INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La montre des exemples d’images de topographie obtenues par microscopie holographique numérique ( « Digital Holography Microscopy », DHM). Les images (a), (b) et (c) représentent trois interfaces placées l’une sous l’autre dans un objectif optique, l’interface imagée dans l’image (a) étant l’interface supérieure. Un sommet de chaque interface est identifié et représenté par une croix pour chaque image. Les sommets correspondent à des points de hauteur maximum, et leurs coordonnées sont obtenues dans le référentiel du capteur optique.
Le centre de chaque image est représenté par l’intersection d’un axe vertical et d’un axe horizontal, respectivement.
Dans l’exemple de la , il apparait que les interfaces présentent des erreurs de centrage, c’est-à-dire que l’axe optique d’une interface et l’axe de référence du dispositif de mesure et/ou l’axe d’une autre interface sont différents en position et en direction. En effet, les sommets des interfaces apparaissent décentrés sur les images. Dans une situation d’alignement parfait des axes, le sommet des interfaces doit être aligné sur le point d’intersection indiqué au centre de chaque image. Pour la mise en œuvre des mesures représentées sur la , l’axe de référence R est aligné sur ce point d’intersection.
Lors d’une phase 17 de traitement, les images d’interférence acquises sont analysées pour chaque interface mesurée.
La phase 17 de traitement comprend une étape 18 de détermination d’une information de décentrage pour l’interface considérée.
Selon un exemple de mise en œuvre, cette étape 18 de détermination peut être réalisée en identifiant un même point d’intérêt dans chaque image d’interférence de l’interface. Ce point d’intérêt est un point caractéristique, comme par exemple un point de hauteur maximum ou une forme caractéristique apparaissant d’une image d’interférence à l’autre. Ce point d’intérêt est alors suivi dans toutes les images correspondant à différents angles de rotation de l’élément optique autour de l’axe de référence R.
La montre un exemple de mise en œuvre de l’étape 18 pour la détermination de l’inclinaison de l’axe optique de l’interface et le décentrement de l’axe de mesure par rapport à l’interface mesurée.
La montre les exemples d’images de topographie de la représentant trois interfaces placées l’une sous l’autre, dans lesquelles le déplacement des sommets lors de la rotation de l’élément optique, c’est-à-dire l’ensemble de ses déplacements angulaires, est indiqué par des cercles.
Il est à noter que le point de plus grande hauteur d’une interface ne correspond pas nécessairement à son apex. En effet, lorsque l’interface est inclinée par rapport à l’axe de mesure (par exemple une lentille inclinée), le sommet de l’interface peut s’abaisser pour laisser place à un nouveau point de hauteur maximum. Cette déviation engendre des erreurs de précision sur la mesure des positions des apex.
Les cercles visualisent les erreurs d’alignement entre l’axe optique O de chaque interface par rapport à l’axe de mesure M.
Pour l’interface supérieure représentée dans la (a), le centre du cercle correspond à l’intersection de l’axe de rotation R avec cette interface supérieure, et le rayon du cercle correspond au décentrage du point de hauteur maximale de cette interface par rapport à cet axe R.
Les tentatives d'introduction d'un nouveau produit sur une étagère existante dans une allée d'un distributeur peuvent rencontrer une résistance de la part du distributeur sur la base de, en partie, la crainte que tout nouveau produit puisse avoir une influence préjudiciable sur des produits adjacents sur l'étagère, et, ainsi, réduire le chiffre d'affaires global. Par exemple, les entreprises de biens de consommation tentent fréquemment d'introduire de nouveaux produits sur le marché mais doivent négocier avec les distributeurs pour délister (par ex. les retirer des étagères de magasin) des produits (de préférence de concurrents) afin de faire de la place pour le(s) nouveau(x) produit(s). En l'absence de données fiables et/ou de prévisions de performances pour le nouveau produit, le distributeur peut être réticent à accepter un nouveau produit. Les décisions concernant lesquels des produits sont à ajuster pour l'allocation des étagères, telles que leur radiation des étagères et/ou l'ajustement/les ajustements de l'espace sur les étagères, se traduisent par une amélioration ou une diminution des bénéfices provenant des ventes et/ou des performances en chiffre d’affaires pour le distributeur. Malheureusement, dans l’éventualité où la décision de délister un produit des étagères ou d'ajuster une allocation sur étagères entraîne de mauvaises ventes pour le nouveau produit ou un ou plusieurs produit(s) adjacent(s), les ventes agrégées diminuées peuvent persister pendant une période prolongée. Ainsi, il est important de prédire avec précision le succès ou l'échec d’un nouveau produit (ou de nouveaux produits) et l'incidence que ce(s) nouveau(x) produit(s) auront sur un/les autre(s) produit(s).
