FR 3157641 A1 20250627 FR 2314773 A 20231221 L’invention porte sur un procédé de gestion, par un dispositif informatique (100) intégré à un équipement d’observation (1), de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule (2) puisse y circuler de manière autonome. L’invention concerne également un dispositif (100) mettant en œuvre un tel procédé ainsi qu’un équipement d’observation (1) comprenant un tel dispositif. Figure pour l’abrégé : 1 Gestion informatisée de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule puisse y circuler de manière autonome Domaine technique de l’invention La présente invention concerne le domaine des systèmes qui permettent la circulation autonome des véhicules. L’invention porte en particulier sur un procédé de gestion, par un dispositif informatique intégré à un équipement d’observation, de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule puisse y circuler de manière autonome. L’invention concerne également un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. L’invention s’applique aux véhicules terrestres à moteur, notamment les robots ou autres navettes de transport destinés à la prise en charge de tâches de transport au sein d’environnement industriels ou logistiques. État de la technique antérieure On sait que la détection d’obstacles est un élément essentiel de la circulation autonome. En effet, la mise en œuvre de la circulation autonome nécessite une compréhension précise de l'environnement de circulation afin de pouvoir déterminer une zone de circulation dans laquelle un véhicule peut circuler en toute sécurité sans entrer en collision avec un obstacle. Pour permettre cette compréhension, les systèmes d’aide à la conduite qui équipent les véhicules automobiles les plus modernes utilisent des appareils de détection embarqués, notamment des caméras ou des radars. Autrement dit, la perception embarquée de l’environnement de circulation nécessite l'intégration d'une pléthore d'appareils de détection pour atteindre des niveaux de performance qui permettent de garantir la sécurité des différents usagers de la route. Cependant, autant l’intégration de tels appareils de détection se justifie pour les voitures ou autres véhicules destinés à circuler dans un environnement routier classique, autant le coût de ces appareils et leur intégration s’avère impossible lorsqu’il s’agit de véhicules dont le coût doit rester minime, comme ceux qui sont destinés à la prise en charge de tâches de transport au sein d’environnements logistiques. De fait, de tels véhicules sont généralement dépourvus de quelconque appareil de détection embarqué et, pour ces véhicules, la circulation autonome reste donc aujourd’hui encore trop onéreuse et trop complexe à mettre en œuvre. En outre, quel que soit le véhicule auquel des appareils de détection sont intégrés, la circulation autonome est inévitablement limitée par des contraintes physiques, au premier rang desquelles la capacité de perception des appareils de détection. Naturellement, les obstacles situés hors du champ de vision des appareils de détection embarqués ne peuvent être détectés et, de fait, leur présence ne peut être déduite, ce qui oblige à l’utilisation de méthodologies dans lesquelles des données de détection générées à divers instants doivent être utilisées et une bonne compréhension des flux de circulation doit être atteinte. Et sur ce plan également, les véhicules connus utilisés pour la prise en charge de tâches de transport au sein d’environnement logistiques ne sont pas adaptés pour pouvoir assumer de telles contraintes. L’invention vise à résoudre ces problématiques. Elle a en particulier pour but de fournir une solution pour contribuer à permettre à un véhicule dépourvu de tout appareil de détection embarqué de pouvoir néanmoins circuler de manière autonome au sein d’un environnement de circulation. Par ce biais, l’invention souhaite minimiser le coût et la complexité de la mise en œuvre de la circulation autonome de véhicules, notamment pour des véhicules peu évolués qui sont destinés à la prise en charge de tâches de transport au sein d’environnement industriels ou logistiques. Pour atteindre cet objectif, l’invention concerne, selon un premier aspect, un procédé de gestion, par un dispositif informatique intégré à un équipement d’observation, de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule puisse y circuler de manière autonome, ledit équipement comprenant un ensemble de détection constitué d’une pluralité d’appareils de détection, dont un lidar pouvant balayer sur 360° ainsi que plusieurs caméras, et un élément déclencheur commandant la réalisation