INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’infrastructure aquatique comprend également au moins un système 4 de surveillance de l’exploitation de l’infrastructure, comprenant au moins un calculateur 40, et une mémoire 41. Le calculateur peut comprendre un ou plusieurs processeurs, microprocesseurs, contrôleurs, microcontrôleurs, FPA, etc. La mémoire 41 peut être une mémoire non volatile stockant des instructions de code exécutées par le calculateur 40. La mémoire 41 peut également stocker un ensemble de paramètres de fonctionnements relatifs à l’infrastructure aquatique. Le calculateur et la mémoire peuvent être colocalisés, c’est-à-dire être se trouver physiquement dans l’infrastructure aquatique, ou être délocalisés, par exemple dans un serveur distant. Le système 4 de surveillance de l’exploitation de l’infrastructure comprend également au moins l’un d’un capteur 42 de niveau d’eau dans le bac de récupération 12, et d’un capteur 43 de température de l’eau du bac de récupération. Avantageusement, le système 4 de surveillance comprend un capteur 42 de niveau d’eau dans le bac de récupération 12 et un capteur 43 de température de l’eau du bac de récupération. Le capteur de niveau d’eau peut par exemple être un ou plusieurs capteur(s) de pression disposé au fond du bac de récupération. Alternativement, et de façon non limitative, le capteur de niveau d’eau peut également être un capteur à ultrasons ou un capteur laser.
Le capteur de niveau d’eau 42 dans le bac de récupération 12 est adapté pour mesurer en continu ou à une fréquence temporelle déterminée un niveau d’eau dans le bac de récupération, qui peut être converti en un volume d’eau contenu dans le bac de récupération, si la géométrie de ce bac est connue. C’est le cas des exemples de courbes représentées dans les figures 2 à 6, où l’axe des abscisses représente le temps et l’axe des ordonnées représente un volume d’eau dans le bac de récupération. Dans la suite, on désignera la grandeur obtenue à partir des mesures du capteur de niveau d’eau par « quantité d’eau », cette grandeur désignant soit un niveau d’eau, soit un volume d’eau dans le bac de récupération 12. Quand le système de surveillance 4 comprend un capteur de niveau d’eau 42 dans le bac de récupération, le calculateur 40 est en communication avec celui-ci pour recevoir les mesures de quantité d’eau réalisées.
Le capteur de température de l’eau 43 du bac de récupération est adapté pour mesurer la température de l’eau contenue dans le bac de récupération ou dans le circuit, entre le bac de récupération et en amont de l’échangeur thermique 135, ce dernier cas étant représenté sur la . Le capteur de température 43 est adapté pour réaliser des mesures en continu ou à une fréquence déterminée. Quand le système de surveillance 4 comprend un capteur de température, le calculateur 40 est en communication avec celui-ci pour recevoir les mesures de température réalisées.
Dans des modes de réalisation, le système 4 de surveillance de l’exploitation de l’infrastructure comprend en outre un ou plusieurs capteurs de niveau d’eau dans le bassin à débordement 10. Comme pour le capteur 42, ce capteur de niveau d’eau peut être un capteur de pression disposé au fond du bassin à débordement, ou encore un capteur à ultrasons ou un capteur laser. Également, les données obtenues par ce capteur peuvent être traduites en un volume d’eau, connaissant le volume du bassin à débordement.
Comme décrit plus en détails ci-après, le calculateur 40 est configuré pour analyser les données relatives à l’évolution temporelle de la quantité d’eau dans le bac de récupération et/ou de la température de l’eau du bac de récupération, pour détecter des évènements d’exploitation du bassin à débordement, comprenant par exemple être des dysfonctionnements, fuites, ou des pannes de matériel.
Dans des modes de réalisation, le calculateur 40 est également configuré pour piloter les systèmes pilotables 13, 31, 32, 33 décrits ci-avant afin d’adapter leur fonctionnement aux évènements détectés. Ainsi, il est possible de piloter plus finement les systèmes de gestion d’une infrastructure aquatique, et notamment des systèmes fortement énergivores tels que le chauffage et la ventilation, en fonction de l’activité réelle de l’infrastructure, et en particulier de l’activité des occupants du bassin.
En référence aux figures 2 à 6, on va maintenant décrire un procédé de surveillance de l’exploitation de l’infrastructure mis en œuvre par le système de surveillance 4. Les principales étapes du procédé sont représentées schématiquement sur la .
