INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Tout au long du test, le module de test collecte un certain nombre de données. Par exemple, cela peut comporter la collecte 207 de données d’actions de l’utilisateur. Ces données d’action peuvent par exemple comporter le temps d’utilisation, les clics de souris, le défilement des pages visitées, les mouvements de la souris, les adresses des pages visitées ou toute autre interaction avec le service testé. Par exemple encore, le module de test peut réaliser la collecte 208 de données d’observation de l’utilisateur. Ces données d’action peuvent par exemple comporter un enregistrement vidéo du testeur et de l'interviewer, un enregistrement audio du testeur et de l'interviewer, un enregistrement
La illustre une page 300 d’une interface du module de test que peuvent partager le testeur et l’interviewer. Par exemple, cette page comporte une vue partagée 301 du service testé par l’utilisateur. Des vues 302 et 303 des cameras captant respectivement le testeur et l’interviewer peuvent aussi être affichées pour leur permettre de communiquer en temps réel. La vue peut enfin en outre comporter des zones d’interaction 304 , 305 pour permettre d’afficher des données utiles au déroulement du test. Par exemple, ces zones d’interaction peuvent comporter une zone d’échange de messages écrit ou autre.
D’une manière générale, les données suivantes peuvent être collectées de la part du testeur : l’enregistrement issu de sa caméra, l’enregistrement issu de son microphone, l’enregistrement issu du capteur de son écran (c’est-à-dire les affichages auquel il a eu accès sur son écran lors de l’utilisation du service testé). En outre, toutes les informations relatives à l’interaction du testeur avec le service testé vont aussi être collectées : les coordonnées des clics de souris effectuées, les mouvements de la souris effectuées, les changements de page et les séquences de navigation dans le service testé. Enfin, dans le cas de visites de pages web, les modifications du DOM (acronyme de « Document Object Model ») de ces pages peuvent aussi être enregistrées.
Du côté de l’interviewer, les données suivantes peuvent être collectées. Par exemple, tout au long du test, l’interviewer peut marquer le test avec des balises pour indiquer des évènements d’intérêts utiles lors de l’analyse ultérieure des données collectées. Lors du test, l’interviewer peut aussi donner des indications relatives à la gestion des tâches pour le testeur. Ces indications peuvent aussi être récoltées. Les adresses web des pages indiquées par l’interviewer pour le test peuvent aussi être enregistrées.
En fonction des données collectées, et transmises aux serveurs de collecte de données, il va être procédé à un certain nombre de déterminations. Il s’agit par exemple des émotions ressenties par le testeur, les sentiments exprimés par celui-ci tels que déterminés à partir de la transcription des paroles prononcées par le testeur et/ou l’interviewer ou encore à partir de l’analyse des expressions sur le visage du testeur et/ou de l’interviewer. Pour permettre l’analyse de l’expérience utilisateur, diverses représentations de ces émotions et sentiments peuvent être générées telles que des cartes de chaleur (« heatmap s » en anglais), des cartes de navigation dans le service testé (« journey maps » en anglais), des vidéos annotées pour mettre en relation certaines parties du scénario de test des évènements particuliers. En outre, les données brutes peuvent aussi être reformatées pour permettre leur réutilisation comme par exemple les données de la souris, les données HTML permettant de reproduire la navigation de l’utilisateur dans le service testé, et les données vidéos annotées par les marquages de l’interviewer, ou encore des jauges de sentiment ou des transcriptions de navigation.
Les données générées permettent en particulier de mettre en corrélation les émotions de l’utilisateur par rapport aux différentes tâches définies dans le scénario de test, les émotions de l’utilisateur en fonction du temps pendant le test, les émotions de l’utilisateur par rapport à un point particulier de la navigation dans le service testé, ou encore les opinions exprimées par le testeur en fonction du temps pendant le test ou le point de la navigation atteint.
Cela permet d’automatiser l’analyse et d’obtenir un certain nombre de résultats préliminaires déjà utiles à l’étude comportementale sur le service testé.
Au cours du test, le module de test va effectuer un certain nombre de traitements qui sont décrits dans ce qui suit.
En référence à la , on décrit tout d’abord un traitement effectué à partir du flux de données vidéo relatives à l’interface utilisateur présentée au testeur par le service objet de l’étude. Comme déjà évoqué, module de test a accès aux données vidéo issues à la fois de la caméra du testeur, des données issues de la caméra de l’interviewer et aussi des données vidéo issues de l’écran de l’utilisateur. En référence à la , il s’agit des données vidéo affichées dans les vues 302 , 303 et 301 pour ce qui est des données affichées à l’utilisateur.
