INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il a été remarqué par la demanderesse que l’acceptance de charge ou de décharge sur une plage de tension prédéterminée d’une batterie était représentative de l’état de santé (SOH) de celle-ci.
Au travers d’une campagne de mesures préalables sur des batteries représentatives de celles utilisées dans l’application, il est donc possible de déterminer une relation de correspondance entre l’acceptance de charge sur la plage de tension de mesure, en charge ou en décharge, et l’état de santé (SOH) de la batterie.
Suite à une telle campagne d’essai, on peut par exemple prévoir d’enregistrer dans une mémoire une abaque prédéfinie entre la valeur du SOH et l’acceptance de charge, en l’espèce sous forme de droite, comme illustré sur la .
Le procédé selon l’invention comprend une dixième étape 100 de génération d’une ou plusieurs recommandations pour le ou les domaines pour lesquels des données ont été reçues à l’étape 50. Les recommandations visent à réduire l’écart entre le score des profils numériques du second ensemble et le score de l’individu cible. Les recommandations concernent le ou les domaines pour lesquels des données de mode de vie ont été reçues à l’étape 50.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la génération 100 d’une ou plusieurs recommandations consiste à déterminer une ou des modifications du mode de vie de l’individu cible. Cette modification du mode de vie de l’individu cible peut concerner une pratique du mode de vie pour lequel l’individu cible a obtenu un score particulièrement faible, par exemple un score inférieur à un seuil prédéterminé. Cette modification du mode de vie de l’individu cible peut aussi concerner une pratique du mode de vie pour lequel la différence entre le score de l’individu cible et les profils numériques du second ensemble est la plus importante et/ou supérieure à une différence seuil prédéterminée. Ces recommandations permettent donc de modifier le microbiome de l’individu cible, qui aura en retour un effet bénéfique sur le bien-être de l’individu.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, le procédé comprend quatre étapes additionnelles. La première étape additionnelle 110 consiste à obtenir une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, pour l’individu cible et pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, en simulant à l’aide d’un modèle de communauté à l’échelle du microbiome, le suivi d’un régime alimentaire de chaque individu. Le régime alimentaire est déterminé à partir respectivement des données sur l’alimentation de l’individu cible et des données sur l’alimentation dudit chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus. Ainsi, l’empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal pour l’individu cible est obtenue en simulant le suivi d’un régime alimentaire de l’individu cible. De même, l’empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus est obtenue en simulant le suivi d’un régime alimentaire pour dudit chaque individu. Le suivi d’un régime alimentaire se définit comme l’absorption d’aliments dans le cadre de ce régime alimentaire. Ainsi, l’absorption d’aliments dans le cadre d’un premier régime alimentaire est simulée à cette étape 110. L’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprend un vecteur des flux métaboliques. Le vecteur de flux métaboliques comprend une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté du microbiome.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, l’étape additionnelle 110 comprend quatre sous étapes. La illustre cette variante de l’invention.
Une première sous-étape 11 consiste à obtenir au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome. Ces modèles métaboliques à l'échelle du génome peuvent être demandés par le système 200 à une base de données ou à un serveur, après la réception de données métagénomiques à l’étape 10. Le système 200 reçoit en réponse les modèles métaboliques à l'échelle du génome (GSMM), un pour chaque taxon de l'ensemble de données métagénomiques. Les modèles métaboliques à l'échelle du génome peuvent être obtenus en utilisant un dépôt appelé AGORA (http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3703) qui contient des GSMM pour plus de 800 microorganismes du microbiome intestinal, des reconstructions qui ont reçu différents degrés de traitement manuel en termes de contenu de réaction et de définition d'équation de biomasse qui améliore substantiellement sa capacité de prédiction par rapport aux GSMM générés automatiquement.