Ce procédé comprend une étape 100 d’acquisition, respectivement par le capteur de niveau d’eau 42 ou par le capteur de température 43, de données relatives à l’évolution temporelle d’une quantité d’eau dans le bac de récupération ou d’une température de l’eau du bac de récupération. Dans des modes de réalisation, l’étape 100 comprend également l’acquisition, par le capteur de niveau d’eau 44 dans le bassin à débordement, de données relatives à l’évolution temporelle d’une quantité d’eau dans le bassin à débordement.
Dans des modes de réalisation, cette acquisition est réalisée à une fréquence déterminée de façon permanente, pour pouvoir surveiller en permanence l’infrastructure aquatique et détecter des évènements éventuels. La fréquence d’acquisition des données de quantité d’eau ou de température est de préférence d’au moins une fois par minute, de préférence de plus d’une fois par minute, par exemple entre 1 et 10 fois par minute. Le procédé comprend la réception 200, par le calculateur 40, des données acquises par le ou les capteurs 42, 43, et le cas échéant 44. Dans un mode de réalisation, les données sont transmises par les capteurs au calculateur 40 au fur et à mesure de leur acquisition. Ceci permet une détection plus rapide des éventuels dysfonctionnements et donc une résolution plus rapide. En variante, les données peuvent être transmises au calculateur 40 à une fréquence inférieure à leur fréquence d’acquisition, par exemple de l’ordre d’une à plusieurs fois par heure.
Le nombre d’itérations nécessaires pour charger l’ensemble des batteries B1,…,BP du groupement G1 est de P.
À l’échelle du circuit d’alimentation, le nombre d’itérations nécessaires pour charger l’ensemble des batteries B1,…,BM correspond au nombre de batteries du groupement comprenant le plus grand nombre de batteries.
La sélection, à chaque itération, de la batterie à charger au niveau de chaque groupement – et donc des N batteries à charger au total au niveau du circuit d’alimentation – peut dépendre des niveaux de charge respectifs des batteries B1,…,BM, par exemple pour donner la priorité aux batteries dont le niveau de charge est le plus faible ou, à l’inverse, aux batteries dont le niveau de charge est le plus élevé.
Par ailleurs, la illustre également un autre mode de fonctionnement de l’aéronef 2 – ou mode tampon – dans lequel les besoins en puissance des groupes d’entraînement, et plus exactement de leurs moteurs électriques respectifs, sont faibles, mais dans lequel les batteries B1,…,BM n’ont pas besoin d’être chargées.
Les batteries B1,…,BM sont traitées de manière passive, comme des tampons d’énergie. En d’autres termes, la puissance fournie par les convertisseurs électriques E1,…,EN transite simplement par les batteries B1,…,BM pour alimenter les groupes d’entraînement.
La illustre schématiquement une architecture d’un système SYS 100 de génération automatique de contenus à des fins de simulation de cyber-influence et de lutte informationnelle, notamment à des fins de formation ou d’entraînement à la compréhension de la cyber-influence et de la lutte informationnelle. Les contenus générés sont à base de textes, qui peuvent éventuellement être complétés par des publications d’autres types, comme des images et/ou des vidéos et/ou des signaux sonores.
De manière illustrative et non limitative, la suite de la description repose sur des modes de réalisation de génération automatique de contenus à des fins de formation à la compréhension de la cyber-influence et de la lutte informationnelle.
Le système SYS 100 de génération automatique de contenus comporte un ensemble de bases de données DBS (« DataBases Set » en anglais) 110.
L’ensemble de bases de données DBS 110 inclut une base de données de contraintes CDB (« Constraints DataBase » en anglais) 112. La base de données de contraintes CDB 112 contient de nombreuses contraintes linguistiques classées par type (type d’émotion, type de comportement, type de thématique…) permettant de restituer des contraintes de génération automatique de texte de natures variées parmi lesquelles choisir pour mettre en place tel ou tel scénario de formation.
L’ensemble de bases de données DBS 110 inclut une base de données de contenus réels RCDB (« Real Content DataBase » en anglais) 113. Les contenus réels sont des contenus qui sont ou ont étés accessibles en source ouverte et qui ont été collectés, notamment collectés sur des plateformes de réseaux sociaux (e.g. Twitter (marque déposée), Facebook (marque déposée)…), de sites internet (presse en ligne, blogs…), ou par exemple des contenus numérisés (journaux, magazines…).
