EP4097650A1 - Procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés - Google Patents

Procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés

Info

Publication number
EP4097650A1
EP4097650A1 EP21701553.6A EP21701553A EP4097650A1 EP 4097650 A1 EP4097650 A1 EP 4097650A1 EP 21701553 A EP21701553 A EP 21701553A EP 4097650 A1 EP4097650 A1 EP 4097650A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
information
node
scenario
function
nodes
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP21701553.6A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Nicolas MUSEUX
Claire Laudy
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Thales SA
Original Assignee
Thales SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Thales SA filed Critical Thales SA
Publication of EP4097650A1 publication Critical patent/EP4097650A1/fr
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G06N5/045—Explanation of inference; Explainable artificial intelligence [XAI]; Interpretable artificial intelligence

Definitions

  • the present invention relates to a method for generating a scenario transcribed by a communication system.
  • the present invention also relates to a use of a scenario generated by the generation method.
  • the present invention also relates to a test, a computer program product and an associated physical information medium.
  • reference bases For example, in the case of signal analysis or processing, a base is built from referenced and annotated images. Similarly, for problem-solving algorithms like optimization, standard problem bases have been established, these problems having a known or optimal solution.
  • the description relates to a method for generating a scenario transcribed by a communication system comprising a plurality of nodes and a plurality of communication channels, a scenario being a set of events, each event corresponding to a plurality.
  • each node being an entity capable of generating information relating to at least part of the scenario via at least one of the communication channels, each node being modeled by perception, processing capacity and sincerity, perception being defined as the involuntary capacity to receive information without altering the information, processing capacity being defined as the capacity to process one or more information and sincerity being defined as the voluntary capacity to transmit information without altering the information, the method being implemented by computer, the method comprising, for each node, a step of:
  • the first function being a function representative of the perception of the node to obtain perceived information
  • the second function being a function representative of the processing capacity of the node to obtain converted information
  • the third function being representative of the sincerity of the node to obtain subjective information to be transmitted
  • the generation method takes as input real information forming a scenario which can be qualified as real or initial and generates from this scenario information transcribed by the communication system forming a transcribed scenario.
  • the information is organized in relation to the event to which this information refers. This allows, for a given event, to obtain initial information that can be compared to subjective information.
  • This subjective information is organized in the form of an event during the generation step of the transcribed scenario.
  • this step can consist of filtering.
  • the communication system is a set of sensors, for example on an airplane, this makes it possible to determine on the basis of a set of events (appearance of an obstacle, explosion, engine failure) , the information available to the pilot.
  • each sensor only captures certain information (perception), is only able to extract information from certain parts of the signal (processing capacity) and may be subject to interference (sincerity).
  • the generation method has one or more of the following characteristics taken according to any technically admissible combination:
  • the probability of requesting at least one item of information by the node is also calculated when the probability is greater than or equal to a threshold, additional information corresponding to the information collected following the request at least one item of information by the node is added to the set of initial information.
  • - a direction is defined in the communication system from upstream to downstream, and in which, for each node downstream of at least one neighboring node, the information obtained from the initial information is the subjective information transmitted by neighboring nodes.
  • extremal nodes are defined as a node having no upstream neighbor node, the generation step being the concatenation of the subjective information sent by the extremal nodes.
  • Reference nodes are defined, a reference node being a node having a number of neighboring nodes greater than 50, the generation step being the concatenation of the subjective information sent by the reference nodes.
  • - at least one node is a sensor.
  • the description also relates to a use of a scenario generated by the generation method as previously described in a method for evaluating the performance of at least one algorithm.
  • Such a use can, for example, be implemented by determining a performance score as a function of the percentage of identity obtained between the scenario generated and the scenario obtained by applying the algorithm to the same initial scenario and the same. communication system.
  • the description also describes a test, in particular intended for the evaluation method as described above, the test being generated, for a scenario and a communication system chosen, by generation of a scenario transcribed by implementation of the generation method such as as previously described, the test associating all of the information generated with the scenario and the communication system chosen.
  • the description also relates to a computer program product comprising a readable information medium, on which is stored a computer program comprising program instructions, the computer program being loadable on a processing unit. data and adapted to cause the implementation of steps of a method as described above when the computer program is implemented on the data processing unit.
  • the description also relates to a readable information medium comprising program instructions forming a computer program, the computer program being loadable onto a data processing unit and adapted to cause the implementation of steps of a. method as described above when the computer program is implemented on the data processing unit.
  • FIG. 1 is a schematic representation of a system and a computer program product
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of implementation of the generation method implemented by interaction between the system and the computer program product of Figure 1,
  • FIG. 3 is a schematic representation of an example of a communication system
  • Figure 4 is a diagram of a modeling of a node forming part of the communication system of Figure 3.
  • a calculator 10 and a computer program product 12 are shown in Figure 1.
  • the interaction between the computer 10 and the computer program product 12 allows the implementation of a method of generating a scenario.
  • the generation process is thus a computer implemented process.
  • Calculator 10 is a desktop computer.
  • the computer 10 is a computer mounted on a rack, a laptop computer, a tablet, a personal digital assistant (PDA) or a smartphone.
  • the computer is adapted to operate in real time and / or is in an on-board system, in particular in a vehicle such as an airplane.
  • the computer 10 comprises a calculation unit 14, a user interface 16 and a communication device 18.
  • the computing unit 14 is an electronic circuit designed to manipulate and / or transform data represented by electronic or physical quantities in registers of the computer 10 and / or memories into other similar data corresponding to physical data in the. memories of registers or other types of display devices, transmission devices or storage devices.
  • the computing unit 14 comprises a single-core or multi-core processor (such as a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a microcontroller, and a digital signal processor ( DSP)), a programmable logic circuit (such as an application-specific integrated circuit (ASIC), an in-situ programmable gate array (FPGA), a programmable logic device (PLD), and programmable logic arrays (PLA)), a state machine, a logic gate, and discrete hardware components.
  • a single-core or multi-core processor such as a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a microcontroller, and a digital signal processor ( DSP)
  • a programmable logic circuit such as an application-specific integrated circuit (ASIC), an in-situ programmable gate array (FPGA), a programmable logic device (PLD), and programmable logic arrays (PLA)
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • FPGA in-situ programmable
  • the calculation unit 14 comprises a data processing unit 20 suitable for processing data, in particular by performing calculations, memories 22 suitable for storing data and a reader 24 suitable for reading a computer readable medium.