Ainsi, dans une première étape 401 , le module de test collecte les données vidéo. Au fur et à mesure du test, le module de test va effectuer, dans une étape 402 , un certain nombre de capture des différents flux pour les stocker dans trois modules de mémoire différents.
Une première série d’enregistrements sont stockées dans une étape 403 qui permettent de déterminer les interactions de l’utilisateur avec l’interface du service testé. Par exemple, il s’agit de permettre de déterminer la position de la souris à certains moments du scénario de test. Il peut aussi s’agir de déterminer la position atteinte par l’utilisateur dans cette interface (par exemple la position de l’écran par rapport à la page web affichée, l’utilisateur ayant pu par exemple choisir de dérouler complètement une page ou non ou encore s’arrêter au milieu de la page).
Une deuxième série d’enregistrements peut permettre d’enregistrer dans une étape 404 , dans le cas de visites de pages web, les modifications du DOM (acronyme de « Document Object Model ») de ces pages.
Une troisième série d’enregistrements peut permettre de stocker dans une étape 405 , toute une série de données relatives à chaque changement dans l’interface entre l’utilisateur et le service qui a pu se produire au cours du test.
Tous ces enregistrements sont ensuite traités pour réaliser des analyses du parcours utilisateur sur le service. En effet, avec ces enregistrements, il est permis de déterminer avec exactitude, toutes les interactions de l’utilisateur à des instants précis du test. Il est en particulier ensuite possible, lors d’une étape 406 de mettre en relation des évènements avec des actions prévues dans le scénario de test et/ou des émotions de l’utilisateur déduites de l’analyse vidéo ou de l’analyse des paroles prononcées. Par exemple, il sera possible de générer un ensemble de diagrammes émotionnels qui permettront de relier rapidement des émotions avec des interactions avec le service et permettre ainsi de déterminer avec exactitude ce que chaque interaction avec le service provoque comme sentiment auprès de l’utilisateur.
En référence à la , on décrit maintenant un traitement effectué cette fois à partir du flux de données issues des capteurs disponibles auprès du testeur et de l’interviewer. Tout au long du test, diverses données sont collectées qui peuvent être issues des caméras du testeur et de l’interviewer mais aussi de leurs microphones respectifs ou même de leurs claviers. On peut envisager d’autres capteurs de données issues du testeur ou de l’interviewer.
Dès la fin du test lors de l’étape 501 , le module de test traite les données issues des capteurs du testeur et de l’interviewer, en particulier les données vidéo qui ont capté les visages du testeur et de l’interviewer, les données issues des microphones qui ont capté leurs échanges vocaux, et les données d’écran qui ont capté l’interface utilisateur du service testé.
Suite à ce traitement, une première composition vidéo est créé lors de l’étape 502 à partir des données audio de l’interviewer et des données d’écran du testeur. Une deuxième composition est aussi créée lors de l’étape 503 , cette fois à partir des données vidéo du testeur et des données audio de celui-ci.
Chacune de ces compositions est ensuite transmise lors d’une étape 504 vers le serveur de collecte de données. Elles sont ensuite stockées lors d’une étape 505 avant d’être traitées lors d’une étape 506 aux fins de déterminer les diverses émotions et/ou sentiments exprimés ou détectées par ou auprès du testeur tout au long du scénario de test déroulé.
En référence à la , on décrit maintenant les analyses effectuées à partir des données récoltées durant le test.
Lors d’une étape 601 , une transcription du flux de données audio issues du capteur de voix de l’interviewer est générée. Un fichier est généré qui contient toute la transcription de la voix de l'interviewer sous la forme d'un fichier texte. Lors d’une étape 602 , des éléments de conversation individuels sont générés qui permettent une compréhension des informations échangées entre l’interviewer et le testeur. Par exemple, il s’agit de détecter dans un bloc textuel brut des phrases plus petites et logiques, en fonction par exemple de la langue utilisée lors du test.
Parallèlement, lors d’une étape 603 , un fichier est généré à partir des communications entre l’interviewer et le testeur faites par écrit, par exemple dans la zone de chat de leur interface telle que décrit en référence à la . L’analyse de ces communications permettre de réaliser des corrélations entre les émotions du testeur détectées et les différentes tâches accomplies dans le déroulement du test.
