INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La classification mise en œuvre correspond par exemple à une classification via une méthode de partition en k-moyennes (de l’anglais « k-means »). Cette méthode de partition en k-moyennes est par exemple associée à une méthode dite « Elbow » (ou « coude » en français) afin de regrouper les différents profils obtenus en groupes ou classes de différents niveaux de performance d’amortissement.
Une telle phase d’apprentissage permet ainsi de croiser les données issues des (ou associées aux) deuxièmes véhicules avec des données obtenues de services après-vente (données sur les pannes / défauts / niveau d’usure / niveaux de performance d’amortissement) rencontrées par les amortisseurs de ces deuxièmes véhicules).
Dans une troisième opération de la phase de prédiction, les premières et deuxièmes données sont utilisées pour alimenter le ou les modèles de prédiction / classification appris ou entrainés pendant la phase d’apprentissage. Il ressort de ce ou ces modèles une information représentative d’une prédiction du niveau de performance d’amortissement de chaque amortisseur ou de l’ensemble d’amortisseurs du premier véhicule 10.
La détermination du niveau de performance des amortisseurs du premier véhicule 10 est par exemple mise en œuvre en utilisant la méthode dite des k-moyennes, laquelle est par exemple mise en œuvre par un réseau de neurones, par exemple de type LSTM. Le réseau de neurones de type LSTM permet de prédire le niveau de performance du ou des amortisseurs du premier véhicule en temps réel à partir des premières et deuxièmes données collectées.
Les premières et deuxièmes données sont ainsi traitées pour déterminer la probabilité d’appartenance à chaque classe de la pluralité de classes générées pendant la phase d’apprentissage. Le niveau de performance d’amortissement déterminé pour le premier véhicule 10 correspond au niveau de performance associé à la classe pour laquelle la probabilité d’appartenance est la plus élevée.
U ≃ B – Y
V ≃ R – Y
alors Col(1) peut représenter la luminosité, Col(2) la composante U, Col(3) la composante V. D’autres types de représentation sont évidemment possibles, tel que la représentation TSL pour teinte saturation luminosité (en anglais HSL Hue Saturation Lightness).
Une ligne de séparation 3 d’un pixel initial peut être utilisée pour être visualisée et apporter sa contribution aux luminosités et/ou couleurs et/ou teintes d’au moins un pixel final 7 ou groupe 7 de photogénérateurs considéré, au prorata de toute ou de la partie, de la surface de visualisation de la ligne de séparation 3, qui est en regard du pixel final 7 ou du groupe 7 de photogénérateurs considéré.
Dans le cas préférentiel et illustré d’une ligne de séparation 3 en ligne droite, cette surface de visualisation est obtenue à partir du produit d’une propriété de largeur de la ligne de séparation 3 par la longueur de ladite ligne de séparation 3.
La surface de visualisation de la ligne de séparation 3 séparant différents domaines 30 diminue d’autant la surface prise en compte du/des domaines 30 adjacents du sgpixel initial 2 pour les autres prorata de surface.
Par exemple, en référence aux figures 2 et 3, pour une pixelisation (ou rastérisation) pour une visualisation de l’image initiale sur un écran : Si la densité de pixel l’image initiale de sgpixels est telle que l’on a un pixel initial en face d’un groupe 7 photogénérateur R, G, B de l’écran, le procédé 1 calcule la valeur moyenne sur chaque composante de couleur de l’écran, au prorata de la surface de chaque couleur de chaque domaine 30 du sgpixel 2 initial de l’image initiale, éventuellement complétée au prorata de la surface de visualisation de la séparation 3 (sa largeur x sa longueur) fois ses composantes de couleurs, respectivement. Si ce rapport 1 :1 n’est pas obtenu, il conviendra de considérer un prorata de la surface relative occupée par le dit photogénérateur 71, 72 ou 73 (surface ramenée à la surface totale du pas de réplication) et de calculer la moyenne des propriétés des domaines 30 des pixels initiaux en superposition de cette surface. De la sorte, les valeurs moyennes de lumière transmise ou générée par l’écran seront spatialement au plus proches des informations représentées localement dans chaque domaine 30 des sgpixels 2 initiaux, pour une meilleure fidélité de la représentation de l’image par l’écran.
Ce type de règle n’empêche pas d’appliquer plus globalement des corrections de type gamma (linéarité), ou de conversion des couleurs entre l’image initiale des sgpixels et sa matérialisation produite sur l’écran.
Bien entendu, en cas d’agrandissement, seule une partie de l’image initiale des sgpixels pourra être représentée, sur la base des mêmes règles de correspondances appliquée aux pixels dans ou à cheval avec la zone de l’écran.
