INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
capturer une pluralité de contenus numériques exprimant des récits d’expériences émis par un premier utilisateur préalablement invité à vivre et/ou imaginer une pluralité d’expériences prédéfinies parmi un ensemble d’expériences, traiter chacun desdits récits d’expérience, en les segmentant chacun en n segments de récit présentant chacun une tonalité homogène, construire pour chacun desdits récits d’expérience un graphe associé à ladite expérience, par concaténation de représentations graphiques correspondant chacune à un desdits n segments de récit, comparer chacun desdits graphes d’expérience par rapport à un ensemble de graphes élémentaires préalablement établis correspondant chacun à un archétype déterminé, de façon à identifier pour chaque récit d’expérience l’archétype correspondant à ladite expérience, reproduire lesdites étapes précitées de capture, traitement, construction et comparaison pour un ensemble prédéterminé d’autres utilisateurs, de façon à attribuer à chacun desdits autres utilisateurs une pluralité d’archétypes correspondant à leurs récits d’expérience, déterminer pour chaque autre utilisateur un taux de similarité avec ledit premier utilisateur, comme étant le rapport du nombre d’archétypes communs avec ledit premier utilisateur sur le nombre total d’archétypes identifiés à partir de la pluralité d’expériences, transmettre audit premier utilisateur une information de recommandation de mise en relation avec des autres utilisateurs présentant un taux de similarité supérieur à un seuil de similarité prédéterminé.
La présente invention est basée sur le fait que des personnes qui ont vécu des histoires similaires dans le passé et/ou qui ont les mêmes aspirations pour le futur ont plus de chances de s’apprécier, de partager des intérêts communs et de nouer des liens affectifs. La manière dont ces personnes vont raconter leurs histoires importe autant que le contenu et le résultat de leurs expériences, et permet de regrouper les personnes ensemble au sein d’archétypes communs.
Il s’agit ainsi de proposer de manière rapide et fiable des utilisateurs pertinents à chacun de ces individus. Ce procédé peut être utile pour des sites de rencontres et recommander des profils de personnes qui ont une grande similarité expérientielle par rapport à nous. Ou également au sein de réseaux sociaux pour proposer de nouveaux « amis » (Facebook, LinkedIn), ou de plateformes communautaires pour recommander des nouveaux utilisateurs.
Dans un mode avantageux de réalisation, le graphe de chacune des expériences à l’étape e) est construit en segmentant le récit client en n segments, une tonalité (positive, négative, neutre ; neutre étant optionnelle) étant ensuite attribuée à chacun de ces segments par une Intelligence Artificielle (IA), préalablement entraînée sur un corpus de segments étiquetés, puis en identifiant les ruptures de tonalité ((+ à –), (– à +), (+ à n à –), (– à n à +)) et en attribuant une portion de courbe avec un coefficient directeur de la droite positif lorsque la tonalité d’un segment, ou d’une suite de segments est positive, et une portion de courbe avec un coefficient directeur de la droite négatif lorsque la tonalité d’un segment, ou d’une suite de segments est négative. Nous appellerons ces graphes des « experience graphs ».
Le calcul du taux de similarité du profil de chaque utilisateur par rapport à l’utilisateur de référence à l’étape f) peut également prendre en compte la similarité et compatibilité psychologique et comportementale des utilisateurs, en comparant leurs profils psychologiques et leurs personnalités.
Le terme "utilisateur" de l’étape a) peut désigner un utilisateur composé de deux personnes ou plus interagissant avec le même objet électronique (comme par exemple mais sans s’y limiter : tablette, téléphone, montre, enceinte vocale, dispositif dans une voiture).
Cette application comprend en outre une étape pour sélectionner l’ensemble des autres utilisateurs à partir d’une base d’autres utilisateurs, sur des critères de proximité géographique avec le premier utilisateur.
Le premier utilisateur et/ou les autres utilisateurs peuvent comprendre des machines et/ou des robots et/ou autres systèmes intelligents tels que des intelligences artificielles (IA).
