INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le procédé de l’invention comprend donc une première étape d’affichage AFF 1 d’un contenu numérique provenant d’au moins un serveur distant. Cet affichage est préférentiellement réalisé à partir d’un navigateur, tel qu’un navigateur WEB. Il s’agit plus généralement d’un logiciel permettant de consulter et afficher un contenu structuré provenant d’un réseau de données tel que le Word Wide Web. Un navigateur est un client http.
Le procédé comprend une étape visant à sélectionner toute ou partie du contenu. Cette étape est notée ACT 1 sur la . Elle peut être activée à partir d’un bouton d’un navigateur ou à partir d’un menu accessible par le navigateur et offrant des commandes permettant d’accéder et interpréter les données affichées. Le bouton peut être par exemple un module d’extension, appelée "plug-in", du navigateur afin de permettre d’accéder à une nouvelle fonction logicielle telle que celle pouvant être exécutée par le procédé de l’invention.
Selon un mode de réalisation, afin de sélectionner des données comprises dans une portion de la page affichée, notées sous-ensemble de données SSENS 1 , une pluralité de boutons agencée dans différentes zones du navigateur permet de sélectionner ledit sous-ensemble de données SSENS 1 . Le procédé de l’invention se rapporte plus particulièrement au cas où les données SSENS 1 sont des données représentant des symboles d’une langue naturelle.
La représente un exemple d’un navigateur comportant différentes zones comportant chacune des données. Les différentes zones définissent des contenus numériques de nature différente, il peut y avoir des zones de textes, des titres, des menus, des images, des pieds de page ou des entêtes, etc. La illustre quelques sous-ensembles de données SSENS 1 , SSENS 2 , SSENS 3 , SSENS 4 ayant différentes caractéristiques selon leur agencement, leur police, etc. Dans le cas de la , l’utilisateur sélectionne le sous-ensemble SSENS 1 qui comprend différents paragraphes représentés par des rectangles sur la figure. La sélection de l’ensemble des données du sous-ensemble SSENS1 aboutit à la production de la fenêtre F 2 grâce au procédé de l’invention. Un avantage de la sélection d’un sous-ensemble de contenu numérique est d’obtenir un traitement des données par les algorithmes ci-après décrits plus pertinents. En effet, seules les données d’intérêt sont traitées par les algorithmes d’intelligence artificielle ce qui permet un traitement optimisé et une diminution du bruit dans la production des données de sortie.
Selon un exemple, afin de sélectionner le contenu numérique définissant les données du sous-ensemble SSENS 1 qui est affiché au sein du navigateur, un outil de sélection tel qu’une souris ou un écran tactile permet de sélectionner une région donnée du navigateur. Selon un mode de réalisation, les zones sont définies par des balises ou un langage interprétable par une machine et peuvent être délimitées automatiquement à partir d’une fonction interprétant le langage encodant les données dans le navigateur. Ainsi selon cette option, une pluralité de zones peut être segmentée automatiquement. Un intérêt est de proposer une analyse de portions d’intérêt de la page ayant une cohérence structurelle considérée ensemble, telle qu’une succession de paragraphes sous un titre. Un autre avantage est de ne pas considérer des données d’une autre zone n’ayant pas d’intérêt pour l’utilisateur ou ayant un rapport éloigné avec un autre contenu d’une autre zone.
Lorsqu’un contenu numérique est un texte numérique comportant éventuellement des métadonnées, les données sélectionnées sont enregistrées dans une mémoire. Les métadonnées peuvent correspondre à des liens, URL, une langue, des balises d’un langage interprété par le navigateur ou d’autres données se rapportant aux données affichées. La mémoire peut être une mémoire du terminal électronique ou une mémoire d’un serveur distant.
Le procédé de l’invention comprend une étape de pré-traitement visant à traiter les données sélectionnées. Selon un mode de réalisation, ces traitements comprennent des actions automatiques visant à homogénéiser les données notamment des suppressions de mises en forme telles que des soulignements, majuscules, police, style d’un texte ou encore la suppression de retours à la ligne. Le texte ainsi traité est enregistré de sorte à définir une entrée d’un algorithme d’intelligence artificielle.
Premier algorithme : génération de résumé ou d’avis
Selon un exemple une première fonction apprenante ALGO 1 est mise en œuvre pour traiter le texte sélectionné. La première fonction apprenante est également appelée premier algorithme apprenant dans la mesure où l’algorithme est instancié avec des variables physiques et un paramétrage pour définir une fonction. L’instanciation est par exemple définie par des tailles souhaitées de données en sortie et le paramétrage peut être défini par un apprentissage spécifique d’un modèle générique réalisé à partir d’un domaine spécifique d’apprentissage.