de détections par lesdits appareils de détection, ledit dispositif comprenant une unité de traitements d’informations, munie d’un ou plusieurs processeurs graphiques, et un support de stockage de données configurés pour exécuter un module de synchronisation et un module de traitement de données qui fait fonctionner au moins un réseau de neurones artificiels, le procédé comprenant les étapes de : obtenir des données de détection générées par l’ensemble de détection en fonction d’un signal transmis périodiquement par ledit élément déclencheur, les horloges internes des tous les appareils de détection ayant été préalablement synchronisées par le module de synchronisation ; traiter lesdites données de détection au moyen du module de traitement de données afin de déterminer des données caractérisant au moins une boite englobante pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation ; et provoquer une transmission des données déterminées au cours de l’étape ii) audit véhicule. Selon une variante, l’étape ii) peut comprendre une étape consistant à déterminer des données caractérisant une segmentation sémantique d’une image générée par une caméra de sorte à déterminer des données caractérisant au moins masque pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Selon une autre variante, l’étape ii) peut comprendre une étape consistant à associer un nuage de points généré par le lidar et ladite segmentation sémantique afin de déterminer des données caractérisant un fragment du nuage de points pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Selon encore une autre variante, l’étape ii) peut comprendre les étapes de : filtrer ledit fragment en fonction d’une valeur de confiance ; déterminer des données caractérisant une estimation d’un écart entre le centre réel d’un obstacle et le centre du masque correspondant ; et déterminer des données caractérisant au moins un paramètre d’une boite englobante en fonction dudit écart. Selon encore une autre variante, l’étape ii) peut comprendre une étape consistant à comparer une première boite englobante déterminée en utilisant des données de détection générées par une première caméra et une seconde boite englobante déterminée en utilisant des données de détection générées par une seconde caméra. Selon encore une autre variante, l’étape ii) peut comprendre une étape consistant à déterminer des données caractérisant au moins une valeur de dynamique de mouvement pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation en comparant des boites englobantes déterminées en utilisant des données de détection générées à des instants distincts. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de gestion de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule puisse y circuler de manière autonome, le dispositif comprenant au moins une unité de traitement d’informations, munie d’un ou plusieurs processeurs graphiques, et un support de stockage de données, qui sont configurés pour exécuter un module de synchronisation et un module de traitement de données afin de mettre en œuvre un procédé tel que décrit ci-dessus. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé tel que décrit ci-dessus lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un support utilisable dans un ordinateur sur lequel un programme tel que décrit ci-dessus est enregistré. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un équipement d’observation comprenant un ensemble de détection constitué d’une pluralité d’appareils de détection, dont un lidar pouvant balayer à 360° et plusieurs caméras, et un élément déclencheur commandant la réalisation de détections par lesdits appareils de détection, ledit équipement intégrant en outre un dispositif tel que décrit ci-dessus. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des figures annexés, dans lesquels : FIG. 1 est une illustration schématique de l’invention ; FIG. 2 est un diagramme fonctionnel d’un dispositif selon l’invention ; et FIG. 3 est un organigramme des étapes d’un procédé selon l’invention. Description détaillée de l’invention La FIG. 1 illustre schématiquement le contexte de l’invention. On y voit un équipement d’observation 1 qui effectue la détection d’obstacles se trouvant dans un environnement de circulation dans lequel il est installé, et qui peut communiquer au moyen de réseaux et protocoles de communication sans fil conventionnels avec un véhicule 2 en vue de transmettre au véhicule 2 des données concernant la détection d’obstacles dans l’environnement de circulation afin de permettre au véhicule 2 de pouvoir circuler de manière autonome au sein de l’environnement de