L’ensemble de bases de données DBS 110 inclut préférentiellement une base de données de contenus générés GCDB (« Generated Content DataBase » en anglais) 114. Les contenus générés sont des contenus automatiquement générés par le système SYS 100 de génération automatique de contenus au fil de sessions de simulation (e.g., formation ou entraînement) à la cyber-influence et à la lutte informationnelle.
L’ensemble de bases de données DBS 110 inclut préférentiellement une base de données de modèles d’intelligence artificielle AIMDB (« Artificial Intelligence Models DataBase » en anglais) 111. Un modèle d’intelligence artificielle peut ainsi être sélectionné parmi différents modèles d’intelligence artificielle stockés dans la base de données de modèles d’intelligence artificielle AIMDB 111, comme par exemple GPT-2 (« Generative Pre-trained Transformer 2 » en anglais), GPT-3 (« Generative Pre-trained Transformer 3 » en anglais) ou encore LaMDA (« Language Model for Dialogue Applications » en anglais), pour ne citer que ceux-ci parmi la multitude de modèles de langage existants. Plusieurs modèles d’intelligence artificielle permettent notamment de générer automatiquement des contenus dans différentes langues (allemand, chinois…).
Les modèles d’intelligence artificielle stockés dans la base de données de modèles d’intelligence artificielle AIMDB 111 sont des modèles de langage avec contraintes (« Constrained Language Models » en anglais). Ces modèles d’intelligence artificielle respectent une base de contraintes lexicales permettant de générer du texte cohérent, par exemple à partir d’un ensemble de mots-clefs ou à partir d’un simple début de phrase. Comme divulgué ci-après, de tels modèles de langage avec contraintes ne peuvent pas permettre en eux-mêmes de constituer un environnement de formation adéquat, et doivent donc être customisés (ou spécialisés) pour répondre aux besoins spécifiques du scénario de formation.
Préférentiellement, les modèles d’intelligence artificielle stockés dans la base de données de modèles d’intelligence artificielle AIMDB 111 sont des modèles de langage pré-entraînés (« pre-trained » en anglais).
L’ensemble de bases de données DBS 110 inclut une base de connaissances KB (« Knowledge Base » en anglais) 115. Les connaissances définissent des schémas de comportements relationnels entre acteurs d’un scénario de formation (relation d’influence, relation de conflit, enchaînement de réponses à des messages…). Ces connaissances permettent de définir un graphe d’actions pour mettre en place le scénario de formation à partir d’un graphe d’influence entre acteurs. Un exemple de graphe d’influence et de graphe d’actions est présenté ci-après en relation avec la . De plus, les connaissances incluent des collections de thématiques, de vocabulaire, d’émotions, afin de permettre d’élaborer du contenu sur tel ou tel sujet ou autour de tel ou tel mot-clef.
Le système SYS 100 de génération automatique de contenus comporte en outre un module de traitement PM (« Processing Module » en anglais) 120 adapté et configuré pour générer automatiquement des contenus à partir de données d’entrée ID (« Input Data » en anglais) 101, plus particulièrement grâce à un module de génération de contenus CGM 122. Les données d’entrée ID 101 comportent des informations de description d’un scénario de formation : description d’acteurs du scénario de formation (noms, comptes de réseaux sociaux…) selon un graphe de relations sociales (membres d’une même communauté, relations d’influence, relations d’opposition…), description d’états d’humeur des acteurs, description de support de communication (articles de presse, tweets…) associés aux acteurs, mots-clefs relatifs à des sujets ou événements adressés dans le scénario de formation, volume de contenus à créer (quantité de messages…), temporalité, etc. Les données d’entrée ID 101 fixent un cadre au scénario de formation pour lequel des contenus doivent être automatiquement générés. Le module de traitement PM 120 est en outre adapté et configuré pour fournir ces contenus sous forme de données générées (« Generated Data » en anglais) 102.
Le système SYS 100 de génération automatique de contenus comporte en outre un gestionnaire d’interface utilisateur UIM (« User Interface Manager » en anglais) 130. Le gestionnaire d’interface utilisateur UIM 130 peut inclure un afficheur et des dispositifs de saisie (clavier…) et de pointage (souris…), ou d’une manière générale, des dispositifs d’interaction avec un ou plusieurs utilisateurs. Le gestionnaire d’interface utilisateur UIM 130 peut inclure une interface avec un réseau de communication pour permettre une interaction à distance. Le gestionnaire d’interface utilisateur UIM 130 est adapté et configuré pour recevoir les données d’entrée ID 101 et les faire suivre au module de traitement PM 120. Le gestionnaire d’interface utilisateur UIM 130 est par ailleurs adapté et configuré pour recevoir du module de traitement PM 120 les données générées 102 et les mettre à disposition d’une plateforme de formation (ou plus généralement, une plateforme de simulation).
