INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ce mode de réalisation permet de configurer l’agent conversationnel avec des données de configuration appartenant par exemple au deuxième objet connecté et/ou à son utilisateur. Par exemple, une donnée de configuration peut être un identifiant de client tel qu’un identifiant de carte de fidélité. Ainsi, l’agent conversationnel peut obtenir des informations associées au deuxième objet connecté et/ou à son utilisateur lui permettant d’adapter /contextualiser les premiers messages émis à destination du deuxième objet connecté.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ladite au moins une première donnée de contexte comprend au moins une donnée de contexte d’un premier objet connecté et en ce que ladite au moins une donnée de contexte dudit premier objet connecté est obtenue depuis ledit premier objet connecté.
Ce mode de réalisation permet de déclencher la mise en communication de l’agent conversationnel avec le deuxième objet connecté en fonction de données de contexte d’un premier objet connecté (données générées / traitées / associées au premier objet connecté), par exemple, lorsque que le deuxième objet connecté est déterminé, par le premier objet connecté, comme étant à proximité du premier objet connecté.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ladite au moins une première donnée de contexte comprend au moins une donnée de contexte d’un premier objet connecté et en ce que ladite au moins une donnée de contexte dudit premier objet connecté est obtenue depuis le réseau.
Ce mode de réalisation permet de déclencher la mise en communication de l’agent conversationnel avec le deuxième objet connecté en fonction de données de contexte d’un premier objet connecté, par exemple, lorsque que le deuxième objet connecté est déterminé par le premier objet connecté comme étant à proximité du premier objet connecté. En outre, ce mode de réalisation permet de centraliser les données de contexte au sein d’un serveur situé dans le réseau pour, par exemple, établir des statistiques. Ce mode de réalisation permet aussi de réaliser un traitement sur les données de contexte issues de l'objet connecté, au moyen, par exemple, d'un serveur de traitement situé dans le réseau, en vue d'améliorer leur pertinence pour le déclenchement d'une communication (par exemple, l'amélioration de la précision d'une information de géolocalisation par satellite).
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ledit premier objet connecté correspond audit deuxième objet connecté.
Avantageusement, ce mode de mise en œuvre permet de déclencher la mise en relation entre l’agent conversationnel et un objet connecté en fonction des données de contexte de l’objet connecté à contacter. Lorsque l’une des conditions /règles de gestion associées à l’agent conversationnel est respectée alors le procédé peut déclencher la mise en communication de l’agent conversationnel avec l’objet connecté.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ladite au moins une première donnée de contexte comprend au moins un identifiant d’un agent conversationnel et en ce que l’évaluation de ladite au moins une première donnée de contexte est réalisée en fonction d’au moins une règle de gestion associée audit au moins un identifiant dudit agent conversationnel.
Avantageusement, ce mode de mise en œuvre permet de préciser les règles de gestion à vérifier pour des données de contexte. C’est par exemple le cas lorsque les données de contexte sont reçues en provenance d’un objet connecté qui exécute ou qui est associé à un agent conversationnel. Les données de contexte comprennent alors l’identifiant de l’agent conversationnel permettant ainsi au procédé d’évaluer uniquement les règles de gestion de l’agent conversationnel associé à l’objet connecté.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que l’étape d’obtention comprend en outre l’obtention d’au moins une deuxième donnée de contexte d’un deuxième objet connecté et en ce que l’étape d’évaluation correspond à l’évaluation de ladite première donnée et / ou de ladite deuxième donnée de contexte en fonction d’au moins une règle de gestion associée audit agent conversationnel.
Avantageusement, ce mode de mise en œuvre permet d’évaluer les règles de gestion de l’agent conversationnel en fonction des données de contexte d’un premier et/ou d’un deuxième objet connecté. Les deuxièmes données de contexte comprennent des données de contexte du deuxième objet connecté et peuvent être obtenues du deuxième objet connecté et/ou du réseau.
Le compresseur 31 est propre à porter la pression du flux de gaz naturel 38A provenant de la source 30 à une pression par exemple supérieure à 5 barg et notamment entre 2 barg et 60 barg.
L’échangeur thermique amont 32 est propre à mettre en relation d’échange thermique sans contact le flux de gaz naturel 38A à refroidir provenant de la source 30, après passage dans le compresseur 31, avec un fluide réfrigérant amont circulant dans le cycle de refroidissement amont 36, pour faire baisser la température du gaz naturel et produire un flux de gaz naturel pré-refroidi 38B.
