même instance réelle donnée, soit lors d’une mise à jour précédente de la copie numérique associée à l’instance réelle donnée, soit lors de la génération de la copie numérique associée à l’instance réelle donnée ; - la modification/mise à jour de la valeur stockée dans la copie numérique avec la valeur déterminée à l’une des étapes 301 à 304. La valeur stockée modifiée peut ainsi être mise à jour dans une mémoire locale du dispositif 102 et/ou transmise au dispositif de stockage 104 pour mise à jour de la copie numérique associée à l’instance réelle donnée. En variante ou en complément, au moins une information relative à l’instance réelle donnée déterminée à l’une des étapes 301 à 304 n’est pas comprise dans la copie numérique générée précédemment pour l’instance réelle donnée, auquel cas la mise à jour comprend l’ajout de l’information non encore comprise dans la copie numérique. L’invention permet ainsi une mise à jour automatique de certaines des informations stockées dans la copie numérique. Les étapes du procédé peuvent à ce titre être itérées, en étant appliquées à des images, ou séries d’images, acquises à des instants différents par une même caméra 101. A titre d’exemple, lors d’une itération précédente du procédé appliquée à l’extincteur 110, la copie numérique peut indiquer un état d’utilisation « non utilisé ». Lors d’une itération courante, la troisième analyse d’image de l’étape 303 peut déterminer un état d’utilisation « utilisé », par exemple parce qu’un élément du mécanisme d’activation de l’extincteur 110 est dans une position indiquant que l’extincteur a été activé et utilisé. Dans ce cas, lors de l’étape 305 de l’itération courante, le dispositif 102 détecte une différence entre l’état d’utilisation stocké dans la copie numérique issue de l’itération précédente, qui est un état « non utilisé », et un état d’utilisation déterminé à l’étape 303 de l’itération courante. Selon l’invention, la mise à jour peut s’appliquer à d’autres informations relatives à l’instance réelle donnée que son état d’utilisation. Par exemple, une mise à jour de la copie numérique peut être effectuée pour toute information indiquant un changement de localisation et/ou un changement de forme, et/ou pour tout autre changement. A noter qu’en cas d’absence d’identification d’une instance réelle correspondant à une copie numérique précédemment générée (lors d’une itération précédente des étapes du procédé) dans l’image obtenue à l’étape 300, le dispositif 102 peut supprimer la copie numérique précédemment générée, de sa mémoire interne ou du dispositif de stockage 104. Après génération et stockage de la copie numérique pour l’instance réelle donnée, ou mise à jour de la copie numérique de l’instance réelle donnée, les étapes 302 à 304 peuvent être mises en œuvre pour au moins une autre instance réelle détectée dans l’au moins une image reçue à l’étape 300. En variante, les étapes 302 à 304 sont appliquées en parallèle à l’instance réelle donnée et à l’au moins une autre instance réelle. Plusieurs générations ou mises à jour de copie numériques peuvent être mises en œuvre en parallèle, ou de manière séquentielle l’une après l’autre. Comme décrit précédemment, n’importe laquelle des combinaisons des étapes 302 à 304 peut être mise en œuvre avant pour générer ou mettre à jour la copie numérique à l’étape 305 selon l’invention. Dans un premier mode de réalisation, le dispositif 102 est apte à mettre en œuvre les étapes 300 et 301, l’étape 302 d’identification d’une information de type, puis à mettre en œuvre l’étape 305 après l’étape 302 (sans mettre en œuvre les étapes 303 et 304). Dans ce cas, la copie numérique de l’instance réelle donnée générée ou mise à jour à l’étape 305 peut comprendre l’information de type, et optionnellement l’information de localisation déterminée à l’étape 301. Dans un deuxième mode de réalisation, le dispositif 102 est apte à mettre en œuvre les étapes 300 et 301, l’étape 302 et l’étape 303, puis à mettre en œuvre l’étape 305 après l’étape 303 (sans mettre en œuvre l’étape 304). Dans ce cas, la copie numérique de l’instance réelle donnée générée ou mise à jour à l’étape 305 peut comprendre : - l’information de type déterminée à l’étape 302 ; - l’information de localisation déterminée à l’étape 301 ; et/ou - l’au moins une caractéristique visible déterminée à l’étape 303. Dans un troisième mode de réalisation, le dispositif est apte à mettre en œuvre les étapes 300 et 301, l’étape 302, puis l’étape 304, puis l’étape 305 après l’étape 304. Dans ce cas, la copie numérique de l’instance réelle donnée générée ou mise à jour à l’étape 305 peut comprendre : - l’information de type déterminée à l’étape 302 ; - l’information de localisation déterminée à l’étape 301 ; et/ou - l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle déterminée à l’étape 304 ; - l’au moins une caractéristique complémentaire d’une caractéristique visible, déterminée à l’étape 304. Dans le troisième mode de réalisation, l’information de type