INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Etant donnés les nombreux modes de participation à la disposition d’un utilisateur invité à une réunion ou à un autre type d’évènement, l’utilisateur peut être en mesure de participer à la réunion ou de retenir des leçons de la réunion d’une grande variété de façons. Comme les systèmes et procédés décrits dans le présent donnent aux utilisateurs tellement de nombreuses possibilités de participation à des évènements et à des réunions ou d’apprendre, l’utilisateur peut choisir un mode de participation qui s’adapte au mieux à l’emploi du temps de l’utilisateur. Toutefois, des utilisateurs ne peuvent souvent pas prendre de manière adéquate la meilleure décision en ce qui concerne un mode de participation. Choisir le meilleur mode de participation peut exiger d’effectuer une analyse en profondeur de l’emploi du temps de l’utilisateur, comparer des sujets et des discussions planifiés de l’évènement avec l’expertise de l’utilisateur, déterminer quels sont les autres utilisateurs qui sont invités et qui ont accepté l’invitation, vérifier l’instant du jour de la réunion, qui préside la réunion, s’il y a d’autres réunions planifiées qui se chevauchent avec une réunion particulière et de nombreux autres facteurs. Les utilisateurs n’ont souvent pas le temps d’effectuer l’analyse exigée pour faire un choix correct du mode de participation à ne invitation donnée. Un utilisateur peut manquer de sélectionner un mode de participation approprié à un évènement, ce qui peut se traduire par une sélection par défaut d’un mode de participation qui peut ne pas être approprié pour l’utilisateur de l’évènement. Il s’ensuit que ce qui est nécessaire est une façon de donner aux utilisateurs une recommandation d’un mode de participation à une invitation en temps réel, de manière à ce que la recommandation puisse être affichée dans l’invitation elle-même. Dans certains modes de réalisation des systèmes et procédés décrits dans le présent mémoire, un système peut régler la recommandation du mode de participation à un évènement particulier, si et quand un autre évènement qui affecterait la recommandation existante est planifié. Il peut être, par exemple, prévu qu’un utilisateur participe à un premier évènement en utilisant un mode de participation recommandé. L’utilisateur peut recevoir une nouvelle invitation à une réunion pour un deuxième évènement, qui se chevauche avec le premier évènement pendant un certain laps de temps. Le système peut détecter un scénario de ce genre et notifier à l’utilisateur que le mode de participation recommandé au premier évènement a changé. Dans certains modes de réalisation, le mode de participation au premier évènement peut être changé automatiquement.
Pour résoudre les problèmes décrits ci-dessus par des applications d’agenda, il peut être mis œuvre un système apte à recommander celui des modes de participation à une réunion qu’un utilisateur particulier doit choisir pour une réunion particulière. Le système, sur la base de l’effort le meilleur, peut sélectionner le mode de participation le meilleur possible, en vue de réduire le stress de l’utilisateur, ainsi que de gérer le temps de l’employé d’une manière efficace parmi la pléthore de réunions virtuelles.
Le système peut être configuré pour prendre en considération plusieurs permutations et combinaisons de divers aspects, comme décrits dans le présent mémoire, afin de créer une recommandation pour un utilisateur en ce qui concerne l’option de réponse que l’utilisateur devrait choisir pour une réunion particulière. Dans certains modes de réalisation, le système peut sélectionner automatiquement, par défaut, l’option de réponse recommandée.
Dans certains modes de réalisation, le système peut employer une solution reposant sur une règle, lorsque plusieurs règles peuvent être programmées dans le système, par exemple, lorsqu’une analyse suffisante du passé concernant un utilisateur précis n’est pas disponible ou lorsque peut être utilisée une solution reposant sur une intelligence artificielle (AI) plus sophistiquée et/ou sur un apprentissage par machine (ML), dans lequel un modèle ML peut subir un apprentissage sur une participation aux réunions dans le passé d’un utilisateur, ainsi que la participation de l’utilisateur dans des réunions dans le passé pour créer un modèle d’apprentissage à utiliser pour des invitations à des réunions à venir. Bien que la description dans le présent mémoire décrive l’utilisation d’un réseau neuronal pour effectuer une analyse, il va de soi que la même analyse ou une analyse similaire peut être effectuée sans exiger des algorithmes d’apprentissage par machine.