L’échangeur thermique aval 34 est propre à mettre en relation d’échange thermique sans contact le flux de gaz naturel pré-refroidi 38B avec un fluide réfrigérant aval circulant dans le cycle de refroidissement aval 36, pour liquéfier et sous-refroidir le flux de gaz naturel pré-refroidi 38B et produire un flux 39 de gaz naturel liquéfié (GNL) destiné à être envoyé vers au moins un réservoir de collecte et de stockage du gaz naturel liquéfié (non représenté), par exemple localisé dans la coque 14.
Dans cet exemple, le réservoir de collecte et stockage est propre à être raccordé à un méthanier ou autre barge de transport pour évacuer le gaz naturel liquéfié produit dans l’unité de liquéfaction 18.
Chaque cycle de refroidissement 36, 37 comporte, dans le sens de circulation du fluide réfrigérant depuis la sortie de l’échangeur thermique respectif 32, 34, un appareil de compression 40 à étages, le plus souvent couplé à un organe d’entrainement en rotation 42, notamment une turbine à gaz ou un moteur électrique, et au moins un échangeur thermique refroidi par un flux gazeux 8, par exemple disposé entre deux étages de compression de l’appareil 40 ou en/et en aval d’un étage de compression de l’appareil 40.
Chaque cycle de refroidissement 36, 37 comprend en outre de préférence au moins un séparateur liquide/gaz 45 disposé en aval d’un échangeur thermique refroidi par un flux gazeux 8. Il comporte au moins un organe de détente 46 du fluide réfrigérant issu d’un échangeur thermique refroidi par un flux gazeux 8 ou d’un séparateur liquide/gaz 45 en vue de son introduction dans l’échangeur thermique respectif 32, 34.
Le compresseur 40 est propre à récupérer le fluide réfrigérant réchauffé issu de l’échangeur thermique respectif 32, 34 et à le recomprimer.
L’organe de détente 46 est ici une vanne de détente statique. En variante, l’organe de détente 46 est une turbine de détente dynamique.
L’organe de détente 46 est propre à détendre au moins un flux refroidi 60 ayant été préalablement refroidi dans l’échangeur thermique respectif 32, 34 à la sortie d’un échangeur thermique refroidi par un flux gazeux 8 ou/et d’un un séparateur liquide/gaz 45, avant son introduction dans l’échangeur thermique 32, 34. Le flux refroidi détendu dans l’organe de détente 46 fournit la puissance thermique de refroidissement à l’échangeur thermique 32, 34.
En référence à la , l’échangeur thermique refroidi par un flux gazeux 8 comporte une enveloppe 70, au moins un faisceau de tubes 74 traversant l’enveloppe 70, au moins un ventilateur 76 et un ensemble d’amenée de liquide 75 dans le faisceau de tubes 74. Il comporte un ventilateur 76, propre à réaliser l’entraînement d’un flux gazeux à travers le conduit interne 72 autour des tubes du faisceau de tubes 74.
L’enveloppe 70 définit un conduit interne 72 de circulation d’un flux gazeux suivant un axe local A-A’, s’étendant entre une entrée de flux gazeux 77 et une sortie de flux gazeux 78.
Le flux gazeux pénétrant dans l’enveloppe 70 par l’entrée de flux gazeux 77 est de préférence de l’air, avantageusement aux conditions atmosphériques. Après passage dans l’échangeur thermique 8, le flux gazeux extrait par la sortie de flux gazeux 78 présente une température plus élevée qu’à l’entrée de flux gazeux 77. Il est chargé en vapeur d’eau et est sans eau libre.
Le faisceau de tubes 74 traverse le conduit interne 72 pour faire circuler le flux à refroidir à travers le conduit interne 72.
Le faisceau de tubes 74 comprend une pluralité de tubes d’échange thermique 78A destinés à convoyer le flux à refroidir à travers le conduit interne 72. Les tubes d’échange thermique 78A sont propres à placer le flux à refroidir en relation d’échange thermique sans contact avec le flux gazeux circulant dans le conduit interne 72.
Dans cet exemple, les tubes d’échange thermique 78A du faisceau de tubes 74 s’étendent transversalement par rapport à l’axe de circulation A-A’. Ils sont disposés parallèlement les uns aux autres à plusieurs niveaux le long de l’axe de circulation A-A’.
Dans l’exemple représenté sur la , l’axe de circulation A-A’ s’étend verticalement. Les tubes d’échange thermique 78A du faisceau de tubes 74 s’étendent horizontalement à plusieurs niveaux situés les uns au-dessus des autres le long de l’axe vertical.
Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à un procédé d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique. Cet exemple, non limitatif, est donné pour une meilleure compréhension de l’invention et n’exclut pas l’application du procédé à d’autres types de modèles d’intelligence artificielle ou de traitement des données plus généralement.
