INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
En particulier, l’unité de commande C est configurée de manière appropriée (par exécution des étapes d’un algorithme approprié) pour définir une pluralité de zones de travail (identifiées avec une même référence Wa) en fonction desquelles le matériau M agencé sur le plan de travail 2 est virtuellement subdivisé. Par exemple, une fois que le matériau M a été placé sur le plan de travail 2 et qu’une image a été acquise (par exemple à travers les détecteurs d’image 30, ou même, de manière moins préférée, à travers des détecteurs dédiés), ledit matériau M est virtuellement et automatiquement subdivisé en une pluralité de zones de travail (par exemple trois, même si un nombre quelconque tombe dans le cadre de la présente invention), comme montré sur l’exemple schématique de la , lesdites zones de travail étant ensuite projetées sur le matériau, en particulier chacune d’elles individuellement, comme indiqué dans l’exemple de la . Lesdites zones peuvent être égales entre elles ou même différentes, la séparation étant effectuée par l’unité de commande C de la manière la plus appropriée.
Le projecteur 21 est ainsi configuré pour projeter sur le plan de travail 2, sous la commande de l’unité de commande C, des profils (indiqués avec la référence Wap) correspondant aux zones de travail Wa ci-dessus, chaque profil Wap étant adapté à permettre d’identifier une seule zone de travail par rapport aux autres zones de travail.
Selon un troisième objet, l’invention concerne un support de mémorisation lisible par un ordinateur comportant les instructions d’un tel produit programme d’ordinateur.
Selon un quatrième objet, l’invention concerne un système informatique comportant une pluralité de dispositifs électroniques comprenant chacun une unité de traitement et une mémoire, ladite mémoire de chacun desdits dispositifs électroniques comprenant les instructions de programme d’un produit programme d’ordinateur conforme à l’invention.
illustre un exemple d’un système informatique comportant une pluralité de dispositifs électroniques mettant en œuvre un procédé de transport de clé conforme à l’invention ;
illustre un exemple d’un procédé fonctionnel de production de paramètres généraux d’un procédé de transport de clé conforme à l’invention ;
illustre un exemple d’un procédé fonctionnel de génération de clés publique et privée mis en œuvre par tout dispositif électronique d’un système informatique conforme à l’invention ;
illustre un exemple d’un procédé fonctionnel d’encapsulation de clé de session mis en œuvre par tout dispositif électronique d’un système informatique conforme à l’invention souhaitant partager ladite clé de session avec un autre dispositif électronique dudit système informatique ;
illustre un exemple d’un procédé fonctionnel de décapsulation de clé de session mis en œuvre par tout dispositif électronique d’un système informatique conforme à l’invention destinataire d’une clé de session encapsulée par autre dispositif électronique dudit système informatique.
Il est habituel de définir les notions de sécurité suivantes pour des KEMs : un est « correct » si , En particulier, un KEM est « parfaitement correct » si ; un est sûr contre les attaques à clair choisi (CPA-sûr) si pour tout algorithme distingueur s’exécutant en un temps polynomial, étant donnés {par, }, l’avantage de distinguer ( ) de ( ), où et où est choisi de manière uniforme et indépendante de , est négligeable ; Un est sûr contre les attaques à chiffré choisi (CCA-sûr) si pour tout algorithme distingueur s’exécutant en un temps polynomial et ayant accès à un oracle de décapsulation et à , l’avantage de distinguer ( ) de ( ) où et où est choisi de manière uniforme et indépendante de est négligeable, tant que le distingueur se contraint à ne jamais demander à l’oracle de déchiffrer .
Selon des caractéristiques particulières, on pourra réaliser l'un quelconque des dispositifs de génération de paramètres, de génération de clés, d’encapsulation (chiffrement) de clés et de décapsulation (déchiffrement) de clés chiffrées succinctement exposés ci-dessus dans le contexte d'un circuit électronique.