  • User interface 16 includes an input device 26 and an output device 28.
  • the input device 26 is a device allowing the user of the system 10 to enter information or commands into the system 10.
  • the input device 26 is a keyboard.
  • input device 26 is a pointing device (such as a mouse, touchpad, and graphics tablet), voice recognition device, eye tracker, or haptic device (motion analysis).
  • the output device 28 is a graphical user interface, i.e. a display unit designed to provide information to the user of the computer 10.
  • the output device 28 is a display screen allowing a visual presentation of the output.
  • the output device is a printer, augmented and / or virtual display unit, speaker, or other sound generating device for presenting the output as a sound, a speaker, or other sound generating device. unit producing vibrations and / or odors or a unit adapted to produce an electrical signal.
  • the input device 26 and the output device 28 are the same component forming human-machine interfaces, such as an interactive screen.
  • the communication device 18 allows unidirectional or bidirectional communication between the components of the computer 10.
  • the communication device 18 is a communication system by bus or an input / output interface.
  • the presence of the communication device 18 allows that, in certain embodiments, the components of the computer 14 are distant from each other.
  • the computer program product 12 includes a computer readable medium 32.
  • Computer readable medium 32 is a tangible device readable by reader 24 of calculator 14.
  • the computer readable medium 32 is not a transient signal per se, such as radio waves or other freely propagating electromagnetic waves, such as light pulses or electronic signals.
  • Such a computer readable storage medium 32 is, for example, an electronic storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, an electromagnetic storage device, a semiconductor storage device or any combination of. these.
  • the computer readable storage medium 32 is a mechanically encoded device, such as punch cards or relief structures in a groove, floppy disk, hard disk, ROM. (ROM), random access memory (RAM), programmable read-only erasable memory (EROM), electrically erasable and readable memory (EEPROM), magneto-optical disc, static random access memory (SRAM), compact disc ( CD-ROM), Digital Versatile Disk (DVD), USB flash drive, floppy disk, flash memory, solid-state disk (SSD), or PC card such as a PCMCIA memory card.
  • ROM read-only erasable memory
  • EEPROM electrically erasable and readable memory
  • magneto-optical disc magneto-optical disc
  • SRAM static random access memory
  • CD-ROM compact disc
  • DVD Digital Versatile Disk
  • USB flash drive floppy disk
  • SSD solid-state disk
  • PCMCIA memory card such as a PCMCIA memory card.
  • a computer program is stored on the computer readable storage medium 32.
  • the computer program includes one or more stored program instruction sequences.
  • Such program instructions when they are executed by the data processing unit 20, lead to the execution of steps of the generation method.
  • the form of program instructions is a form of source code, a computer-executable form, or any form intermediate between a source code and a computer-executable form, such as the form resulting from the conversion of the source code through an interpreter. , an assembler, a compiler, a linker or a locator.
  • the program instructions are microcode, firmware instructions, state definition data, integrated circuit configuration data (eg, VHDL), or object code.
  • Program instructions are written in any combination of one or more languages, for example, an object-oriented programming language (FORTRAN, C ++, JAVA, HTML), a procedural programming language (eg C language).
  • object-oriented programming language e.g., C ++
  • JAVA JAVA
  • HTML JAVA
  • C language e.g., C language
  • the program instructions are downloaded from an external source via a network, as is notably the case for applications.
  • the computer program product comprises a computer readable data medium on which the program instructions are stored or a data medium signal on which the program instructions are encoded.
  • the computer program product 12 comprises instructions which can be loaded into the data processing unit 20 and adapted to cause the execution of the generation method when they are executed by the data processing unit. data 20.
  • the execution is entirely or partially carried out either on the computer 10, that is to say a single computer, or in a system distributed between several computers (in particular via the use of the computer). cloud computing).
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of implementation of the generation method.
  • the generation process simulates the transcription of a scenario by a communication system.
  • a scenario is a set of events organized chronologically.
  • An event is, for example, an action.
  • Each event corresponds to a plurality of initial information.
  • the initial information is authentic information relating to the event in question.
  • the term “objective” is to be understood in the sense of “not interpreted” in this context.
  • the event "seeing a person leave a door” is associated with the following initial information: the color of the person's clothes, the position of the person who saw the person leave, the age of the person. person who left or the building to which the door belongs.
  • the communication system has a plurality of nodes and a plurality of communication channels.
  • the nodes are 5 in number and are denoted N1, N2, N3, N4 and N5.
  • Nodes N1, N2, N3, N4 and N5 interact with each other along communication channels materialized by arrows.
  • a node is simply noted node N.
  • the event is represented schematically by the plurality of initial information that it generates via a circle in which is written "Init”.
  • Each node N is an entity capable of generating information relating to at least part of the scenario via at least one of the communication channels.
  • a node N is a material element such as a sensor or a computer.
  • a node N is a communication medium such as a website, a blog, a radio station or a newspaper.
  • a node N is an individual or a set of individuals.
  • an N node is a group of people on Twitter who would post messages following an explosion, but such that they are all too far away to talk about the explosion directly. In such a case, it is not important to identify the individual since each individual will provide the same type of information.
  • each node N is modeled by a perception, a processing capacity and a sincerity.
  • each node N is modeled by perception, processing ability and sincerity.
  • perception is implemented in the perceptual receptor
  • the processing capacity is implemented in the processing center
  • sincerity is implemented in the sincere sender.
  • the node N comprises a receiver 50, a processing center 52 and a transmitter 54.
  • the operation of receiver 50, processing center 52 and transmitter 54 is represented by perception, processing ability and sincerity, respectively.
  • the receiver 50 is an elementary antenna
  • the processing center 52 is the electronics processing the data received by the elementary reception antenna
  • the transmitter 54 is an elementary antenna d 'issue.
  • the processing center 52 comprises, more specifically, a memory 56 and a processing unit 58.
  • Perception is defined as the involuntary ability to receive information without altering the information.
  • perception is an alteration of the attribute and value pairs of the input information.
  • Processing capacity is defined as the ability to process one or more information.
  • the processing capacity is the reflection that a node N can have on perceived information. This shows that node N may want to analyze information in order to complete or distort it, depending on its memory and its analytical capacities.
  • node N is able to process one or more information to obtain interpreted information.
  • the processing capacity can be entirely determined according to the scenario to be generated, or implemented by an algorithm.
  • a zero degree of processing capacity will only consist of storing the perceived information for the node N.
  • node N has sensed the information that the jacket is red.
  • the node N has no information on what this can mean. The information is kept intact.
  • Node N knows a gang with red jackets. Node N therefore thinks that the person wearing the red jacket is part of this gang.
  • the processing capability of node N has modified the information to complete it according to an assumption which may be true or false.
  • Sincerity is defined as the voluntary ability to transmit information without altering the information.
  • sincerity corresponds to a willingness to distort some or all of the information or not to broadcast the information to another N node.
  • sincerity is a quantification of the difference between the attribute and value pairs of the information to be transmitted compared to the information transmitted.