circulation. Pour cela, l’équipement d’observation 1 comprend un ensemble de détection 3 constitué d’une pluralité d’appareils de détection, dont un lidar 4 pouvant balayer sur 360° et plusieurs caméras 5. Selon les besoins, les caméras sont par exemple agencées sur l’équipement d’observation 1 de sorte que leurs champs de vision cumulés couvrent l’espace tout autour de l’équipement d’observation 1. L’équipement d’observation 1 comprend en outre un élément déclencheur 6, qui commande la réalisation simultanée de détections par les appareils de détection de l’ensemble de détection 3, un receveur 7 qui interagit avec un système de positionnement par satellites ou une horloge de référence distante, et un système de communication par signaux radiofréquences 8, qui permet de communiquer avec des entités communicantes distantes, notamment le véhicule 2, au moyen de réseaux et protocoles de communication conventionnels (e.g. 3/4/5G). L’élément déclencheur 6 est préférentiellement un appareil électronique qui est en mesure de produire de manière périodique des signaux de déclenchement de détection pour chacun des appareils de détection de l’ensemble de détection 3. De manière avantageuse, l’équipement d’observation 1 comprend également un dispositif de gestion de la surveillance d’un environnement de circulation 100 au sens de la présente invention, tel que décrit ci-dessous, qui met en œuvre un procédé de gestion de la surveillance d’un environnement de circulation au sens de la présente invention, tel que décrit plus bas. Lors de la mise en œuvre du procédé, les appareils de détection de l’ensemble de détection 3 effectuent des détections sur la base d’un signal transmis par l’élément déclencheur 6 afin de générer des données de détection qui sont acquises par le dispositif 100 selon l’invention. Ces données de détection sont ensuite traitées par le dispositif 100 selon l’invention pour déterminer au moins une boîte englobante (i.e. en trois dimensions) pour chaque obstacle présent dans l’environnement de circulation couvert par l’équipement d’observation 1. Ces informations d’identification et de positionnement d’obstacles sont finalement transmises au véhicule 2, à bord duquel un système de navigation capable de gérer le guidage et la propulsion du véhicule peut les utiliser pour mettre en œuvre la circulation autonome du véhicule 2. Comme on le verra ci-dessous, c’est ainsi que l’invention contribue pour permettre à un véhicule dépourvu de tout appareil de détection lui permettant de percevoir son environnement de pouvoir néanmoins circuler de manière autonome sans risquer d’entrer en collision avec un obstacle présent dans l’environnement de circulation situé à proximité de l’équipement d’observation 1. Le dispositif 100 de gestion de la surveillance d’un environnement de circulation selon l’invention est illustré sur la FIG. 2 . Il s’agit fondamentalement d’un appareil informatique qui comprend au moins une unité de traitement d’informations 101, avec un ou plusieurs processeurs graphiques, un support de stockage de données 102, sur lequel est notamment enregistré un programme qui comprend des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention décrit plus loin, et une interface d’entrée et sortie 103 permettant la réception et l’émission de données. De manière avantageuse, le dispositif 100 selon l’invention exécute, au moyen de son unité de traitement d’informations 101 et de son support de stockage de données 102, au moins un module de synchronisation 104 et un module de traitement de données 105, ce dernier faisant fonctionner au moins un réseau de neurones artificiels. Préférentiellement, le dispositif 100 selon l’invention est un dispositif informatique indépendant, par exemple un ordinateur, et il interagit par le biais de son interface d’entrée et sortie 103 et au moyen d’un réseau de communication filaire (e.g. Ethernet) – matérialisé sur la FIG. 1 par les flèches à double sens – avec le l’ensemble de détection 3, avec l’élément déclencheur 6, avec le receveur 7 et avec le système de communication par signaux radiofréquences 8. De ce fait, le dispositif 100 selon l’invention peut, notamment, obtenir des données de détection générées par l’ensemble de détection 3, obtenir des données de localisation générées par l’appareil de localisation 3 et il peut provoquer une transmission de données à destination du véhicule 2. Selon l’invention, tous les éléments décrits ci-dessus contribuent pour permettre la mise en œuvre d’un procédé de gestion de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule puisse y circuler de manière autonome, tel que décrit