Dans un mode de réalisation particulier, le gestionnaire d’interface utilisateur UIM 130 est en outre adapté et configuré pour permettre à un ou plusieurs utilisateurs d’évaluer des contenus automatiquement générés, de donner des consignes de raffinement de ces contenus (supprimer ou corriger des messages, rectifier des redondances, raccourcir des messages, introduire des nuances, ajouter des mots-clefs…) et de valider des contenus automatiquement générés afin de mettre à disposition de la plateforme de formation (ou plus généralement, la plateforme de simulation) les contenus ainsi validés.
Le module de traitement PM 120 comporte un module de configuration CM (« Configuration Module ») 121 adapté et configuré pour paramétrer le module de traitement PM 120, et plus particulièrement le module de génération de contenus CGM 122 en fonction des données d’entrée ID 101, et d’éventuelles consignes de raffinement. Le module de configuration CM 121 est adapté et configuré pour customiser (ou spécialiser) un modèle de langage avec contraintes, c’est-à-dire de lui ajouter de nouvelles contraintes, afin de le rendre adéquat aux spécificités de la formation à préparer. Un mode de réalisation particulier du module de configuration CM 121 est divulgué ci-après en relation avec la .
Le module de traitement PM 120 comporte en outre un module de génération de contenus CGM (« Content Generation Module ») 122 adapté et configuré pour générer automatiquement des contenus en respectant les contraintes définies par le module de configuration CM 121. Le module de génération de contenu CGM 122 utilise un modèle d’intelligence artificielle, tel que customisé par le module de configuration CM 121, pour générer automatiquement les contenus en respectant lesdites contraintes.
Le module de traitement PM 120 comporte préférentiellement en outre un module d’évaluation de contenus CAM (« Content Assessment Module ») 123 adapté et configuré pour gérer l’évaluation des contenus automatiquement générés par le module de génération de contenus CGM 122 et de transmettre les consignes de raffinement éventuelles au module de configuration CM 121 afin d’ordonner au module de génération de contenus CGM 122 la mise à jour en conséquence des contenus automatiquement générés. Préférentiellement, le module d’évaluation de contenus CAM 123 est adapté et configuré pour calculer un ensemble de métriques sur les contenus générés et comparer ces métriques à des seuils prédéfinis, afin de fournir via le gestionnaire d’interface utilisateur UIM 130 un tableau de bord qualitatif vis-à-vis des contenus automatiquement générés et ainsi guider un ou plusieurs utilisateurs dans l’éventuel raffinement et la validation des contenus automatiquement générés.
La est une vue de face d’une gâche d’un élément de stockage selon l’invention, dans une configuration active,
La est une vue de face d’une gâche d’un élément de stockage selon l’invention, dans une configuration inactive,
En se référant à la , un élément de stockage 1 selon l’invention a une forme parallélépipédique et est délimité par une paroi horizontale inférieure plane 2 faisant office de fond, par une paroi horizontale supérieure plane 3 faisant office de plafond et par trois parois latérales 4 reliant des bords de ladite paroi horizontale inférieure plane 2 à des bords de ladite paroi horizontale supérieure plane 3. Les trois parois latérales 4 s’étendent verticalement et comprennent deux parois parallèles et une paroi de liaison reliant lesdites deux parois parallèles en étant perpendiculaire à celles-ci. La paroi horizontale inférieure plane 2, la paroi horizontale supérieure plane 3 et les trois parois latérales 4 sont pleines et ne laissent subsister aucune ouverture ou aucun orifice. La paroi horizontale inférieure plane 2 et la paroi horizontale supérieure plane 3 ont chacune une forme rectangulaire et sont parfaitement superposée l’une à l’autre. La quatrième paroi latérale de l’élément de stockage 1, et qui est parallèle à la paroi de liaison, se présente sous la forme d’un premier volet 6 et d’un deuxième volet 7 montés coulissants dans des rails 8, 9 parallèles dudit élément de stockage 1. Parmi ces rails 8, 9, on distingue : -un rail inférieur 8 présentant un segment central longeant un grand bord de la paroi horizontale inférieure plane 2, et deux segments latéraux prolongeant de chaque côté ledit segment central, et longeant chacun un bord court de ladite paroi horizontale inférieure plane 2, lesdits deux segments latéraux étant perpendiculaires au segment central, - un rail supérieur 9 présentant un segment central longeant un grand bord de la paroi horizontale supérieure plane 3, et deux segments latéraux prolongeant de chaque côté ledit segment central, et longeant chacun un bord court de ladite paroi horizontale supérieure plane 3, lesdits deux segments latéraux étant perpendiculaires au segment central.