déterminée à l’étape 302 peut être utilisée pour générer l’au moins une instruction à partir de laquelle la base de données 105 est interrogée pour obtenir l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle, ou l’au moins une caractéristique complémentaire, déterminée à l’étape 304. Dans un quatrième mode de réalisation, le dispositif 102 est apte à mettre en œuvre l’ensemble des étapes 300 à 304 avant mise en œuvre de l’étape 305. Dans ce cas, la copie numérique de l’instance réelle donnée générée ou mise à jour à l’étape 305 peut comprendre : - l’information de type déterminée à l’étape 302 ; - l’information de localisation déterminée à l’étape 301 ; - l’au moins une caractéristique visible déterminée à l’étape 303 ; - l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle déterminée à l’étape 304 ; - l’au moins une information complémentaire de l’au moins une caractéristique visible, déterminée à l’étape 304. Il convient de noter que l’au moins une caractéristique visible déterminée à l’étape 303 et/ou l’information de type déterminée à l’étape 302, peuvent ne pas être intégrées dans la copie numérique générée ou mise à jour, mais peuvent être utilisées par le dispositif 102 en tant que donnée représentative de l’instance réelle donnée pour générer l’au moins une instruction lors de l’étape 304, et pour ainsi obtenir l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle, et/ou l’au moins une information complémentaire, lors de l’étape 304. En particulier, lorsqu’un texte inscrit sur l’instance réelle donnée est extrait à l’étape 303, le dispositif 102 peut utiliser le texte pour générer l’au moins une instruction, ou prompt, lors de l’étape 304, sans inclure le texte extrait dans la copie numérique lors de l’étape 305. Pour l’ensemble des modes de réalisation décrits précédemment, chaque information relative à l’instance réelle donnée peut être déterminée en association avec un score de confiance. Le score de confiance est représentatif du degré de certitude avec lequel l’information relative à l’instance réelle donnée est déterminée. Chaque score de confiance déterminé en association avec une information relative à l’instance réelle donnée, peut être intégré dans la copie numérique générée ou mise à jour de l’instance réelle donnée, si l’information relative à l’instance réelle donnée y est intégrée. Le score de confiance peut être exprimé sous la forme d’un pourcentage. Dans ce qui suit, deux exemples détaillés de génération d’une copie numérique sont donnés à titre illustratif uniquement. Dans un premier exemple, l’instance réelle donnée est la première instance réelle 110 de la FIG. 1 , qui est un extincteur. La création d’une copie numérique d’un extincteur est utile dans le contexte de formation à la sécurité incendie, de gestion et de localisation des équipements de sécurité, ou de simulation d’incendies pour l’entraînement. La génération manuelle selon l’art antérieur d’une copie numérique d’un extincteur peut nécessiter des compétences en modélisation 3D, en développement logiciel et en intégration de données. Il peut notamment être souhaité de créer une copie numérique modélisant l’extincteur 110, et reflétant ses caractéristiques, ses dimensions, son état et sa localisation. Des exemples d’informations relatives à un extincteur qui peuvent être intégrées dans une copie numérique sont données ci-après : - propriétés physiques (caractéristiques internes) : poids, capacité, type de liquide ou de gaz qu’il contient, pression ; - état de l’extincteur (caractéristique interne/fonctionnelle) : état parmi un ensemble d’états prédéterminés (neuf, usagers), date de dernière inspection ; - localisation (information de localisation) : information descriptive d’une zone d’un bâtiment dans lequel se situe l’extincteur ; - interactions avec la copie numérique (caractéristiques fonctionnelles) : il est ainsi rendu possible de créer une copie numérique interactive, pour permettre à un utilisateur de saisir, manipuler, poser, activer le mécanisme de la copie numérique de l’extincteur ; - données de maintenance (caractéristiques internes/fonctionnelles) : données issues d’une dernière inspection de l’extincteur, et date de la prochaine inspection prévue ; - intégration avec d’autres systèmes : si l’extincteur est utilisé dans un contexte large tel que la gestion de la sécurité incendie d’un bâtiment dans lequel il se trouve. Dans ce cas, l’objet extincteur est un composant d’un système plus large dont une copie numérique peut être créée, nécessitant la définition de copies numériques pour les autres composants du système de gestion ; - modélisation tridimensionnelle à partir de caractéristiques visibles et internes de l’extincteur, telles que ses dimensions, sa forme, son design et ses composants ; - visualisation à partir de caractéristiques visibles et internes de l’extincteur : la copie numérique peut être utilisée avec un logiciel de visualisation permettant d’afficher et d’interagir avec la copie numérique, sur