  • the difference introduced can consist in changing a value, removing a couple and adding a couple.
  • a first possibility of sincerity at the time of the information broadcast would consist not to transmit the portion of information relating to the color of the jacket. The information would thus be altered by deleting an attribute and its value.
  • Node N transmitting the information is not aware of the existence of the gang with the red jackets, its sincerity will produce an unaltered news broadcast, for example.
  • a communication channel is any link between two N nodes.
  • the communication channels are diversified.
  • a radio station communicates over radio waves while a group of people on Twitter communicates with another node N over the Internet.
  • the generation method comprises a selection step, a calculation step, a determination step and a modification step.
  • certain information is selected from among information obtained from the initial information.
  • the information obtained from the initial information is the initial information and / or the information generated by the N nodes.
  • the selected information is information perceived by the node N considered.
  • the information selected is all the information perceived by the node N considered.
  • the node N considered is a primary node N insofar as the node N is a direct witness of the event.
  • the node N can also or exclusively receive information transmitted by another node N.
  • the node N considered is a secondary node N.
  • a downstream N node is a secondary N node for a primary N node.
  • the deformation introduced by node N on the selected information is calculated.
  • a first function F1 is used.
  • the first function F1 is a function representative of the perception of node N.
  • the first function F1 is systematic. This means that the first function F1 gives the same result for the same information.
  • node N is color blind and the information selected is a red jacket
  • the color blind person will see that the jacket is yellow and therefore the perceived information becomes a yellow jacket.
  • the first function F1 associates a yellow object with any red object.
  • the first function F1 is stochastic. This means that the first function F1 gives a random result for the same information.
  • the conversion of the information perceived by the node N considered is calculated.
  • the determination step uses a second function F2 for this.
  • the second function F2 is representative of the processing capacity of node N.
  • the second function F2 is a set of unitary functions which make it possible to create one or more pairs of attributes and values in addition to the pairs present in the information perceived.
  • unitary functions can take the form of a capacity for information fusion, data analysis, rule-based reasoning.
  • the possibility of requesting at least one item of information by the node N to obtain one or more additional items of information is also calculated.
  • This request for at least one piece of information is sent to another N node.
  • Additional information is information about events.
  • the first function F1 then the second function F2 is applied to all the additional information and the selected information.
  • the converted information is modified using a third function F3.
  • the third function F3 is representative of the sincerity of node N.
  • the third function F3 is systematic.
  • the method for generating the example proposed comprises a concrete application of this determination step by generating the scenario transcribed using the subjective information transmitted.
  • the generation step consists in concatenating subjective information transmitted by the extremal N nodes. Otherwise formulated, the generation step consists of grouping the subjective information not transmitted.
  • reference nodes N are defined, a reference node N being a node N having a number of neighboring nodes N greater than 50, the generation step being the concatenation of the subjective information sent by the reference nodes N.
  • a reference node N being a node N having a number of neighboring nodes N greater than 50
  • the generation step being the concatenation of the subjective information sent by the reference nodes N.
  • Such a case corresponds to the selection of nodes N having a particular influence, such as a national media or a public person.
  • the generation method is compatible with a simulation carried out in accelerated mode with respect to real time since only the chronology of events is involved in the simulation. Otherwise formulated, the generation process is independent of the time that elapses in the sense that, if the network is assumed to be fixed, the subjective information generated depends only on the initial information available at the instant considered for the simulation.
  • Such a simulation can be used in many applications.
  • the simulation can be used to evaluate the performance of at least one algorithm.
  • the algorithm is a high level information processing algorithm.
  • High-level information is opposed to a signal (radio, acoustic, audio, image, video, text, etc.), raw data (measurements, time series, etc.). It is a piece of data or a set of data that has been replaced, interpreted and restructured according to a context of interest.
  • the method comprises a generation phase and an evaluation phase.
  • a set of test information is generated.
  • the generation phase includes a step of choosing a scenario, a step of choosing a communication system and a step of determining.
  • N nodes of communication will be chosen which alter the completeness of the information.
  • the information generated by each node N is generated by implementing the generation method as described above.
  • the tests are obtained in a structured format and are at the same time representative, coherent, diversified and controlled.
  • the evaluation phase is implemented by using the tests generated.
  • each test generated associates all of the information generated, a scenario being a set of events to the scenario and to the communication system chosen, each event corresponding to a plurality of initial information, the initial information being authentic information relating to the event in question, a communication system suitable for transcribing the event, the communication system comprising a plurality of nodes N and a plurality of communication channels, each node N being an entity suitable for generating relative information to at least part of the scenario via at least one of the communication channels.
  • a prediction algorithm predicting the initial information from the scenario generated and from the communication system.
  • the result obtained at the output of the prediction algorithm is a set of information.
  • the evaluation of a prediction algorithm and more specifically the characterization of its performance generally involves obtaining several performance values in order to be able to know its performance on a set of particular cases.
  • the evaluation can also take into account the probability that this occurs in normal use of the prediction algorithm.
  • the characterization phase of the evaluation information sets consists of evaluating the difficulty of the problem to be solved.
  • the evaluation information set characterization step aims to determine a level of difficulty of the problem defined by the evaluation information set.
  • the calculation of this level of difficulty is based on the evaluation of different metrics and their combination, for example by a multi-criteria approach.
  • the characterization metrics will be, for example, the amount of scenario information contained in the test information, the redundancy of the test information, or the amount of information contradictory to the scenario present in the test information.
  • the generation method is a method of generating imperfect information allowing the comparison of algorithms.
  • the imperfect information generated makes it possible to obtain benchmark tests to compare two prediction algorithms.
  • each step / phase is implemented by a module adapted to implement the step or adapted software instructions to cause the execution of the step by interaction with the computer 10 or a specific device comprising the computer 10.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication comportant des noeuds (N) et des canaux de communication, le procédé comportant: - sélection parmi des informations obtenues à partir des informations initiales, des informations perçues par le nœud (N) considéré, - calcul de la déformation introduite par une première fonction sur les informations sélectionnées, la première fonction étant une fonction représentative de la perception du nœud (N), - détermination de la conversion des informations perçues par le nœud (N) considéré à l'aide d'une deuxième fonction, la deuxième fonction étant une fonction représentative de la capacité de traitement du nœud (N), et - modification des informations converties à l'aide d'une troisième fonction, la troisième fonction étant représentative de la sincérité du nœud (N), et - génération du scénario retranscrit en utilisant les informations modifiées.