Dans la présente description, et sauf indication contraire, on adopte les définitions suivantes :
Un « modèle » désigne un concept abstrait basé sur des données et ayant des hyperparamètres, qui se caractérise par une sortie d’intérêt obtenue à partir de données d’entrée. Un exemple typique de modèle est un modèle d’apprentissage automatique. Un « hyperparamètre » d’un modèle d’apprentissage automatique désigne un paramètre entièrement défini avant l’apprentissage, par exemple un taux d’apprentissage, une décroissance de poids, une taille de lot, etc. Une « instruction » est une série de commandes vérifiant les propriétés suivantes : les commandes sont regroupées sur la base d'une fonction ; la série de commandes est un composant d'un programme informatique ; et la série de commandes est exécutable par un processeur.
Tous les autres termes techniques et scientifiques utilisés ont les mêmes significations que celles communément admises dans le domaine technique de l’invention.
Aussi, on entend par « construire », « calculer », « déterminer », « choisir », « rechercher », « comparer », « tirer », « former » et leurs formes dérivées, ou plus largement par « opération exécutable » au sens de l’invention, une action effectuée par un dispositif ou un processeur sauf si le contexte indique autrement. À cet égard, les opérations se rapportent à des actions et/ou des processus d’un système de traitement de données, par exemple un système informatique ou un dispositif informatique électronique, qui manipule et transforme les données représentées en tant que quantités physiques (électroniques) dans les mémoires du système informatique ou d'autres dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage de l'information. Ces opérations peuvent se baser sur des applications ou des logiciels.
Pour faciliter la lecture de la présente description en regard des figures, les principales étapes du procédé objet de la présente invention seront présentées dans leur forme générale en référence à la , le problème d’optimisation des hyperparamètres sera ensuite posé et expliqué visuellement en référence à la , et enfin les étapes du procédé seront détaillées dans un cas simplifié en référence aux figures 3 à 5.
La représente en effet les principales étapes d’un procédé 500 d’optimisation des hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique, ledit procédé comprenant :
une étape 510 de tirage d’un ensemble initial de n échantillons d’hyperparamètres, avec n entier naturel non nul ; une étape 520 de sélection des p meilleurs échantillons tirés, avec p entier naturel non nul inférieur à n ; une étape 530 de construction de (n-p) nouveaux échantillons d’hyperparamètres par des opérations de générations et de mutations ; une étape 540 de formation d’une nouvelle génération, ou nouvel ensemble, de n échantillons constituée des p meilleurs échantillons initiaux et des (n-p) nouveaux échantillons construits à l’étape précédente ; une étape 550 de calcul du barycentre de chaque couple d’échantillons parmi les k meilleurs échantillons de la génération de convergence, avec k entier naturel non nul inférieur à p ; une étape 560 de recherche aléatoire centrée sur le meilleur échantillon de chacun des couples de l’étape précédente ; et une étape 570 de détermination de l’échantillon optimal.
L’étape 510 de tirage d’un ensemble initial d’échantillons d’hyperparamètres consiste à choisir, aléatoirement par exemple, les échantillons H i (l’indice i allant de 1 à n) pour constituer l’ensemble initial E 0 qui peut s’écrire :
Chaque échantillon d’hyperparamètres H i est une collection ordonnée de m hyperparamètres, avec m entier naturel non nul, autrement dit un m -uplet (ou tuple dans le jargon informatique) dont les éléments sont les hyperparamètres du modèle considéré. Chaque échantillon d’hyperparamètres H i peut ainsi s’écrire :
Il convient de noter que chaque élément h ij de l’échantillon H i correspond à une valeur choisie aléatoirement pour l’hyperparamètre numéro j dans une base ordonnée d’hyperparamètres. Au vu de la nature des hyperparamètres usuels, les valeurs h dans un même échantillon H peuvent être discrètes ou continues, ce qui rend tout processus d’optimisation particulièrement difficile, d’autant plus que le nombre m d’hyperparamètres utilisés peut être élevé.
Par exemple, m = 80, auquel cas chaque échantillon H peut être défini comme un vecteur dans un espace à 80 dimensions.
L’étape 520 de sélection des p meilleurs échantillons tirés consiste à retenir les p premiers échantillons, en se basant sur une évaluation de la fonction fitness, autrement dit les p échantillons ayant les plus grandes valeurs de la fonction fitness.