Un modèle métabolique à l'échelle du génome d'un taxon métagénomique comprend des gènes, des réactions et des métabolites. Un modèle métabolique à l'échelle du génome permet de simuler, par ordinateur, la croissance cellulaire du taxon. Il définit les conditions environnementales, les réactions d'échange et une biomasse individuelle du taxon métagénomique. On entend par "réactions d'échange" des pseudo-réactions qui rendent disponibles différents métabolites aux réactions biochimiques et de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon. Par exemple, une réaction d'échange pour le L-Glucose (EX_Glc_L : =>L_Glc[e]) met à disposition le métabolite L-glucose (L_Glc) dans l'environnement extracellulaire du GSMM ([e]), à partir duquel des réactions de transport spécifiques du GSMM peuvent transporter le métabolite vers le compartiment cytoplasmique/intracellulaire (par exemple par un système de transport dépendant de l'ATP représenté par la réaction L_Glc_ABCtrp : L_Glc[e] + ATP[c] => L_Glc[c] + ADP[c] + Pi[c]), et les réactions intracellulaires peuvent transformer le métabolite pour un objectif métabolique donné (par exemple, dans le cas du L-glucose, le métabolite est canalisé par des réactions du métabolisme central qui permet de générer de l'énergie (ATP) et des précurseurs pour différents constituants de la biomasse). Les conditions environnementales sont les nutriments disponibles pour simuler la croissance cellulaire (par exemple le glucose dans l'exemple ci-dessus) et la biomasse individuelle du taxon est une réaction spécifique qui reflète les besoins de la cellule (acides aminés, nucléotides, lipides, cofacteurs, éventuellement macro-molécules comme l'ADN, l'ARN ou les protéines dans certains modèles) pour fabriquer un gramme de poids sec cellulaire (croissance cellulaire). À titre d'exemple, l'équation de la biomasse de la bactérie A. muciniphila, communément présente dans le microbiome intestinal humain, est présentée ci-dessous :
0.0030965 nadp[c] + 35.5403 h2o[c] + 0.21909 glu_L[c] + 0.0030965 ACP[c] + 0.0030965 coa[c] + 0.0030965 thmpp[c] + 40.1102 atp[c] + 0.0030965 nad[c] + 0.13541 gtp[c] + 0.0030965 amet[c] + 0.21909 gln_L[c] + 0.016021 dttp[c] + 0.084104 ctp[c] + 0.016021 datp[c] + 0.016021 dctp[c] + 0.016021 dgtp[c] + 0.0030965 adocbl[c] + 0.20083 asp_L[c] + 0.42793 ala_L[c] + 0.50987 gly[c] + 0.0030965 10fthf[c] + 0.0030965 thf[c] + 0.079264 his_L[c] + 0.37539 leu_L[c] + 0.21107 thr_L[c] + 0.076146 cys_L[c] + 0.0030965 mqn8[c] + 0.2467 arg_L[c] + 0.20083 asn_L[c] + 0.1278 met_L[c] + 0.0030965 ca2[c] + 0.010648 pg180[c] + 0.010648 clpn180[c] + 0.010648 pgai17[c] + 0.010648 clpnai17[c] + 0.010648 pgi17[c] + 0.010648 clpni17[c] + 0.0030965 cobalt2[c] + 0.090832 utp[c] + 0.17946 ser_L[c] + 0.0030965 q8[c] + 0.0030965 cu2[c] + 0.28544 lys_L[c] + 0.0030965 fe2[c] + 0.0030965 fe3[c] + 0.0030965 fad[c] + 0.0030965 2dmmq8[c] + 0.0030965 gthrd[c] + 0.15452 phe_L[c] + 0.18435 pro_L[c] + 0.12068 tyr_L[c] + 0.0030965 pheme[c] + 0.025011 colipa[c] + 0.0030965 k[c] + 0.2418 ile_L[c] + 0.025011 udcpdp[c] + 0.0030965 5mthf[c] + 0.0030965 mg2[c] + 0.0030965 mn2[c] + 0.0030965 ptrc[c] + 0.0030965 pydx5p[c] + 0.025011 PGP[c] + 0.010648 pe180[c] + 0.010648 peai17[c] + 0.010648 pei17[c] + 0.0030965 ribflv[c] + 0.0030965 so4[c] + 0.0030965 sheme[c] + 0.0030965 spmd[c] + 0.047202 trp_L[c] + 0.35223 val_L[c] + 0.0030965 zn2[c] + dnarep[c] + proteinsynth[c] + 0.0030965 cl[c] + rnatrans[c] -> 40 h[c] + 39.9969 pi[c] + 0.4846 ppi[c] + 40 adp[c] + 0.0030965 apoACP[c] + 0.0030965 cbi[c] + biomass[c] + 0.0030965 dmbzid[c] + 0.025011 PGPm1[c]
Une seconde sous-étape 112 consiste à recevoir au moins une réaction d'échange supplémentaire, qui sera utilisé lors de la construction 113 du modèle de communauté à l’échelle du microbiome.