Les figures 2 et 3 illustrent comment appliquer ce type de règle, avec une variante selon qu’on se limite à considérer le pixel final 7 ou groupe 7 pour sa taille globale R+G+B comme indivisible, ou qu’on le découpe au contraire en 3 entités distinctes 71, 72, 73 présentes en leur positions respectives et différentes.
En référence à la , pour une pixellisation (ou rastérisation) pour une conversion vers une image de format bitmap classique avec des pixels finaux sans sgpixel, le procédé 1 procède avec les mêmes règles de correspondance pour celles exposées pour matérialiser l’image initiale de sgpixels vers un écran, si on souhaite la convertir vers un objet de format matriciel classique de l’art antérieur.
La illustre une conversion d’une image initiale de sgpixels 2 enregistrée selon le procédé 1 selon l’invention et à convertir en image finale vers une matrice de 4 x 4 de pixels finaux 7 ou de groupes 7 de photogénérateurs 7 (carrés pleins) d’un écran qui montre l’image de sgpixels 2.
Parmi les sgpixels 2 de l’image initiale, on remarque en particulier trois sgpixels référencés SGA, SGB et SBC successifs le long d’une ligne de sgpixels.
On suppose chaque pixel final 7 capable de restituer une couleur Rouge (R), Vert (V), Bleu (B) en allumant des émetteurs 71, 72, 73 proportionnellement aux valeurs R, V, B de ces pixels finaux.
Le sgpixel 2 du centre est un sgpixel dit SGB. Pour ce SGB, la ligne (trait) de séparation 3 est la séparation du sgpixel SGB, active, et visible (par exemple de couleur verte, à la largeur représentée directement par celle du trait) séparant SGB en deux domaines 31 et 32. D’autre sgpixels 2 sont représentés en traits plus fins autour.
Un pixel final est appelé par son numéro de ligne et de colonne de cette manière :
Dans une sixième étape 56, le véhicule est contrôlé en fonction des informations représentatives d’une catégorie d’usure.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de prédiction d’une catégorie d’usure ou d’un niveau d’usure des plaquettes de frein d’un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires, sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
« Procédé et système de surveillance d’un modèle fonctionnel » DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapporte à un procédé et un système de surveillance d’un modèle fonctionnel.
ETAT DE LA TECHNIQUE Les modèles d’apprentissage automatique sont utilisés de plus en plus par l’utilisation très étendue d’algorithme de vision d’ordinateur, par exemple, dans les véhicules automobiles. Un nombre croissant de caméras à l’intérieur et à l’extérieur du véhicule observent à tout instant l’environnement intérieur et extérieur du véhicule.
Les modèles d’apprentissage automatiques sont, par exemple, installés sur des systèmes sur une puce SoC puissants qui utilisent en général différents types d’accélérateurs matériels pour décharger les noyaux CPU.
En principe, il faut s’assurer qu’à la fois le modèle de l’apprentissage automatique et aussi le matériel qui l’applique répondent aux exigences de fonctionnement quant à la sécurité des fonctionnalités prévues comme, par exemple, le prévoit la norme ISO 21448. De plus, il faut respecter les conditions de sécurité fonctionnelle selon la norme ISO 26262 ; Cela est, par exemple, important si des systèmes d’exploitation ne sont pas sécurisés au sens de la norme ISO 26262 ou si l’on utilise des accélérateurs de matériel. Il est rare qu’un système complexe composé d’un système sur une puce SoC et d’autres composants techniques tels que, par exemple, des mémoires de travail, des alimentations, etc. se compose globalement de composants développés selon ISO 26262. C’est pourquoi, pour de tels systèmes, on définit fréquemment, de manière explicite un chemin critique particulièrement sécurisé.
La présente invention a pour objet un procédé implémenté par ordinateur pour surveiller un modèle fonctionnel pour fournir des données pour au moins une fonction d’une machine commandée par ordinateur, notamment d’un algorithme de reconnaissance d’image, le modèle définissant au moins un résultat intermédiaire en se fondant sur les données d’entrée dans au moins une première étape de traitement et, le modèle fonctionnel, se fondant sur le résultat intermédiaire détermine, dans au moins une autre étape de traitement, une sortie du modèle fonctionnel, le résultat intermédiaire et la sortie du modèle fonctionnel sont fournis à un modèle de surveillance pour la reconnaissance d’anomalies et, en se fondant sur le résultat intermédiaire et la sortie du modèle fonctionnel on effectue une reconnaissance d’anomalies et, on effectue au moins une étape de validation d’une fonctionnalité du modèle fonctionnel et/ou d’une fonctionnalité du modèle de surveillance.