ordinateur, smartphone, tablette ou casque de réalité virtuelle par exemple. Ainsi, un template de copie numérique peut être prédéfini à partir de n’importe quelle combinaison des informations relatives à l’extincteur données ci-dessus, et les analyses et outils mis en œuvre dans le dispositif 102 sont prévus pour obtenir les informations relatives à l’extincteur prévues dans le template prédéfini. Dans le premier exemple, une image 200 comprenant l’extincteur 110 est reçue à l’étape 300. A une étape 301, l’extincteur est détecté dans l’image 200, dans une première partie 210 de l’image 200. Le dispositif 102 met en œuvre l’étape 301 et détermine une information de type « marchandise emballée » en association avec un score de confiance de 82 %. Dans ce premier exemple, l’étape 301 ne permet pas de déterminer un type plus précis (« extincteur », ou « dispositif de sécurité incendie », par exemple), que le type « marchandise emballée ». Le niveau de certitude associé à l’information de type est cependant élevé. Dans le premier exemple, le dispositif 102 met en œuvre l’étape 302, sur la base d’un logiciel OCR, et extrait le texte 111 inscrit sur l’extincteur 110, de la première partie 210 de l’image 200. Dans le premier exemple, le dispositif 102 met en œuvre l’étape 303, en générant une instruction comprenant le texte 111 extrait à l’étape précédente, et en soumettant l’instruction à une API d’IA générative, afin d’obtenir une réponse comprenant les caractéristiques internes et/ou fonctionnelles, et l’information complémentaire de caractéristiques visibles, suivantes : - le type d’extincteur (information complémentaire des caractéristiques visibles) : extincteur à poudre de type ABC ; - une marque d’extincteur (information complémentaire de caractéristiques visibles) ; - un volume de 2kg (caractéristique interne) ; - un type de poudre ABC (caractéristique interne) ; - une utilisation selon laquelle l’extincteur est apte à être utilisé pour les feux de classe A, de type combustibles solides, B, liquides inflammables, et C, gaz (caractéristiques fonctionnelles) ; - un mode d’emploi de l’extincteur 110 (caractéristiques fonctionnelles). Une instruction additionnelle peut être générée par le dispositif 102 pour requérir les dimensions exactes de l’extincteur (caractéristiques complémentaires de caractéristiques visibles), associées à la marque et au type d’extincteur identifiés dans la réponse reçue à l’instruction précédente. La réponse à l’instruction additionnelle comprend ainsi les dimensions de l’extincteur 110, ce qui permet la réalisation d’une représentation tridimensionnelle de l’extincteur 110 à partir de sa copie numérique générée. Comme décrit précédemment, l’instruction et l’instruction additionnelle peuvent indiquer un format de réponse correspondant au format prédéterminé pour la création de la copie numérique, tel que le format JSON. La copie numérique de l’extincteur 110 peut ainsi être générée à l’étape 305 à partir des informations relatives à l’extincteur 110 obtenues lors de l’étape 304. Il n’est en effet pas nécessaire d’y ajouter l’information de type « marchandise emballée » déterminée à l’étape 302, puisqu’une information de type plus précise a été obtenue à l’étape 304, ni d’y inclure le texte 111 extrait à l’étape 303, qui a été utilisé pour générer l’instruction. Comme indiqué précédemment, la copie numérique peut en outre comprendre un état d’utilisation de l’extincteur 110. Lors de la génération de la copie numérique décrite ici, l’état d’utilisation déterminé peut être un état « non utilisé ». La copie numérique de l’extincteur 110 peut être mise à jour lors d’une itération ultérieure du procédé, si un état différent de l’état « non utilisé » est détecté, par exemple un état « utilisé ». Dans un second exemple, l’instance réelle donnée est la deuxième instance réelle 112 de la FIG. 1 , qui est une chaise. Dans le second exemple, le dispositif 102 peut détecter la chaise 112 dans la deuxième partie 212 de l’image 200 à l’étape 301, par application de la première analyse d’image à l’image 200. A l’étape 302, l’information de type « chaise » peut être déterminée par l’application de la deuxième analyse d’image. L’information de type « chaise » peut être déterminée en association avec un score de confiance élevé, par exemple 94 %. Selon le deuxième exemple, le dispositif 102 peut mettre en œuvre l’étape 304 après l’étape 302 (sans effectuer d’étape 303), en générant une instruction pour une API d’IA générative, l’instruction comprenant la deuxième partie 212 de l’image 200 en tant que donnée représentative de la chaise 112. En effet, certaines API d’IA générative sont aptes à recevoir une image en entrée, et à retourner une réponse à l’instruction, pouvant comprendre les caractéristiques internes/fonctionnelles et les caractéristiques complémentaires de caractéristiques visibles suivantes : - les dimensions de la chaise 112 et/ou de chacun des composants de la chaise, tels que les pieds, l’assise, le