Description

Procédé de génération d’un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés
La présente invention concerne un procédé de génération d’un scénario retranscrit par un système de communication. La présente invention se rapporte également à une utilisation d’un scénario généré par le procédé de génération. La présente invention concerne aussi un test, un produit programme d’ordinateur et un support physique d’informations associés.
Dans le domaine informatique, il convient de pouvoir comparer les performances entre plusieurs algorithmes pour choisir le plus adapté au cas d’usage.
Pour cela, il est connu d’utiliser des bases de référence. A titre d’exemple, dans le cas de l’analyse ou du traitement de signaux, une base est construite à partir d’images référencées et annotées. Similairement, pour les algorithmes de résolutions de problèmes comme l’optimisation, des bases de problèmes standard ont été établies, ces problèmes ayant une solution connue ou optimale.
Toutefois, dans certains domaines spécifiques de l’informatique, de telles bases n’existent pas.
C’est notamment le cas de la fusion et de la qualification d’informations sémantiques qui vise à combiner d’une part et mesurer la qualité d’autre part de la retranscription de faits (avérés ou non). L’absence de bases de test s’explique par la difficulté à élaborer de façon cohérente, représentative et variée une telle base ainsi que l’impossibilité d’utiliser une génération aléatoire puisque l’ensemble des déformations des faits doit conduire à un ensemble de résultats diversifiés, sémantiquement significatifs, cohérents et représentatifs.
Il existe donc un besoin pour un procédé de génération d’un scénario retranscrit par un système de communication capable de générer des bases de test permettant l’évaluation d’algorithmes, notamment dans le domaine de la fusion et de la qualification d’informations.
A cet effet, la description porte sur un procédé de génération d’un scénario retranscrit par un système de communication comportant une pluralité de nœuds et une pluralité de canaux de communication, un scénario étant un ensemble d’événements, chaque événement correspondant à une pluralité d’informations initiales, les informations initiales étant des informations authentiques relatives à l’événement considéré, chaque nœud étant une entité propre à générer des informations relatives à au moins une partie du scénario via au moins un des canaux de communication, chaque nœud étant modélisé par une perception, une capacité de traitement et une sincérité, la perception étant définie comme la capacité involontaire à recevoir une information sans altération de l’information, la capacité de traitement étant définie comme la capacité à traiter une ou plusieurs informations et la sincérité étant définie comme la capacité volontaire de transmettre une information sans altération de l’information, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur, le procédé comportant, pour chaque nœud, une étape de :
- sélection parmi des informations obtenues à partir des informations initiales, des informations perçues par le nœud considéré, pour obtenir des informations sélectionnées,
- calcul de la déformation introduite par une première fonction sur les informations sélectionnées, la première fonction étant une fonction représentative de la perception du nœud pour obtenir des informations perçues,
- détermination de la conversion des informations perçues par le nœud considéré à l’aide d’une deuxième fonction, la deuxième fonction étant une fonction représentative de la capacité de traitement du nœud pour obtenir des informations converties,
- modification des informations converties à l’aide d’une troisième fonction, la troisième fonction étant représentative de la sincérité du nœud pour obtenir des informations subjectives à émettre, et
- génération du scénario retranscrit en utilisant les informations subjectives à émettre.
Plus précisément, le procédé de génération prend en entrée des informations réelles formant un scénario qui peut être qualifié de réel ou d’initial et génère à partir de ce scénario des informations retranscrites par le système de communication formant un scénario retranscrit.
Les informations sont organisées par rapport à l’événement auquel ces informations font référence. Cela permet, pour un événement donné, d’obtenir des informations initiales qui peuvent être comparées aux informations subjectives.
Ces informations subjectives sont organisées sous forme d’événement lors de l’étape de génération du scénario retranscrit.
Eventuellement, cette étape peut consister en un filtrage.
A titre d’exemple, si le système de communication est un ensemble de capteurs, par exemple sur un avion, cela permet de déterminer sur la base d’un ensemble d’événements (apparition d’un obstacle, explosion, panne du moteur), les informations dont disposera le pilote. En effet, chaque capteur ne capte que certaines informations (perception), n’est capable d’extraire des informations que sur certaines parties du signal (capacité de traitement) et peut subir un brouillage (sincérité).
Cela est également possible dans des cas impliquant une interprétation humaine comme la vidéosurveillance.
Cela permet la génération d’un scénario retranscrit par un système de communication capable de générer des bases de test permettant l’évaluation d’algorithmes, notamment dans le domaine de la fusion et de la qualification d’informations.
Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé de génération présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises selon toute combinaison techniquement admissible :
- lors de l’étape de détermination, il est aussi calculé la probabilité de demande d’au moins une information par le nœud lorsque la probabilité est supérieure ou égale à un seuil, des informations additionnelles correspondant aux informations collectées à la suite de la demande d’au moins une information par le nœud sont ajoutées à l’ensemble des informations initiales.
- il est défini un sens dans le système de communication depuis l’amont vers l’aval, et dans lequel, pour chaque nœud en aval d’au moins un nœud voisin, les informations obtenues à partir des informations initiales sont les informations subjectives émises par les nœuds voisins.
- il est défini des nœuds extrémaux comme un nœud n’ayant pas de nœud voisin en amont, l’étape de génération étant la concaténation des informations subjectives émises par les nœuds extrémaux.
- il est défini des nœuds de référence, un nœud de référence étant un nœud présentant un nombre de nœuds voisins supérieurs à 50, l’étape de génération étant la concaténation des informations subjectives émises par les nœuds de référence.
- au moins un nœud est un capteur.
La description concerne également une utilisation d’un scénario généré par le procédé de génération tel que précédemment décrit dans un procédé d’évaluation de la performance d’au moins un algorithme.
Une telle utilisation peut, par exemple, être mise en œuvre par détermination d’un score de performance en fonction du pourcentage d’identité obtenu entre le scénario généré et le scénario obtenu par application de l’algorithme sur le même scénario initial et le même système de communication. La description décrit aussi un test, notamment destiné au procédé d’évaluation tel que précédemment décrit, le test étant généré, pour un scénario et un système de communication choisis, par génération d’un scénario retranscrit par mise en œuvre du procédé de génération tel que précédemment décrit, le test associant l’ensemble des informations générées au scénario et au système de communication choisis.
Selon un autre aspect, la description concerne aussi un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données.
La description concerne également un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données.
L’invention sera mieux comprise et d’autres avantages de celle-ci apparaîtront plus clairement à la lumière de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels :
- la figure 1 est une représentation schématique d’un système et d’un produit programme d’ordinateur,
- la figure 2 est un ordinogramme illustrant un exemple de mise en œuvre du procédé de génération implémenté par interaction entre le système et le produit programme d’ordinateur de la figure 1 ,
- la figure 3 est une représentation schématique d’un exemple de système de communication, et
- la figure 4 est un schéma d’une modélisation d’un nœud faisant partie du système de communication de la figure 3.
Un calculateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont représentés sur la figure 1.
L’interaction entre le calculateur 10 et le produit programme d’ordinateur 12 permet la mise en œuvre d’un procédé de génération d’un scénario. Le procédé de génération est ainsi un procédé mis en œuvre par ordinateur.
Le calculateur 10 est un ordinateur de bureau. En variante, le calculateur 10 est un ordinateur monté sur un rack, un ordinateur portable, une tablette, un assistant numérique personnel (PDA) ou un smartphone. Dans des modes de réalisation spécifiques, l'ordinateur est adapté pour fonctionner en temps réel et/ou est dans un système embarqué, notamment dans un véhicule tel qu'un avion.
Dans le cas de la figure 1 , le calculateur 10 comprend une unité de calcul 14, une interface utilisateur 16 et un dispositif de communication 18.
L’unité de calcul 14 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du calculateur 10 et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation.