Une troisième sous-étape 113 consiste à construire un modèle de communauté de microbiome à l’échelle du microbiome. Le modèle de communauté à l’échelle du microbiome est créé en reliant les GSMM individuels par leurs réactions d'échange. Les GSMM individuels échangent des molécules entre leur environnement cytoplasmique individuel et un compartiment luminal partagé par tous les GSMM de la communauté. Ceci permet d'échanger des molécules entre les GSMM et finalement de relier les GSMM. Des réactions d'échange supplémentaires permettent de simuler la libération des molécules dans un compartiment externe tel que le compartiment fécal. Ces réactions supplémentaires sont liées au GSMM individuel et peuvent être reçues au cours de l'étape 113 ou au cours d'une étape précédente, ou peuvent constituer une étape en soi. Dans un autre mode de réalisation, cette étape peut être effectuée à partir des abondances de taxons métagénomiques et des modèles métaboliques à l'échelle du génome rassemblés à des niveaux plus élevés de la hiérarchie taxonomique que les abondances au niveau des espèces, par exemple le genre, la famille, l'ordre, la classe, le phylum. Dans un premier mode de réalisation, les abondances de gènes métagénomiques sont dérivées de catalogues de gènes non redondants du microbiome intestinal humain et les modèles métaboliques à l'échelle du génome sont dérivés d'annotations fonctionnelles desdits catalogues de gènes non redondants. Dans un autre mode de réalisation, la construction d'un modèle de communauté de microbiome inclut des taxons métagénomiques spécifiques à l’individu cible, produit de l'assemblage génomique de-novo avec l'ensemble de données métagénomiques généré à partir de l'échantillon fécal correspondant et la reconstruction du GSMM à partir de l'annotation fonctionnelle du génome.
Une quatrième sous-étape 114 consiste à calculer une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté. On entend par " communauté " l'ensemble des taxons des données métagénomiques combinées. Le vecteur des flux métaboliques de l’empreinte métabolique est calculé sur la base du modèle de communauté à l’échelle du microbiome créé comme décrit précédemment. Le calcul du vecteur des flux métaboliques comprend le calcul des distributions de flux admissibles qui satisfont la contrainte d'état d'équilibre et l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble des données du régime alimentaire comme contrainte externe. Cette méthode d'optimisation linéaire peut être, comme décrit dans l'art antérieur, FBA, pFBA, FVA ou toute autre méthode d'optimisation linéaire appropriée. La biomasse de la communauté est la somme des biomasses individuelles des taxons compris dans les GSMM reçus des taxons, pondérée par les abondances des taxons métagénomiques. Autrement dit, si un taxon métagénomique est présent en plus grande quantité qu'un autre taxon métagénomique, sa biomasse individuelle participera davantage à la biomasse de la communauté. Le jeu de données sur le régime alimentaire est utilisé comme une contrainte externe, c'est-à-dire qu'il définit les métabolites en entrée du modèle de communauté. Le vecteur Vec de flux métaboliques obtenu comprend une distribution des flux métaboliques à travers les réactions de la communauté qui maximise la biomasse de la communauté, ce qui constitue le ressort moléculaire de l'activité de la communauté sous les contraintes alimentaires définies. Ci-dessous est présenté un exemple de vecteur de flux métaboliques (colonne Flux) produit de simulations pFBA sur un modèle de communauté d'un individu comprenant 402479 réactions provenant de 252 taxons métagénomiques identifiés dans l'échantillon fécal simulé sous un profil alimentaire dérivé du questionnaire de fréquence alimentaire (FFQ) de l'individu. Pour des raisons de simplicité, seules 44 réactions sont représentées, correspondant aux réactions d'échange alimentaire qui définissent la consommation de métabolites alimentaires par la communauté (réactions Diet_EX_), la réaction communityBiomass correspondant à la fonction objectif qui est maximisée par l'étape pFBA, un sous-ensemble de réactions du GSMM de deux taxons microbiens de la communauté (Acidaminococcus fermetans et Dorea formicigenerans) avec leur réaction de biomasse correspondante (biomasse400 et biomasse137 dans le tableau 1) et un sous-ensemble de réactions d'échange de la lumière vers le compartiment fécal (réactions EX_ dans le tableau 1).