Un tel circuit électronique pourra, par exemple, être constitué par un microprocesseur, par un circuit programmé (également parfois nommé FPGA pour « Field Programmable Gate Array ») ou par une puce à logique câblée (également parfois nommée ASIC pour « Application Specific Integrated Circuit »).
L'invention vise également un moyen de stockage de données inamovible, ou partiellement ou totalement amovible, comportant des instructions de code de programme informatique pour l'exécution des étapes de l'un quelconque des procédés de génération de paramètres, de génération de clés, d’encapsulation (chiffrement) de clés et de décapsulation (déchiffrement) de clés chiffrées, conformes à l’invention. L'invention vise également un programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur comportant les instructions de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées, par l’ordinateur ou le microprocesseur, elles provoquent la mise en œuvre d’un KEM conforme à l’invention.
Ce programme d'ordinateur est remarquable en ce qu'il comprend des instructions pour l'exécution des étapes de l'un quelconque des procédés de génération de paramètres, de génération de clés, d’encapsulation (chiffrement) de clés et de décapsulation (déchiffrement) de clés chiffrées exposés ci-dessus, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur ou dans un microprocesseur. D'autres aspects et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-dessous de modes de réalisation particuliers, donnés à titre d'exemples non limitatifs.
Nous allons illustrer à présent le concept de construction d'un système de KEM conforme à l'invention.
Autrement dit, nous allons montrer comment construire l'algorithme qui sera utilisé pour traiter un bloc de données selon l’invention. On notera que le choix des fonctions ou valeurs numériques dans les exemples inclus vise essentiellement la simplicité de l'exposé, et ne prétend pas refléter des valeurs avantageuses sur le plan d'une mise en œuvre pratique de l'invention.
Comme indiqué ci-dessus, la présente invention concerne également un système informatique comportant une pluralité de dispositifs électroniques communicants mettant en œuvre l'un quelconque des procédés de génération de paramètres, de génération de clés, d’encapsulation (chiffrement) de clés et de décapsulation (déchiffrement) de clés chiffrées décrits ci-dessus.
Composition V6 La composition V6 contient les ingrédients indiqués dans le Tableau 4 suivant.
Produits % massique Eau 84,198 Jus de Yucca 2,5 Sels de manganèse 7,000 Sels potassium 0,243 Sels de fer 4,049 Sels de magnésium 0,500 Sels de cuivre 1,500 Sels de molybdène 0,010
Des dilutions de certaines des compositions précitées ont été réalisées comme indiqué dans le tableau 5 ci-dessous.
Les solutions obtenues ont été testées directement sur le pathogène A. solani comme indiqué précédemment. Les résultats sont regroupés dans le Tableau 5. Les pourcentages en référence aux compositions testées sont des pourcentages massiques.
% massique en composition testée dans de l’eau composition testée 0,05% 0,50% 1,00% 2,00% 3,00% 6,00% 10,00% Composition V1 0,00 41,26 67,19 86,25 100,0 100,0 100,0 Sels de manganèse 1,5% + eau + jus de yucca 2,5% 0,00 10,0 20,7 53,38 100 100 100 Sels de cuivre 1,5%+ eau + jus de yucca 2,5% 0,0 0,0 13,2 36,0 74,9 100,0 100,0 Sels de fer 4,05% + eau + jus de yucca 2,5% 0,0 0,0 1,2 12,3 15,0 40,1 84,6 Sels de potassium 0,24% + eau + jus de yucca 2,5% 3,7 13,5 10,3 16,0 18,1 18,5 16,8 Sels de magnésium 0,5 % + eau + jus de yucca 2,5% -2,1 5,5 8,1 6,5 4,8 3,1 -2,6 Sels de molybdène 0,01% + eau + jus de yucca 2,5% 9,1 29,0 28,4 25,8 27,0 17,5 19,2 + jus de yucca 2,5% 0,0 0,0 0,0 0,0 7,1 29,9 65,5 Composition V6 0,00 77,10 109,80 102,90 103,30 97,8 102,2
Le Tableau 6 ci-dessous regroupe les valeurs des EC 50 et EC 95 des différents mélanges testés sur A. solani .