En particulier, on peut avantageusement prévoir une intelligence artificielle à « apprentissage non supervisé » ( Unsupervised learning ) capable de comprendre et déterminer la tonalité de chaque segment automatiquement sans ou avec peu d’entrainement préalable.
L’étape de transmission d’une information de recommandation de mise en relation peut comprendre une communication vocale de cette information de recommandation au premier utilisateur.
L’étape de détermination de taux de similarité peut comprendre une pondération des différentes expériences vécues et/ou imaginées par le premier utilisateur et/ou par les autres utilisateurs.
Les récits d’expérience captés auprès des autres utilisateurs sont saisis par reconnaissance vocale.
Les récits d’expérience captés auprès des autres utilisateur peuvent être extraits d’une blockchain et décryptés avant d’être traités.
On peut aussi prévoir une étape pour transmettre au premier utilisateur une information de recommandation de mise en relation avec des autres utilisateurs présentant un taux de similarité inférieur à un taux maximum prédéterminé.
L’étape de capture d’une pluralité de récits d’expériences peut en outre être réalisée sur un ensemble de premiers utilisateurs interagissant avec un même objet électronique connecté.
L’arbre d’entrainement 32 comprend une extrémité amont sur laquelle est fixé un tourillon 53. Le tourillon 53 s’étend radialement vers l’extérieur. Le tourillon 53 est relié par exemple par une première bride 52 à un bras intermédiaire 530 lui-même relié au moyeu 43 pour l’entrainer en rotation autour de l’axe longitudinal X.
L’arbre d’entrainement 32 est entrainé en rotation par l’arbre basse pression 9 par exemple. Afin de réduire la vitesse de rotation de l’arbre d’entrainement 32 par rapport à l’arbre basse pression 9, le module 3 comprend avantageusement un réducteur de vitesse 33 mécanique. Le réducteur de vitesse 33 est agencé dans une enceinte de lubrification 35 s’étendant axialement entre le troisième palier 15 et le second palier de guidage 32b. Afin de limiter les fuites de lubrifiant en dehors de l’enceinte de lubrification 35, un dispositif d’étanchéité 350 est agencé en amont du second palier 32b. Le dispositif d’étanchéité 350 comprend par exemple un joint d’étanchéité dynamique.
Le réducteur de vitesse 33 comprend un premier élément 36 qui coopère avec l’arbre basse pression 9, un second élément 37 solidaire en rotation de l’arbre d’entrainement 32 et un troisième élément 38 fixe en rotation. Le troisième élément 38 est par exemple relié à un stator de la turbomachine 1 tel que le carter d’entrée 18 ou du module 3. Le réducteur de vitesse 33 comprend en outre des satellites 39.
Le premier élément 36 est un planétaire intérieur couplé en rotation avec l’arbre basse pression 9, le second élément 37 est une couronne extérieure couplée en rotation avec l’arbre d’entrainement 32 et le troisième élément 38 est un porte-satellites fixe en rotation par rapport à l’axe longitudinal X. Le porte-satellites est par exemple solidaire du carter d’entrée 18. Le porte-satellites présente au moins un passage 380. Le passage 380 est traversant. Dans cette configuration du réducteur 33, les satellites 39 sont portés par le troisième élément 38 et tournent chacun autour d’un axe sensiblement parallèle à l’axe longitudinal X. Chaque satellites 39 engrène avec le premier élément 36 et le second élément 37. Les satellites 39 sont disposés radialement entre le premier élément 36 et le second élément 37. Dans cette configuration, le premier élément 36 qui est le planétaire forme l’entrée du réducteur de vitesse 33 tandis que le second élément 37 qui est la couronne extérieure forme la sortie du réducteur de vitesse 33. Le réducteur de vitesse 33 est un réducteur de vitesse 33 à train d’engrenage planétaire.
