INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La est une vue de côté de la . Ainsi, de la même façon que pour la , en référence à la , un poste de travail 1 est représenté de côté en transition de configuration de travail. La double flèche C indique les mouvements possibles du support 3 du dispositif de commande, qui est, au stade de transition représenté, guidé par les quatre bras de liaison 6 eux-mêmes en appui sur le bâti 2. Le support 3 comprend les pédales 4, les bras de liaison 6 et les engrènements 7 comme précédemment décrit en figures 3, 4, 5 et 6, dans une position de transition. Le repose-pied 10 n’est plus en prolongement des pédales 4 selon la représentation de la . Un ressort 13 placé sous le repose-pied 10 permet à celui-ci de s’ajuster à la pression du ou des pieds de l’opérateur pour améliorer le confort de travail lorsque le poste de travail est en configuration de travail pour opérateur assis (ce qui n’est donc pas le cas représenté en ).
En particulier, le passage de la première à la seconde position est opérable par l’opérateur, par exemple lorsqu’il est debout. Ainsi, dans un mode de réalisation, l’opérateur soulève à l’aide de l’un de ses pieds le support 3 (avec un mouvement vertical) en passant le dessus de sa chaussure sous un élément du support, tel qu’un tube horizontal fixé sur le support 3, et accompagne le support 3 jusqu’à la position souhaitée.
La est une vue de côté de la . Ainsi, de la même façon que pour la , en référence à la , un poste de travail 1 est représenté de côté en configuration de travail pour opérateur debout, comprenant un bâti 2. Le support 3 du dispositif de commande est placé en appui au sol, dégagé du bâti 2. Le support 3, qui comprend les pédales 4 et les engrènements 7 comme précédemment décrit en figures 3, 4, 5, 6 et 7, est dans une position permettant à l’opérateur de placer son pied en appui au sol et lui permet d’actionner les pédales 4. Dans la position représentée en , les bras de liaison 6, compris dans le support 3, ne sont plus en appui sur le bâti 2, mais lui sont reliés. Un ressort 13 permet au repose-pied 10 de s’ajuster à la pression du ou des pieds de l’opérateur pour améliorer le confort de travail lorsque le poste de travail est en configuration de travail pour opérateur assis (ce qui n’est donc pas le cas représenté en ).
La est une vue agrandie en perspective du bâti dans laquelle il peut être vu le ressort 13 en interaction avec le repose-pied 10. Le ressort 13 sert à équilibrer le poids de l’ensemble dans son mouvement de rotation via un levier articulé et doté d’un galet 14 au contact de l’un des bras de liaison 6 présentant une forme excentrique 15 à l’une de ses extrémités autour de son point de rotation du côté bâti. Ceci participe à la qualité du passage actionné par un pied d’un état à l’autre.
Câble multi-torons à une couche de multi-torons L’invention concerne des câbles et un pneumatique comprenant ces câbles.
On connait de l’état de la technique, des câbles présentant une structure 1xN tel que décrit dans le document WO2016/131862. Ces câbles comprennent une unique couche de N=4 torons enroulés en hélice à un pas p3=20 mm. Chaque toron comprend, d’une part, une couche interne de 3 fils internes enroulés en hélice à un pas p1=6,7 mm et une couche externe de 8 fils externes enroulés en hélice autour de la couche interne à un pas p2=10 mm. L’allongement structural du câble est de 2,8% et le diamètre du câble est de 3,8 mm, la masse linéique est de 36,4 g/m et le critère d’endurance est égal à 3635 N x m /g.
Ces câbles ont l’avantage de posséder un allongement structural relativement élevé mais le critère endurance pourrait être amélioré pour augmenter la tenue en endurance des renforts tout en diminuant les cisaillements dans la matrice polymérique.
