INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’interrupteur de sûreté, communément désigné sous le terme de « safety switch » en langue anglaise, permet notamment de protéger les équipements électriques lorsque l’intensité du courant de sortie devient trop élevée. En effet, l’interrupteur de sûreté est soit directement positionné en sortie du convertisseur de puissance ou en rebouclage du courant de sortie du convertisseur de puissance. Lorsque la conversion de puissance est active, l’interrupteur de sûreté est fermé. En cas de dysfonctionnement, par exemple en cas d’inversion de polarité de la batterie ou en cas de surtension, l’interrupteur de sûreté s’ouvre.
Le module de sélection 32 est par exemple configuré pour sélectionner ce bloc 28 par application au code calculé d’une opération de troncation vers une distribution de K éléments, lorsque ledit code est un nombre, et où K représente le nombre de blocs distincts d’intelligence artificielle 28 inclus dans l’algorithme d’intelligence artificielle 26, K étant alors un entier supérieur ou égal à 2.
Selon cet exemple, à chacun des blocs d’intelligence artificielle 28 est associé un unique identifiant, et le module de sélection 32 est configuré pour sélectionner le bloc d’intelligence artificielle 28 dont l’identifiant correspond, voire est égal, au résultat de l’application de l’opération de troncation K.
En complément, le module de sélection 32 est configuré pour sélectionner ledit bloc 28 par application de l’opération de troncation à la partie entière du code calculé, si le code calculé n’est pas un nombre entier.
L’opération de troncation vers une distribution de K éléments est typiquement une opération tronquant toute distribution uniforme vers une distribution uniforme de K éléments ;
L’opération de troncation est par exemple une opération modulo K, telle qu’une opération modulo K appliquée au code converti en entier, tel qu’au code interprété en uint8, c’est-à-dire interprété en entier non-signé sur 8 bits ; ou encore telle qu’une opération modulo K appliquée sur la somme des bits du code, représenté sous forme binaire.
Le fonctionnement du dispositif électronique de traitement 20 selon l’invention va être à présent décrit en regard de la représentant un organigramme du procédé de traitement selon l’invention, celui-ci étant mis en œuvre par le dispositif de traitement 20.
Dans l’exemple de la , une phase initiale 100 d'apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle 26, et en particulier de chacun de la pluralité de blocs distincts d’intelligence artificielle 28, précède une phase d'inférence 150 dans laquelle l’algorithme d’intelligence artificielle 26, préalablement entraîné, est utilisé pour calculer des valeurs de sortie, afin de traiter, notamment de classifier, i.e. classer, la ou les données 18.
Comme décrit précédemment, lors de cette phase d’apprentissage 100, chacun des blocs d’intelligence artificielle 28 est, par exemple, entrainé indépendamment du ou des autres blocs d’intelligence artificielle 28, ou en variante la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28 est entrainée via la méthode d’apprentissage d’ensemble avec objectif commun à la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28.
La phase d’apprentissage 100 est connue en soi, et est de préférence mise en œuvre par un ordinateur, cette phase d’apprentissage 100 étant effectuée typiquement par un module logiciel, non représenté.
La phase d’inférence 150 subséquente est, quant à elle, mise en œuvre par le dispositif de traitement 20, par exemple en forme d’un calculateur, et plus précisément par le module d’acquisition 22, puis le module de calcul 30, suivi du module de sélection 32 et enfin du module de traitement 24.
Le procédé de traitement correspond plus particulièrement à la phase référence 150, et comprend une étape initiale 200 lors de laquelle chaque donnée 18 à traiter est acquise par le dispositif de traitement 20, et en particulier par son module d’acquisition 22. En cas de pluralité de données 18 à traiter, celles-ci sont de préférence acquises successivement, les unes à la suite des autres.
À l’issue de l’étape d’acquisition 200, le procédé passe à une étape 210 lors de laquelle le dispositif de traitement 20 calcule, via son module de calcul 30, un code respectif pour chaque donnée 18 acquise.