Chaque aube 30 est mobile en rotation autour de l’axe de calage C. A cet effet, selon l’invention, le module 3 comprend un dispositif 45 de changement de calage des aubes 30 autour de leurs axes de calage C. Le dispositif 45 est un dispositif électro hydraulique. Le dispositif 45 est agencé au moins en partie dans l’espace interne 310 du moyeu 43. Le dispositif 45 est agencé en amont du réducteur de vitesse 33. Le dispositif 45 comprend un actionneur 46 hydraulique qui est mobile en rotation autour de l’axe longitudinal X et configuré pour entrainer les aubes 30 autour de leurs axes de calage C. L’actionneur 46 est par exemple un vérin hydraulique.
L’actionneur 46 comprend un boitier 48 et un corps mobile 49 en translation dans le boitier 48. Le boitier 48 est solidaire en rotation de l’arbre d’entrainement 32. Le boitier 48 est cylindrique, centré sur l’axe longitudinal X. Une telle configuration permet de limiter l’encombrement de l’actionneur 46 dans le moyeu 43 tant axialement que radialement. Le boitier 48 comprend une virole 50 qui s’étend radialement vers l’extérieur depuis une surface externe du boitier 48. La virole 50 comprend une deuxième bride 51 qui est fixée à la première bride 52 du tourillon 53.
Le corps mobile 49 se déplace en translation le long de l’axe longitudinal X dans le boitier 48. Le boitier 48 s’étend radialement autour du corps mobile 49. Le corps mobile 49 se présente sous la forme d’une tige axiale qui s’étend entre une première extrémité 49a et une deuxième extrémité 49b. L’actionneur 46 comprend en outre une première chambre 46a et une seconde chambre 46b. Les première et seconde chambres 46a, 46b sont délimitées axialement par une paroi annulaire 46c agencée dans le boitier 48. La paroi annulaire 46c est solidaire de la deuxième extrémité 49b du corps mobile 49. Le corps mobile 49 se déplace en translation sous l’effet de la pression d’un fluide circulant dans chaque chambre 46a, 46b.
L’actionneur 46 comprend en outre une canalisation 46d. La canalisation 46d présente un axe parallèle à l’axe longitudinal X. La canalisation 46d est par exemple ménagée dans une paroi externe du boitier 48. La canalisation 46d débouche dans la seconde chambre 46b.
Le dispositif 45 comprend avantageusement un mécanisme de liaison 47 solidaire des aubes 30 et de l’actionneur 46. Le mécanisme de liaison 47 permet de transformer le mouvement de translation de l’actionneur hydraulique 46 en un mouvement de rotation des aubes 30. Le mécanisme de liaison 47 comprend une pièce annulaire 47a , une biellette 47b et un excentrique 47c. La pièce annulaire 47a est fixée de manière amovible au corps mobile 49 et par exemple à la deuxième extrémité 49a. La pièce annulaire 47a comprend une bride de liaison qui est reliée de manière amovible à la biellette 47b. La biellette 47b coopère avec l’excentrique 47c qui est solidaire de l’aube 30 et notamment relié au pied 41 de l’aube 30. La pièce annulaire 47a permet ainsi un démontage de l’actionneur hydraulique 46 lors d’opérations de maintenance par exemple sans intervenir sur les aubes 30 qui restent fixées aux biellettes 47b par l’intermédiaire de l’excentrique.
Afin d’entrainer en translation le corps mobile 49 pour entrainer les aubes 30 autour de leur axe de calage C via le mécanisme de liaison 47, le dispositif 45 selon l’invention comprend en outre une pompe 54 d’alimentation en fluide de l’actionneur 46. La pompe 54 est par exemple agencée axialement entre le réducteur 33 et l’actionneur hydraulique 46. La pompe 54 est agencée à l’intérieur de l’arbre d’entrainement 32. La pompe 54 comprend un axe d’entrainement et une enveloppe, encore appelée corps de pompe, agencée autour de l’axe d’entrainement. L’axe d’entrainement est par exemple centré sur l’axe longitudinal X et est mobile en rotation autour de l’axe longitudinal X. Selon l’invention, l’enveloppe de la pompe 54 est fixe par rapport à l’axe longitudinal X. Avantageusement, l’enveloppe de la pompe 54 est solidaire du troisième élément 38 du réducteur 33. L’enveloppe de la pompe 54 est solidaire du porte-satellites. Une telle configuration de la pompe 54 permet d’augmenter la longévité de la pompe 54 qui n’est pas entrainée en rotation autour de l’axe longitudinal X.