L’expression modèle fonctionnel signifie dans le cas de la présente description, un modèle, notamment un algorithme permettant de fournir des données pour au moins une fonction d’une machine commandée par ordinateur.
Un exemple d’un tel modèle est un algorithme de reconnaissance d’images assistées par du matériel ou un programme et qui fournit des données de sortie, à partir de données d’entrée, qui, dans ce cas sont des données d’images, notamment numériques. Un tel algorithme est, par exemple, un algorithme de classification. Mais, il peut également être avantageux, en liaison avec la reconnaissance ou détection d’anomalies que le modèle soit un algorithme de régression. Mais cela n’exclut pas que le modèle ou une application en aval du modèle effectue une classification définitive.
Il est prévu que le modèle fonctionnel s’appuyant sur les données d’entrée détermine, dans au moins une première étape de traitement, par exemple, en s’appuyant sur l’inférence, au moins un résultat intermédiaire. Dans au moins une autre étape de traitement, par exemple, dans une étape de post-traitement, le modèle fonctionnel s’appuie sur le résultat intermédiaire pour déterminer la sortie du modèle fonctionnel.
A la fois le résultat intermédiaire et aussi la sortie sont soumis à un modèle de surveillance d’une détection d’anomalies. La détection d’anomalies vérifie les résultats du modèle fonctionnel surveillé quant aux éventuelles anomalies, par exemple, les données aberrantes. Le défit de la détection d’anomalies consiste à distinguer entre les vraies « données aberrantes » qui proviennent d’une erreur d’exécution d’une fonction de consigne et les fausses « données aberrantes » selon lesquelles des événements rares avec des variations brusques des entrées conduisent à de telles données aberrantes. Toute donnée aberrante ne provient pas nécessairement d’un défaut d’exécution d’une fonction de consigne. C’est pourquoi la seule détection des données aberrantes n’est pas suffisante pour conclure à une exécution erronée d’une fonction de consigne du modèle fonctionnel. Tout au contraire, les données aberrantes ne sont, en général, aucune preuve qu’il y a eu effectivement un événement d’erreur à reconnaître.
Selon l’invention, il est, pour cela, prévu de compléter la détection d’anomalies par au moins une étape de validation d’une fonctionnalité du module de fonction et/ou d’une fonctionnalité et du modèle de surveillance.
Dans une deuxième mise en œuvre du guide d’onde optique, tout ou partie de celui-ci est disposé dans le substrat.
Dans cette deuxième mise en œuvre du guide d’onde optique, une première portion du guide d’onde optique se trouve hors du substrat tandis qu’une deuxième portion du guide d’onde optique se trouve à l’intérieur du substrat.
Dans un premier exemple, le guide d’onde optique présente un ratio, entre les proportions de la première portion et de la deuxième portion, de 85/15.
Dans un deuxième exemple, le guide d’onde optique présente un ratio, entre les proportions de la première portion et de la deuxième portion, de 75/25.
Dans un troisième exemple, le guide d’onde optique présente un ratio, entre les proportions de la première portion et de la deuxième portion, de 50/50.
Toutefois, selon les besoins, on pourra envisager d’autres valeurs de ratio, entre les proportions de la première portion et de la deuxième portion, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention.
En outre, le guide d’onde optique est configuré pour guider, dans au moins un mode de propagation optique donné, au moins un faisceau lumineux à au moins une longueur d’onde de travail, le long d’au moins une direction de propagation de la lumière.
Ainsi, le guide d’onde optique peut guider dans au moins un mode de propagation optique donné, deux ou plus de deux faisceaux lumineux à deux ou plus de deux longueurs d’onde de travail, le long de deux ou plus de deux directions de propagation de la lumière.
Dans un premier exemple du guide d’onde optique, le faisceau lumineux est un faisceau laser émis dans le spectre visible.
Dans un deuxième exemple du guide d’onde optique, le faisceau lumineux est un faisceau laser émis dans le spectre non visible (p. ex. UV ou proche de l’infrarouge).
Dans l’invention, la mémoire 120 est de type connu (p. ex. un mémoire RAM, ROM ou EEPROM) et est configurée pour stocker une base de données 121 et des instructions exécutables 122 par processeur.
Dans la base de données 121, chaque enregistrement est configuré pour associer un facteur de correction avec un milieu analyte, un milieu de référence prédéterminé, une longueur d’onde de travail, un premier indice de réfraction du milieu analyte et un deuxième indice de réfraction du milieu de référence prédéterminé.