ci-dessous en lien avec la FIG. 3 . La FIG. 3 illustre au moyen d’un organigramme les étapes du procédé selon l’invention. Selon une première étape 201 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention obtient des données de détection générées par l’ensemble de détection 3 en fonction d’un signal transmis périodiquement par ledit élément déclencheur 6. Pour que ces données de détection puissent être par la suite traitées convenablement, notamment pour assurer que les appareils de détection de l’ensemble de détection 3 réalise des détections de manière simultanée, le dispositif 100 selon l’invention interagit avec l’élément déclencheur 6, qui assure que toutes les détections par chacun des appareils de détection de l’ensemble de détection 3 sont réalisée de manière simultanée, tandis qu’il a préalablement utilisé son module de synchronisation pour permettre la synchronisation des horloges internes de tous les appareils de détection de l’ensemble de détection 3, par exemple en utilisant le receveur 7 de manière à obtenir un horaire de référence à partir d’un système de positionnement par satellites ou d’une horloge de référence distante. Ainsi, au cours de cette première étape 201 du procédé, le dispositif 100 selon l’invention obtient des données de détection qui sont générées de manière simultanée en relation avec un horaire de référence commun à tous les appareils de détection de l’ensemble de détection 3. Comme on le verra ci-dessous, cela va avantageusement lui permettre d’identifier et de localiser des obstacles dans l’environnement de circulation situé à proximité de l’équipement d’observation 1, mais également de pouvoir déterminer des paramètres relatifs à la dynamique de mouvement pour chaque obstacle identifié. Selon une deuxième étape 202 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention traite les données de détection obtenues au cours de l’étape précédente au moyen de son module de traitement de données 105 afin de déterminer des données caractérisant au moins une boite englobante pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Pour ce faire, le dispositif 100 selon l’invention procède de la manière suivante. Premièrement, le module de traitement de données 105 détermine des données caractérisant une segmentation sémantique d’une image générée par une caméra 5 de sorte à déterminer des données caractérisant au moins masque pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Pour cela, l’image générée par la caméra alimente un réseau neuronal convolutif entraîné pour détecter différents types d’obstacles et fournir leurs masques sémantiques dans l'image, c'est-à-dire identifier les pixels de l’image appartenant à chaque obstacle. Cette étape peut être réalisée à l'aide d'un cadre de segmentation sémantique en deux dimensions, par exemple « Mask R-CNN ». Deuxièmement, le module de traitement de données 105 associe un nuage de points généré par le lidar 4 et la segmentation sémantique préalablement déterminée au cours de l’étape précédente 201 afin de déterminer des données caractérisant un fragment du nuage de points pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Autrement dit, une fois les obstacles détectés et segmentés dans une image générée par une caméra 5, les points du nuage de points global généré par le lidar 4 qui appartiennent à chaque obstacle (c'est-à-dire les points qui appartiennent à une portion de l'image correspondant à un obstacle identifié par la segmentation sémantique) sont identifiés et segmentés en fragments du nuage de points global. De cette façon, les informations de détection provenant d’une caméra 5 et celles provenant du lidar 4 sont avantageusement associées, cette association nécessitant que la position de la caméra vis-à-vis du lidar soit prédéfinie. Troisièmement, le module de traitement de données 105 procède, pour chaque fragment de nuage de points correspondant à chaque obstacle identifié, en filtrant d’abord le fragment de nuage de points en fonction d’un niveau de confiance (i.e. une valeur de confiance préétablie), puis il détermine des données caractérisant une estimation d’un écart entre le centre réel d’un obstacle et le centre de son masque correspondant, et il détermine enfin des données caractérisant au moins un paramètre d’une boite englobante en fonction de cet écart. Plus spécifiquement, lors du filtrage, les points qui correspondent à un masque établi lors de la segmentation sémantique sont utilisés comme entrée d’un réseau de segmentation en trois dimensions, dont la fonction est d’affiner la représentation des obstacles dans le nuage de points en filtrant toutes