La pompe 54 est une pompe hydraulique de type volumétrique. La pompe 54 est par exemple une pompe à piston axial ou radial. Par pompe à piston axial, on entend une pompe dont l’axe d’entrainement est parallèle à l’axe du piston et par pompe à piston radial, on entend une pompe dont l’axe du piston est incliné par rapport à l’axe d’entrainement. La pompe 54 est par exemple une pompe à cylindrée fixe réversible. Ainsi, la pompe 54 peut tourner dans un premier sens de rotation et dans un second sens de rotation opposé au premier sens. Dans le premier sens de rotation, la pompe 54 délivre un fluide dans la première chambre 46a tandis que dans le second sens de rotation, la pompe 54 délivre un fluide dans la seconde chambre 46b. Une pompe présentant ce type d’entrainement présente une durée de vie plus importante qu’une pompe à cylindrée variable.
La pompe 54 est fluidiquement raccordée à un circuit hydraulique d’alimentation C. Le circuit hydraulique d’alimentation C est un circuit fermé. Il est indépendant d’un circuit de lubrification de la turbomachine 1 par exemple destiné à lubrifier le réducteur 33 par exemple. Le circuit hydraulique d’alimentation C comprend un accumulateur hydraulique 59. L’accumulateur hydraulique 59 constitue un réservoir de fluide sous pression configuré pour fournir un débit à la pompe 54. Le fluide est par exemple de l’huile sous pression. L’accumulateur hydraulique 59 constitue un réservoir avantageux dans le cadre de l’invention en ce qu’il permet de compenser les variations de volume du fluide dues à sa compressibilité et sa dilatation.
L’accumulateur hydraulique 59 est en communication fluidique avec la pompe 54.
Le circuit hydraulique d’alimentation C comprend un circuit principal C1 reliant la pompe 54 à l’actionneur hydraulique 46 et un circuit de récupération C2 reliant l’actionneur hydraulique 46 à la pompe 54. Le circuit hydraulique d’alimentation C comprend par exemple une vanne de sécurité 590 et un clapet anti-retour 591.
Selon un premier mode de réalisation représenté sur la , l’accumulateur hydraulique 59 est agencé en aval de l’actionneur hydraulique 46. L’accumulateur hydraulique 59 est fixe en rotation par rapport à l’axe longitudinal X. Il est par exemple intégré à la pompe d’alimentation 54.
Selon un second mode de réalisation représenté sur la , l’accumulateur hydraulique 59 est agencé en amont de l’actionneur hydraulique 46. L’accumulateur hydraulique 59 est mobile en rotation par rapport à l’axe longitudinal X. Il est par exemple solidaire de l’actionneur hydraulique 46.
De préférence, l’attribution de chaque bloc matériel à une sous-valeur w 0 , …, w p est réalisée en fonction de la position du bloc matériel dans le calculateur et/ou du type du bloc matériel parmi les blocs matériels réalisant une fonction de mémorisation et/ou du type du bloc matériel parmi les blocs matériels réalisant une fonction de calcul, et ce de sorte à optimiser le coût de fonctionnement.
La position du bloc matériel dans le calculateur définit le coût d’accès du bloc matériel. Par exemple, pour deux mémoires identiques, la mémoire la plus éloignée de l’unité de calcul du calculateur à un coût d’accès plus élevé que l’autre mémoire qui est plus proche.
Les blocs matériels réalisant une fonction de mémorisation ont par exemple un type différent en fonction de leur taux de reconfiguration et/ou de leur précision. Par exemple, les mémoires de type ROM ont un taux de reconfiguration plus faible que les mémoires de type SRAM, DRAM, PCM ou OXRAM. Les blocs matériels réalisant la fonction de mémorisation peuvent également être le calculateur lui-même, qui est dans ce cas configuré matériellement pour effectuer une opération entre une valeur d’entrée variable et une constante (qui prend la valeur de l’élément de la décomposition).