En tant qu’exemples spécifiques, l’unité de calcul 14 comprend un processeur monocœur ou multicœurs (tel qu’une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP)), un circuit logique programmable (comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) et des réseaux logiques programmables (PLA)), une machine à états, une porte logique et des composants matériels discrets.
L’unité de calcul 14 comprend une unité de traitement de données 20 adaptée pour traiter des données, notamment en effectuant des calculs, des mémoires 22 adaptées à stocker des données et un lecteur 24 adapté à lire un support lisible par ordinateur.
L'interface utilisateur 16 comprend un dispositif d'entrée 26 et un dispositif de sortie 28.
Le dispositif d’entrée 26 est un dispositif permettant à l'utilisateur du système 10 de saisir sur le système 10 des informations ou des commandes.
Sur la figure 1, le dispositif d’entrée 26 est un clavier. En variante, le dispositif d’entrée 26 est un périphérique de pointage (tel qu'une souris, un pavé tactile et une tablette graphique), un dispositif de reconnaissance vocale, un oculomètre ou un dispositif haptique (analyse des mouvements).
Le dispositif de sortie 28 est une interface utilisateur graphique, c’est-à-dire une unité d’affichage conçue pour fournir des informations à l’utilisateur du calculateur 10.
Sur la figure 1, le dispositif de sortie 28 est un écran d’affichage permettant une présentation visuelle de la sortie. Dans d'autres modes de réalisation, le dispositif de sortie est une imprimante, une unité d'affichage augmenté et/ou virtuel, un haut-parleur ou un autre dispositif générateur de son pour présenter la sortie sous forme sonore, une unité produisant des vibrations et/ou des odeurs ou une unité adaptée à produire un signal électrique.
Dans un mode de réalisation spécifique, le dispositif d'entrée 26 et le dispositif de sortie 28 sont le même composant formant des interfaces homme-machine, tel qu'un écran interactif.
Le dispositif de communication 18 permet une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre les composants du calculateur 10. Par exemple, le dispositif de communication 18 est un système de communication par bus ou une interface d'entrée / sortie.
La présence du dispositif de communication 18 permet que, dans certains modes de réalisation, les composants du calculateur 14 soient distants les uns des autres.
Le produit programme informatique 12 comprend un support lisible par ordinateur 32.
Le support lisible par ordinateur 32 est un dispositif tangible lisible par le lecteur 24 de la calculatrice 14.
Notamment, le support lisible par ordinateur 32 n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques.
Un tel support de stockage lisible par ordinateur 32 est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi- conducteur ou toute combinaison de ceux-ci.
En tant que liste non exhaustive d'exemples plus spécifiques, le support de stockage lisible par ordinateur 32 est un dispositif codé mécaniquement, tel que des cartes perforées ou des structures en relief dans une gorge, une disquette, un disque dur, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire effaçable programmable en lecture seule (EROM), une mémoire effaçable électriquement et lisible (EEPROM), un disque magnéto-optique, une mémoire vive statique (SRAM), un disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD), une clé USB, un disque souple, une mémoire flash, un disque à semi-conducteur (SSD) ou une carte PC telle qu'une carte mémoire PCMCIA.
Un programme d'ordinateur est stocké sur le support de stockage lisible par ordinateur 32. Le programme d'ordinateur comprend une ou plusieurs séquences d'instructions de programme mémorisées.
De telles instructions de programme, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20, entraînent l'exécution d'étapes du procédé de génération. Par exemple, la forme des instructions de programme est une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet.
Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages, par exemple un langage de programmation orienté objet (FORTRAN, C++, JAVA, HTML), un langage de programmation procédural (langage C par exemple).
Alternativement, les instructions du programme sont téléchargées depuis une source externe via un réseau, comme c'est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme.
Dans chaque cas, le produit programme d'ordinateur 12 comprend des instructions qui peuvent être chargées dans l'unité de traitement de données 20 et adaptées pour provoquer l'exécution du procédé de génération lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20. Selon les modes de réalisation, l'exécution est entièrement ou partiellement réalisée soit sur le calculateur 10, c'est-à-dire un ordinateur unique, soit dans un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage).
Le fonctionnement du calculateur 10 est maintenant décrit en référence à la figure 2 qui est un ordinogramme illustrant un exemple de mise en œuvre du procédé de génération.
Le procédé de génération simule la retranscription d’un scénario par un système de communication.
Un scénario est un ensemble d’événements organisés chronologiquement.
Un événement est, par exemple, une action.
A titre d’exemple, une explosion ou voir une personne sortir d’une porte sont des actions.
A chaque événement correspond une pluralité d’informations initiales.
Les informations initiales sont des informations authentiques relatives à l’événement considéré.
Le terme « objectif » est à entendre au sens de « non interprété » dans ce contexte. Par exemple, à l’événement « voir une personne sortir d’une porte », sont associées les informations initiales suivantes : la couleur des vêtements de la personne, la position de la personne qui a vu la personne sortir, l’âge de la personne qui est sortie ou le bâtiment auquel appartient la porte.
Un exemple de système de communication est représenté à la figure 3.
Le système de communication comporte une pluralité de nœuds et une pluralité de canaux de communication.
Dans la figure 3, les nœuds sont au nombre de 5 et sont notés N1, N2, N3, N4 et N5.
Les nœuds N1, N2, N3, N4 et N5 sont en interaction entre eux le long de canaux de communication matérialisés par des flèches. Dans la suite, un nœud est simplement noté nœud N.
L’événement est représenté schématiquement par la pluralité d’informations initiales qu’il génère via un cercle dans lequel est écrit « Init ».
Chaque nœud N est une entité propre à générer des informations relatives à au moins une partie du scénario via au moins un des canaux de communication.
Selon un premier exemple, un nœud N est un élément matériel comme un capteur ou un ordinateur.
Selon un deuxième exemple, un nœud N est un support de communication comme un site web, un blog, une station de radio ou un journal.
Selon un troisième exemple, un nœud N est un individu ou un ensemble d’individus.
Dans le cas d’un ensemble d’individus, il convient qu’il soit possible de définir un même comportement de communication pour l’ensemble des individus.
Par exemple, un nœud N est un groupe de personnes sur Twitter qui posteraient des messages suite à une explosion, mais telles qu’elles sont toutes trop éloignées pour parler d’explosion directement. Dans un tel cas, il importe peu d’identifier l’individu puisque chaque individu fournira le même type d’informations.
Comme visible sur la figure 4, chaque nœud N est modélisé par une perception, une capacité de traitement et une sincérité.
Plus précisément, l’effet de chaque nœud N sur des informations d’entrée est modélisé par une perception, une capacité de traitement et une sincérité.
Autrement formulé, la perception est implémentée dans le récepteur perceptif, la capacité de traitement est implémentée dans le centre de traitement et la sincérité est implémentée dans l’émetteur sincère.
Ainsi, sur la figure 4, le nœud N comporte un récepteur 50, un centre de traitement 52 et un émetteur 54. Le fonctionnement du récepteur 50, du centre de traitement 52 et de l’émetteur 54 est représenté respectivement par la perception, la capacité de traitement et la sincérité.
Dans le cas précité d’un capteur comme une antenne, le récepteur 50 est une antenne élémentaire, le centre de traitement 52 est l’électronique traitant les données reçues par l’antenne élémentaire de réception et l’émetteur 54 est une antenne élémentaire d’émission.
Le centre de traitement 52 comporte, plus spécifiquement, une mémoire 56 et une unité de traitement 58.
Pour simplifier, dans la suite, ces différents éléments seront décrits par leur fonctionnement et on parlera de la perception au lieu de parler du fonctionnement du récepteur 50.
La perception est définie comme la capacité involontaire à recevoir une information sans altération de l’information.
En représentant une information sous la forme d’un ensemble de couples attribut et valeur, la perception est une altération des couples attribut et valeur de l’information d’entrée.
La capacité de traitement est définie comme la capacité à traiter une ou plusieurs informations.
La capacité de traitement est la réflexion que peut avoir un nœud N sur une information perçue. Cela montre que le nœud N peut vouloir analyser une information pour la compléter ou la déformer, selon sa mémoire et ses capacités d’analyses.
Autrement formulé, cela signifie qu’à partir des informations, le nœud N est capable de traiter une ou plusieurs informations pour obtenir des informations interprétées.