Dans l’invention, chaque facteur de correction est conçu pour corriger la ligne de base d’un deuxième spectre optique, dit deuxième spectre Raman, qui est représentatif d’un milieu de référence prédéterminé.
En pratique, la ligne de base à corriger est causée par le capteur Raman sur puce 110 lors de la génération du deuxième spectre Raman, en réponse à l’irradiation d’au moins un rayonnement d’excitation sur le milieu de référence prédéterminé.
Ainsi, le milieu de référence prédéterminé peut comprendre deux ou plus de deux deuxièmes indices de réfraction.
Dans une mise en œuvre particulière, la ligne de base à corriger est causée par un capteur Raman sur puce qui est similaire ou identique au capteur Raman sur puce 110.
Par exemple, un médecin aura accès en lecture à des données concernant la santé, stockées chiffrées dans le serveur de données, ces données pouvant être issues de différentes applications de traitement de données.
Les applications de traitement de données peuvent être des logiciels de mise en forme de rapports (par exemple pour un laboratoire d’analyse médicale, un centre d’anatomo-pathologie). Les applications de traitement de données peuvent être des logiciels d’aide à l’analyse de données (par exemple logiciels d’analyse d’images médicales issues de scanner, d’IRM, de radiographies, d’échographies). Les applications de traitement de données peuvent être des logiciels d’aide à la décision médicale (par exemple logiciels d’intelligence artificielle de prédiction d’un risque de présence ou d’évolution de pathologie, ou logiciel d’évaluation des risques lors d’un accouchement par voie basse).
Avantageusement, la génération de la clé maîtresse est obtenue par combinaison du mot de passe utilisateur avec une chaîne aléatoire (sel crytpographique, salt ), cette chaîne aléatoire étant générée par l’utilisateur lors de la création du compte utilisateur, ou lors d’un changement de mot de passe utilisateur. La chaîne aléatoire est stockée dans le serveur central, et la chaîne aléatoire est fournie par le serveur central, lors de la connexion de l’utilisateur, après le contrôle de l’authentification de l’utilisateur.
Avantageusement, le contrôle de l’authentification de l’utilisateur est effectué à l’aide du protocole SRP ( Secure Remote Password ) et d’une authentification à plusieurs facteurs.
Avantageusement, la chaîne aléatoire est obtenue par un algorithme de hachage de type Argon2, et plus particulièrement Argon2id, en version 1.3. Une présentation d’Argon2 est donnée par Jos Wetzels ( The password hashing competition and Argon 2, Applied Cryptography, 2015 ).
Avantageusement, l’étape de réponse du serveur central à la requête d’authentification comprend l’envoi au terminal utilisateur d’un identifiant unique de session généré par une fonction de hachage.
Dans d’autres mises en œuvre, l’identifiant unique provient d’un générateur de nombres pseudo-aléatoires, utilisant une fonction de hachage, et/ou des algorithmes de chiffrement par blocs, et/ou des algorithmes basés sur la théorie des nombres.
Avantageusement, la fonction de hachage est non inversible, le résultat obtenu par le hachage (empreinte) ne permettant pas de trouver la suite de bits d’origine. Avantageusement, la fonction de hachage est sans collision, de sorte qu’il n’est pas possible de calculer en un temps raisonnable un nombre de hachés aléatoires fournissant une empreinte donnée. La fonction de hachage est par exemple SHA-3 ( Secure Hash Algorithm -3 ).
Avantageusement, les clés publiques sont sauvegardées en clair dans la base de données des clefs publiques du serveur central.
Avantageusement, un code et une chaîne de caractères uniformes sont associés à chaque application de traitement de données, dans la base de données répertoriant les applications de traitement de données. La chaîne de caractères uniformes est par exemple un URI ( Uniform Resource Identifier ), permettant les redirections web ou mobiles ( Mobile deep linking ).
Avantageusement, les données stockées dans le serveur de données sont organisées dans une hiérarchie de dossiers et fichiers dont les noms peuvent être chiffrés ou non.
Avantageusement, le procédé comprend une étape d’envoi d’un message ou d’un fichier depuis un premier terminal utilisateur expéditeur, à destination d’au moins un deuxième utilisateur destinataire du message, le procédé comprenant une étape de hachage du corps du message ou du fichier et de chiffrement du message ou du fichier avec la clé publique du destinataire, après l’étape de hachage et avant l’envoi au serveur. Le chiffrement et l’authentification sont avantageusement réalisés par deux algorithmes différents, par exemple XSalsa20 et Poly1305 MAC, ces deux algorithmes prenant en entrée la clé publique du destinataire et la clé privée de l’expéditeur.