Comme illustré à la , un réseau 800 neuronal peut accepter comme entrées des données 803 d’utilisateur et des données 808 d’évènements et peut sortir une recommandation 809. Dans certains modes de réalisation, le réseau 800 neuronal peut subir un apprentissage en utilisant des réponses 812 dans le passé de l’utilisateur, ou une réaction à des recommandations parmi d’autres données. Le réseau 800 neuronal peut être une application s’exécutant sur un ou plusieurs dispositifs d’utilisateurs ou serveurs, comme décrit dans le présent mémoire et est décrit d’une manière plus détaillée ci-dessous.
Dans certains modes de réalisation, le réseau 800 neuronal peut subir un apprentissage initialement en utilisant une grande diversité d’utilisateurs. Dans certains modes de réalisation, un réseau 800 neuronal peut subir un apprentissage pour un groupe particulier, tel que d’employés d’une société particulière. Le réseau 800 neuronal peut subir aussi un apprentissage en continu, et lorsque davantage de données sur une participation d’utilisateur à une réunion particulière sont disponibles dans le système.
Il va de soi que le système peut employer une combinaison à la fois d’une solution à base de règles et d’une solution à base d’AI/ML, les règles pouvant être formées sur des préférences données par un utilisateur particulier pour des catégories particulières de réunions. Dans un mode de réalisation de ce genre, certaines règles peuvent inverser la décision d’un modèle ML ou vice et versa.
Sur la base d’une analyse de l’invitation et de l’utilisateur invité, une recommandation peut être affichée pour l’utilisateur sur la manière dont l’utilisateur doit répondre à la réunion. Une recommandation 903 de ce genre peut être affichée comme partie de l’invitation 900 à l’évènement, comme décrit en plus grand détail ci-dessous.
Comme illustré à la , un procédé 1000 de création d’une recommandation pour un mode de participation d’un utilisateur invité à un évènement, suivant un ou plusieurs des modes de réalisation décrits dans le présent mémoire, commence en 1003. Comme décrit dans le présent mémoire, un évènement peut être une réunion tenue par l’utilisation d’une application de conférence. Les utilisateurs peuvent être invités à des évènements par des applications logicielles, telles que par courriels et/ou des applications d’agenda.
En 1006, une invitation est détectée ou reçue par un système informatique. La méthode 1000 peut être exécutée, par exemple, par une application se déroulant sur un dispositif informatique associé au récipiendaire de l’invitation. Détecter une invitation peut comprendre recevoir une invitation envoyée par un courriel ou par une autre forme de communication et déterminer que le courriel ou une autre forme de communication comprend l’invitation.
Une fois cette composante tensorielle finale X 1,f obtenue, elle est présélectionnée au cours d’une sous-étape 308 1 de l’étape 306 si et seulement si la convergence qui a permis de l’obtenir par exécution de la méthode de convergence par itérations successives présente une variation inférieure à un seuil prédéterminé sur un nombre prédéterminé de dernières itérations. Selon l’implémentation approchée et rapide définie précédemment, il peut être tout simplement vérifié si , avec , où n’ est petit devant n iter , par exemple de l’ordre de n iter /10 ou n iter /100, et ε est petit devant 1.
Si la composante tensorielle finale X 1,f est présélectionnée, le procédé 300 passe à une sous-étape 310 1 de l’étape 306 consistant à mettre à jour le tenseur T par soustraction de la composante tensorielle finale présélectionnée affectée d’un coefficient relatif à un produit scalaire entre elle et le tenseur, c’est-à-dire par exemple :
Le procédé 300 passe ensuite à une deuxième exécution de la méthode de convergence par itérations successives à partir du vecteur initial v 2 , 0 .
Si la composante tensorielle finale X 1,f n’est pas présélectionnée au cours de la sous-étape 308 1 de l’étape 306, le procédé 300 passe directement à la deuxième exécution de la méthode de convergence par itérations successives à partir du vecteur initial v 2 , 0 , sans mise à jour du tenseur T.
D’une façon générale, à chaque j-ième exécution de la méthode de convergence par itérations successives à l’aide des instructions 36 telles que pilotées par les instructions 42, comme pour la première exécution qui a été détaillée précédemment à titre d’exemple : une fois la composante tensorielle finale X j ,f obtenue, elle est présélectionnée au cours d’une sous-étape 308 j de l’étape 306 si et seulement si la convergence qui a permis de l’obtenir par exécution de la méthode de convergence par itérations successives présente une variation inférieure à au seuil prédéterminé sur le nombre prédéterminé de dernières itérations, et si la composante tensorielle finale X j,f est présélectionnée, le procédé 300 passe à une sous-étape 310 j de l’étape 306 consistant à mettre à jour le tenseur T selon la formule , puis à la j+1-ième exécution de la méthode de convergence par itérations successives, si la composante tensorielle finale X j ,f n’est pas présélectionnée, le procédé 300 passe directement à la j+1-ième exécution de la méthode de convergence par itérations successives à partir du vecteur initial v j+1 , 0 , sans mise à jour du tenseur T.