les valeurs aberrantes qui ont pu être classées comme des points d'obstacle lors de la segmentation sémantique en deux dimensions. Ainsi, pour chaque point des obstacles masqués, un niveau de confiance est estimé, indiquant si le point appartient à l'obstacle correspondant ou, au contraire, s’il doit être supprimé. Ce réseau effectue donc une classification binaire pour différencier des points de premier plan et des points d'arrière-plan. Ensuite, une estimation approximative du centre de chaque obstacle est réalisée via le réseau dit T-Net. Ce réseau, basé sur l'architecture PointNet, peut calculer une estimation de l’écart entre le centre des points correspondant à un masque et le centre réel de l'obstacle correspondant. Une fois cet écart déterminé, les points masqués sont exprimés dans un nouveau système de référence établi en fonction de l’écart, et ces données sont utilisées pour alimenter un autre réseau de neurones artificiels qui détermine des boites englobantes (i.e. en trois dimensions) orientées pour tous les obstacles. Comme les précédents, ce dernier réseau se base sur une architecture de type PointNet. La sortie des couches entièrement convolutives situées après le bloc de codage de caractéristiques correspondent aux paramètres des boites englobantes des obstacles, y compris leurs dimensions, des écarts entre centres réels et centres estimés plus affinés ainsi que leurs orientations. Quatrièmement, le module de traitement de données 105 compare une première boite englobante déterminée en utilisant des données de détection générées par une caméra et une seconde boite englobante déterminée en utilisant des données de détection générées par une seconde caméra. Plus spécifiquement, les détections de chaque paire caméra-lidar sont agrégées et subissent une procédure de suppression non maximale afin d'éviter les doublons et de préserver l'estimation la plus fiable pour chaque obstacle. Compte tenu d'un étalonnage extrinsèque correct de tous les capteurs impliqués, une carte complète représentant les détections instantanées de tous les obstacles présents dans l’environnement de circulation situé à proximité de l’équipement d’observation 1 est disponible à ce stade. Selon une alternative, une telle étape de comparaison des détections réalisées au moyen de différentes caméras peut aussi intervenir à un autre moment, par exemple à la suite de la segmentation sémantique décrite plus haut. Dans ce cas, elle est réalisée directement à partir des masques des obstacles établis au moyen de différentes caméras. Cinquièmement, le module de traitement de données 105 détermine des données caractérisant au moins une valeur de dynamique de mouvement pour chaque obstacle présent dans l’environnement de circulation en comparant des boites englobantes déterminées en utilisant des données de détection générées à des instants distincts. De cette manière, on assure la cohérence des détections, en particulier en associant les détections antérieures à des détections plus récentes, de telle sorte que l’on peut ainsi estimer le mouvement d'un obstacle spécifique sur la base d'un historique des détections. En outre, en cas de détection erronée, il est possible de maintenir la cohérence du suivi, c'est-à-dire de fournir une sortie pour un obstacle sur la base d'une prédiction de son mouvement. Pour ce faire, le module de traitement 105 utilise au moins un filtre de Kalman sans parfum (UKF) et une technique d'association de données qui utilise la distance de Mahalanobis pour établir une correspondance entre des détections réalisées à des instants distincts. Enfin, selon une troisième étape 203 du procédé selon l’invention, le dispositif 100 selon l’invention provoque une transmission des données caractérisant au moins une boite englobante pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation, celles déterminées au cours de l’étape précédente 202, à destination du véhicule 2. De cette manière, un système de navigation que ce dernier comprend et qui est en mesure de gérer le guidage et la propulsion du véhicule en fonction de données de détection reçues peut permettre au véhicule 2 qui est dépourvu de tout moyen de détection de pouvoir néanmoins circuler au sein de l’environnement de circulation situé à proximité de l’équipement d’observation 1. Pour mettre en œuvre cette ultime étape du procédé, le dispositif 100 selon l’invention interagit classiquement avec le système de communication radiofréquences 8 de l’équipement d’observation 1, qui assure la transmission des données à destination du véhicule 2. Ainsi, grâce au procédé et au dispositif selon l’invention décrits