Dans les exemples divulgués ici, un produit et/ou un jeu de produits peuvent relever d’un nombre quelconque de « catégories », ce qui signifie que le produit et/ou le jeu de produits peut être caractérisé par un quelconque nombre d'attributs (partagés). Par exemple, un produit de type jus particulier peut relever de catégories telles que « saveur », « marque », « fabricant », « taille », etc., en même temps que d'autres produits de type jus similaires. Les arborescences hiérarchiques de produits fournissent des visualisations utiles des incidences inter-catégories des produits les uns sur les autres et peuvent être utilisées pour fournir des réponses aux demandes des clients quant aux incidences interproduits. Par exemple, une arborescence hiérarchique de produits donnée peut montrer une incidence qu'une marque du produit particulier de type jus peut avoir sur une catégorie par saveur du même produit de type jus, offrant des informations utiles qui peuvent être utilisées par les distributeurs pour améliorer les ventes du produit de type jus. Dans les exemples divulgués ici, une catégorie donnée peut inclure tout nombre de sous-catégories, indiquant en outre des attributs de tout nombre de produits qui peuvent relever de la catégorie.
Les approches actuelles des méthodologies relatives aux classements de produits reposent sur l'utilisation d'une unique arborescence hiérarchique de produits pour analyse. Ces approches introduisent souvent différents types d'erreurs (par ex. des biais) dans les analyses de classements de produits et peuvent additionnellement conférer une certaine rigidité à la perspective de l'analyse de l'interaction entre produits. Par exemple, si une hiérarchie de produits était créée sur la base d'une catégorie « boisson pour le sport », l'arborescence hiérarchique de produits associée peut être agencée dans l'ordre « marque », « nombre » et « saveur » comme exemples de sous-catégories en cascade (par ex. « marque » étant une sous-catégorie de « boisson pour le sport », « nombre » étant une sous-catégorie de « marque » et « saveur » étant une sous-catégorie de « nombre »). Avec cet exemple de hiérarchie, une analyse peut être réalisée pour suggérer comment une marque affecte la catégorie globale des boissons pour le sport, mais il restera difficile de savoir comment la saveur affecte la catégorie des boissons pour le sport, en raison de l’agencement de l'arborescence hiérarchique des produits.
Ainsi, l'analyse et/ou les réponses résultante(s) aux problèmes rencontrés par l’entreprise (par ex. déterminer comment améliorer les ventes d'une catégorie de produits donnée, décider de la meilleure façon d'agencer une étagère de magasin, etc.) dépendent de la hiérarchie des produits et ne peuvent pas être généralisées de manière adéquate. En outre, les approches dans lesquelles toutes les permutations des arborescences hiérarchiques de classements de produits sont générées pour analyse et/ou réponse aux requêtes par les clients sont extrêmement gourmandes en temps et/ou ressources, ce qui s'avère défavorable pour réaliser des analyses sur de gros volumes de données. Dans certains exemples, ces approches traditionnelles se traduisent par une discrétion des analystes de marché et/ou une discrétion des distributeurs lorsqu'il s'agit de décider quels produits modifier (par ex. délister) sur une étagère (le cas échéant). Parce que la discrétion des analystes de marché et/ou des distributeurs peut ne pas être basée sur des informations objectives qui prouvent des indications de succès ou d'échec dans le processus de prise de décision, des résultats erronés surviennent, ce qui cause inefficacité et gaspillage.
Les exemples de procédés et d’dispositifs divulgués ici utilisent de multiples hiérarchies de produits pour corriger et permettre une flexibilité dans l’action sur les problèmes rencontrés par l’entreprise (par ex. déterminer comment améliorer les ventes d'une catégorie de produits donnée, décider de la meilleure façon d'agencer une étagère de magasin, etc.). Ces multiples hiérarchies de produits représentent différentes vues (par ex. des hiérarchies avec différents ordres/permutations de regroupements de produits dans diverses catégories et/ou sous-catégories) pour permettre une analyse plus approfondie des incidence transcatégorielles. Les multiples vues sont combinées en un jeu unique de coefficients et/ou de valeurs d'incidence (par ex. en utilisant des méthodes de régression linéaire, etc.), ce qui rend les réponses et/ou l'analyse résultante(s) aux problèmes rencontrés par l’entreprise et/ou aux demandes indépendantes des configurations spécifiques de hiérarchies de produits, ce qui est utile pour l'application pratique de l'analyse de l'incidence produit depuis tout point de vue possible.