Composition testée EC 50 (% massique) EC 95 (% massique) Composition V1 0,65% 2,53 Composition V6 0,31 1,30 sels de fer 4,05% + jus de yucca 2,5g +eau 5,85 >10% KCl 0,24% + eau+ jus de yucca 2,5% >10% >10% sels de magnésium 0,5% + eau+ jus de yucca 2,5% >10 >10 Sels de cuivre 1,5% +eau+2,5% jus de yucca 2,11 2,80 Sels de molybdène 0,01% + eau + jus de yucca 2,5% >10 >10 jus de yucca 3 % + eau 7,96 >10
Au vu des résultats des tableau 5 et 6, on constate que les compositions V1 et V6 diluées dans de l’eau sont efficaces contre A. solani , ce qui n’est pas le cas de la composition contenant uniquement le jus de yucca à 2,5 % ou uniquement le jus de yucca et un des oligo-éléments.
La présence du mélange d’oligo-éléments et notamment du cuivre diminue la valeur EC 50 .
Effet in vitro sur R. solani Des dilutions de certaines des compositions précitées ont été réalisées comme indiqué dans le tableau 7 ci-dessous.
Les solutions obtenues ont été testées directement sur le pathogène R. solani comme indiqué précédemment. Les résultats sont regroupés dans le Tableau 7. Les pourcentages sont des pourcentages massiques.
R. solani % massique V1 V6 Jus de yucca 1 Jus de yucca 2 0,05% 101,3 0 0,3 8,6 0,50% 100,5 0 -5,3 95,2 1,00% 101,7 72,1 3,6 98,0 2,00% 96,8 101,5 32,5 101,3 3,00% 97,9 93,5 40,4 101,1 6,00% 90,9 96,0 56,7 98,7 10,00% 91,5 92,7 62,0 1003 EC 50 (%) 0,93 0,15 0,93 EC 95 (%) 1,65 0,49 1,65
On constate au vu des résultats du tableau précité que la composition V1 est efficace dès qu’elle se trouve au pourcentage massique de 0,05% alors que la composition V6 est efficace contre R. solani à partir de 1% ou 2%. On constate également que les jus de yucca 1 et 2 qui sont des jus de yucca schidigera provenant de producteurs différents n’ont pas la même efficacité sur R. Solani. A la dose de 0,5% le « jus de Yucca 1 » a une efficacité de 0 alors que le « Jus de Yucca 2 » enregistre une performance de 95,2%. Cette différence d’efficacité montre bien qu’il n’est pas possible de produire une composition efficace standard de manière reproductible en utilisant directement des produits issus des plantes.
Essais in vitro - tests directs contre Plasmopara viticola - Septoria tritici - Fusarium graminearum - Erysiphe necator
Les évaluations ont été faites avec un test de micro-titrage à 96 puits pour évaluer l'activité fongicide in vitro de chaque solution.
Une gamme de concentrations (jusqu'à 8) de chaque solution a été testée contre une suspension calibrée de spores de Fusarium graminearum et contre une suspension calibrée de Zymoseptoria tritici .
Ceci peut donc aider à évaluer de manière plus fiable la durée de lecture d’un texte, et donc à aider à limiter les notifications au temps effectif de lecture du texte.
La vitesse de lecture du texte peut être estimée de différentes manières. Par exemple : La vitesse peut être prédéfinie : comme une vitesse par défaut ou par configuration; comme une vitesse de lecture d’un utilisateur, estimée pendant une phase de calibration. La phase de calibration peut être effectuée de différentes manières. Par exemple, un utilisateur peut lire un texte de référence en appuyant sur un bouton pour signifier le début et la fin de la lecture. Il peut également lire un texte à voix haute, afin d’estimer la durée de lecture du texte de référence. Dans les deux cas, la vitesse de lecture de l’utilisateur peut être estimée par exemple en divisant la taille du texte de référence par le temps de lecture obtenu ; la vitesse peut tenir compte d’une complexité du texte. Elle peut par exemple prendre une première valeur ou une seconde valeur en fonction de la complexité du texte, ou l’utilisateur peut avoir effectué plusieurs phases de calibrations pour différentes complexités ou intervalles de complexité ; la vitesse de lecture peut être estimée en temps réel, par exemple en mesurant la vitesse de scrolling de l’utilisateur, ou la vitesse de déplacement oculaire via un dispositif de suivi oculaire.