Chaque code est par exemple calculé par application de la fonction de hachage cryptographique à la donnée acquise 18.
Suite à l’étape de calcul 210, le procédé de traitement passe à une étape 220 lors de laquelle le dispositif de traitement 20 sélectionne, via son module de sélection 32, un bloc 28 respectif parmi la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28 inclus dans l’algorithme d’intelligence artificielle 26, cette sélection étant effectuée en fonction du code calculé lors de l’étape de calcul 210 précédente. Cette sélection dépend alors du code calculé.
L’homme du métier comprendra alors que, lors de cette étape de sélection 220, le module de sélection 32 sélectionne un seul bloc 28 parmi la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28 que comporte l’algorithme d’intelligence artificielle 26.
Lorsque la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28 est la pluralité de réseaux de neurones artificiels 50 selon le premier mode de réalisation, le module de sélection 32 sélectionne alors un réseau de neurones 50 respectif parmi la pluralité de réseaux de neurones 50 inclus dans l’algorithme d’intelligence artificielle 26.
Le tableau 1 ci-après montre alors les résultats obtenus en termes de taux de précision de traitement, typiquement en termes de taux de précision de classification, avec un procédé de traitement de l’état de la technique pour lequel l’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle a été effectué en utilisant la fonction de coût d’entropie croisée, également notée CEL (de l’anglais Cross Entropy Loss ), avec une indication de la précision initiale, ainsi que de la précision suite à une attaque d’approximation du gradient par perturbation simultanée, également notée SPSA (de l’anglais Simultaneous Perturbation Gradient Approximation ), et selon le nombre d’images utilisées pour ladite attaque. Pour ce tableau 1, l’attaque SPSA a été faite avec 10 itérations et un paramètre epsilon égal à 8/255. De manière générale, les attaques SPSA présentées par la suite ont été conduites de manière « non ciblée », c’est-à-dire qu’elles ne cherchent qu’à tromper la prédiction du traitement de la donnée via l’inférence, sans pour autant chercher à tromper la véritable classe par une classe cible déterminé en entrée de l’attaque (ce qui serait alors qualifié d’attaque « ciblée »).
Ce tableau 1 montre alors que le taux de précision de traitement avec le procédé de l’état de la technique chute de manière importante suite à une telle attaque, y compris pour un nombre relativement faible d’images utilisées lors de l’attaque. Le taux de précision est presque divisé par trois pour un nombre d’images égal à 10 lors de l’attaque, ce taux de précision diminuant encore davantage lorsque le nombre d’images utilisées lors de l’attaque augmente.
Etat de la technique - CEL - Précision initiale = 72,7 % Nombre d’images pour attaque Précision suite à attaque SPSA (10 itérations, epsilon = 8/255) 10 26,4 % 128 10,6 % 1024 9,8 %
Le tableau 2 ci-après montre les résultats obtenus dans des circonstances identiques à celles utilisées pour le tableau 1, avec cette fois-ci le procédé de traitement selon l’invention où l’algorithme d’intelligence artificielle 26 comporte trois réseaux de neurones 50 distincts, préalablement appris à partir d’une méthode d’initialisation différente pour chaque bloc d’intelligence artificielle 28 et avec la fonction de coût CEL.
Ce tableau 2 montre alors que le taux de précision de traitement avec le procédé selon l’invention chute bien moins rapidement suite à l’attaque SPSA ; et que le taux de précision obtenu avec le procédé selon l’invention est de manière générale sensiblement le double, voire davantage, de celui du procédé de l’état de la technique, suite à ladite attaque.
Invention (3 réseaux) - CEL - Précision initiale = 73,4 % Nombre d’approximations du gradient par itération de l’attaque Précision suite à attaque SPSA (10 itérations, epsilon = 8/255) 10 52,2 % 128 32,8 % 1024 17,8 %
Le tableau 3 ci-après concerne le procédé de traitement de l’état de la technique, et est analogue au tableau 1 présenté ci-dessus, et vise à montrer l’évolution du taux de précision lorsque le nombre d’itérations mises en œuvre pour effectuer l’attaque SPSA augmente, le tableau 3 montrant alors les résultats obtenus pour 10 itérations comme dans le cas du tableau 1, puis pour 20, 50 et respectivement 100 itérations.