La première fonction apprenante peut être exécutée par exemple au moyen d’un service proposé par un site internet par exemple sous la forme d’une API, désignant une interface de programmation d’application. La première fonction apprenante comporte préférentiellement un modèle d’apprentissage profond. Selon un exemple, la première fonction apprenante est apprise avec un modèle de langage MOD_LANG 1 qui comporte un modèle statistique qui modélise la distribution de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle. Selon un exemple, il est pré-entrainé avec un premier ensemble de données d’entrainement TR 1 . Dans ce dernier cas de figure, le modèle pré-entrainé est un système BERT, désignant dans la terminologie anglosaxonne « Bidirectional Encoder Représentations from Transformers » ou un système GPT, désignant dans la terminologie anglosaxonne « Generative Pre-training Transformer ». Selon un exemple de réalisation, le modèle de langage GPT-3 est mis en œuvre dans l’invention. Le modèle DAVINCI de GPT-3 de dimensions 12288 peut être utilisé pour obtenir la production d’un résumé ou d’un avis à partir d’un texte fourni en entrée du modèle. Les données d’entrainement permettant le pré-entrainement peuvent par exemple provenir d’un corpus Wikipédia. Selon un autre exemple, le corpus Common Crawl comprenant un grand nombre d'unités textuelles sous-lexicales encodées par l'algorithme BPE peut être utilisé et/ou encore le corpus WebText2 et/ou le corpus Books1 ou Books2.
Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention permet de définir deux entrées de cet algorithme. La première entrée correspond aux données sélectionnées et éventuellement prétraitées. Cette première entrée peut donc être un texte en anglais d’une pluralité de lignes comportant une pluralité de phrases.
La seconde entrée comprend un ensemble de modèles définissant un domaine d’entrainement spécifique TR 2 comportant des entrées du premier algorithme et des sorties souhaitées dudit algorithme. Selon un mode de réalisation, l’ensemble des modèles comprend des couples d’entrée et de sortie de la fonction apprenante, ladite sortie correspondante à ladite entrée. Chaque entrée comprend un texte, de préférence en anglais d’une longueur donnée. Chaque sortie comprend un texte, de préférence en anglais, dont la longueur peut dépendre du résultat qu’on souhaite. Selon un mode de réalisation, la longueur du texte en sortie peut être un paramètre du premier algorithme apprenant ALGO 1 .
une étape d’obtention d’au moins une première donnée de contexte comprenant au moins un identifiant d’un deuxième objet connecté ; une étape d’évaluation de ladite au moins une première donnée de contexte en fonction d’au moins une règle de gestion associée à un agent conversationnel ;
Avantageusement, ce mode de mise en œuvre permet de mettre en communication un agent conversationnel et un objet connecté (deuxième objet connecté au sens de l’invention),
Concrètement, le procédé détient et/ou obtient préalablement des règles de gestion associées à l’agent conversationnel. Ces règles de gestion permettent, par exemple, de déterminer si une mise en relation (communication) entre l’agent conversationnel et un objet connecté doit être réalisée. Le procédé obtient ensuite un identifiant associé à un deuxième objet connecté et des données de contexte. Les données de contexte correspondent par exemple à des données de contexte d’un premier objet connecté.
A noter que l’identifiant du deuxième objet connecté peut être contenu dans les données de contexte. Ces données sont alors évaluées afin de déterminer si l’une des conditions /règles de gestion associées à l’agent conversationnel est respectée. Dans l’affirmative, le procédé fait en sorte qu’une communication entre l’agent conversationnel et le deuxième objet connecté soit réalisée.
On entend par identifiant une suite de caractères qui sert à identifier un objet et/ou un utilisateur lors d’une communication. L’identifiant peut être une adresse de messagerie, une adresse MAC (en anglais Media Access Control), une adresse IP, un numéro de téléphone, un numéro de session, etc.
On entend par données de contexte, l’ensemble des données collectées et/ou générées par un objet connecté. Par exemple les données de contexte peuvent être générées à partir des données collectées par l’objet connecté.
On entend par règle de gestion, l’ensemble des règles métiers permettant le bon fonctionnement d’un objet connecté et/ou le déclenchement d’une mise en relation (établissement d’une communication) entre l’objet connecté et un agent conversationnel. Par exemple des conditions (localisation, vitesse, température, altitude, etc.) et/ou des seuils à respecter.