Selon les modes de réalisation, l’étape 310 d’estimation d’une vitesse de lecture d’un consommateur peut être effectuée pour chaque contenu après détection de l’accès à ce contenu, ou lors d’une phase de calibration préalable à une consommation de contenus (par exemple lors d’une phase d’initialisation du procédé ou lors d’une phase de personnalisation du procédé, pour son adaptation à un profil utilisateur).
Ces exemples sont donnés à titre d’exemple non limitatifs uniquement, et, de manière générale, la vitesse de lecture de l’utilisateur peut être estimée par toute méthode permettant d’obtenir une vitesse de lecture de l’utilisateur par défaut, en fonction du contenu du texte et/ou par des mesures en temps réel.
Ces méthodes peuvent également être combinées. Par exemple, une première vitesse de lecture par défaut peut être obtenue, puis corrigée en temps réel par le biais de mesures.
La représente un troisième exemple d’un procédé selon certains de modes de réalisation de l’invention.
Dans certains de modes de réalisation de l’invention, le procédé comprend une détection d’un début de consommation d’un contenu et/ou une surveillance de la consommation via une analyse de mesures issues d’au moins un capteur d’activité d’un consommateur dudit contenu.
Dit autrement, au moins un capteur peut aider à déterminer une activité de l’utilisateur vis-à-vis du contenu. Ceci peut aider à détecter le début de la consommation et/ou à suivre la consommation, c’est-à-dire que : lorsque les mesures de l’au moins un capteur indiquent une activité du consommateur vis-à-vis du contenu, le début de la consommation du contenu peut être détecté ; une fois que le début de la consommation peut être détecté, la consommation peut être suivie, et la limitation des notifications maintenue, tant que les mesures de l’au moins un capteur indiquent une activité du consommateur vis-à-vis du contenu.
De tels modes de réalisation peuvent par exemple aider à évaluer en temps réel si le consommateur, qui peut notamment être un utilisateur du dispositif informatique, est en train de consommer le contenu, et donc aider à limiter les notifications en temps réel, uniquement lorsque l’utilisateur est en train de consommer le contenu.
Ainsi, la méthode 400 peut comprendre, dans certains modes de réalisation : une réception 410 de mesures de l’au moins un capteur d’activité ; une détection 420, à partir des mesures, du début de la consommation à partir des mesures de l’au moins un capteur d’activité ; si les mesures de l’au moins un capteur d’activité indiquent que la consommation du contenu a débuté, l’étape 230 de limitation de l’au moins une notification ; sinon, un retour à l’étape de détection 420.
Ainsi, la limitation de l’au moins une notification n’est enclenchée que lorsque la consommation du contenu a débuté.
La méthode 400 peut également comprendre, en combinaison ou non avec les étapes 410 et 420 : une détection 430 « en continu » de la consommation en cours. Ceci consiste à vérifier (par exemple périodiquement), à partir de mesures effectuées à différents instants, reçues en temps réel par l’au moins un capteur d’activité, si la consommation du contenu est en cours ou non ; si la consommation du contenu est en cours, le maintien de la limitation de l’au moins une notification à l’étape 230 ; sinon, une étape 440 de fin de la limitation de l’au moins une notification, pouvant être suivie d’un retour à l’étape 420 de détection du début de la consommation.