Spécifiquement, la technologie LIBS permet de réaliser une analyse de matériau en focalisant un faisceau laser sur la surface d’un échantillon. L’émission d’un plasma résultant de cette focalisation est collectée par un spectromètre. Les données acquises par cette méthode sont des données spectrales qui correspondent, pour chaque point de focalisation sur la surface, à un spectre d’émission comprenant des raies atomiques et moléculaires caractéristiques de la composition chimique élémentaire de l’échantillon. L’intensité de ces raies augmente de manière non triviale avec la concentration des éléments chimiques présents dans l’échantillon. L’étalonnage est réalisé en utilisant plusieurs étalons, c’est-à-dire des échantillons dont les concentrations des espèces sont préalablement connues, pour obtenir un modèle qui permet de lier les signatures spectrales à la concentration des espèces. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour prédire la concentration inconnue d’une espèce à partir d’un spectre. Une fois le modèle défini, il existe des méthodes permettant de définir une mesure de l'incertitude autour des prédictions faites par le modèle (par exemple, des intervalles de confiance). Cependant, il est compliqué d'évaluer la nature des incertitudes en phase d'inférence : il peut être impossible ou très difficile de déterminer si les incertitudes sont entièrement liées à des fluctuations statistiques, ou si les étalons utilisés pour définir le modèle quantitatif sont réellement représentatifs des échantillons à mesurer. En outre, sans pondération particulière des données, l’étalonnage est caractérisé par des incertitudes relatives qui augmentent à mesure que la concentration des espèces dans les étalons diminue, jusqu’à la limite de détection. En fait, un niveau de d'incertitude relative est parfois utilisé comme définition de la limite de détection. De façon générale, les limitations de la technique LIBS sont typiques de toute technique de spectroscopie : la validation de la fiabilité des prédictions est toujours problématique et les incertitudes relatives proches de la limite de détection sont par définition importantes.
L’invention vise à surmonter ces limites en proposant : Un modèle de quantification multivarié et multisorties pour obtenir à la fois les prédictions de concentrations des espèces et des valeurs utilisables pour en déterminer la confiance. À cette fin, l’invention introduit une technique pour valider les prédictions des modèles quantitatifs et pour établir une mesure de confiance des prédictions ou pour identifier la présence d’anomalies (c’est-à-dire des prédictions qui n’ont pas un bon niveau de confiance). Un modèle d’analyse multivariée qui permet de réduire les incertitudes sur la détermination de la concentration des espèces pour obtenir des mesures plus fiables et précises dans le cadre de l’invention.
L’invention vise à résoudre des problèmes liés à la détermination de la concentration des espèces à partir de données spectrales qui peuvent être produites par spectroscopie LIBS ou par d’autres méthodes de spectroscopie (par exemple, imagerie multi- ou hyperspectrale). En général, ce type de données est caractérisé par des spectres spécifiques des espèces présentes dans un échantillon. L’analyse quantitative des signatures spectrales (par exemple, en utilisant l’intensité des raies d’émission ou d’absorption des éléments chimiques) permet enfin de déterminer la concentration des espèces. Dans ce contexte, plusieurs problèmes peuvent survenir.
Les méthodes conventionnelles d’étalonnage donnent une prédiction de la concentration d’une espèce dans un échantillon. Le modèle étant défini en utilisant des étalons connus, il n’y a pas moyen de vérifier que les étalons utilisés pour définir le modèle représentent les échantillons à mesurer, même si cela est forcément une hypothèse à faire pour utiliser le modèle. C’est-à-dire que l’on ne peut pas vérifier que les échantillons à mesurer sont en dehors de la distribution d’apprentissage, et, par conséquent, de vérifier la généralisation du modèle d’apprentissage. Par exemple, les conditions expérimentales d’une mesure lors de l’utilisation du modèle peuvent ne pas correspondre aux conditions expérimentales lors de l’apprentissage du modèle car différents aléas extérieurs peuvent intervenir liés à l’instrumentation, aux conditions environnementales, ou à l’échantillon lui-même.
Le modèle entrainé fournit dans tous les cas une prédiction à partir d’une mesure, sans vérifier que les données utilisées pour l’apprentissage soient effectivement représentatives des données réelles. Il existe donc un besoin pour un outil permettant de vérifier la fiabilité des prédictions lorsque les conditions d’utilisation du modèle varient légèrement par rapport aux conditions d’apprentissage ou au contraire afin de s’assurer que les conditions d’utilisation du modèle n’ont pas changé.
Actuellement, la quantification d’espèces chimiques à partir des données spectrales se fait à l’aide de différentes méthodes univariées, qui prennent en compte partiellement l’information contenue dans les spectres, ou multivariées, qui exploitent totalement ou presque totalement le contenu des spectres. Un exemple de telles méthodes est donné dans la référence [1]. Parmi toutes les variables disponibles dans un spectre (canaux de longueur d’onde ou bandes spectrales), les méthodes univariées utilisent l’information contenue dans une variable, généralement l’intensité d’une raie d’émission (ou la somme des intensités des canaux voisins) à une longueur d’onde donnée, ou d’une bande spectrale, associée à l’espèce qu’on souhaite analyser. Cette information peut ensuite être utilisée pour obtenir une fonction (par exemple, une droite) d’étalonnage qui lie la concentration de l’espèce considérée à l’intensité du signal pour chacun des étalons, pour lesquels la concentration de l’espèce est connue. Mathématiquement, cette procédure définit une relation entre la concentration et l’intensité spectrale. La fonction d’étalonnage peut ensuite être utilisée pour obtenir des prédictions de la concentration d’une espèce dans un échantillon inconnu en inversant cette relation, par exemple au moyen d’une interpolation telle que décrit dans la référence [2].