La illustre un exemple de jeu de données 100 à partir duquel une hiérarchie référentielle et/ou un jeu de hiérarchies référentielles peu(ven)t être construite(s) (par ex. un exemple de hiérarchie de produits référentielle 200 détaillé plus avant en conjonction avec la ). Dans les exemples divulgués ici, une hiérarchie de produits référentielle est une hiérarchie de produits qui peut être générée par programme (par ex. en utilisant des algorithmes de compactage d'attributs* ; *de l’anglais « attribute collapsing algorithms ») pour représenter un point de vue donné d'un produit et ses catégories et/ou sous-catégories données. Par exemple, une hiérarchie de produits référentielle et/ou un jeu de hiérarchies de produits référentielles peu(ven)t être générée/s sur la base de regroupements préétablis de produits dans diverses configurations ou permutations pour représenter un produit sous différents points de vue (par ex. un point de vue unique indique une configuration de regroupement unique de produits). Dans les exemples divulgués ici, six hiérarchies de produits référentielles sont générées en utilisant l'exemple de jeu de données 100, cependant, tout nombre de hiérarchies de produits référentielles peut être généré à partir d'un jeu de données donné (par ex. le jeu de données 100) dans d'autres exemples. Dans les exemples divulgués ici, six hiérarchies de produits référentielles sont générées sur la base de données empiriques indiquant des rendements décroissants compte tenu de l’utilisation des ressources lorsqu’un nombre plus grand de hiérarchies de produits référentielles est généré, et les mêmes données empiriques indiquant une perte d'efficacité lorsqu’un nombre moindre de hiérarchies de produits référentielles inférieures a été généré.
L'exemple de jeux de données 100 comprend des valeurs de numéros d'observations 102, des valeurs de nœud produit 104, des instances de ventes 106, un nombre de mes articles 108, un nombre d'articles concurrents 110 et des valeurs d'Incidence Totale (TI, de l’anglais « Impact Total ») 112. Dans les exemples divulgués ici, les valeurs de numéros d'observations 102 peuvent correspondre à une observation en magasin, une observation des ventes, etc. à partir desquelles des informations correspondant à la formation de hiérarchies de produits peuvent être trouvées. Par exemple, ces valeurs de numéros d'observations 102 peuvent en outre indiquer une liste de catégories et/ou de sous-catégories desquelles tout produit donné peut relever, fournissant des configurations et/ou permutations possibles de regroupements pour la génération des six hiérarchies de produits référentielles (par ex. hiérarchie de produits référentielle 200 décrite plus en détails en conjonction avec la ). Les exemples de valeurs de nœuds produits 104 comprennent, dans les exemples divulgués ici, une description du type de produit observé (par ex. basé sur le fabricant, la marque, le nombre UPC), lorsqu’il relève d’une catégorie globale de produits. Dans les exemples divulgués ici, UPC signifie "Universal Product Code" (de l’anglais, soit en français « Code Produit Universel »), qui est un ensemble unique de nombres qui représente un produit unique. Par exemple, dans l'exemple de jeu de données 100, les valeurs de nœuds de produits 104 sont listées comme valant 1, ce qui signifie que tous les produits observés sont du même type de nœud de produit (par ex., un type prédéfini 1) et peuvent être agencés ensemble dans une hiérarchie de produits pour comparaison. C’est-à-dire, par exemple, que le type de produit peut faire référence à une combinaison d'analyse particulière d'une quantité particulière de types de fabrication, d'une quantité particulière de marques et d'une quantité particulière d'UPC. Dans l'exemple de la , la valeur de nœud de produit 104 d’1 indique un type de produit prédéfini avec trois types de fabrication différents, trois marques différentes et trois UPC par marque.
Les exemples d'instances de ventes 106 indiquent un certain nombre d'instances de ventes et/ou d'événements qui sont associé(e)s à chaque entrée (par ex. associé(e)s à chacune des valeurs de numéros d'observations 102). Par exemple, une instance de ventes 106 de 1044 indique 1044 événements/instances/occurrences de ventes associés à cette entrée donnée. L’exemple de nombre de mes articles 108 représente le nombre d'articles "amis" (par ex. le nombre d'articles qui aideront à augmenter le nombre d'instances de ventes 106 associées à ce(tte) entrée et/ou produit particulier/-ère). C'est-à-dire le nombre de ce type de produit particulier. De même, l'exemple de nombre d'articles concurrents 110 indique un nombre de produits concurrents qui existent actuellement sur l'étagère pour chacune des valeurs de numéros d'observations 102 (par ex. le nombre d'articles qui diminueront le nombre d'instances de ventes associées à cette entrée particulière et/ou ce produit particulier).