Les blocs matériels réalisant une fonction de calcul ont par exemple un type différent en fonction de la nature du calcul effectué, par exemple, calcul matriciel versus calcul événementiel (aussi appelé calcul à « spike »).
Dans un exemple de mise en œuvre, chaque valeur w d’un paramètre résulte de l’addition des sous-valeurs w 0 , …, w p de la décomposition correspondante. Dans ce cas, chaque valeur w d’un paramètre résulte de la somme d’une sous-valeur w 0 , dite poids de base, et d’autres sous-valeurs w 1 , …, w p , dites perturbations. Chaque sous-valeur w 0 , …, w p est alors représentée par un nombre de bits égal ou différent des autres sous-valeurs w 0 , …, w p . Notamment, le poids de base est typiquement représenté par le plus grand nombre de bits. Une telle décomposition permet une représentation des sous-valeurs w 0 , …, w p par un entier, une virgule fixe ou encore une virgule flottante. Dans ce cas, des conversions sont appliquées pour uniformiser les représentations des différentes sous-valeurs w 0 , …, w p lors de l’addition.
La décomposition par addition, tout comme les autres types de décomposition décrites par la suite, donne la possibilité d’utiliser des mémoires différentes pour le stockage des sous-valeurs w 0 , …, w p d’une même décomposition. Si par exemple, les valeurs w des paramètres sont modifiées souvent par des faibles valeurs représentables sur quelques bits, une mémoire en faible précision avec une haute efficacité d’écriture est d’intérêt pour mémoriser les sous-valeurs w 0 , …, w p correspondant à ces variations. Les autres sous-valeurs w 0 , …, w p sont typiquement implémentées dans des mémoires ayant une faible consommation lecture et potentiellement moins d’efficacité d’écriture, car ces sous-valeurs w 0 , …, w p sont lues souvent, mais modifiées rarement. Les mémoires PCM sont, par exemple, des mémoires avec faible consommation de lecture, mais une consommation élevée/cycles limités sur l’écriture. Les mémoires ROM sont des mémoires à faible consommation de lecture, mais haute consommation écriture qui sont figées lors de la fabrication du chip.
Il est également à noter que des mémoires peuvent avoir des tailles physiques différentes ou des coûts de fabrication différents. Par exemple, on utilise une mémoire pour les poids de base avec un coût d’écriture élevé mais très petit (donc on peut en mettre plus sur la même surface de Silicium) ou très facile/pas coûteux à fabriquer/intégrer dans un processus de production standardisé. Le nombre des niveaux possibles peut aussi être un facteur. Par exemple, les mémoires de type PCM peuvent souvent juste représenter 1 ou 2 bit avec suffisamment de fiabilité.
En variante, le même type de mémoire est utilisé pour toutes les sous-valeurs w 0 , …, w p de la décomposition, et les coûts d’accès diffèrent seulement par la complexité d’accès. Par exemple, une petite mémoire proche de l’unité de calcul sera rapide et moins coûteuse d’accès, qu’une grande mémoire plus loin de l’unité de calcul mais sauvegardant un plus grand nombre de bits. Ces différences dans le cout d’accès sont par exemple dues au résistances des câbles de connexion, ou au type d’accès (mémoire directement connectée au calculateur par des câbles versus système d’adressage complexe et bus de données requérant des calculs d’adresses ou introduisant des temps d’attente).
Un avantage spécifique de la décomposition par addition, par rapport à la décomposition par concaténation, est d’utiliser plus facilement différents types de représentations pour les sous-valeurs. On peut par exemple utiliser des valeurs entier/virgule fixe/virgule flottante ou des quantités physiques (courant, charge) qui peuvent ne pas être en format binaire.
La illustre un exemple de décomposition par addition d’une valeur w d’un paramètre, représentée sur 8 bits en trois sous-valeurs, à savoir : un poids de base w 0 représenté sur 8 bits, une première perturbation w 1 représentée sur 3 bits et une seconde perturbation w 2 représentée sur 1 bit.