La capacité de traitement peut être entièrement déterminée en fonction du scénario à générer, ou implémentée par un algorithme.
Par exemple, un degré nul de capacité de traitement ne consistera pour le nœud N qu’à stocker l’information perçue.
On pourrait imaginer, par contre, qu’un daltonien, conscient de son handicap, ne stocke pas l’information de couleur d’une veste. Un dernier exemple consisterait, pour le nœud N, à lancer un processus de confrontation de l’information perçue avec ses connaissances antérieures et en déduire de nouvelles informations.
A titre d’exemple particulier de la capacité de traitement, le nœud N a perçu l’information que la veste est rouge.
Selon un premier cas, le nœud N n’a aucune information sur ce que cela peut signifier. L’information est conservée intacte. Selon un deuxième cas, le nœud N connaît un gang aux vestes rouges. Le nœud N pense donc que la personne qui porte la veste rouge fait partie de ce gang. La capacité de traitement du nœud N a modifié l’information pour la compléter selon une hypothèse qui peut être vraie ou fausse.
La sincérité est définie comme la capacité volontaire à transmettre une information sans altération de l’information.
En d’autres termes, la sincérité correspond à une volonté de déformer une partie ou toute l’information ou de ne pas diffuser l’information à un autre nœud N.
En représentant une information sous la forme d’un ensemble de couples attribut et valeur, la sincérité est une quantification de la différence entre les couples attribut et valeur de l’information à transmettre par rapport à l’information transmise.
La différence introduite peut consister à changer une valeur, supprimer un couple et ajouter un couple.
A titre d’exemple, si le nœud N ayant perçu et traité l’information de la personne portant une veste rouge est lui-même membre du gang aux vestes rouges, une première possibilité de sincérité au moment de l’émission d’information consisterait à ne pas transmettre la portion d’information ayant trait à la couleur de la veste. L’information serait ainsi altérée par une suppression d’un attribut et sa valeur.
Une autre possibilité serait que la sincérité implémentée ait pour résultat de modifier drastiquement l’information. L’information transmise serait qu’une femme habillée en rose avec un gros sac à dos a franchi la porte.
Si par contre le nœud N transmettant l’information n’a pas connaissance de l’existence du gang aux vestes rouges, sa sincérité produira une émission de l’information sans altération, par exemple.
Un canal de communication est tout lien entre deux nœuds N.
Du fait de la multiplicité des types de nœuds N, les canaux de communication sont diversifiés.
Par exemple, une station de radio communique par des ondes radios alors qu’un groupe de personnes sur Twitter communique avec un autre nœud N par Internet.
Le procédé de génération comporte une étape de sélection, une étape de calcul, une étape de détermination et une étape de modification.
Lors de l’étape de sélection, il est sélectionné certaines informations parmi sélection parmi des informations obtenues à partir des informations initiales.
Les informations obtenues à partir des informations initiales sont les informations initiales et/ou les informations générées par les nœuds N. Les informations sélectionnées sont des informations perçues par le nœud N considéré.
Dans le cadre de l’exemple proposé, les informations sélectionnées sont l’ensemble des informations perçues par le nœud N considéré.
En ce sens, il peut être considéré que le nœud N considéré est un nœud N primaire dans la mesure où le nœud N est un témoin direct de l’évènement.
En variante, le nœud N peut recevoir également ou exclusivement des informations émises par un autre nœud N.
Dans un tel cas, il peut être considéré que le nœud N considéré est un nœud N secondaire.
Autrement dit, en suivant le chemin des informations échangées entre les nœuds N, il est défini un sens dans le système de communication depuis l’amont vers l’aval. Un nœud N en aval est un nœud N secondaire pour un nœud N primaire.
Lors de l’étape de calcul, la déformation introduite par le nœud N sur les informations sélectionnées est calculée.
Pour cela, il est utilisé une première fonction F1.
La première fonction F1 est une fonction représentative de la perception du nœud N.
Selon un exemple, la première fonction F1 est systématique. Cela signifie que la première fonction F1 donne le même résultat pour la même information.
A titre d’exemple, si le nœud N est un daltonien et que l’information sélectionnée est une veste rouge, le daltonien verra que la veste est jaune et donc l’information perçue devient une veste jaune.
Ainsi, dans un tel cas, la première fonction F1 associe à tout objet rouge un objet jaune.
Selon encore un autre exemple, la première fonction F1 est stochastique. Cela signifie que la première fonction F1 donne un résultat aléatoire pour la même information.
A l’issue de l’étape de calcul, il est ainsi obtenu des informations perçues.
Lors de l’étape de détermination, la conversion des informations perçues par le nœud N considéré est calculée.
L’étape de détermination utilise pour cela une deuxième fonction F2.
La deuxième fonction F2 est représentative de la capacité de traitement du nœud N.
La deuxième fonction F2 est un ensemble de fonctions unitaires qui permettent de créer un ou plusieurs couples d’attribut et de valeur en plus des couples présents dans les informations perçues. A titre d’exemple, les fonctions unitaires peuvent prendre la forme de capacité de fusion d’informations, d’analyse de données, de raisonnement à base de règles.
A l’issue de l’étape de détermination, il est ainsi obtenu des informations converties.
Selon un mode de réalisation spécifique, lors de l’étape de détermination, il est aussi calculé la possibilité de demande d’au moins une information par le nœud N pour obtenir une ou plusieurs informations additionnelles.
Cette demande d’au moins une information est effectuée à destination d’un autre nœud N.
Les informations additionnelles sont des informations portant sur les événements.
En particulier, il est appliqué la première fonction F1 puis la deuxième fonction F2 sur l’ensemble des informations additionnelles et des informations sélectionnées.
Cela permet alors d’obtenir les informations converties.
Lors de l’étape de modification, les informations converties sont modifiées à l’aide d’une troisième fonction F3.
La troisième fonction F3 est représentative de la sincérité du nœud N.
La troisième fonction F3 est systématique.
A l’issue de l’étape de détermination, il est ainsi obtenu des informations subjectives à émettre.
L’ensemble des informations subjectives émises correspond à la retranscription du scénario.
Plus précisément, le procédé de génération de l’exemple proposé comporte une application concrète de cette étape de détermination par la génération du scénario retranscrit en utilisant les informations subjectives émises.
A titre d’exemple, en définissant des nœuds N extrémaux comme un nœud N n’ayant pas de nœud N voisin en amont, l’étape de génération consiste à concaténater des informations subjectives émises par les nœuds N extrémaux. Autrement formulé, l’étape de génération consiste à regrouper les informations subjectives non émises.
Selon un autre exemple ou en complément par ajouts des informations subjectives de cet exemple, il est défini des nœuds N de référence, un nœud N de référence étant un nœud N présentant un nombre de nœuds N voisins supérieurs à 50, l’étape de génération étant la concaténation des informations subjectives émises par les nœuds N de référence. Un tel cas correspond à la sélection de nœuds N ayant une influence particulière, comme un média national ou une personne publique.
En outre, le procédé de génération est compatible avec une simulation effectuée en accéléré par rapport au temps réel puisque seule la chronologie des événements est impliquée dans la simulation. Autrement formulé, le procédé de génération est indépendant du temps qui s’écoule au sens où, si on suppose le réseau fixé, les informations subjectives générées dépendent uniquement des informations initiales disponibles à l’instant considéré pour la simulation.
Une telle simulation est utilisable dans de nombreuses applications.
En particulier, la simulation est utilisable pour évaluer la performance d’au moins un algorithme.
En l’espèce, l’algorithme est un algorithme de traitement d’informations de haut niveau. Une information de haut niveau s’oppose à un signal (radio, acoustique, audio, image, vidéo, texte, etc.), des données brutes (mesures, série temporelle, etc.). Il s’agit d’une donnée ou d’un ensemble de données qui a été replacé, interprété et restructuré selon un contexte d’intérêt.
Le procédé comporte une phase de génération et une phase d’évaluation.
Lors de la phase de génération, un ensemble d’informations de test est généré.
Pour chaque test, la phase de génération comporte une étape de choix d’un scénario, une étape de choix d’un système de communication et une étape de détermination.
Le choix du scénario et du système de communication dépend de la fonctionnalité spécifique que l’on veut tester dans l’algorithme à tester.
Typiquement, pour évaluer la robustesse d’un algorithme de fusion d’informations, il sera choisi des nœuds N de communication qui altèrent la complétude de l’information.