Par ailleurs, lors d’une étape 604 , les données vidéo du testeur sont traitées en vue de déterminer les émotions ressenties par celui-ci lors du test. Ces émotions peuvent par exemple être stockées sous forme de graphique. Plusieurs analyses peuvent être réalisées.
Par exemple, le visage du testeur peut être extrait du flux vidéo aux fins de cibler plus spécifiquement le visage et les yeux. Une boîte englobante est par exemple définie pour suivre le visage du testeur tout le long du flux vidéo. Les coordonnées des yeux dans la boîte peuvent alors être utilisées pour assurer un alignement correct et uniforme lors du traitement, malgré le mouvement de tête. Ainsi, si le testeur penche la tête au cours du test, la détection de l’alignement des yeux peut permettre de recadrer la boite englobante et ainsi toujours réaliser un traitement de détermination des émotions sur un visage réajusté (non penché).
Dans certains cas, le modèle entraîné n’est pas parfait et la valeur initiale Vi résultant d’une mesure, ne correspond pas parfaitement à la valeur cible Vc.
La phase d’exploitation 200 comprend une étape 230 d’obtention de la valeur initiale Vi, la valeur initiale Vi résultant de la mesure suite à l’application de la composition cosmétique initiale 11 i sur des poils 12. La valeur initiale Vi se différencie de la valeur cible par un premier écart.
Optionnellement, la phase d’exploitation 200 comprend une étape 240 de calcul, à partir d’un modèle de détermination automatique d’une valeur d’au moins un paramètre colorimétrique à partir d’une composition cosmétique, d’une matrice, dite matrice jacobienne J. Le modèle de détermination automatique est préférentiellement le modèle entraîné. La matrice jacobienne J représente une variation de la valeur V de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique initiale 11 i en fonction d’une variation de la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i .
La matrice jacobienne J est préférentiellement calculée pour un point de fonctionnement du modèle entraîné égal à la composition cosmétique initiale 11 i .
Optionnellement, une amplitude relative de calcul de la matrice jacobienne J est prédéfinie. Pour chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i , une paire de compositions cosmétiques 45A, 45B, 46A, 46B de calcul est calculée. Pour chaque paire, une première composition cosmétique de calcul 45A, 46A comprend la même quantité de chaque composant 14 que la composition cosmétique initiale 11 i à l’exception d’un des composants 14 pour laquelle sa quantité est réduite du produit de l’amplitude relative et de la quantité dudit composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i . Autrement dit, la quantité dudit composant 14 dans la première composition de calcul 45A, 46A respecte l’équation suivante :
où est la quantité du i-ème composant dans la première composition cosmétique de calcul 45A, 46A, et
est la quantité du i-ème composant dans la composition initiale 11 i .
Pour la même paire, une deuxième composition cosmétique de calcul 45B, 46B comprend la même quantité de chaque composant 14 que la composition cosmétique initiale 11 i à l’exception dudit composant 14 pour laquelle sa quantité est augmentée du produit de l’amplitude relative et de la quantité dudit composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i . Autrement dit, la quantité dudit composant dans la première composition de calcul 45B, 46B respecte l’équation suivante :
où est la quantité du i-ème composant dans la deuxième composition cosmétique de calcul.
Sur la , ce calcul est illustré dans un exemple simple pour lequel la composition cosmétique initiale 11 i ne comprend que deux composants 14. La représente un repère dans lequel la quantité d’un premier composant est notée en abscisses et la quantité d’un deuxième composant est notée en ordonnées.
Sur la , la composition cosmétique initiale 11 i est représentée par un cercle. Les première 45A et deuxième 45B compositions cosmétiques de calcul associées au premier composant sont représentées par des croix. Les première 46A et deuxième 46B compositions cosmétiques de calcul associées au deuxième composant sont représentées par des carrés.
On remarque bien sur la que, pour chacune des première 45A et deuxième 45B compositions cosmétiques de calcul associées au premier composant, la quantité du deuxième composant est égale à la quantité du deuxième composant dans la composition initiale 11 i . De manière similaire, pour chacun des première 46A et deuxième 46B compositions cosmétiques associées au deuxième composant, la quantité du premier composant est égale à la quantité du premier composant dans la composition initiale.
Pour chaque composant 14, une première valeur de calcul VA de l’au moins un paramètre colorimétrique est déterminée en appliquant le modèle de détermination automatique à la première composition cosmétique de calcul 45A, 46A, et une deuxième valeur de calcul VB de l’au moins un paramètre colorimétrique est déterminée en appliquant le modèle de détermination automatique à la deuxième composition cosmétique de calcul 45B, 46B. Un vecteur, dit vecteur gradient , est déterminé en calculant la moyenne des première VA et deuxième VB valeurs de calcul pondérées par l’amplitude relative . Autrement dit, le vecteur gradient respecte l’équation suivante :
où est la gradient associé au i-ième composant 14 de la composition cosmétique initiale 11i.