Etat de la technique - CEL - Précision initiale = 72,7 % Nombre d’approximations du gradient par itération de l’attaque Précision suite à attaque SPSA (epsilon = 8/255) 10 itérations 20 itérations 50 itérations 100 itérations 10 26,4 % 16,1 % 10,5 % 9,7 % 128 10,6 % 9,8 % 9,7 % 9,7 % 1024 9,8 % 9,7 % 9,7 % 9,6 %
Le tableau 4 ci-après montre les résultats obtenus dans des circonstances identiques à celles utilisées pour le tableau 3, en utilisant le procédé de traitement selon l’invention où l’algorithme d’intelligence artificielle 26 comporte trois réseaux de neurones 50 distincts, préalablement appris avec la fonction de coût CEL.
Ce tableau 4 montre à nouveau que le taux de précision de traitement avec le procédé selon l’invention chute bien moins rapidement suite à l’attaque.
En comparant les résultats obtenus dans les tableaux 3 et 4, l’homme du métier observera alors que les taux de précision obtenus avec le procédé selon l’invention sont systématiquement bien meilleurs que ceux obtenus avec le procédé de l’état de la technique, ceux-ci étant même parfois près de trois fois meilleurs.
Invention (3 réseaux) - CEL - Précision initiale = 73,4 % Nombre d’approximations du gradient par itération de l’attaque Précision suite à attaque SPSA (epsilon = 8/255) 10 itérations 20 itérations 50 itérations 100 itérations 10 52,2 % 45,8 % 37,5 % 33,7 % 128 32,8 % 23,4 % 17 % 15,8 % 1024 17,8 % 13,9 % 11,5 % 10,8 %
Le tableau 5 ci-après montre les résultats obtenus dans des circonstances analogues à celles utilisées pour le tableau 4, avec le procédé de traitement selon l’invention où l’algorithme d’intelligence artificielle 26 comporte trois réseaux de neurones 50 distincts, avec la différence que les trois réseaux de neurones 50 sont en outre appris avec des fonctions de coût distinctes d’un réseau de neurones 50 à l’autre, un réseau de neurones 50 ayant été appris avec la fonction de coût CEL, un autre réseau de neurones 50 ayant été appris avec la fonction de coût du mélange gaussien, également notée GML (de l’anglais Gaussian Mixture Loss ), et le dernier réseau de neurones 50 ayant été appris avec la fonction de coût de Mahalanobolis maximale, également notée MMC (de l’anglais Max Mahalanobolis Center) .
Ce tableau 5 montre que le taux de précision de traitement avec le procédé selon l’invention chute encore moins rapidement suite à l’attaque SPSA, les résultats obtenus selon ce tableau 5 avec l’utilisation de fonctions de coût distinctes d’un réseau de neurones 50 à l’autre lors de l’apprentissage étant en effet meilleurs que ceux obtenus selon le tableau 4 ci-dessus.
Invention (3 réseaux) - CEL / GML / MMC - Précision initiale = 73,2 % Nombre d’approximations du gradient par itération de l’attaque Précision suite à attaque SPSA (epsilon = 8/255) 10 itérations 20 itérations 50 itérations 100 itérations 10 58,5 % 55,8 % 52,8 % 50,5 % 128 54,4 % 49,9 % 47 % 45,3 % 1024 48,5 % 45 % 41,9 % 41 %
Le tableau 6 ci-après montre les résultats obtenus avec le procédé de traitement selon l’invention dans le cas de l’attaque SPSA avec 10 itérations et un paramètre epsilon est égal à 8/255, selon le nombre d’images utilisées pour ladite attaque, et en faisant varier en outre, d’une colonne du tableau 6 à l’autre, le nombre de réseaux de neurones 50 distincts contenus dans l’algorithme d’intelligence artificielle 26.