Lors de l’étape de détermination, il est généré les informations générées par chaque nœud N par mise en œuvre du procédé de génération tel que précédemment décrit.
A l’issue de la phase de génération, il est ainsi obtenu une pluralité de tests.
Les tests sont obtenus dans un format structuré et sont à la fois représentatifs, cohérents, diversifiés et maîtrisés.
La phase d’évaluation est mise en œuvre par utilisation des tests générés.
Dans l’exemple proposé, chaque test généré associe l’ensemble des informations générées, un scénario étant un ensemble d’événements au scénario et au système de communication choisis, chaque événement correspondant à une pluralité d’informations initiales, les informations initiales étant des informations authentiques relatives à l’événement considéré, un système de communication propre à retranscrire l’événement, le système de communication comportant une pluralité de nœuds N et une pluralité de canaux de communication, chaque nœud N étant une entité propre à générer des informations relatives à au moins une partie du scénario via au moins un des canaux de communication. A titre d’exemple, on va donc injecter le test en entrée d’un algorithme de prédiction prédisant à partir du scénario généré et du système de communication les informations initiales.
Le résultat obtenu en sortie de l’algorithme de prédiction est un ensemble d’informations.
L’écart entre ces informations de sortie et les informations initiales permet de caractériser les performances de l’algorithme de prédiction.
Cet exemple simple permet de comprendre comment l’utilisation d’un test permet d’obtenir une valeur de performance pour un cas particulier.
Bien entendu, l’évaluation d’un algorithme de prédiction et plus spécifiquement la caractérisation de ses performances, implique généralement d’obtenir plusieurs valeurs de performance pour pouvoir connaître ses performances sur un ensemble de cas particuliers.
Comme cela va être détaillé dans ce qui suit, une telle évaluation prendra également en compte la difficulté du test.
Selon des modes de réalisations plus élaborés, l’évaluation peut également prendre en compte la probabilité que celui-ci survienne dans une utilisation normale de l’algorithme de prédiction.
La phase de caractérisation des jeux d’information d’évaluation, consiste en l’évaluation de la difficulté du problème à résoudre.
L’étape de caractérisation des jeux d’informations d’évaluation vise à déterminer un niveau de difficulté du problème défini par le jeu d’information d’évaluation.
Le calcul de ce niveau de difficulté repose sur l’évaluation de différentes métriques et de leur combinaison, par exemple par une approche multicritère. Les métriques de caractérisation seront par exemple, la quantité d’information du scénario contenue dans les informations de test, la redondance des informations de test, ou encore la quantité d’informations contradictoires au scénario présentes dans les informations de test.
Autrement formulé, le procédé de génération est un procédé de génération d’informations imparfaites permettant la comparaison d’algorithmes.
Ainsi, les informations imparfaites générées permettent d’obtenir des tests de référence pour comparer deux algorithmes de prédiction.
Selon les modes de réalisation, le procédé de génération précédemment décrit est mis en œuvre de différentes manières, notamment en utilisant un composant, un logiciel ou une combinaison des deux. En particulier, chaque étape/phase est mise en œuvre par un module adapté pour mettre en œuvre l’étape ou des instructions logicielles adaptées pour entraîner l’exécution de l’étape par interaction avec le calculateur 10 ou un appareil spécifique comportant le calculateur 10.
Il est également à noter que deux étapes ou deux phases successives peuvent, en fait, être mises en œuvre simultanément ou dans un ordre inverse selon les modes de réalisation considérés.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de génération d’un scénario retranscrit par un système de communication comportant une pluralité de nœuds (N, N1 , N2, N3, N4, N5) et une pluralité de canaux de communication, un scénario étant un ensemble d’événements, chaque événement correspondant à une pluralité d’informations initiales, les informations initiales étant des informations authentiques relatives à l’événement considéré, chaque nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) étant une entité propre à générer des informations relatives à au moins une partie du scénario via au moins un des canaux de communication, chaque nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) étant modélisé par une perception, une capacité de traitement et une sincérité, la perception étant définie comme la capacité involontaire à recevoir une information sans altération de l’information, la capacité de traitement étant définie comme la capacité à traiter une ou plusieurs informations et la sincérité étant définie comme la capacité volontaire de transmettre une information sans altération de l’information, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comportant, pour chaque nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5), une étape de :
- sélection parmi des informations obtenues à partir des informations initiales, des informations perçues par le nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) considéré, pour obtenir des informations sélectionnées,
- calcul de la déformation introduite par une première fonction sur les informations sélectionnées, la première fonction étant une fonction représentative de la perception du nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) pour obtenir des informations perçues,
- détermination de la conversion des informations perçues par le nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) considéré à l’aide d’une deuxième fonction, la deuxième fonction étant une fonction représentative de la capacité de traitement du nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) pour obtenir des informations converties,
- modification des informations converties à l’aide d’une troisième fonction, la troisième fonction étant représentative de la sincérité du nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) pour obtenir des informations subjectives à émettre, et
- génération du scénario retranscrit en utilisant les informations subjectives émises.
2. Procédé de génération selon la revendication 1, dans lequel, lors de l’étape de détermination, il est aussi calculé la probabilité de demande d’au moins une information par le nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) et lorsque la probabilité est supérieure ou égale à un seuil, des informations additionnelles correspondant aux informations collectées à la suite de la demande d’au moins une information par le nœud (N, N1 , N2, N3, N4, N5) sont ajoutées à l’ensemble des informations initiales.
3. Procédé de génération selon la revendication 1 ou 2, dans lequel il est défini un sens dans le système de communication depuis l’amont vers l’aval, et dans lequel, pour chaque nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) en aval d’au moins un nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) voisin, les informations obtenues à partir des informations initiales sont les informations subjectives émises par les nœuds (N, N1 , N2, N3, N4, N5) voisins.
4. Procédé de génération selon la revendication 3, dans lequel il est défini des nœuds extrémaux comme un nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) n’ayant pas de nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) voisin en amont, l’étape de génération étant la concaténation des informations subjectives émises par les nœuds (N, N1 , N2, N3, N4, N5) extrémaux.
5. Procédé de génération selon la revendication 3, dans lequel il est défini des nœuds (N, N1 , N2, N3, N4, N5) de référence, un nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) de référence étant un nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) présentant un nombre de nœuds (N, N1 , N2, N3, N4, N5) voisins supérieurs à 50, l’étape de génération étant la concaténation des informations subjectives émises par les nœuds (N, N1 , N2, N3, N4, N5) de référence.
6. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel au moins un nœud (N, N1, N2, N3, N4, N5) est un capteur.
7. Utilisation d’un scénario généré par le procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans un procédé d’évaluation de la performance d’au moins un algorithme.
8. Test, notamment destiné à l’utilisation de la revendication 7, le test étant généré, pour un scénario et un système de communication choisis, par génération d’un scénario retranscrit par mise en œuvre d’un procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, le test associant au scénario et au système de communication choisis l’ensemble des informations générées par la mise en œuvre du procédé de génération.
9. Produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données.
10. Support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données.
EP21701553.6A 2020-01-31 2021-01-29 Procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés Pending EP4097650A1 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR2000969A FR3106908B1 (fr) 2020-01-31 2020-01-31 Procede de generation d'un scenario retranscrit par un systeme de communication et dispositifs associes
PCT/EP2021/052149 WO2021152118A1 (fr) 2020-01-31 2021-01-29 Procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP4097650A1 true EP4097650A1 (fr) 2022-12-07