On notera qu’à la n init -ième et dernière exécution de la méthode de convergence par itérations successives, la présélection est exécutée mais pas nécessairement la mise à jour tensorielle qui est inutile.
A l’issue des n init exécutions de la méthode de convergence par itérations successives, et donc à l’issue de l’étape 306, l’unité centrale de traitement 16 exécute les instructions 38 telles que pilotées par les instructions 42 au cours d’une dernière étape 312 pour extraire les composantes principales recherchées par sélection de plusieurs parmi les n’ init composantes tensorielles finales présélectionnées au cours des sous-étapes 308 1 , …, 308 n init . Cette sélection peut se faire comme indiqué précédemment sur un critère de maximum de vraisemblance.
On remarque que le procédé 300 présente l’avantage, par rapport au procédé 200, de ne pas augmenter le nombre d’exécutions de la méthode de convergence par itérations successives proportionnellement au nombre de composantes principales recherchées. En effet, si P composantes principales sont recherchées, le procédé 200 exécute P.n init fois la méthode de convergence, c’est-à-dire n init fois pour chaque composante principale recherchée, alors que le procédé 300 ne l’exécute que n init fois au total. Tout au plus peut-on sensiblement augmenter le nombre n init à l’étape 304 pour tenir compte de cette extraction de plusieurs composantes principales. Pour autant, il a été observé que cela ne nuit pas à une bonne extraction de ces composantes principales.
Des tests ont été menés pour comparer le principe général mis en œuvre par la présente invention à des méthodes connues d’extraction de composante principale.
Ainsi, la figure 5A compare trois courbes de convergences de trois méthodes d’extraction de composante principale. Ces trois courbes ont été obtenues sur la base d’un tenseur T à 3 dimensions de longueur vectorielle commune n = 50 conçu par simulation, constitué d’une composante principale prédéterminée et de bruit avec un rapport signal sur bruit paramétrable β. L’axe des abscisses exprime les variations du rapport signal sur bruit β. L’axe des ordonnées exprime une corrélation entre la composante principale extraite (représentée par son vecteur générateur v, i.e. tel que ) et celle qui a été prédéterminée (représentée par son vecteur générateur v 0 ). La courbe C1 représente ce qui est obtenu par exécution du procédé 100 de traitement d’images selon la présente invention sur la base d’une méthode de la puissance itérée telle que détaillée précédemment. La courbe C2 représente ce qui est obtenu par exécution d’un procédé de traitement d’images connu sur la base d’une méthode d’extraction de composante principale par dépliage. La courbe C3 représente ce qui est obtenu par exécution d’un procédé de traitement d’images connu sur la base d’une méthode d’extraction de composante principale par homotopie.
La illustre les trois courbes C1, C2 et C3 obtenues sur la base d’un tenseur T à 3 dimensions de longueur vectorielle commune n = 100. La illustre les trois courbes C1, C2 et C3 obtenues sur la base d’un tenseur T à 3 dimensions de longueur vectorielle commune n = 200. La illustre les trois courbes C1, C2 et C3 obtenues sur la base d’un tenseur T à 3 dimensions de longueur vectorielle commune n = 400.
On remarque plusieurs choses. La courbe C1 présente une convergence nettement meilleure que les deux autres, quelle que soit la valeur de n et à tous les niveaux de bruit. Elle se distingue des deux autres d’autant plus clairement que n est grand. Elle présente une convergence convenable même à faible rapport signal sur bruit et est d’autant plus robuste au bruit que n est grand.
La illustre plusieurs courbes de convergences de plusieurs exécutions de la méthode de la puissance itérée sur six initialisations aléatoires différentes d’une même exécution de traitement d’images par extraction de composante principale selon la présente invention. L’axe des abscisses est l’axe des itérations 1 ≤ k ≤ n iter avec n iter = 1000. L’axe des ordonnées exprime une corrélation entre la composante tensorielle en cours de convergence (représentée par son vecteur générateur v) et celle qui a été prédéterminée (représentée par son vecteur générateur v 0 ). On y voit clairement une déambulation plus ou moins longue selon l’initialisation dans l’espace des composantes tensorielles avant une convergence finalement tardive mais soudaine et systématique. D’où l’importance de l’étape de détermination du nombre n iter d’itérations (104, 204, 304) de telle sorte qu’il soit suffisant et notamment supérieur ou égal à une valeur V représentative de la taille du tenseur T.