De manière analogue, lorsque la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28 est la pluralité de couches de traitement 55 au sein d’un même réseau 50 de neurones artificiels, selon le deuxième mode de réalisation, le module de sélection 32 sélectionne alors une couche de traitement 55 respective parmi la pluralité de couches de traitement 55 incluses dans l’algorithme d’intelligence artificielle 26, et en particulier dans ledit réseau 50 de neurones artificiels.
Cette sélection du bloc 28 est par exemple effectuée par application de l’opération de troncation vers la distribution de K éléments, telle que l’opération modulo K, ceci au code calculé ; voire à la partie entière du code calculé, si le code calculé n’est pas un nombre entier. Le bloc 28 sélectionné, i.e. le réseau sélectionné 50 selon le premier mode de réalisation ou bien la couche de traitement sélectionnée 55 selon le deuxième mode de réalisation, est alors celui dont l’identifiant correspond au résultat de l’application de l’opération de troncation, telle que l’opération modulo K.
À l’issue de l’étape de sélection 220, le procédé de traitement passe enfin à une étape 230 lors de laquelle le dispositif de traitement 20 traite la donnée 18, via son module de traitement 24 et l’inférence de l’algorithme d’intelligence artificielle 26, préalablement entraîné lors de la phase initiale d’apprentissage 100.
Lors de l’étape de traitement 230, selon l’invention, le module de traitement 24 traite la donnée 18 en effectuant alors l’inférence, parmi la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28, du seul bloc d’intelligence artificielle 28 sélectionné lors de l’étape de sélection 220 précédente.
Selon le premier mode de réalisation, le traitement de la donnée 18 est alors effectué via l’inférence du seul réseau de neurones 50 sélectionné, le ou les autres réseaux de neurones 50 de l’algorithme d’intelligence artificielle 26, qui n’ont pas été sélectionnés lors de ladite étape de sélection 220, n’étant alors pas mis en œuvre lors de l’étape de traitement 230.
Dans l’exemple de la , pour une première donnée 18, correspondant à un panneau de signalisation, tel qu’un panneau de limitation à 80 km/h, auquel est ajoutée une perturbation δ, le réseau de neurones 50 sélectionné lors de l’étape de sélection 220 est le troisième réseau de neurones 50C, et la première donnée 18 est alors traitée en inférant le troisième réseau de neurones 50C lors de l’étape de traitement 230 subséquente, comme représenté en partie supérieure de la .
Dans cet exemple de la , pour une deuxième donnée 18, correspondant au panneau de signalisation, tel qu’un panneau de limitation à 80 km/h, auquel est soustraite la perturbation δ, le réseau de neurones 50 sélectionné lors de l’étape de sélection 220 est le premier réseau de neurones 50A, et la deuxième donnée 18 est alors traitée en inférant le premier réseau de neurones 50A lors de l’étape de traitement 230 subséquente, comme représenté en partie inférieure de la .
Selon le deuxième mode de réalisation, le traitement de la donnée 18 est alors effectué via l’inférence de la couche de traitement 55 sélectionnée, le ou les autres couches de traitement 55 qui n’ont pas été sélectionnées lors de ladite étape de sélection 220, n’étant alors pas mises en œuvre lors de l’étape de traitement 230.
Selon ce deuxième mode de réalisation, l’homme du métier comprendra bien entendu que la sélection de ladite couche de traitement 55 lors de l’étape de sélection 220 n’empêche néanmoins pas la mise en œuvre de couches de traitement du réseau de neurones 50, autres que celles de la pluralité de couches de traitement 55 considérée pour ladite sélection. Les couches du réseau de neurones 50, autres que celles de la pluralité de couches de traitement 55 considérée pour ladite sélection, sont d’ailleurs de préférence mises en œuvre lors du traitement de la donnée 18 via l’inférence de l’algorithme d’intelligence artificielle 26.