Reaction Flux Diet_EX_12dgr180[d]_r 0,00356734 Diet_EX_12dhchol[d] 0 Diet_EX_12ppd_S[d] 0 Diet_EX_13ppd[d] 0 Diet_EX_15dap[d] 0 Diet_EX_26dap_M[d]_r 0,02505251 Diet_EX_2ddglcn[d] 0 Diet_EX_2dmmq8[d]_r 0,00124493 Diet_EX_2hyoxplac[d] 0 Diet_EX_2mbut[d] 0 Diet_EX_2obut[d]_r 0,04615976 Diet_EX_glc_D[d]_r 41,2961 … communityBiomass 1,42308326 … Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPO7 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPT 0,02862793 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPt2r_b 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPt2r_f 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPTA_b 0,03232827 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPTA_f 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ATPPRT 0,00042009 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ATPS4 0,04117579 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_biomass400 0,00529993 … Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACALDt_f 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACBIPGT 3,96E-05 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOAC 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOACL 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOALYS2 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMPM_b 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMPM_f 0,00098995 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMT 2,70E-05 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGApts 0,00098995 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_biomass137 0,00498284 … EX_4abut[fe]_f 3,76E-01 EX_4hpro_LT[fe]_f 0,20818282s EX_5mthf[fe]_f 0,00032747 EX_ac[fe]_f 15,9926457 EX_ade[fe]_f 0,10273857 EX_adocbl[fe]_f 1,15E-06 EX_ala_D[fe]_f 1,06E+01 EX_ala_L[fe]_f 11,1187517 EX_arg_L[fe]_f 4,57E+00 EX_asp_L[fe]_f 9,27024944 EX_btoh[fe]_f 0,01100113 EX_but[fe]_f 4,53840879
Tableau 1 : exemple d'un sous-ensemble d'un vecteur de flux métaboliques
Cette variante de l’invention comprenant les sous étapes 111 à 114 permet de retracer spécifiquement la source des composés chimiques du régime alimentaire au compartiment fécal par le biais des flux de réaction dans le modèle communautaire, comme illustré à la . Comme représenté à la , il est possible, grâce à l'invention, de tracer le TMA (triméthylamine) et le TMAO (oxyde de triméthylamine) du compartiment fécal à la source alimentaire (la choline alimentaire (CHOL) étant la source de TMA/TMAO dans le compartiment fécal). Par exemple, avec un régime européen, on peut montrer que deux bactéries (S. wadsworthensis_3_1_45B et E. lenta_DSM_2243) utilisent la TMAO luminale comme accepteur d'électrons dans la respiration, libérant la TMA et diminuant la TMAO dans le compartiment fécal.