Les calculs de paires de compositions cosmétiques de calcul 45A, 45B, 46A, 46B, de valeurs de calcul VA, VB, et de vecteur gradient , sont répétés pour chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i , de sorte qu’un vecteur gradient respectif de chaque composant 14 soit obtenu.
Ces vecteurs gradient sont ensuite rangés dans une matrice formant la matrice jacobienne J, par exemple selon l’équation suivante :
où est le nombre de composants 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i .
Aussi, pour une composition cosmétique 11 quelconque dont la quantité de chaque composant 14 se différencie de la composition cosmétique initiale 11 i par une grandeur , une valeur V de l’au moins un paramètre colorimétrique associé s’écrit, par linéarisation au premier ordre du modèle du détermination automatique, avec l’équation suivante :
où est la valeur initiale,
est un vecteur comprenant pour chaque composant, la grandeur de variation de la quantité dudit composant.
La phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape d’adaptation 250 de la composition cosmétique initiale 11 i pour compenser le premier écart entre la valeur initiale Vi et la valeur cible Vc.
L’étape d’adaptation 250 comprend la variation de la quantité de chaque composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i pour former par exemple une composition cosmétique variée dont les quantités de chaque composant respectent l’équation suivante :
où est un vecteur comprenant la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique variée,
est une vecteur comprenant la quantité de chaque composant de la composition cosmétique initiale 11 i , et
est un vecteur comprenant, pour chaque composant14 , la variation de la quantité de ce composant 14.
L’étape d’adaptation 250 comprend ensuite l’évaluation, à partir du modèle de détermination automatique, de l’influence de chaque variation sur la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique.
Préférentiellement, cette influence est évaluée en calculant la valeur d’une fonction de coût , dépendant optionnellement de la valeur initiale Vi, de la valeur cible Vc, de la matrice jacobienne J et de ladite variation.
Préférentiellement, la fonction de coût respecte l’équation suivante :
où est une norme mathématique.
On comprend alors que si la valeur de la fonction de coût est égale à zéro, alors le premier écart est compensé. Cependant, cette valeur de la fonction coût n’est pas toujours atteignable.
Préférentiellement, lors de l’étape d’adaptation 250, la variation et l’évaluation sont répétées plusieurs fois par un algorithme d’optimisation visant à minimiser la valeur de fonction de coût . A chaque répétition, l’algorithme d’optimisation détermine la variation de la quantité de chaque composant 14 en fonction la valeur de fonction de coût de la répétition précédente. Préférentiellement, les variations sont déterminées à partir de la matrice jacobienne J. En effet, les valeurs initiale Vi et cible Vc sont des constantes pour l’algorithme d’optimisation.
Le problème résolu par l’algorithme d’optimisation est alors formulable ainsi :
Selon une variante, l’algorithme d’optimisation appliqué est un algorithme d’optimisation contraint par l’ensemble Ecv de contrainte(s) de viabilité de(s) composition(s) cosmétique(s). Le problème d’optimisation résolu par l’algorithme d’optimisation est alors formulable de la manière suivante :
où est l’ensemble de contrainte de viabilité.
Selon une variante, la fonction de coût est pénalisée par une grandeur représentative de la variation de la quantité de chaque composant 14 et dépendant d’un coefficient prédéfini . Autrement dit, la fonction de coût respecte par exemple l’équation suivante :
La pénalisation de la fonction de coût assure que la composition cosmétique obtenue pour la répétition suivante ne soit pas trop différente de la composition initiale 11 i . Les considérations précédentes sur les problème d’optimisation des équations 9 et 10 s’appliquent également lorsque la fonction de coût respecte l’équation 11 plutôt que l’équation 8.
La résolution du problème d’optimisation fourni des variations optimisées de la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i .
A l’issu de l’étape d’adaptation 250, une composition cosmétique adaptée 11* est obtenue. La composition cosmétique adaptée 11* comprend les mêmes composants 14 que la composition cosmétique initiale 11 i . La quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique adaptée 11* se différencie de la quantité dudit composant 14 dans la composition initiale 11 i , de la variation optimisée correspondante.