À titre d’exemple, avec un exemple analogue à celui de la et en considérant le réseau de neurones 50 de la , pour la première donnée 18, correspondant à un panneau de signalisation, tel qu’un panneau de limitation à 80 km/h, auquel est ajoutée une perturbation δ, la couche de traitement 55 sélectionnée lors de l’étape de sélection 220 est la troisième couche intermédiaire 62C, et la première donnée 18 est alors traitée en inférant successivement la couche d’entrée 60, puis la couche de traitement 55 sélectionnée, à savoir la troisième couche intermédiaire 62C, et enfin la couche de sortie 64.
Selon cet exemple, pour la deuxième donnée 18, correspondant au panneau de signalisation, tel qu’un panneau de limitation à 80 km/h, auquel est soustraite la perturbation δ, la couche de traitement 55 sélectionnée lors de l’étape de sélection 220 est la première couche intermédiaire 62A, et la deuxième donnée 18 est alors traitée en inférant successivement la couche d’entrée 60, puis la couche de traitement 55 sélectionnée, à savoir la première couche intermédiaire 62A, et enfin la couche de sortie 64.
À l’issue de l’étape de traitement 230, le procédé de traitement retourne à l’étape initiale d’acquisition 200 pour acquérir une nouvelle donnée 18 en vue de son traitement.
Cette sélection du bloc 28 utilisé pour l’inférence parmi la pluralité de blocs d’intelligence artificielle 28 inclus dans l’algorithme d’intelligence artificielle 26 est effectuée d’une manière secrète, c’est-à-dire inconnue d’une potentielle attaque adverse. En outre, le bloc 28 sélectionné pour l’inférence est susceptible de varier d’une donnée à l’autre.
Aussi, une attaque adverse cherchant à effectuer une approximation par essais successifs du gradient de l’algorithme d’intelligence artificielle 26 mettra en œuvre, lors de ces essais successifs, différents blocs 28 d’intelligence artificielle parmi la pluralité de blocs d’intelligence artificielle, ce qui faussera l’approximation numérique du gradient de l’algorithme d’intelligence artificielle 26 que cherche à effectuer l’attaque adverse.
Cette utilisation de différents blocs d’intelligence artificielle 28 lors d’essais successifs avec des données 18 successives est illustrée à la , où pour la première donnée 18 correspondant à une image, telle que le panneau de signalisation, à laquelle est ajoutée la perturbation δ, c’est par exemple le troisième bloc, tel que le troisième réseau de neurones 50C, qui est sélectionné, puis inféré pour traiter cette première donnée, alors que pour la deuxième donnée 18 correspondant à cette image à laquelle est soustraite la perturbation δ, c’est par exemple le premier bloc, tel que le premier réseau de neurones 50A, qui est sélectionné, puis inféré pour traiter cette deuxième donnée 18.
Ainsi, le procédé de traitement selon l’invention offre une meilleure robustesse aux attaques adverses basées sur une approximation du gradient. Cette amélioration de la robustesse est en outre illustrée à l’aide de différents résultats obtenus, tels que présentés ci-après.
La présente invention concerne donc une composition de soin et/ou de maquillage des matières kératiniques, notamment des fibres kératiniques telles que les cils et les sourcils, sous forme d’émulsion eau-dans-huile comprenant, de préférence dans un milieu physiologiquement acceptable : a) une phase huileuse continue comprenant i) au moins un ester de dextrine et d’acide gras ; et ii) au moins un alcane linéaire volatil, notamment en C 7 -C 14 , de préférence d’origine végétale ; et ii) au moins une cire naturelle ; et b) une phase aqueuse dispersée dans ladite phase huileuse comprenant au moins un gélifiant polymérique hydrophile naturel ou d’origine naturelle ; et c) au moins un tensioactif non-ionique émulsionnant de HLB inférieur ou égal à 8,0.
Selon une forme particulière, la composition selon l’invention ne contient pas de polymère filmogène en suspension dans la phase aqueuse ni de composé siliconé.