D’autres méthodes multivariées ont aussi été étudiées, notamment en utilisant des algorithmes basés sur l’analyse en composantes principales et la régression multilinéaire (voir référence [3]). Des réseaux de neurones (décrits dans [4]) ont déjà été introduits dans le cadre de la spectroscopie LIBS, soit en utilisant l’intensité de certaines raies sélectionnées a priori (tel que proposé dans [5]), soit en couplant l’analyse en composantes principales et des réseaux de neurones pour une régression multisorties (tel que proposé dans [6]), soit à travers l’exploitation de l’information contenue dans des spectres résolus temporellement (tel que proposé dans [7]). Le résultat de l’analyse est toujours la prédiction de la concentration d’une espèce (ou plusieurs espèces dans [6]) en fonction de plusieurs variables (d’où l’expression « analyse multivariée »).
Ces dernières années, les techniques d'apprentissage profond, étant donné leurs grandes capacités d'extrapolation, sont devenues des techniques pertinentes également dans le cas de la classification d'échantillons (voir par exemple [8], [9]): ces analyses utilisent des algorithmes très performants (tels que les réseaux de neurones convolutifs) pour la prédiction de la catégorie des espèces chimiques contenues dans les échantillons. Bien que les architectures atteignent de bons résultats de classification, le niveau de confiance des prédictions ne peut être directement établi par le modèle. Comme le soulignent les auteurs des références [10],[11], les mesures classiques telles que l'erreur quadratique moyenne peuvent être très trompeuses selon le niveau de concentration : les auteurs suggèrent donc d'utiliser différentes mesures pour chaque sous-population de données, afin de mieux évaluer les performances du modèle. D'autres approches ont également été proposées afin de vérifier la robustesse d'un modèle, comme la randomisation des valeurs de référence du modèle dans [12] : les auteurs présentent une technique permettant de tester si une prédiction donnée du modèle est obtenue par hasard.
En général, les analyses connues se concentrent sur la prédiction d’une seule variable (la concentration), à partir de données d’entrée de dimensions différentes [5],[7]. Il existe cependant des travaux mettant en œuvre des modèles multisorties, par exemple pour la prédiction simultanée des concentrations de plusieurs éléments chimiques par la technique PLS2 dans [13]. Le premier exemple de régression multisorties en utilisant des réseaux de neurones a été présenté en [6]. Ces algorithmes multi-sorties ont été utilisés pour obtenir plus d'informations en même temps (notamment les concentrations de plusieurs éléments au lieu d’un), tout en utilisant les mêmes données d'entrée.
Cependant, les techniques de l’état de l’art ne permettent pas de déterminer un indicateur de fiabilité des prédictions de concentration fournies par les différents modèles d’apprentissage proposés.
Contrairement aux solutions de l’état de l’art, l'invention traite de la validation des prédictions, plutôt que de celle du modèle. L’invention porte sur une technique permettant d'associer une mesure de confiance des prédictions en utilisant des informations disponibles à tout moment, même dans des données inconnues, et de les comparer ainsi directement à une valeur de vérité terrain. Dans l'invention, cela est réalisé par l'introduction de modèles multisorties, et en particulier par l'introduction d'architectures d'apprentissage profond, capables de traiter efficacement les informations contenues dans les données.
L’invention porte sur une méthode de validation des prédictions à partir d’un modèle multisorties. C’est-à-dire, les sorties secondaires sont mesurables expérimentalement pour permettre d’évaluer la pertinence de la sortie principale, supposée inconnue lors de l’inférence.
L'invention proposée comprend une étape supplémentaire par rapport aux méthodes de l’état de l’art. Des algorithmes multisorties sont utilisés pour prédire les sorties secondaires qui sont vérifiables dans les données expérimentales, afin de pouvoir assurer un degré de confiance dans les prédictions. Cela n'est pas possible lorsqu'on ne prédit que la concentration (ou les concentrations) de l'espèce chimique.