La seconde étape additionnelle 120 consiste à calculer une empreinte moléculaire composite de l’activité de la communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du suivi du régime alimentaire. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, l’empreinte moléculaire composite peut être obtenue en calculant la moyenne des empreintes moléculaires de l’activité de la communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du suivi du régime alimentaire obtenues 110 pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus. De manière optionnelle, la moyenne des empreintes moléculaires peut être une moyenne pondérée. La pondération peut se baser sur la similarité déterminée à l’étape 30. Par exemple, les empreintes moléculaires des individus maximisant une similarité avec l’individu cible auront un poids plus important dans le calcul de l’empreinte moléculaire composite que les empreintes moléculaires des individus ayant une similarité plus faible avec l’individu cible.
La troisième étape additionnelle 130 consiste à calculer une ou plusieurs différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible et l’empreinte moléculaire composite. Ces différences permettront ensuite de générer, à l’étape 140, une ou plusieurs recommandations alimentaires. Ces recommandations alimentaires visent à réduire la ou les différences calculées 130.
Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la génération d’une ou plusieurs recommandations alimentaires est effectuée en trois sous étapes. La illustre cette variante de l’invention.
La et une représentation schématique et selon une vue en perspective d’une plaque de centrage selon un deuxième mode de réalisation de la présente invention.
La plaque de centrage selon ce deuxième mode de réalisation diffère de la plaque de centrage selon le premier mode de réalisation en ce que chaque logement de centrage comprend quatre poches latérales 22 ( ).
Il est entendu que chaque poche latérale correspond à un évidement latéral et immédiatement adjacent à une paroi centrale. En d’autres termes, chaque poche latérale contribue à un agrandissement du logement de centrage 20. Notamment, chaque poche latérale 22 est adjacente, à un côté qui lui est propre, dit côté central, de la section centrale 21.
Par ailleurs, et tel qu’illustré à la , chaque poche latérale 22 est délimitée par une paroi dite paroi latérale 22a, essentiellement perpendiculaire à la face avant 11. A cet égard, la paroi latérale 22a comprend un bord, dit bord avant 25, en affleurement avec la face avant 11.
Selon ce deuxième mode de réalisation, chaque poche latérale est disposée entre deux guides de centrage 24. Notamment, et tel qu’illustré à la , chaque guide de centrage 24 peut comprendre deux pans 26 et 27 perpendiculaires entre eux et qui s’étendent à partir de la face avant 11, selon une direction, dite direction d’extension, perpendiculaire à ladite face avant 11. De manière avantageuse, chaque pan 26 et 27 présente, selon une direction perpendiculaire à la direction d’extension, une dimension inférieure à 0,5 mm.
Toujours de manière avantageuse, l’intersection entre les deux pans 26 et 27 perpendiculaires de chaque guide de centrage est évidée 28 sur toute la longueur d’extension du guide de centrage considéré.
L’évidement peut notamment former un alésage fendu. Cet évidement permet d’éviter à l’empilement de se coincer lors de son insertion dans le logement d’alignement.
En outre, chaque pan 26 et 27 comprend un bord dit bord de guidage 25c qu’il partage avec la paroi latérale 22a de la poche latérale 22 qui lui est directement adjacente. Notamment, chacun des bords de guidage 25c s’étendent perpendiculairement à la face avant 11.
Il est par ailleurs entendu, sans qu’il soit nécessaire de le préciser, que la paroi latérale 22a d’une poche latérale est délimitée d’une part par le bord avant et d’autre part par deux bords de guidage 25c reliées entre eux, selon une de leur extrémité, par le bord avant 25 de la poche latérale considérée. Il est également entendu que les bords de guidage de chaque poche latérale sont en affleurement avec le côté central propre à la poche latérale considérée.
Par ailleurs, le bord avant 25 de chaque poche latérale 22 comprend une portion linéaire 25a et deux portions courbées 25b, chaque portion courbée 25b reliant la portion linéaire 25b avec un bord de guidage, la portion linéaire étant parallèle au côté central.
Il est entendu que la paroi latérale 22a suit de manière conforme le bord avant 25.
Le bord avant 22b et le bord latéral 22a de chaque poche sont reliés l’un à l’autre par deux bords perpendiculaires à la face avant et dits bords de guidage 22c.