Ainsi, les étapes 430 et 440 permettent de vérifier en continu, une fois la limitation de l’au moins une notification mise en œuvre, que la consommation du contenu est en cours, et d’arrêter de limiter la notification courante dès que le consommateur a terminé la consommation du contenu.
Si des notifications ont été différées, elles peuvent par exemple être rendues à l’utilisateur à l’étape 440 de fin de limitation.
L’au moins un capteur d’activité du consommateur du contenu peut être n’importe que type de capteur dont les mesures permettent de déterminer si le consommateur est en train de consommer le contenu. Par exemple, il peut s’agir : d’un capteur dont les mesures permettent de détecter la présence du consommateur. Par exemple, un tel capteur peut être une caméra permettant le visage de l’utilisateur face à la caméra, un capteur de présence, un capteur de position embarqué dans un dispositif mobile porté par l’utilisateur tel qu’une montre connectée, des lunettes connectées (smartglasses) ou un téléphone de type smartphone, permettant ainsi de détecter que l’utilisateur est à proximité du dispositif informatique, etc. d’un capteur permettant de détecter une activité du consommateur sur le dispositif en lien avec le contenu consommé, tel qu’un clavier, une souris, ou un dispositif de suivi oculaire. Dans ce cas, la détection de scrolling, d’action sur le clavier ou d’un déplacement des yeux sur le contenu permet de vérifier que le consommateur est bien en train de consommer le contenu ; d’un capteur permettant la détection d’une action de l’utilisateur sur un support physique distinct de l’au moins une interface homme machine sur lequel le contenu est rendu. Par exemple, une caméra embarquée dans des lunettes telles que les lunettes 100c permet de détecter que l’utilisateur des lunettes consomme un contenu sur un support physique distinct des lunettes, par exemple si l’utilisateur écrit sur une feuille, tourne les pages d’un livre ou d’un journal, ou encore scrolle sur un écran tactile dans un lieu public.
Ces exemples ne sont donnés qu’à titre d’exemple uniquement, et de manière plus générale tout capteur dont les mesures permettent de déterminer si le consommateur est en train de consommer le contenu peut être utilisé. Les mesures des capteurs peuvent également être combinées. Par exemple, un suivi oculaire peut n’être enclenché que si un capteur de présence indique que l’utilisateur se situe à proximité du dispositif.
Par ailleurs, le procédé peut comprendre un découpage 320 (ou partition) en mots de la portion de texte considérée. Par exemple, lors de ce découpage, les mots de la portion (y compris les mots vides éventuellement présents dans la portion) sont insérés dans une structure de données telle qu’un tableau ou une liste (aussi appelée ci-après « lowTab »). Dans l’exemple détaillé, où le texte simplifié ne comprend plus de ponctuation, on considère comme un mot les caractères compris entre deux espaces ou compris entre le début de la portion et le premier espace (dans l’ordre d’apparition) de la portion ou compris entre le dernier espace (dans l’ordre d’apparition) de la portion et la fin de la portion. Si la portion simplifiée contient deux espaces consécutifs, ces deux espaces consécutifs sont alors traités comme un mot de 0 caractère entre deux espaces (ce qui se traduit par un ajout d’un mot de 0 caractères (aussi appelé « élément vide » ci-après) dans la structure « lowTab »). Ainsi, le nombre d’éléments de la structure « lowTab » est toujours égal au nombre d’espace dans la phrase simplifié moins un. . Dans cette structure de données, les mots sont ordonnés selon leur l’ordre d’apparition (de lecture) dans la portion de texte simplifiée. Ainsi, le découpage de la portion simplifiée déjà présentée en exemple ci-dessus, peut par exemple produire le tableau « lowTab » suivant (où les éléments sont séparés ici à titre d’illustration par des « , »)
[ en,mai,2021, ,nous,avons,organisé,une,réunion,pour,discuter,des,accords,de,paris,pour,le climat,,la,réunion,s’est,terminée,à,19h,et,aucune,avancée,n’a,été,conclue,, ]
Comme illustré, dans cette structure, chaque mot de la portion simplifiée peut correspondre à un élément de la structure, un caractère unique de type « espace » délimitant deux mots n’apparaissant pas par exemple dans la structure; mais une succession de n (n>1) espaces apparaissant par contre comme n-1 élément(s) « vide » distinct(s) dans la structure de données.