L’invention propose d’utiliser des algorithmes entraînés pour prédire à la fois la concentration d’une espèce à partir des données spectrales, mais aussi fournir des sorties secondaires prédisant des grandeurs additionnelles, comme l’intensité d’émission ou absorption d’une ou plusieurs raies ou bandes spectrales caractéristiques de l’espèce analysée. Ces données supplémentaires doivent être mesurables et vérifiables expérimentalement pendant l’inférence. Par ailleurs, la prédiction de ces valeurs doit être suffisamment compliquée pour le modèle, par rapport à la prédiction principale. C’est-à-dire, la prédiction doit se faire sur une tâche non triviale (dont la complexité est comparable à celle de la prédiction principale) à partir des données d’entrée pour éviter un déséquilibre lors du processus d’apprentissage. Par exemple, il est possible d’utiliser l’intensité des raies ou bandes spectrales intégrées sur des canaux de longueur d’onde voisins. A l’inverse, il n’est pas recommandé d’utiliser simplement l’intensité des raies dans les spectres, qui serait une tâche triviale à résoudre (c’est une simple composante des données d’entrée). Ce type d’information permet de disposer, en phase d’inférence, d’informations additionnelles (d’où l’utilisation des algorithmes multisorties) qui peuvent être rapportées aux données réelles.
L’invention permet de fournir, pour toute prédiction de concentration, un indicateur de fiabilité de la prédiction qui permet, par exemple, d’écarter certaines mesures soumises à des aléas qui vont rendre la prédiction fournie par le modèle sur ces mesures, non fiable.
L’invention a pour objet un procédé, mis en œuvre par ordinateur, d’apprentissage automatique d’un modèle de prédiction multisorties configuré pour déterminer conjointement, à partir d’un ensemble de données spectrales caractéristiques d’un échantillon, au moins une prédiction principale d’au moins une première grandeur physique caractérisant une espèce donnée dans l’échantillon et au moins une prédiction secondaire d’au moins une seconde grandeur physique caractérisant ladite espèce, le modèle de prédiction multisorties étant entrainé à partir d’un ensemble de données spectrales annotées.
Le séchage peut être réalisée au moyen d’un papier absorbant, d’un sèche-cheveux ou d’un casque de coiffure ou tout autre moyen de séchage.
Selon un mode de réalisation préféré, la composition mise en œuvre dans le procédé selon la présente invention est issue du mélange : ▪ d’une composition (A) comprenant : - un ou plusieurs agents oxydants chimiques choisis parmi le peroxyde d’hydrogène, les systèmes générateurs de peroxyde d’hydrogène différents des sels peroxygénés et leurs mélanges tels que définis précédemment, de préférence du peroxyde d’hydrogène ; et - éventuellement un ou plusieurs composés amphotères ou zwittérioniques iv) tels que définis précédemment et/ou un ou plusieurs composés iv’) tels que définis précédemment ; et ▪ d’une composition (B) comprenant : - un ou plusieurs composés choisis parmi les carbonates, les systèmes générateurs de carbonates, les bicarbonates, les systèmes générateurs de bicarbonates et leurs mélanges tels que définis précédemment, de préférence choisis parmi les carbonates, les bicarbonates et leurs mélanges tels que définis précédemment ; et - un ou plusieurs silicates tels que définis précédemment ; et - éventuellement un ou plusieurs agents colorants, de préférence choisis parmi les colorants directs, les colorants d’oxydation et leurs mélanges ; et - éventuellement un ou plusieurs composés amphotères ou zwittérioniques iv) tels que définis précédemment et/ou un ou plusieurs composés iv’) tels que définis précédemment ; et ▪ éventuellement d’une composition (C) comprenant : - un ou plusieurs agents colorants, de préférence choisis parmi les colorants directs, les colorants d’oxydation et leurs mélanges ; et - éventuellement un ou plusieurs composés amphotères ou zwittérioniques iv) tels que définis précédemment et/ou un ou plusieurs composés iv’) tels que définis précédemment ; étant entendu que : - au moins une des compositions (A) ou (B) ou au moins une des compositions (A) ou (B) ou (C), si la composition (C) est présente, de préférence la composition (C), si la composition (C) est présente, comprend un ou plusieurs composés amphotères ou zwittérioniques iv) tels que définis précédemment ; et - au moins une des compositions (A) ou (B) ou au moins une des compositions (A) ou (B) ou (C), si la composition (C) est présente, comprend un ou plusieurs composés iv’). tels que définis précédemment.
Le ou les composés amphotères ou zwittérioniques iv) sont présents de préférence dans la composition (A) ou dans au moins une des compositions (A) ou (C), si la composition (C) est présente.
Lorsqu’ils sont présents, les alcools a) sont présents de préférence dans la composition (B) ou dans au moins une des compositions (B) ou (C), si la composition (C) est présente.
Lorsqu’ils sont présents, les acides organiques b) sont présents de préférence dans la composition (A) ou dans au moins une des compositions (A) ou (C), de préférence dans la composition (C), si la composition (C) est présente.