Il apparaît clairement qu’un procédé de traitement d’images par extraction d’au moins une composante principale d’une représentation d’images à N dimensions, où N ≥ 3, tel que l’un de ceux décrits précédemment permet d’assurer une convergence remarquablement améliorée moyennant un nombre suffisant d’itérations dans la méthode de convergence choisie, sans que cela ne nécessite une complexité évoluant exponentiellement avec la taille des données. En particulier, un nouveau mécanisme de convergence, dans lequel le bruit joue un rôle important dans la récupération du signal, est enclenché avec une probabilité proche de 1, moyennant un nombre polynomial d’itérations, l’utilisation d’une méthode de convergence adaptée telle que la méthode de la puissance itérée ou de descente de gradient à pas variable, l’abandon d’un critère d’arrêt ne se basant que sur la variation de la dernière itération (pour permettre une déambulation dans l’espace des composantes tensorielles) et un nombre polynomial d’exécutions de ladite méthode de convergence sur autant d’initialisations aléatoires.
En particulier, les instructions de programme d’ordinateur décrites précédemment ont été présentées comme incluses dans un unique programme d’ordinateur. Mais elles peuvent plus généralement être regroupées ou séparées selon toutes les combinaisons possibles en un ou plusieurs logiciels. Leur distinction est en outre purement fonctionnelle. Enfin, leurs fonctions pourraient aussi être au moins en partie micro programmées ou micro câblées dans des circuits intégrés dédiés. Ainsi, en variante, le dispositif informatique 14 mettant en œuvre l’unité de traitement 16 pourrait être remplacé par un dispositif électronique composé de circuits numériques pour la réalisation des mêmes actions.
Dans certains modes de réalisation, le procédé 1000 peut être exécuté par un autre système informatique, tel qu’un serveur. C’est ainsi, par exemple, qu’après qu’un utilisateur envoie une invitation à un autre utilisateur, l’invitation peut être traitée par le serveur avant d’être envoyée à l’autre utilisateur. Le serveur peut être configuré pour effectuer des stades du procédé 1000, comme décrit ci-dessous.
En 1009, l’utilisateur invité par l’invitation est identifié. L’identification de l’utilisateur peut comprendre associer une adresse de courriel, un nom d’utilisateur ou d’autres formes d’identification de l’utilisateur invité contenus dans l’invitation avec de l’information sur l’utilisateur mise en mémoire dans une ou plusieurs bases de données.
Dans certains modes de réalisation, le procédé 1000 peut être effectué par un système informatique associé à l’utilisateur invité, tel qu’un ordinateur personnel, que fait fonctionner l’utilisateur invité. Dans un mode de réalisation de ce genre, identifier l’utilisateur peut comprendre accéder simplement à des données se rapportant à l’utilisateur dans l’ordinateur personnel.
Identifier l’utilisateur peut comprendre obtenir des données se rapportant à l’utilisateur. C’est ainsi, par exemple, que le système informatique exécutant le procédé 1000 peut rassembler des données associées à un agenda électronique associé à l’utilisateur, de manière à pouvoir déterminer de l’information se rapportant à l’emploi du temps de l’utilisateur.
En utilisant une donnée électronique d’agenda, le système informatique peut être capable d’analyser des évènements à proximité temporelle de l’évènement associé à l’invitation, de déterminer un nombre moyen d’évènement auquel l’utilisateur peut participer chaque jour, de déterminer si l’utilisateur est actif pendant des parties particulières du jour, par exemple, si l’utilisateur travaille entre 9 heures et 17 heures, de déterminer le laps de temps dans lequel l’utilisateur est en activité, l’emplacement de l’utilisateur pendant la journée et un emplacement estimé de l’utilisateur sur la base des évènements de l’agenda, etc. Les données rassemblées concernant un utilisateur et/ou son agenda peuvent être normalisées ou traitées et mises en mémoire dans une base de données, de manière à pouvoir être utilisées pour faire subir un apprentissage à un modèle ML, ou pour déduire certaines configurations ou règles des données.