Lorsque le problème d’optimisation résolu par l’algorithme d’optimisation est le problème de l’équation 10, la composition cosmétique initiale 11 i et la composition cosmétique adaptée 11* respectent l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité.
En complément facultatif, la phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape 260 d’envoi de la composition cosmétique adaptée 11*, à l’écran d’affichage 16. L’écran d’affichage 16 affiche alors la composition cosmétique adaptée 11*, à destination de l’opérateur.
Selon un autre complément facultatif, la phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape 270 de production d’au moins un échantillon de composition cosmétique adaptée 11*. La production de l’au moins un échantillon est préférentiellement effectuée par l’unité 17 de production de compositions cosmétiques.
L’échantillon de la composition cosmétique adaptée 11* produit est destiné à être appliqué sur des cheveux 12, préférentiellement une mèche de cheveux 12, pour vérifier la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique.
Ainsi, suite à l’application de l’échantillon sur des cheveux 12, une valeur adaptée Va de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée 11* est mesurée à l’aide des mêmes capteurs utilisés pour former les données d’entraînement 18.
La composition cosmétique adaptée 11* étant telle qu’un deuxième écart entre la valeur adaptée Va et la valeur cible Vc est inférieur au premier écart.
Préférentiellement, la phase d’exploitation 200 est répétée au moins une fois formant au moins deux itérations. A chaque répétition, lors de l’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale 11 i , ladite composition cosmétique initiale 11 i est la composition adaptée 11* de la précédente phase d’exploitation 200. Ainsi, aucune des sous étapes 221, 222, 223, 224, 225, 226, 227, 228 ne sont mises en œuvre de nouveau.
A chaque répétition, l’étape 210 d’obtention de la valeur cible n’est préférentiellement pas mise en œuvre.
A chaque répétition, lors de l’étape 230 d’obtention de la valeur initiale Vi de l’au moins un paramètre colorimétrique, ladite valeur initiale Vi est la valeur adaptée Va de la phase d’exploitation 200 précédente. A chaque répétition, lors de l’étape 240 optionnelle de calcul de la matrice jacobienne J, le point de fonctionnement pour lequel la matrice jacobienne J est calculée est la composition cosmétique adaptée 11* de la phase d’exploitation 200 précédente.
Ainsi, pour chaque répétition de la phase d’exploitation 200, une valeur adaptée Va propre à la répétition est mesurée. Préférentiellement, les valeurs adaptées forment une suite convergeant vers la valeur cible Vc.
Les bandes sont ensuite laminées à froid selon le tableau 3 qui précise également les bandes qui ont subi un recuit intermédiaire de recristallisation. Les microstructures ont ensuite été analysées. La bande F a recristallisé après le recuit intermédiaire. Les grains des bandes sont allongés de longueur dans le sens long de laminage de 70 à 200µm. Le rapport de la longueur sur l’épaisseur des grains recristallisés est de 2 à 5. Les bandes I, K et L ont recristallisé avec des grains plus que 200µm.
recuit intermédiaire épaisseur de recuit intermédiaire (mm) réduction à froid réduction finale à froid épaisseur final (mm) A N/A N/A 84% 0,99 B N/A N/A 84% 0,99 C N/A N/A 82% 1,15 D N/A N/A 77% 1,15 E N/A N/A 71% 1,15 F continu 2,74 80% 64% 1,00 G continu 2,80 81% 59% 1,15 H N/A N/A 85% 1,00 I statique 4,00 86% 75% 1,00 J N/A N/A 71% 0,80 K statique 4,5 84% 74% 1,15 L statique 4,5 84% 74% 1,15
Les bandes sont ensuite mise en solution avec une température de 560°C (PMT). Les bandes A, B, C D et F ont recristallisé à grains fins dont la dimension moyenne est 10 à 50µm et avec un rapport de longueur sur épaisseur d’au plus 2.
Les tôles ont ensuite pré revenu puis ont maturé pendant 180 jours et sont à l’état T4. Les tôles ainsi obtenues ont été caractérisées et les résultats sont au tableau 4.
Ondulation (µm) lignage Pliage T.T normalisé à 1 mm (°) A 0,41 2 129 B 0,43 2 124 C 0,44 2 132 D 0,46 >=2 134 E 0,51 >=2 134 F 0,40 >=2 G 0,55 2 114 H 0,55 >=2 128 I 0,65 2 136 J 0,44 1 K 0,71 >=2 L 0,41 >=2 114
Le procédé de fabrication permet d’obtenir des tôles avec les propriétés souhaitées.