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 de mise en communication comprend au moins une étape d’émission, à destination dudit agent conversationnel, d’une demande d’initialisation d’une communication entre ledit agent conversationnel et ledit deuxième objet connecté, ladite demande comprenant ledit au moins un identifiant dudit deuxième objet connecté.
Avantageusement, ce mode de mise en œuvre permet au procédé d’émettre une demande de mise en relation (demande d’initialisation d’une communication) à destination de l’agent conversationnel. Cette demande contient au moins l’identifiant du deuxième objet connecté permettant ainsi à l’agent conversationnel d’émettre une requête d’initialisation d’une communication à destination du deuxième objet connecté. Ce mode de réalisation permet une initialisation de la communication par l’agent conversationnel.
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 de mise en communication comprend au moins :
une première étape d’établissement d’une première communication avec ledit agent conversationnel ; une deuxième étape d’établissement d’une deuxième communication avec ledit deuxième objet connecté ; une étape d’aboutement de ladite première et de ladite deuxième communication.
Avantageusement, ce mode de mise en œuvre permet au procédé de mettre en communication l’agent conversationnel et le deuxième objet connecté via une opération d’aboutement de deux communications préalablement établies par le procédé avec respectivement l’agent conversationnel et le deuxième objet connecté. Grâce à ce mode de réalisation aucune information appartenant au deuxième objet connecté n’est donnée à l’agent conversationnel garantissant ainsi l'anonymat de l’utilisateur (et/ou de l'objet connecté lui appartenant) vis-à-vis du fournisseur de service (agent conversationnel).
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ladite étape de mise en communication est suivie ou précédée d’une étape d’émission d’une notification à destination dudit deuxième objet connecté.
représente une entité de gestion selon l’invention communiquant avec un véhicule connecté.
représente une modalité possible d’aide à la conduite d’un véhicule connecté.
La représente une entité de gestion 100. Celle-ci communique avec un véhicule connecté V par l’intermédiaire d’un réseau de communication N. Sur la , le véhicule V est sur le point d’entrer dans une zone Z à faible couverture réseau.
L’entité de gestion 100 comprend quatre modules, à savoir :
un module 101 de détermination d’une zone Z du réseau routier à faible couverture réseau ; un module 102 de détection d’un véhicule connecté V appelé à circuler dans la zone Z à faible couverture réseau déterminée à l’étape précédente ; un module 103 d’évaluation de la capacité du réseau N à transmettre des données nécessaires à la circulation du véhicule connecté V lorsque celui-ci circulera dans ladite zone Z à faible couverture réseau ; un module 104 de transmission d’au moins une information relative aux instructions de conduite préconisées pour ledit véhicule V, l’instant de transmission étant fonction du résultat de l’évaluation de la capacité du réseau N.
L’entité de gestion 100 peut être incluse par exemple dans un serveur SRV, ou un ensemble de serveurs, mettant en œuvre le procédé selon l’invention. Elle présente l’architecture matérielle d’un ordinateur conventionnel et comporte notamment un processeur, une mémoire vive de type RAM et une mémoire morte telle qu’une mémoire de type Flash, ROM, (non représentés sur la figure) ainsi que des dispositifs d’entrée-sortie qui vont en particulier lui permettre de communiquer avec des véhicules connectés V via un réseau de communication mobile N.
La première étape (a) du procédé consiste pour l’entité de gestion 100 à déterminer une zone Z du réseau routier à faible couverture réseau. Une telle zone est une zone où une ressource réseau n’est pas largement accessible aux véhicules connectés V. C’est par exemple une mesure d’une capacité du réseau N qui permet de décider qu’une ressource n’est pas largement accessible quand la mesure se situe en dessous d’un certain seuil. Un exemple de mesure est celle du débit, qui s’exprime en Mo/s.
C’est le module 101 de détermination qui va réaliser cette étape. Dans la zone Z, les capacités du réseau N de communication mobile sont réduites, ce qui peut entraîner des dysfonctionnements du mode de conduite utilisé par le véhicule connecté V.