Lorsqu’ils sont présents, les composés c) sont présents de préférence dans la composition (B) ou dans au moins une des compositions (B) ou (C), si la composition (C) est présente.
Lorsqu’elles sont présentes, les amines organiques d) sont présentes de préférence dans la composition (B) ou dans au moins une des compositions (B) ou (C), si la composition (C) est présente.
De préférence, lorsque la composition selon l’invention est issue du mélange des compositions (A), (B) et (C) telles que définies précédemment, la composition (B) ne comprend pas d’agent(s) colorant(s) choisi(s) parmi les colorants directs, les colorants d’oxydation et leurs mélanges.
Selon un mode de réalisation particulier, la composition (A) est aqueuse, la composition (B) est anhydre et la composition (C) lorsqu’elle est présente est aqueuse.
Sauf indication contraire, une première caractéristique mentionnée dans la description comme étant « au-dessus » ou « au-dessous » d’une deuxième caractéristique peut être comprise comme un contact direct entre les première et deuxième caractéristiques, ou peut en variante être comprise comme un contact indirect entre les première et deuxième caractéristiques par le biais d’autres caractéristiques intermédiaires. En outre, lorsqu’il est mentionné que la première caractéristique est « sur » ou « au-dessus » ou « par-dessus » une deuxième caractéristique, la première caractéristique peut être juste au-dessus ou au-dessus mais aussi à gauche ou à droite de la deuxième caractéristique, ou cela peut faire référence à une configuration générale où la première caractéristique est positionnée à un niveau plus élevé que la deuxième caractéristique. De même, lorsqu’il est mentionné que la première caractéristique est « sous » ou « au-dessous » de la deuxième caractéristique, la première caractéristique peut être juste au-dessous ou au-dessous mais aussi à gauche ou à droite de la deuxième caractéristique, ou cela peut faire référence à une configuration générale où la première caractéristique est positionnée à un niveau plus bas que la deuxième caractéristique.
Différents modes de réalisation ou exemples sont divulgués ci-dessous pour illustrer différentes structures de la présente invention. Par souci de simplification, la description ci-dessous décrit les composants et les configurations de certains modes de réalisation spécifiques. Bien entendu, les modes de réalisation divulgués ne sont que des exemples qui ne sont pas destinés à limiter la présente invention. En outre, des chiffres et/ou lettres de référence peuvent être répétés dans différents exemples illustrés, et cette répétition a un objectif de simplification et de clarification et n’implique aucune relation entre les modes de réalisation et/ou configurations discutés.
En outre, des exemples de techniques et matériaux spécifiques sont donnés dans la description. Toutefois, l’Homme du métier doit être conscient des possibilités d’utilisation d’autres techniques et/ou matériaux.
En référence aux Figures 1 à 10, la présente invention concerne un récipient pour produits cosmétiques, comprenant un corps de récipient 1, un capuchon rotatif 2, un distributeur 3 et un couvercle 4.
Le corps de récipient 1 est configuré pour recevoir des produits cosmétiques. Une extrémité du corps de récipient 1 est réalisée en tant qu’une partie de liaison 11 ; une surface d’extrémité de la partie de liaison 11 comporte un premier trou traversant 111 à travers lequel le produit cosmétique est distribué.
Le capuchon rotatif 2 est adapté sur la partie de liaison 11 par liaison rotative pour définir une cavité 10, scellée de manière étanche, entre le capuchon rotatif 2 et la partie de liaison 11 et en communication à la fois avec le capuchon rotatif 2 et avec la partie de liaison 11. Le capuchon rotatif 2 comporte également un second trou traversant 21 en communication avec la cavité 10.
Le distributeur 3 est monté sur le capuchon rotatif 2. Le premier trou traversant 111, la cavité 10 et le second trou traversant 21 définissent un canal de distribution de produit cosmétique allant du corps de récipient 1 au distributeur 3.
Le couvercle 4 recouvre ladite extrémité du corps de récipient 1, et reçoit également le capuchon rotatif 2 et le distributeur 3.
La présente invention est caractérisée par le fait qu’une saillie 112, qui est formée d’un seul tenant avec la partie de liaison 11 ou le capuchon rotatif 2, est prévue à l’intérieur de la cavité 10. La saillie 112 ouvre ou ferme le canal de distribution de produit cosmétique en fonction d’une rotation du capuchon rotatif 2.
Des modes de réalisation de la présente invention sont illustrés ci-dessous :
En fait, la saillie 112 peut être configurée de différentes manières (c’est-à-dire configurée dans différentes positions) selon qu’elle est formée d’un seul tenant avec la partie de liaison 11 ou avec le capuchon rotatif 2.