Les valeurs d'Incidence Totale (TI) de l'exemple 112 indiquent un effet sur les instances de ventes 106, pour chaque article ajouté au nombre de mes articles 108, sur une catégorie globale de produits. Par exemple, une valeur d'Incidence Totale (TI) 112 sur 20 associée à un produit indiquerait 20 ventes ajoutées (par ex. instances de ventes 206) à une catégorie et/ou sous-catégorie précédente de laquelle le produit donné relève. Dans les exemples divulgués ici, une valeur d'Incidence Totale (TI) négative 112 indiquerait une perte de ventes (par ex. vers une autre catégorie) pour chacun des produits donnés ajoutés aux étagères. Par exemple, une valeur d'Incidence Totale (TI) 112 de -6 associée à un produit indiquerait 6 ventes (par ex. instances de ventes 106) perdues d’une catégorie et/ou sous-catégorie précédente du produit au profit d’une autre catégorie et/ou sous-catégorie (par ex. transférées dans une autre catégorie sœur, transférée dans une catégorie concurrente, etc.). C'est-à-dire, par exemple, si un produit donné de type dentifrice qui relève d’une catégorie de marque "Crest" devait avoir une valeur d'Incidence Totale (TI) négative de 112, pour chaque produit de type dentifrice supplémentaire ajouté à une étagère de vente au détail, la catégorie de marque "Crest" peut perdre des ventes au profit d'une autre catégorie de marque (par ex. "Colgate"). De manière similaire, si le produit dentifrice qui relève de la catégorie de marque « Crest » devait avoir une valeur d'Incidence Totale (TI) négative de 112, la catégorie de marque « Crest » augmenterait les ventes pour chaque produit dentifrice supplémentaire ajouté à l'étagère de vente au détail. En application, par exemple, un produit moins cher ajouté au sein d'une catégorie de marque peut "voler" des ventes à un produit plus cher au sein de la même catégorie de marque, indiquant une valeur d'Incidence Totale (TI) négative 112 attribuée au produit le moins cher.
La illustre un exemple de hiérarchie de produits référentielle 200 générée en utilisant l'exemple de jeu de données 100 de la , conformément aux enseignements de la présente divulgation. L'exemple de hiérarchie de produits référentielle 200 inclut un exemple de catégorie 202 (par ex. une catégorie globale telle que "boisson pour le sport", "chaussures de tennis", etc.), un exemple de première catégorie de fabricant 204A, un exemple de deuxième catégorie de fabricant 204B, un exemple de troisième la catégorie de fabricant 204C, un exemple de première catégorie de marque 206A, un exemple de deuxième catégorie de marque 206B et un exemple de troisième catégorie de marque 206C. Comme expliqué ci-dessus en lien avec la , le type de produit donné par les valeurs de nœud de produit 104 de la peut faire référence à une combinaison d'analyse particulière d'une quantité particulière de types de fabrication, d'une quantité particulière de marques et d'une quantité particulière d'UPC. Dans l'exemple de la , la valeur de nœud de produit 104 de 1 indique un type de produit prédéfini avec trois types de fabrication différents (par ex. la première catégorie de fabricant 204A, la deuxième catégorie de fabricant 204B et la troisième catégorie de fabricant 204C), trois marques différentes (par ex. la première catégorie de marque 206A, la deuxième catégorie de marque 206B et la troisième catégorie de marque 206C), et trois SKU par marque. Par conséquent, dans l'exemple de la , la configuration de l'exemple de hiérarchie de produits référentielle 200 représente une permutation d'agencement unique des diverses catégories et/ou sous-catégories.