L’étape de détermination (a) va s’appuyer sur plusieurs éléments d’information pour déterminer une zone Z à faible couverture réseau. Il peut s’agir de cartes des emplacements des antennes du réseau de communication mobile, à partir desquelles une simulation de la couverture réseau peut être effectuée. Ces simulations peuvent permettre de déterminer (a) des zones Z du réseau routier qui présentent une faible couverture par le réseau de communication mobile. Ces simulations peuvent être complétées ou améliorées par des campagnes de mesure dans lesquelles des mesures de la couverture du réseau mobile sont faites en des points précis du réseau routier. Dans un mode de réalisation, une manière de déterminer (a) une zone Z à faible couverture réseau consiste à utiliser des mesures de couverture faites par des moyens de communication mobiles d’utilisateurs connectés au réseau. Ces moyens de communication peuvent être de simples terminaux mobiles d’utilisateurs, qu’ils soient dans un véhicule ou non, mais aussi des systèmes de communication embarqués dans les véhicules connectés circulant sur le réseau routier. Ces moyens de communication peuvent remonter des informations géolocalisées sur la qualité de la couverture réseau au fur et à mesure de leur déplacement si les utilisateurs ont donné leur accord pour cette remontée d’informations. Cette remontée d’informations permet alors d’enrichir en temps réel des cartographies de couverture réseau et de détecter en avance de phase des possibles incidents qui dégradent la couverture réseau. Les remontées d’information issues de véhicules connectés seront privilégiées car elles donnent par nature une information quant à la capacité réseau sur le réseau routier et pas à son voisinage. De préférence, les mesures utilisées seront des mesures récentes pour être sûr qu’elles sont toujours d’actualité.
La détermination (a) d’une zone Z à faible couverture réseau prend en compte les besoins de communication des véhicules connectés V nécessaires à chaque mode de conduite qu’ils sont susceptibles de mettre en œuvre sur la portion du réseau routier qu’ils vont être emmenés à traverser, indépendamment de la capacité réseau effectivement disponible. Dans notre exemple, la détermination (a) prend également en compte le nombre de véhicules connectés V appelés à circuler dans la zone Z à faible couverture réseau. En fonction de ces deux contraintes, il peut être déterminé qu’un emplacement du réseau routier peut avoir une couverture par le réseau de communication mobile avec un certain niveau de qualité qui sera suffisant pour des véhicules connectés V mettant en œuvre certains services de communication, mais ne sera pas suffisant pour d’autres services. En particulier, des services de conduite pilotée à distance nécessitent de grandes quantités de ressources réseaux. Ce type de conduite à distance nécessite en effet de transmettre des données nécessitant une bande passante conséquente, telle que par exemple, et au minimum, une vision de la route face au véhicule transmise par au moins un dispositif de prise de vue panoramique, cette transmission devant se faire en temps réel pour assurer une conduite à distance du véhicule V. Ces transmissions demandent donc à la fois une très grande bande passante et une latence très faible. Une zone dans laquelle une certaine couverture réseau est présente peut donc être déterminée (a) comme étant une zone Z à faible couverture réseau si l’entité de gestion prévoit qu’un ou plusieurs véhicules V connectés vont la traverser, en fonction des capacités réseaux nécessaires à la mise en œuvre des modes de conduite que ces véhicules peuvent potentiellement utiliser sur chacune des portions de la zone à traverser, et en fonction de la quantité de véhicules appelés à traverser la zone Z.
Cette prévision par l’entité de gestion 100 de la traversée d’une zone Z par des véhicules connectés V va s’appuyer sur plusieurs données. Cela peut être des remontées directes des véhicules connectés V à l’entité de gestion 100 des itinéraires qu’ils prévoient de suivre, ainsi que des besoins de communication réseau que les véhicules connectés V prévoient pour les différentes portions de leur trajet. L’entité de gestion 100 peut donc avoir l’information qu’un véhicule V, qui lui a communiqué son itinéraire, devrait se trouver dans la zone Z à tel ou tel moment et qu’il prévoit tel ou tel besoin en capacité réseau sur chaque portion de ladite zone.
De plus, l’entité de gestion 100 peut avoir accès à d’autres informations de circulation. Cela peut être par exemple des historiques de circulation et de consommation des ressources réseau qui permettent de détecter des zones Z à faible couverture réseau de façon récurrente. Les véhicules connectés V peuvent remonter à l’entité de gestion 100 des informations quant à la circulation qu’ils observent en temps réel pour affiner les prévisions utilisant les historiques de circulation. D’autres informations de circulation en temps réel, issues par exemple de caméras disposées sur le réseau routier peuvent également être utilisées. Ces prévisions de circulation peuvent être utilisées pour prédire la consommation en ressources réseaux en supposant qu’une certaine proportion des véhicules en circulation sont des véhicules connectés, même s’ils ne sont pas en communication avec l’entité de gestion 100.
La deuxième étape (b) du procédé consiste pour l’entité de gestion 100 à détecter qu’un véhicule connecté V va être appelé à circuler dans la zone Z à faible couverture réseau déterminée (a) à l’étape précédente. Cette étape est mise en œuvre par le module de détection 102.
