Dans des variantes des modes de réalisation de l’invention détaillés ci-dessus, il peut également être prévu : d’enregistrer, au niveau de l’agent conversationnel 18, la donnée captée dans une base de données de stockage de paramètres d’apprentissage continu, lorsque la donnée captée est au moins l’une des informations diverses, de sorte à entraîner un modèle dudit agent conversationnel 18, selon une technique connue sous la terminologie anglophone de « machine learning ». Ainsi, l’agent conversationnel 18 est apte à entraîner son modèle d’une part et il est configuré à l’entraîner de manière automatique d’autre part ; d’associer la donnée captée à une pondération d’appréciation positive ou négative, prise en compte par le modèle de l’agent conversationnel 18. Ainsi, l’entraînement du modèle est un apprentissage profond, technique connue sous la terminologie anglophone de « deep learning ». Cela accroît la performance d’analyse statistique du modèle et par conséquent la pertinence des échanges conversationnels avec l’utilisateur ; d'intégrer au contenant des moyens d’identification et/ou d’authentification de l’utilisateur pour déterminer son rôle et par conséquent le profil de conversation à adopter. L’identification peut être obtenue par toute méthode connue, tel un badge, un moyen de reconnaissance vocale, etc. ; d'intégrer les moyens de conversion vocale-textuelle dans le contenant 1, ou de déporter ces moyens sur la plateforme externalisée, ou encore chez un fournisseur spécialisée. d’intégrer l’agent conversationnel 18 à l’infrastructure informatique 14, optimisant notamment les temps de réponse ; d’embarquer l’agent conversationnel 18 dans l’unité informatique 2 du contenant 1 servant d’emballage d’expédition, et ainsi lui apporter autonomie pour converser avec l’utilisateur ; pour l’agent conversationnel 18 embarqué dans l’unité informatique 2, de recevoir des paramètres d’apprentissage continu éventuellement pondérés, émis par de l’infrastructure informatique 14, les paramètres d’apprentissage relevant du retour d’informations d’un parc de contenant 1 en exploitation ; de spécialiser l’agent intelligent conversationnel de sorte qu’il adapte son analyse sémantique en fonction de la localisation courante du contenant ; de transmettre une consigne, en d’autres termes un message vocal à l’attention de l’utilisateur, à la suite de l’analyse de données captées, par exemple pour émettre un message exigeant plus de précautions dans la manipulation du contentant 1 lors d’une détection d’une chute ; d’utiliser un écran numérique tactile comme interface d’entrée et/ou de sortie entre le contenant 1 et l’utilisateur ; d’intégrer le premier moyen de communication 9 aux moyens électroniques de la valise 10 ; de créer des flottes dédiées par client d’un transporteur logistique, avec un cloisonnement de la contextualisation et donc du corpus initial utilisé par l’agent conversationnel 18 en fonction des spécificités du client ; d’utiliser, par exemple, un numéro de série de l’objet transporté comme identifiant de l’objet ; de prévoir un corpus spécialisé en fonction d’un voyage particulier, avec des informations sur les lieux de transit programmés tels les gares, aéroports, infrastructure de transport d’une ville, pour faciliter le transport d’un colis 1 ; que l’identifiant d’objet soit considéré comme deuxième identifiant au sens de l’invention, lorsque tous les autres identifiants précédemment cités soient considérés comme premier identifiant comme par exemple l’identifiant d’une carte SIM ® (acronyme anglophone de « Subscriber Identify Module »), ou encore celui d’un code NFC ® (acronyme anglophone de « Near-Field Communication ») ; que tous les identifiants précédemment définis et/ou cités, notamment les identifiants propres à l’application, soient utilisables par l’agent intelligent conversationnel ; qu’une bibliothèque ou ensemble de corpus de conditions initiales n’est pas nécessairement figé, mais peut dynamiquement être constitué et/ou enrichi selon les besoins ; que chaque utilisateur du colis, tout au long de la chaîne logistique, de l’expéditeur au destinataire, soit un interlocuteur désireux d’entretenir une conversation avec l’agent intelligent conversationnel.