Dans l'exemple de la hiérarchie de produits référentielle 200, la catégorie 202 peut représenter, par exemple, tout catégorie de produits pouvant contenir un certain nombre de sous-catégories de types de fabricants (par ex. la première catégorie de fabricants 204A, la deuxième catégorie de fabricants 204B, et la troisième catégorie de fabricant 204C) et de types de marque (par ex. la première catégorie de marque 206A, la deuxième catégorie de marque 206B et la troisième catégorie de marque 206C). Dans la configuration particulière (par ex. la permutation d'agencement) de la hiérarchie de produits référentielle 200, les sous-catégories de type de fabricant (par ex. la première catégorie de fabricant 204A, la deuxième catégorie de fabricant 204B et la troisième catégorie de fabricant 204C) sont agencées au-dessus des sous-catégories de type de marque (par ex. la première catégorie de marque 206A, la deuxième catégorie de marque 206B et la troisième catégorie de marque 206C). Par conséquent, la configuration et/ou la vue de la hiérarchie de produits référentielle 200 fournit des informations sur l’incidence catégorielle du type de marque de produit, par rapport au type de fabricant. La hiérarchie de produits référentielle 200 représente un exemple unique de configuration de produit à partir de l'exemple de jeu de données 100 de la , cependant, tout autre type de configuration peut être représenté dans l'une quelconque des (six) hiérarchies de produits référentielles générées à partir du jeu de données 100.
Un exemple de tableau d'incidence catégorielle 208 associé à la hiérarchie de produits référentielle 200 démontre une relation entre la valeur d'Incidence Totale (TI) 112 et un exemple de valeur d'Incidence Directe (DI) 210 et un exemple de valeur d'Incidence Croisée (CI) 212. Dans les exemples divulgués ici, l'exemple de valeur d'Incidence Directe (DI) 210 représente un ajout de ventes (par ex. un ajout d'instances de ventes 106) à une catégorie et/ou sous-catégorie précédente d'un produit particulier lorsqu'un de ce produit est ajouté en plus (par ex. à une étagère de magasin). Dans les exemples divulgués ici, l'exemple de valeur d'Incidence Croisée (CI) 212 représente une perte de ventes (par ex. perte d'instances de ventes 106) vers une catégorie et/ou sous-catégorie concurrente pour chaque produit ajouté. Par conséquent, dans les exemples divulgués ici, la valeur d'Incidence Totale (TI) 112 est une somme d’à la fois la valeur d'Incidence Directe (DI) 210 et de la valeur d'Incidence Croisée (CI) 212. Dans l'exemple particulier du tableau d'Incidence Catégorielle 208, la valeur d'Incidence Totale (TI) 112 de 16, la valeur d'Incidence Directe (DI) 210 de 20 et la valeur d'Incidence Croisée (CI) 212 de -4 représentent des statistiques d'incidence pour l’exemple de première catégorie de fabricant 204A. Chacune des autres catégories et/ou sous-catégories de la hiérarchie de produits référentielle 200 (par ex. la catégorie 202, la deuxième catégorie de fabricant 204B, la troisième catégorie de fabricant 204C, la première catégorie de marque 206A, la deuxième catégorie de marque 206B et la troisième catégorie de marque catégorie 206C) auront chacun leur valeur d'Incidence Totale (TI) 112, leur valeur d'Incidence Directe (DI) 210 et leur valeur d'Incidence Croisée (CI) 212 respective.
Dans les exemples divulgués ici, les valeurs d'Incidence (par ex. la valeur TI 112, la valeur DI 210 et la valeur CI 212) listées dans le tableau d'incidence catégorielle 208 pour la première catégorie de fabricant 204A sont imputées sur tous les nœuds enfants de la première catégorie de fabricant 204A (par ex. la première catégorie de marque 206A, la deuxième catégorie de marque 206B et la troisième catégorie de marque 206C). Par exemple, dans les exemples divulgués ici, les valeurs d'Incidence Croisée (CI) 212 et/ou les valeurs d'Incidence Directe (DI) 210 peuvent être extraites des données de ventes historiques et/ou peuvent être fournies dans le cadre de l'exemple de jeu de données 100 de la . Dans des exemples dans lesquels les valeurs CI 212 et/ou les valeurs DI 210 sont extraites des données de ventes historiques, un nombre moyen de ventes par produit pour un produit particulier peut être calculé à partir des données de ventes historiques pour représenter la valeur DI 210 pour un nœud enfant donné (par ex. la première catégorie de marque 206A, la deuxième catégorie de marque 206B et la troisième catégorie de marque 206C). Dans les exemples dans lesquels toute combinaison de la valeur DI 210, de la valeur CI 212 et/ou de la valeur TI 112 est fournie pour un nœud donné (par ex. catégorie ou sous-catégorie) de la hiérarchie de produits référentielle 200 ne sont pas fournies dans le jeu de données 100 de la , la ou les valeur(s) manquante(s) peu(ven)t être déterminée(s) en appliquant des données de ventes historiques, en appliquant les principes de la relation entre chacune des valeurs (par ex. la valeur TI 112 = la valeur DI 210 + la valeur CI 212), etc.