Une fois que les zones Z à faible couverture réseau ont été déterminées (a), dans notre exemple, l’entité de gestion 100 va utiliser les itinéraires qui lui sont fournis par les véhicules connectés V pour détecter si le véhicule V doit traverser une zone Z à faible couverture réseau.
Bien entendu, l’invention n’est pas limitée à ce mode de réalisation pour le système de liaison 66.
Pour faciliter la détermination de la position de la (ou des) tige(s) 42, 42’ et donc du niveau de remplissage de la bobine de fil 14, le système d’indication 36 comprend au moins un premier repère 68 mobile, solidaire d’au moins une tige 42, 42’, ainsi qu’un deuxième repère 70 fixe, solidaire d’un élément fixe du système d’indication 36 comme le support 38 ou un des tubes 52, les premier et deuxième repères 68, 70 étant positionnés l’un par rapport à l’autre de sorte que le premier repère 68 se déplace au droit du deuxième repère 70, la position relative des premier et deuxième repères 68, 70 étant fonction du niveau de remplissage de la bobine de fil 14.
Selon une configuration, seule une tige 42 comprend des premiers repères 68.
Selon un mode de réalisation, le système d’indication 36 comprend plusieurs premiers repères 68 régulièrement répartis sur la longueur de la tige 42, chaque premier repère 68 se présentant sous la forme d’une marque circulaire entourant la tige 42. Selon un mode de réalisation, les premiers repères 68 ont des couleurs différentes en fonction de leur position sur la tige 42. Ainsi, au moins un premier repère 68.1 proche de la deuxième extrémité de la tige 42 (la plus éloignée du patin 40) est rouge et au moins un deuxième repère 68.2 proche de la première extrémité de la tige (la plus proche du patin 40) est vert. La tige 42 peut comprendre au moins un premier repère orange 68.3 entre les premiers repères vert et rouge 68.1, 68.2.
Selon une configuration, le deuxième repère 70 est une lumière 72 au niveau du tube 52 dans lequel se translate la tige 42 permettant de visualiser, depuis une zone extérieure du tube 52, une portion de la tige 42 sur laquelle est (sont) apposé(s) le (ou les) premier(s) repère(s) 68 en fonction du niveau de remplissage de la bobine de fil 14. Selon une autre configuration, le deuxième repère 70 est l’extrémité du tube 52 la plus proche de l’axe de rotation 16, le (ou les) premier(s) repère(s) n’étant visible(s) qu’en dessous du tube 52.
Les couleurs des premiers repères 68 sont déterminées de manière à ce que les premiers repères 68 situés au droit du deuxième repère 70 soient dans au moins une première couleur lorsque le patin 40 est en contact avec le (ou les) fil(s) enroulé(s) sur la bobine de fil 14 et que cette dernière est à un niveau de remplissage satisfaisant ne nécessitant pas de changement ou soient dans une deuxième couleur, différente de la première couleur, lorsque le patin est en contact avec le (ou les) fil(s) enroulé(s) sur la bobine de fil 14 et que cette dernière est à un niveau de remplissage faible nécessitant son changement.
Selon une première variante visible sur les figures 5 et 6, les premiers repères 68 sont positionnés sur la tige 42 de sorte à ne pas être visibles au-dessous du tube 52 lorsque la bobine est à un niveau de remplissage maximal (lorsqu’elle vient d’être changée), comme illustré sur la , et à progressivement apparaître en dessous du tube 52 au fur et à mesure que le niveau de remplissage de la bobine diminue, comme illustré sur la .
Selon une autre variante, les premiers repères 68 sont positionnés sur la tige 42 de sorte à être visibles au-dessus du tube 52 lorsque la bobine est à un niveau de remplissage maximal (lorsqu’elle vient d’être changée) et à progressivement disparaître dans le tube 52 au fur et à mesure que le niveau de remplissage de la bobine diminue.
Selon une autre variante visible sur les figures 7 et 8, les premiers repères 68 sont positionnés sur la tige 42 de sorte à être visibles au-dessus du tube 52 et à ne pas être visibles au-dessous du tube 52 lorsque la bobine est à un niveau de remplissage maximal (lorsqu’elle vient d’être changée), comme illustré sur la , et à progressivement disparaître dans le tube 52 pour ceux qui sont placés au-dessus du tube 52 et à apparaître en dessous du tube 52 au fur et à mesure que le niveau de remplissage de la bobine diminue, comme illustré sur la .