Dans l’exemple illustré, le procédé comprend en outre une obtention 330 d’au moins une chaîne de caractères, appelée ci-après « chaîne de caractères candidate ». Cette chaîne de caractères candidate peut par exemple être obtenue à partir d’une base de séquences textuelles ayant une signification dans une langue (et une structure grammaticale correcte dans cette langue (comme par exemple « Les accords de Paris sur le climat. »). Par la suite, on qualifiera une telle séquence de « séquence candidate » (ou « séquence brute » ou « séquence originale »).
Il peut s’agir selon les modes de réalisation d’une base locale au dispositif ou accessible à distance par le dispositif (et stockée par exemple une base située sur le serveur 140 ou le dispositif de stockage 150 de la ).
Cette base est aussi parfois appelée ci-après plus simplement « glossaire ».
Selon les modes de réalisation détaillés, la base être relative à une ou plusieurs langues.
Dans certains modes de réalisation, l’au moins une chaîne de caractères candidate peut être obtenue par une transformation (ou compactage) 322 d’une séquence de mots candidate. Par exemple, la chaîne de caractères candidate peut être la chaîne résultant de la séquence originale après suppression de certains caractères présents de la séquence candidate (comme des espaces, des signes de ponctuations, et/ou des groupes de caractères formant un mot vide) ou modification de certains caractères présents de la séquence originale (pour former une chaîne uniquement en minuscules, ou en variante uniquement en majuscules par exemple). Ainsi, dans l’exemple illustré, les chaîne de caractères candidates correspondant aux séquences candidates compactées ne comportent que des caractères minuscules et ne comprennent plus ni mot vide, ni ponctuation, ni espace. Ainsi, la chaîne de caractères obtenue à partir de la séquence originale « Les accords de Paris sur le climat. » est « accordsparisclimat ».
Le compactage peut être optionnel dans certains mode de réalisation. Par exemple, il peut être effectué une première fois lors de la constitution de la base de séquences candidates (ou lors de l’ajout d’une séquence candidate dans la base), les chaîne de caractères candidates correspondant aux séquences compactées étant mémorisées, par exemple dans la base. Une chaîne de caractères correspondant à une séquence compactée peut par exemple alors être associée, dans la base, d’une part optionnellement à la séquence candidate originale, et d’autre part à au moins une information destinée à enrichir des ensemble de mots « similaires » à la séquence candidate (comme exposé plus loin), comme une explication associée à cette séquence candidate.
Dans certains modes de réalisation, une chaîne de caractères candidate peut être obtenue directement sous forme « compactée » (ie sans mot vide, ponctuation, espace, ou majuscule (en variante minuscule)) par exemple via une interface homme machine du dispositif.
Dans l’exemple illustré, le procédé peut comprendre une obtention 334 d’un nombre total de mots de la séquence candidate (donc en incluant les mots vides éventuels) et/ou d’un nombre total de mots, sans tenir compte des éventuels mots vides, de la séquence candidate. (donc en excluant du décompte les mots vides éventuels).
Ainsi, à la séquence candidate « Les accords de Paris sur le climat. » correspondant un nombre total de mots égal un 7 et un nombre total de mots, en excluant les mots vides, égal à 3.
Selon les modes de réalisation, le nombre total de mots en incluant et/ou en excluant les mots vides éventuels peut être obtenu par calcul, à partir de la séquence candidate, lorsque celle-ci est accessible au dispositif 200,ou obtenu via une interface homme machine ou une interface de communication du dispositif 200 (notamment lorsque la chaîne de caractères candidate correspondant à la séquence candidate compactée a elle-même été reçue via une interface homme machine ou une interface de communication du dispositif 200).