Family

ID=71111511

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP21701553.6A Pending EP4097650A1 (fr) 2020-01-31 2021-01-29 Procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés

Country Status (3)

Country Link
EP (1) EP4097650A1 (fr)
FR (1) FR3106908B1 (fr)
WO (1) WO2021152118A1 (fr)

Also Published As

Publication number Publication date
FR3106908B1 (fr) 2023-04-21
WO2021152118A1 (fr) 2021-08-05
FR3106908A1 (fr) 2021-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11062026B2 (en) Counter-fraud operation management
WO2019114423A1 (fr) Procédé et appareil permettant de fusionner des valeurs de prédiction de modèle et dispositif
JP2018523885A (ja) ユーザ挙動を異常として分類すること
KR20230028746A (ko) 인쇄회로기판 어셈블리 결함 검출
US10733247B2 (en) Methods and systems for tag expansion by handling website object variations and automatic tag suggestions in dynamic tag management
US10607110B2 (en) Generating a reference digital image based on an indicated time frame and searching for other images using the reference digital image
US9959353B2 (en) Determining a company rank utilizing on-line social network data
EP4252162A1 (fr) Procédé d'évaluation de la performance d'un algorithme de prédiction et dispositifs associés
US20200159866A1 (en) Perceived Web Page Loading Time
Dey et al. Modeling relationship between post-release faults and usage in mobile software
US12126865B1 (en) User engagement assessment during multimedia playback
WO2019227633A1 (fr) Procédés et appareils pour établir un profil d'utilisateur et établir un modèle d'analyse d'informations d'état
EP4097650A1 (fr) Procédé de génération d'un scénario retranscrit par un système de communication et dispositifs associés
Chowdhury et al. A holistic ranking scheme for apps
US12147790B2 (en) System and method for automatically generating and deploying graphical user interface components based on real-time sketches
US20170374165A1 (en) Computing environment modification based on an impact curve
CN119106750A (zh) 基于大模型的任务处理方法及装置、设备和介质
CN112085103A (zh) 基于历史行为的数据增强方法、装置、设备以及存储介质
CN111754984B (zh) 文本选取的方法、装置、设备和计算机可读介质
EP4145253A1 (fr) Procédé d analyse de l activité d'un utilisateur d'un terminal électronique
US20180253696A1 (en) Generating job recommendations using co-viewership signals
Moura et al. Using generative AI for identifying electoral irregularities on social media
CN111881382A (zh) 由计算机系统实现的信息显示方法和装置、系统和介质
Edelson et al. Measurement and Metrics for Content Moderation: The Multi-Dimensional Dynamics of Engagement and Content Removal on Facebook
CN118569266B (zh) 内容生成方法、装置、电子设备、存储介质及产品

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20220729

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

DAV Request for validation of the european patent (deleted)
DAX Request for extension of the european patent (deleted)
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: EXAMINATION IS IN PROGRESS