En effet, à chaque échantillon H i , la fonction fitness F associe une valeur f i :
Cette valeur f i représente par exemple la capacité de l’échantillon Hi à obtenir la meilleure acuité pour le modèle considéré, l’acuité pouvant être définie par différentes métriques sur les vrais positifs et les vrais négatifs.
L’étape 520 de sélection des p meilleurs échantillons revient donc à sélectionner les p premiers arguments du maximum (arg max) de la fonction fitness.
Ce constat a permis à l’inventeur d’imaginer les étapes 550 et 560 de calcul barycentrique et de recherche aléatoire centrée pour sortir du domaine limité de recherche, contraint par l’approche génétique, et explorer tout le voisinage autour des k meilleurs échantillons trouvés par ladite approche.
L’étape 550 de calcul du barycentre de chaque coupe (H i , H j ) parmi les k meilleurs échantillons obtenus après convergence de l’algorithme génétique consiste à calculer le barycentre des échantillons H i et H j ayant comme poids respectifs leurs valeurs de fitness f i et f j . Ce barycentre noté B ( i,j ) est donné par la formule suivante :
Ainsi, pour k échantillons, on calcule k(k-1)/2 barycentres.
L’étape 560 de recherche aléatoire centrée sur le meilleur échantillon de chaque couple de l’étape précédente consiste ensuite à choisir aléatoirement un échantillon situé dans un rayon égal à la distance entre ledit meilleur échantillon et le barycentre du couple auquel il appartient.
Les étapes 550 et 560 sont enfin répétées, avec une mise à jour systématique des k meilleurs échantillons sur lesquels portent ces deux étapes, jusqu’à obtenir une convergence qui se traduit par l’apparition d’un échantillon optimal H* stabilisé sur des générations successives.
Il est important de noter que les barycentres calculés et les échantillons obtenus par la recherche aléatoire centrée constituent de nouveaux échantillons parmi lesquels sont choisis les k meilleurs échantillons au début de l’étape 550. De ce fait, la fonction fitness est systématiquement calculée pour chaque nouvel échantillon d’hyperparamètres qui apparait et est comparée avec la fonction fitness des autres échantillons pour évaluer la performance dudit nouvel échantillon et le classer.
Le procédé 500 d’optimisation des hyperparamètres ainsi décrit, dans sa forme générique, ne peut pas être représenté graphiquement en raison des espaces d’hyperparamètres à plusieurs dimensions. Pour rendre la compréhension des différentes étapes du procédé intuitive, un exemple simplifié en deux dimensions (2 hyperparamètres par échantillon) est décrit ci-après.
La représente une surface tridimensionnelle formée par un ensemble d’échantillons de deux hyperparamètres et leurs fitness, le plan horizontal sur la figure représentant la distribution des hyperparamètres et l’axe vertical représentant la valeur de la fonction fitness. Ainsi, la fonction fitness peut être vue comme une fonction de deux variables et ses extrema peuvent être visualisés. En pratique, dans le cas d’hyperparamètres continus, une telle représentation graphique n’est pas possible en raison du nombre colossal de calculs nécessaires pour l’approcher. La est donc une simple vue d’esprit pour comprendre la complexité du problème d’optimisation des hyperparamètres qui revient à chercher « à l’aveugle » des maxima locaux sur une surface multidimensionnelle totalement inconnue.
Pour expliquer la mise en œuvre du procédé d’optimisation selon la présente invention, on considère n = 4 et m = 2. Autrement dit, on considère un ensemble initial de 4 échantillons H 1 à H 4 comprenant chacun deux hyperparamètres.
La représente le déroulement des étapes de l’algorithme génétique, à savoir les étapes 510 à 540, jusqu’à l’obtention de la première génération d’échantillons.
Pour simplifier la lecture des figures, les deux hyperparamètres d’un échantillon H sont notés x et y, accompagnés de l’indice de l’échantillon.
En (a), les 4 échantillons initiaux H 1 à H 4 , tirés aléatoirement, sont représentés par des points dans le plan des hyperparamètres (x,y), avec une représentation imaginaire de la fitness en niveaux de gris en arrière-plan.
L’étape de sélection des p meilleurs échantillons est effectuée avec p = 2 et permet de sélectionner H 2 et H 3 par exemple.
Pour reconstruire un ensemble de 4 échantillons au total, on choisit de construire une seule génération et une seule mutation.
En (b), une génération H ( 2,3) est construite aléatoirement. Elle est représentée par un pois blanc en trait continu. Les autres générations possibles sont soit les échantillons H 2 et H 3 eux-mêmes, soit la génération H ( 3,2) opposée (représentée en trait interrompu).
Pour les mutations, on choisit un taux d’aléas de 50%. Autrement dit, un hyperparamètre sur deux pourrait être remplacé par une valeur aléatoire.