Le rail inférieur 8 et le rail supérieur 9 sont placés au droit l’un de l’autre en se superposant parfaitement dans une direction verticale. Le premier volet 6 et le deuxième volet 7 sont chacun constitués d’une multiplicité de lames 10 verticales, reliées les unes aux autres de façon jointive et articulée.
En se référant aux figures 1 et 2, le premier volet 6 et le deuxième volet 7 peuvent chacun occuper une position de fermeture pour laquelle ils sont au contact l’un de l’autre. Sur l’exemple illustré à la , la droite 11 matérialisant la zone de contact entre les deux volets 6, 7 occupe une position centrale au sein de la quatrième paroi latérale, laissant supposer que le premier volet 6 et le deuxième volet 7 ont la même longueur. Selon une variante de réalisation d’un élément de stockage 1 selon l’invention, la zone de contact 11 entre les deux volets 6, 7 peut être excentrée. Chaque volet 6, 7 peut coulisser dans les rails 8, 9 depuis sa position de fermeture pour atteindre une position d’ouverture variable. Le coulissement de chaque volet 6, 7 est indépendant de la position et/ou du coulissement de l’autre volet 6, 7. Ainsi, si les deux volets 6, 7 devaient atteindre leur position d’ouverture variable depuis leur position de fermeture, ils coulisseraient le long des rails 8, 9 dans des sens opposés. Il est également tout à fait possible que l’un des deux volets 6, 7 demeure dans la position de fermeture alors que l’autre volet est dans la position d’ouverture variable.
Le terme « position d’ouverture variable » signifie que le volet 6, 7 ne se trouve plus dans la position de fermeture mais dans une position permettant d’accéder à l’intérieur de l’élément de stockage 1. Il existe ainsi, pour un même volet 6, 7 plusieurs positions d’ouvertures correspondant à des amplitudes de coulissement différents.
Le rail inférieur 8 et le rail supérieur 9 possèdent chacun une butée placée à l’intérieur dudit rail 8, 9 et au milieu de leur segment central respectif. Lorsque l’un des deux volets 6, 7 est en appui contre un côté de ces butées, il est alors dans la position de fermeture, et lorsque l’autre volet 6, 7 est en appui contre un côté opposé desdites butées il est également dans la position de fermeture. Chaque volet 6, 7 est doté d’une poignée extérieure 12, 13, permettant à une personne habilitée de se saisir facilement d’au moins l’un des deux volets 6, 7 pour le faire coulisser manuellement le long des rails 8, 9.
Un élément de stockage 1 selon l’invention, peut par exemple se présenter sous la forme d’un caisson destiné à venir se fixer sur une plateforme d’un véhicule. Une fois que ce caisson a été rempli de différents objets, comme par exemple des colis, un chauffeur livreur va effectuer une tournée avec son véhicule, pour livrer à des clients situés à des adresses bien précises, leur objet. Pendant cette tournée, il existe des phases plus ou moins longues pendant lesquelles le chauffeur livreur ne peut plus surveiller son véhicule, notamment lorsqu’il s’éloigne de celui-ci pour apporter un objet bien précis à un client bien identifié. Le véhicule qui est chargé en marchandises devient alors une proie facile pour une personne mal intentionnée qui désirerait dérober frauduleusement ces marchandises.
Afin d’empêcher qu’un tel vol ne survienne, un élément de stockage 1 selon l’invention, met en œuvre une serrure comprenant une gâche principale14 montée articulée sur le deuxième volet 7 et un verrou 15 doté d’un pêne 16 qui est arrimé au premier volet 6. La gâche principale, le verrou 15 et le pêne 16 sont placés à l’intérieur de l’élément de stockage 1 de façon à ne pas être visibles depuis l’extérieur de l’élément de stockage 1.