Le système informatique peut aussi avoir accès à de l’information se rapportant à la charge de travail globale de l’utilisateur, à ses zones d’expertise, à ses tâches professionnelles, à sa hiérarchie dans la société, par exemple, une identité du supérieur hiérarchique de l’utilisateur, de ses pairs, etc. En utilisant la donnée d’agenda ainsi que d’autres données à la disposition informatique, le système informatique peut être configuré pour analyser des réunions dans le passé. C’est ainsi, par exemple, que le système informatique peut être configuré pour déterminer les réunions auxquelles l’utilisateur a été invité et/ou auxquelles il a participé dans le passé, les sujets qui ont été discutés, si l’utilisateur a participé à des réunions dans le passé, le mode de participation que l’utilisateur a utilisé pour participer à chaque réunion dans le passé, si un mode de participation particulier a été recommandé à l’utilisateur, si l’utilisateur a accepté le mode de participation recommandé, etc.
Le système informatique peut être configuré en outre pour déterminer un niveau de participation de l’utilisateur à une réunion particulière dans le passé, ayant des attributs précis, tels que si l’utilisateur a contribué en un pourcentage particulier, par exemple 10%, 50%, 100%, etc., ou pendant un laps de temps particulier, par exemple pendant quelques minutes ou pendant toute la réunion, ou si l’utilisateur a juste écouté, sans contribuer à la réunion.
Des attributs de réunion, tels que l’identité du président d’une réunion dans le passé, si la réunion dans le passé était récurrente ou ne s’est produit qu’une fois, un titre et un sujet de la réunion dans le passé, les contenus d’un agenda de la réunion dans le passé, un nombre d’invités à la réunion, par exemple si la réunion comprend un nombre grand ou petit d’invités, ou si la réunion était une réunion entre deux personnes, etc.
Toutes les données de ce genre réunies au sujet d’un utilisateur pour une ou plusieurs réunions dans le passé, en même temps que des attributs de chaque réunion dans le passé, peuvent être utilisés comme paramètres d’entrées dans le modèle ML. Pour une combinaison de paramètres d’entrées différents et leurs scores respectifs, le modèle ML peut subir un apprentissage pour sortir une recommandation précise d’un mode de participation à partir des modes disponibles. La sortie du modèle peut aussi être affectée en considérant une réaction d’utilisateur au mode recommandé, sur la base des réunions dans le passé auxquelles l’utilisateur a participé.
Si des données suffisantes sur le comportement d’un utilisateur dans le passé ne sont pas disponibles, on utilisera certaines règles programmées dans le système pour arriver à la recommandation. En 1012, l’invitation est analysée sur la base des données rassemblées se rapportant à l’utilisateur invité. Analyser l’invitation peut comprendre un certain mode de réalisation, déterminer un nombre d’invités ou de gens invités à la réunion. Que chaque invité a accepté ou refusé l’invitation peut être aussi déterminé et utilisé dans l’analyse de l’invitation.
Analyser l’invitation peut comprendre aussi analyser chacun des autres invités à la réunion. Par exemple, les positions professionnelles, les rôles, les responsabilités, l’expertise, la relation à l’utilisateur invité et d’autres facteurs peuvent être pris en considération. L’information, telle qu’une identité d’un meneur, d’un organisateur, d’un président, etc. de la réunion peuvent être aussi utilisés pour analyser l’invitation.
Dans certains modes de réalisation, analyser d’autres invités à une réunion peut comprendre déterminer une ou plusieurs d’une relation personnelle et d’une relation professionnelle entre l’utilisateur ayant reçu l’invitation et chacun des autres invités. Analyser des relations personnelles peut comprendre, par exemple, déterminer si l’utilisateur ayant reçu l’invitation est lié familialement avec n’importe lequel des autres invités, si l’utilisateur ayant reçu l’invitation est en liaison d’amitié avec n’importe lequel des autres invités, etc. Analyser des relations professionnelles peut comprendre, par exemple, déterminer si l’utilisateur ayant reçu l’invitation est un superviseur ou un chef hiérarchique de n'importe lequel des autres invités, si l’utilisateur ayant reçu l’invitation est supervisé ou contrôlé par n’importe lequel des autres invités, si l’utilisateur ayant reçu l’invitation est un pair ou un collègue de n’importe lequel des autres invités, etc.
Analyser l’invitation peut comprendre aussi déterminer si la réunion est un évènement récurrent ou n’aura lieu qu’une fois, les sujets qui seront abordés pendant la réunion et les contenus d’un agenda ou d’un plan de discussion de la réunion s’il existe.
Analyser l’invitation peut comprendre entrer des informations se rapportant à l’invitation et des informations se rapportant à l’invité, comme décrits ci-dessus, dans un réseau 800 neuronal, tel qu’illustré à la . Le réseau 800 neuronal peut être configuré pour sortir une recommandation 809 dans le stade 1015.