L’invention concerne également un procédé de revêtement des matières kératiniques, plus particulièrement de maquillage et/ou de soin des matières kératiniques, notamment des fibres kératiniques telles que les cils et les sourcils, caractérisé en ce qu’il comprend l’application sur lesdites matières kératiniques d’une composition telle que définie précédemment.
Définitions Dans le cadre de la présente invention, par « matières kératiniques » on entend les matières kératiniques humaines telles que la peau notamment le contour des yeux, le contour des cils, le contour des sourcils ; les fibres kératiniques telles que les cils et les sourcils,», on entend les cils et les sourcils.
Au sens de la présente invention, on entend par « tensioactif émulsionnant » un composé tensioactif amphiphile, c'est-à-dire présentant deux parties de polarité différente. En général, l'une est lipophile (soluble ou dispersible dans une phase huileuse), l’autre est hydrophile (soluble ou dispersible dans l’eau). Les tensioactifs émulsionnants sont caractérisés par la valeur de leur HLB (Hydrophilic Lipophilic balance ou balance hydrophile-lipophile), la HLB étant le rapport entre la partie hydrophile et la partie lipophile dans la molécule. Le terme HLB est bien connu de l’homme du métier et est décrit par exemple dans ”The HLB system. A time-saving guide to Emulsifier Selection” (published by ICI Americas Inc ; 1984). Pour les tensioactifs émulsionnants, la HLB va généralement de 3 à 8 pour la préparation des émulsions E/H. La HLB du ou des tensioactifs utilisés selon l’invention peut être déterminée par la méthode de GRIFFIN ou la méthode de DAVIES.
Par « émulsion eau-dans-huile, on entend une composition comprenant une phase huileuse et une phase aqueuse non miscibles ; la phase aqueuse étant dispersée sous forme de gouttelettes dans la phase huileuse (dite continue) de manière à obtenir une composition macroscopiquement homogène.
Dans la présente demande, on entend par « polymère filmogène », un polymère apte à former à lui seul ou en présence d'un agent auxiliaire de filmification, un dépôt continu sur un support, à une température allant de20 °C à 150 °C.
Par « composition ne contenant pas de polymère filmogène en suspension dans la phase aqueuse, on entend toute composition contenant moins de 0,1% en poids en matière active par rapport au poids total de la composition de polymère(s) filmogène(s) sous la forme de particules en suspension dans la phase aqueuse voire exempte d’un tel polymère. Un tel polymère filmogène porte généralement le nom de latex ou pseudolatex.
Par composé siliconé », on entend toute molécule sous forme simple ou sous forme de polymère comprenant dans sa structure chimique au moins un atome de silicium, et notamment au moins un groupe Si-O, et plus particulièrement un groupe organosiloxane ou organopolysiloxane.
Par « composition ne contenant pas de composé siliconé » on entend toute composition contenant moins de 1% en poids de composé siliconé, voire moins de 0,5% en poids, voire moins de 0,1% en poids par rapport au poids total de la composition, voire exempte de composé siliconé.
Phase huileuse La composition selon l’invention comprend une phase huileuse continue comprenant au moins une huile du type alcane linéaire volatil, au moins une cire, au moins un ester de dextrine et d’acide ainsi qu’éventuellement tous les solvants et ingrédients solubles ou miscibles dans l’huile ou les huiles présentes.
Une telle phase huileuse est une phase organique liquide à la température ambiante (20 °C) et à pression atmosphérique (760 mm de Hg) non aqueuse et non miscible à l’eau.
La concentration totale en phase huileuse de la composition de l’invention varie, de préférence, de 20 à 80% en poids, et plus particulièrement allant de 40 à 70% en poids par rapport au poids total de la composition.
Ester de dextrine et d’acide gras Les compositions selon l’invention comprennent au moins un ester de dextrine et d’acide gras, de préférence en C 8 -C 30 .
Le dispositif concentrateur de flux peut en outre comprendre en outre des moyens pour blinder électromagnétiquement l’antenne primaire de détection.
Ces moyens de blindage électromagnétique peuvent être de type passif ou actif, mettant alors en œuvre au moins une bobine de compensation de bruit extérieur.