Le bord avant 22b peut former une arrête saillante ou être chanfreinée ( ) ou encore former un arrondi ( ).
Enfin, la profondeur de chacune des poches latérales, définie par la distance entre le côté central et la paroi latérale peut être inférieure à 3 mm, avantageusement inférieure à 1 mm.
La est une représentation schématique et selon une vue en perspective d’un logement de centrage selon un troisième mode de réalisation de la présente invention.
Ce troisième mode de réalisation diffère du deuxième mode de réalisation en ce que chaque poche latérale comprend un fond, dit fond latéral 30, en retrait de la face avant, le fond latéral 30 étant avantageusement parallèle à la face avant.
Ce calcul est effectué en prenant comme hypothèse H2 que l’accélération f [i] dans le repère inertiel [i] est constante. La différence entre les hypothèses H1 et H2 est due principalement à la rotation de pesanteur apparente vue du référentiel de navigation [p] dans le repère inertiel [i]. Pour une navigation mécanisée horizontale sur l’ellipsoïde de référence terrestre et à azimut libre, cette différence a un effet négligeable sur le terme de correction d’écart de position calculé CorrPPi(t 1 ->t 2 ). On comprend que l’indicateur « SHiftPVdetected » est déterminé pour permettre d’affiner l’évaluation des variations d’erreurs de localisation inertielle selon la dynamique potentielle du porteur à ce moment.
Le deuxième programme corrige la localisation inertielle en utilisant un écart CorrPi calculé comme suit : projection des composantes de CorrPPi(t 1 ->t 2 ) dans le référentiel de navigation [p] depuis le référentiel inertiel [i] qui donne les composantes de correction CorrPPp(t 1 ->t 2 ), en utilisant : l’attitude inertielle émise par le circuit électronique de traitement 130 à t 1 et éventuellement à t 2 , l’attitude de la navigation à t 1 ; calcul de la correction de rotation équivalente de l’attitude et calcul de la position horizontale sur Terre de la localisation horizontale en utilisant la pesanteur apparente (GravApp) et la matrice MC (2x2) de courbure locale de l’ellipsoïde terrestre de la navigation dans le repère horizontal de navigation (ou repère plateforme) [p] et les deux composantes horizontales de correction CorrPPp(t 1 ->t 2 ) ; prise en compte de cette rotation supplémentaire dans les calculs de l’évolution de localisation inertielle de t 1 à t 2 ; ajout de la composante verticale de correction CorrPPp(t 1 ->t 2 ) à l’altitude à t 2 qui est le résultat du calcul de l’évolution de localisation inertielle de t 1 à t 2 pour obtenir CorrPi.
La localisation inertielle est ici utilisée directement pour permettre la navigation de l’aéronef A.
En parallèle, le deuxième programme reçoit également deuxièmes signaux à t k et est agencé pour extraire, des deuxièmes signaux à t k , le lot de données de t k-1 à t k , le lot de données de t k et l’information temporelle et met en œuvre un algorithme de navigation hybridée pour les exploiter pour calculer une localisation hybridée (voir la ).
L’algorithme de navigation hybridée reçoit en entrée les signaux de localisation à t k et des données externes de localisation (données de localisation satellitaire, données de localisation stellaire, données de localisation radar, ou autre).
L’algorithme de navigation hybridée comprend un filtre de Kalman connu en lui-même et un modèle d’erreur de navigation hybridée pour calculer une localisation hybridée de l’aéronef A.
Le circuit électronique de traitement de l’unité de mesure inertielle 100 est agencé pour émettre vers l’unité électronique de calcul de navigation 200 un marqueur temporel (« Time Mark » sur la ) afin de synchroniser les calculs de navigation et de dater les signaux émis par l’unité de mesure inertiels 100. Ceci est particulièrement important pour permettre de dater la navigation hybride vis-à-vis des informations externes qu’elle exploite (en effet, on comprend que pour calculer une localisation hybride à un instant t, il faut associer des données inertielles de localisation et des données externes de localisation correspondant audit instant t).