Ladite au moins une ouverture traversante peut avoir le même profil que la cavité de réception correspondante.
L’espace défini par ledit profil de ladite au moins une ouverture traversante peut être plus petit que l’espace défini par le profil de la cavité de réception correspondante.
L’élément auxiliaire peut être associé au corps de réception par l’intermédiaire d’au moins une substance de collage, placée entre la partie de prise du corps de réception et la face inférieure de l’élément auxiliaire.
D’autres caractéristiques et avantages apparaîtront plus clairement à la lecture de la description de deux modes de réalisation préférés, mais non exclusifs, d’un emballage destiné à contenir et à exposer des produits ou articles de haute qualité et de luxe, illustré à titre indicatif et non limitatif à l’aide des dessins annexés sur lesquels :
est une représentation en perspective éclatée d’un premier mode de réalisation d’un emballage selon l’invention ;
est une représentation en perspective éclatée d’un deuxième mode de réalisation d’un emballage selon l’invention ;
sont une représentation schématique d’une coupe de l’emballage selon l’invention, dans deux configurations d’utilisation, respectivement sans et avec un article reçu dans la cavité de réception ;
représente schématiquement comment est effectué l’assemblage de deux composants de l’emballage selon une variante de l’invention ;
est une représentation en perspective éclatée d’un troisième mode de réalisation d’un emballage selon l’invention.
En référence aux figures susmentionnées, l’emballage destiné à contenir et à exposer des produits ou articles de haute qualité et de luxe, représenté dans son ensemble par le numéro de référence 1, comprend :
- un corps formant boîte 2 ayant un fond 3 et au moins une paroi latérale 4 s’étendant transversalement, de préférence perpendiculairement, à partir du fond 3, où le fond 3 et la paroi latérale 4 délimitent, au moins partiellement, au moins un compartiment de réception 5 ouvert sur la partie opposée au fond 3 ;
- au moins une structure de support 6 réalisée dans un matériau à base de papier, pouvant être insérée dans le compartiment de réception 5 du corps formant boîte 2 ;
- au moins un corps de réception 7 en prise avec la structure de support 6 pour la réception et/ou le support d’un produit P correspondant devant être contenu et/ou exposé selon une position prédéfinie.
Le corps de réception 7 comprend au moins une partie de prise 7a, sensiblement en forme de plaque et en mesure de venir en prise avec la structure de support 6 et au moins une cavité de réception 7b, 7b’, 7b’’ pour venir en prise avec un produit P correspondant réalisée dans un matériau à base de papier.
Cette cavité de réception 7b, 7b’, 7b’’ est de préférence, au moins en partie, contre-moulée avec au moins une partie du produit P correspondant à contenir.
- La est une vue analogue à la de la variante de tube ;
- La est une vue analogue à la d’une variante de tube ; et
- La est une vue analogue à la de la variante de tube.
Dans tout ce qui suit, les termes « amont » et « aval » s’entendent par rapport au sens normal de circulation d’un flux dans un conduit. Les pressions indiquées sont des pressions absolues sauf indication contraire.
Un premier échangeur thermique 8 selon l’invention est destiné par exemple à être utilisé dans une installation 10 de liquéfaction de gaz naturel selon l’invention, dont un exemple non limitatif est illustré schématiquement par la .
Dans cet exemple, l’installation 10 est destinée à être disposée à la surface d’une étendue d’eau 12.
L’étendue d’eau 12 est par exemple, une mer, un lac ou un océan. La profondeur de l’étendue d’eau 12 au droit de l’installation 10 est par exemple comprise entre 15 m et 3000 m.
L’installation 10 est propre à collecter du gaz naturel provenant d’un réservoir souterrain (non représenté). Le gaz naturel est produit directement sur l’installation 10. En variante, le gaz naturel est produit sur une autre unité de production à la surface de l’étendue d’eau 12 ou sur une unité de production à terre et est convoyé jusqu’à l’installation 10 par une ligne de transport.
L’installation 10 est avantageusement une installation flottante. En variante, l’installation 10 est fixée sur le fond de l’étendue d’eau par une structure immergée.
Dans l’exemple représenté sur la , l’installation 10 est une unité flottante de liquéfaction de gaz naturel, désignée par l’acronyme anglais « FLNG » pour« Floating Liquefied Natural Gas ».
L’installation 10 comporte une coque 14 flottant à la surface de l’étendue d’eau 12, et au moins un pont 16 porté par la coque 14. Le pont 16 est disposé au-dessus de la surface de l’étendue d’eau 12.