Dans certaines mises en œuvre, le procédé comprend une étape de hachage du sujet du message, avant l’étape de chiffrement du message avec la clé publique du destinataire. Un hachage est avantageusement appliqué à l’ensemble du message (sujet+corps), pour une conversation de groupe.
Avantageusement, le procédé comprend une étape d’envoi du message haché et chiffré au serveur central, par le terminal expéditeur, et une étape de routage par le serveur central du message chiffré, vers au moins un utilisateur destinataire du message.
Le procédé permet ainsi une conversation entre deux utilisateurs, par exemple un médecin et un patient, un obstétricien et un radiologue. Le procédé permet une conversation de groupe, avec une vérification de ce que le même message a été envoyé à tous les participants. Dans le cas d’une attaque visant à altérer le message envoyé, le contenu du message est déchiffré et un deuxième hachage est effectué. Une comparaison entre les deux empreintes est effectuée. Si les deux empreintes sont différentes, un avertissement est avantageusement affiché sur le terminal du destinataire, et éventuellement de l’expéditeur, par exemple « attention, le message a pu être altéré ».
Avantageusement, le procédé comprend une étape de stockage du message chiffré dans une base de données du serveur central.
- pour contrôler deux attributs sémantiques ou plus, les instructions amènent le dispositif informatique à combiner chaque direction de gradient respective de chaque classificateur associé aux deux attributs sémantiques à commander ou plus ;
- les instructions amènent le dispositif informatique à démêler le contrôle d’attribut sémantique respectif avant application au générateur ;
- chaque contrôle d’attribut sémantique respectif comprend un vecteur de direction de gradient respectif calculé à partir de paramètres du classificateur d’attribut sémantique respectif associé au contrôle d’attribut sémantique respectif ; et
démêler un contrôle d’attribut sémantique respectif d’un autre contrôle d’attribut sémantique respectif consiste à supprimer des dimensions de données importantes du vecteur de direction de gradient associé au un contrôle d’attribut sémantique respectif du vecteur de direction de gradient associé à l’autre contrôle d’attribut sémantique respectif ;
- les dimensions de données importantes supprimées répondent à un seuil identifiant ces dimensions de données présentant une valeur absolue supérieure ou égale au seuil ;
- si la i -ème dimension de données pour le vecteur de direction de gradient associé au contrôle d’attribut sémantique respectif est identifiée par le seuil, la i -ème dimension de données correspondante pour le vecteur de direction de gradient associé à l’autre contrôle d’attribut sémantique respectif est remise à zéro ;
- les instructions amènent le dispositif informatique à recevoir une entrée identifiant au moins l’un des attributs sémantiques respectifs à contrôler par rapport à l’image source ;
- l’entrée identifiant au moins l'un des attributs sémantiques respectifs comprend une entrée granulaire pour déterminer une quantité d’attribut sémantique à appliquer lors de la génération de l’image synthétisée ;
- les instructions amènent le dispositif informatique à réaliser l'une quelconque ou plusieurs des actions consistant à :
fournir le générateur et le réseau auxiliaire pour générer les images synthétisées en tant que service ;
fournir une interface d’e-commerce pour acheter un produit ou un service ;
fournir une interface de recommandation pour recommander un produit ou un service ; et
fournir une interface de réalité augmentée à l'aide de l’image synthétisée pour fournir une expérience de réalité augmentée.
[Fig 1A] Les Figures 1A, 1B et 1C illustrent une vue d’ensemble d'aspects liés à la formation et/ou à l’architecture divulgués dans le présent document, conformément à des modes de réalisation respectifs. La Fig. 1A est une représentation graphique d’un dispositif informatique fournissant un réseau neuronal convolutionnel (CNN) conformément à un mode de réalisation. La Fig. 1B est une représentation graphique de dimensions de gradients respectifs pour attributs sémantiques et, conformément à un mode de réalisation. La est un organigramme d'opérations d’une optimisation en une étape, conformément à un mode de réalisation.
La est un tableau d’images pour illustrer le démêlage d'attributs sémantiques, à savoir, le sourire des lunettes, sur des images faciales conformément à un mode de réalisation.
La est un pseudocode listant des opérations, conformément à un mode de réalisation.
- a) une étape de requête, par une application client de l’utilisateur d’un premier service, d’un accès aux données du même utilisateur, issues d’un second service ;
- b) la redirection de l’utilisateur vers le serveur central ;
- c) une étape, par le serveur central, d’autorisation du profil utilisateur ;
- d) une étape de redirection de l’utilisateur vers le premier service, avec des clefs de déchiffrement ;
- e) une étape de déchiffrement, par l’application client de l’utilisateur du premier service, des informations issues du second service.