Dans un autre exemple de mise œuvre, chaque valeur w d’un paramètre résulte de la concaténation des sous-valeurs w 0 , …, w p de la décomposition correspondante. Dans ce cas, chaque valeur w d’un paramètre résulte de la concaténation d’une sous-valeur w 0 , dite poids de base, et d’autres sous-valeurs w 1 , …, w p , dites perturbations. Chaque sous-valeur w 0 , …, w p correspond alors à des bits de poids forts différents des autres sous-valeurs w 0 , …, w p . La concaténation est effectuée en commençant par le poids de base, puis par les perturbations dans l’ordre d’importance des perturbations. Une telle décomposition permet une représentation des sous-valeurs w 0 , …, w p par un entier ou une virgule fixe.
Outre les avantages mentionnés précédemment avec la décomposition par addition et qui sont applicables à la décomposition par concaténation, décomposition par concaténation donne la possibilité d’utiliser des unités de calcul différentes pour chaque sous-valeur w 0 , …, w p de la décomposition. Par exemple, pour une sous-valeur w 0 , …, w p entière en n-bit, un multiplicateur entier en n-bit est utilisé. Le type d’unité de calcul utilisé peut aussi être différent. Par exemple, il est possible d’utiliser une unité de calcul optimisée pour des opérations sur les sous-valeurs ayant la plus grande contribution (notamment le poids de base), et une unité de calcul différente optimisée pour les opérations sur les sous-valeurs de faible contribution, tel que des unités de calcul évènementiel. Les unités de calcul évènementiel sont notamment d’intérêt si les sous-valeurs sont rarement modifiées et sont souvent à zéro.
La illustre un exemple de décomposition par concaténation d’une valeur w d’un paramètre, représentée sur 8 bits en trois sous-valeurs, à savoir : un poids de base w 0 représenté sur 5 bits, une première perturbation w 1 représentée sur 2 bits et une seconde perturbation w 2 représentée sur 1 bit.
Dans encore un autre exemple de mise en œuvre, chaque valeur w d’un paramètre résulte d’une opération mathématique sur les sous-valeurs w 0 , …, w p de la décomposition correspondante. Cette opération est, par exemple, matérialisée par une fonction F ayant pour entrées les sous-valeurs w 0 , …, w p de la décomposition et pour sortie la valeur w du paramètre. L’opération mathématique est, par exemple, la multiplication des sous-valeurs w 0 , …, w p pour obtenir la valeur w du paramètre. Dans un autre exemple, l’opération mathématique est une addition ou une concaténation selon les modes de mise en œuvre décrits précédemment. Ainsi, cet exemple de mise en œuvre est une généralisation de la décomposition par addition ou concaténation.
Dans un premier exemple d’application, le coût à optimiser utilise au moins une métrique de performance (latence, consommation énergétique) du calculateur implémentant le réseau de neurones, et ce lors d’un entraînement ultérieur du réseau de neurones sur une autre base de données. Cette première application vise, ainsi, à optimiser la performance du calculateur lors d’une phase d’entraînement ultérieur du réseau de neurones. Une telle première application est d’intérêt dans un scénario d’adaptation en temps réel du réseau de neurones au cours duquel les valeurs w des paramètres du réseau de neurones sont modifiées en permanence en fonction des données fournies au système d’apprentissage.
Dans ce premier exemple d’application, les données d’entraînement comprennent à la fois les valeurs w prises par les paramètres du réseau de neurones à l’issue de l’entraînement sur la base de données test (c’est-à-dire les valeurs finales obtenues pour les paramètres), et les autres valeurs w prises par les paramètres du réseau de neurones au cours de l’entraînement du réseau de neurones sur la base de données test. La base de données test comprend typiquement des données similaires ou représentatives de celles que le réseau de neurones va recevoir au cours de son exécution sur le calculateur.
Avantageusement, le dispositif de capture vidéo 12 acquiert une première image lorsque ladite partie de corps 2 est positionnée selon ladite consigne prédéterminée de positionnement.