cadre, etc. (caractéristiques complémentaires de caractéristiques visibles) ; - une matière de la chaise et/ou une matière pour chaque composant de la chaise (information complémentaire d’information visible et information interne) ; - un modèle et/ou une marque de la chaise (caractéristique complémentaire de caractéristiques visibles) ; - un type de design de la chaise (caractéristique complémentaire de caractéristiques visibles ); - un type de tissu (caractéristique interne). Chacune des informations ci-dessus peut être associée à un score de confiance indiqué dans la réponse. Comme pour l’extincteur 110, la copie numérique associée à la chaise 112 peut également être mise à jour lors d’itérations suivantes des étapes du procédé selon l’invention. Par exemple, lors de la génération de la copie numérique, un état d’occupation « occupé » peut être déterminé à l’étape 303 si une personne est assise sur la chaise dans l’image 200. A une itération ultérieure du procédé, sur obtention d’une nouvelle image ou série d’images à l’étape 300, le dispositif 102 peut déterminer un état d’occupation différent de l’état occupé, par exemple un état « vide », si personne n’est assis sur la chaise dans la nouvelle image ou séries d’images de l’itération ultérieure. En cas d’absence de détection de la chaise dans la nouvelle image ou séries d’images de l’itération ultérieure, le dispositif 102 peut supprimer la copie numérique associée à la chaise, dans sa mémoire interne et/ou auprès du dispositif de stockage 104. Les exemples ci-dessus sont donnés à titre illustratif. L’invention peut s’appliquer à la détection d’instances réelles dans n’importe quel environnement 120, pas uniquement à l’intérieur d’un bâtiment. L’environnement 120 peut par exemple être : - un parc public, les instances réelles étant des arbres ; - un espace public, les instances réelles étant des éléments de mobiliers urbains ; - une infrastructure réseau, les instances réelles étant des éléments de l’infrastructure réseau, etc. La FIG. 4 présente la structure du dispositif 102 de création de copie numérique, selon des modes de réalisation de l’invention. Le dispositif 102 comprend un processeur 401 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 402 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc.). En variante, la mémoire 402 comprend plusieurs mémoires des types précités. La mémoire 402 comprend au moins une mémoire non-volatile dans laquelle sont stockées, de manière temporaire ou permanente, les données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre des étapes du procédé décrit en référence à la FIG. 3 . En particulier, la mémoire 402 peut stocker, selon certains modes de réalisation, le ou les algorithmes/logiciels implémentant la première analyse d’image, la deuxième analyse d’image et/ou la troisième analyse d’image précédemment décrites. La mémoire 402 peut également stocker des formats d’instructions correspondant à un template de copie numérique, pour la mise en œuvre de l’étape 304 décrite précédemment. En variante, le dispositif 102 comprend des modules distincts pour la mise en œuvre des étapes 301 à 304 décrites précédemment. Le dispositif 102 peut ainsi comprendre n’importe quelle combinaison des modules suivants : - un premier module configuré pour la mise en œuvre de l’étape 301 ; - un deuxième module configuré pour la mise en œuvre de l’étape 302 ; - un troisième module configuré pour la mise en œuvre de l’étape 303 ; - un quatrième module configuré pour la mise en œuvre de l’étape 304. Le processeur 401 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 402, pour la mise en œuvre des étapes 300 à 305 décrites en référence à la FIG. 3 . Le dispositif 102 comprend une première interface 403 apte à communiquer avec la caméra 101, notamment pour l’obtention d’au moins une image lors de l’étape 300 décrite précédemment. Le dispositif 102 peut en outre comprendre une deuxième interface 404 apte à accéder au réseau étendu 103 et/ou au réseau local du dispositif 102, pour communiquer à distance avec des entités accédant au réseau, notamment avec le dispositif de stockage 104 de copies numériques pour transmission d’une copie numérique générée ou pour mise à jour ou suppression d’une copie numérique stockée dans le dispositif de stockage 104, mais également avec les API 106 et 107. Procédé de génération d’une copie numérique d’une instance réelle (110 ; 112), le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (300) d’au moins une image (200) représentative d’un environnement (120) ; - détection (301) d’au moins une instance réelle donnée dans ladite au moins une image reçue ; - obtention (302-304) d’au moins une information relative à l’instance réelle donnée ; - génération (305) d’une copie numérique de ladite instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’instance réelle donnée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite au moins une information relative à l’instance réelle donnée comprend une information de localisation de l’instance réelle donnée et/ou une information de type représentative d’un type de l’instance réelle donnée. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’obtention de l’information de localisation et/ou l’information de type comprend une analyse d’image de l’au moins une image (200) reçue. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’au moins une information comprend au moins une caractéristique visible de l’instance réelle donnée (110 ; 112), comprenant : - une taille, une couleur, une marque et/ou un modèle de l’instance réelle donnée ; et/ou - un texte inscrit (111) sur l’instance réelle donnée ; et/ou - une interaction de l’instance réelle donnée avec au moins une autre instance réelle de l’environnement. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la caractéristique visible est identifiée par analyse d’image d’une partie (210 ; 212) de l’au moins une image (200) comprenant l’instance réelle donnée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite au moins une information comprend au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle de l’instance réelle donnée (110 ; 112), obtenue depuis une ressource (105) stockant des données distinctes de l’au moins une image (200) obtenue. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle est obtenue depuis ladite ressource (105) via une interface de programmation d’interface (106 ; 107) à intelligence artificielle générative. Procédé selon la revendication 6 ou 7, dans lequel l’obtention (304) de ladite au moins une caractéristique interne et/ou fonctionnelle comprend : - la génération d’au moins une instruction basée sur une donnée représentative de l’instance réelle donnée (110 ; 112), la donnée représentative de l’instance réelle donnée étant obtenue à partir de ladite au moins une image ; - l’obtention d’au moins une réponse, suite à une transmission de l’au moins une instruction générée, la réponse comprenant ladite au moins une caractéristique technique et/ou fonctionnelle. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la donnée représentative de l’instance réelle donnée est : - une partie (210;212) de l’au moins une image (200) comprenant l’instance réelle donnée (110 ; 112) ; ou - une information relative à l’instance réelle donnée, issue d’une analyse d’image appliquée à une partie de l’au moins une image comprenant l’instance réelle donnée. Procédé selon la revendication 9 et la revendication 5, dans lequel l’instruction est générée à partir d’une caractéristique visible donnée issue de l’analyse d’image appliquée à la partie (210 ; 212) de l’au moins une image (200) comprenant l’instance réelle donnée (110 ; 112), la caractéristique visible donnée étant le texte (111) inscrit sur l’instance réelle donnée. Procédé selon l’une des revendications 8 à 10, dans lequel l’instruction générée indique en outre un format donné, le format donné étant un format prédéterminé associé à la copie numérique, dans lequel la réponse comprend ladite au moins une caractéristique technique et/ou fonctionnelle selon le format donné et dans lequel la copie numérique est générée (305) selon le format donné. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre : - détection (301) d’au moins une autre instance réelle dans ladite au moins une image obtenue en plus de l’instance réelle donnée ; - obtention (302-304) d’au moins une information relative à l’autre instance réelle ; - génération (305) d’une copie numérique de ladite autre instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’autre instance réelle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une obtention d’au moins une nouvelle image, acquise postérieurement à ladite au moins une image, le procédé comprenant en outre : - détection (301) d’au moins une nouvelle instance réelle donnée dans ladite au moins une nouvelle image obtenue ; - obtention (302-304) d’au moins une nouvelle information relative à la nouvelle instance réelle donnée ; - en cas de détermination que la nouvelle instance réelle donnée et l’instance réelle donnée sont la même instance réelle, mise à jour (305) de la copie numérique de l’instance réelle donnée en fonction de la nouvelle information obtenue. Dispositif (102) de génération d’une copie numérique d’une instance réelle, le dispositif comprenant une interface (403) configurée pour obtenir d’au moins une image (200) représentative d’un environnement (120), et un processeur (401) configuré pour : - détecter au moins une instance réelle donnée (110 ; 112) dans ladite au moins une image reçue ; - obtenir au moins une information relative à l’instance réelle donnée ; - générer une copie numérique de ladite instance réelle donnée, la copie numérique comprenant ladite au moins une information relative à l’instance réelle donnée. Programme d'ordinateur apte à être mis en œuvre dans un dispositif tel que défini dans la revendication 14, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur (401), réalise les étapes du procédé défini dans l’une des revendications 1 à 13.