ci-dessus, une solution est fournie pour permettre à moindre coût une détection d’obstacles robuste qui puisse permettre la circulation autonome sûre de véhicules dépourvus de moyens de détection de leur environnement, notamment des véhicules peu évolués comme des robots ou autres navettes autonomes destinés à la prise en charge de tâches de transport au sein d’environnements industriels ou logistiques. Procédé de gestion, par un dispositif informatique (100) intégré à un équipement d’observation (1), de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule (2) puisse y circuler de manière autonome, ledit équipement comprenant un ensemble de détection (3) constitué d’une pluralité d’appareils de détection, dont un lidar (4) pouvant balayer sur 360° ainsi que plusieurs caméras (5), et un élément déclencheur (6) commandant la réalisation de détections par lesdits appareils de détection, ledit dispositif comprenant une unité de traitements d’informations (101), munie d’un ou plusieurs processeurs graphiques, et un support de stockage de données (102) configurés pour exécuter un module de synchronisation (104) et un module de traitement de données (105) qui fait fonctionner au moins un réseau de neurones artificiels, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes de : obtenir des données de détection générées par l’ensemble de détection (3) en fonction d’un signal transmis périodiquement par ledit élément déclencheur (6), les horloges internes des tous les appareils de détection ayant été préalablement synchronisées par le module de synchronisation (104) ; traiter lesdites données de détection au moyen du module de traitement de données (105) afin de déterminer des données caractérisant au moins une boite englobante pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation ; et provoquer une transmission des données déterminées au cours de l’étape ii) audit véhicule (2). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu e l’étape ii) comprend une étape consistant à déterminer des données caractérisant une segmentation sémantique d’une image générée par une caméra de sorte à déterminer des données caractérisant au moins masque pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’étape ii) comprend une étape consistant à associer un nuage de points généré par le lidar et ladite segmentation sémantique afin de déterminer des données caractérisant un fragment du nuage de points pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l’étape ii) comprend les étapes de : filtrer ledit fragment en fonction d’une valeur de confiance ; déterminer des données caractérisant une estimation d’un écart entre le centre réel d’un obstacle et le centre du masque correspondant ; et déterminer des données caractérisant au moins un paramètre d’une boite englobante en fonction dudit écart. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape ii) comprend une étape consistant à comparer une première boite englobante déterminée en utilisant des données de détection générées par une première caméra et une seconde boite englobante déterminée en utilisant des données de détection générées par une seconde caméra. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape ii) comprend une étape consistant à déterminer des données caractérisant au moins une valeur de dynamique de mouvement pour chaque obstacle présent dans ledit environnement de circulation en comparant des boites englobantes déterminées en utilisant des données de détection générées à des instants distincts. Dispositif (100) de gestion de la surveillance d’un environnement de circulation afin qu’un véhicule puisse y circuler de manière autonome, caractérisé en ce que le dispositif comprend au moins une unité de traitement d’informations (101), munie d’un ou plusieurs processeurs graphiques, et un support de stockage de données (102), qui sont configurés pour exécuter un module de synchronisation et un module de traitement de données, qui fait fonctionner au moins un réseau de neurones artificiels, afin de mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque ledit programme est exécuté par au moins un processeur. Support utilisable dans un ordinateur, caractérisé en ce qu’ un programme selon la revendication 8 y est enregistré. Equipement d’observation (1) comprenant un ensemble de détection (3) constitué d’une pluralité d’appareils de détection, dont un lidar (4) pouvant balayer à 360° et plusieurs caméras (5), et un élément déclencheur (6) commandant la réalisation de détections par lesdits appareils de détection, caractérisé en ce que ledit équipement intègre un dispositif (100) selon la revendication 7.