FR3088462A1 - METHOD FOR DETERMINING A CONTEXTUAL INDICATION RELATING TO A SUGGESTION OF MULTIMEDIA CONTENT PROVIDED BY A MULTIMEDIA SYSTEM EMBEDDED IN A TERRESTRIAL VEHICLE - Google Patents
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Description
DESCRIPTIONDESCRIPTION
TITRE : Procédé de determination d'une indication contextuelle relative à une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteurTITLE: Method for determining a contextual indication relating to a suggestion of multimedia content provided by an on-board multimedia system in a land motor vehicle
Domaine technique de l'inventionTechnical field of the invention
La présente invention concerne le domaine des systèmes 10 multimédias pour des véhicules terrestres à moteur.The present invention relates to the field of multimedia systems for land motor vehicles.
L'invention porte en particulier sur un procédé de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia 15 embarqué dans un véhicule terrestre à moteur.The invention relates in particular to a method for determining at least one value representative of at least one contextual parameter with regard to a suggestion of multimedia content provided by a multimedia system 15 on board a land motor vehicle.
L'invention s'applique notamment aux véhicules automobiles.The invention applies in particular to motor vehicles.
Etat de la techniqueState of the art
Aujourd'hui, les systèmes multimédias pour véhicules terrestres à moteur incluent des fonctionnalités de prédiction de contenu, basées notamment sur des mécanismes d'apprentissage automatique qui, entre autres, permettent de déterminer les contenus 25 multimédias les plus probables compte-tenu, par exemple, de l'utilisateur, de la date, de l'heure, de la localisation et/ou du nombre de passagers. Ces prédictions/suggestions se basent généralement sur l'historique des actions qui ont été effectués précédemment et recherchent les contenus multimédias (e.g. station de radio, plateforme de distribution de vidéos à la demande) les plus souvent écoutés et/ou regardés dans les mêmes conditions de départ.Today, multimedia systems for land motor vehicles include content prediction functionalities, based in particular on machine learning mechanisms which, among other things, make it possible to determine the most probable multimedia content taking into account, for example , user, date, time, location and / or number of passengers. These predictions / suggestions are generally based on the history of actions that have been carried out previously and look for the multimedia content (eg radio station, video on demand distribution platform) most often listened to and / or watched under the same conditions. of departure.
Cependant, le taux de réussite des algorithmes de prédiction n'est pas de 100%. Des erreurs peuvent se présenter, en particulier au début de la phase d'apprentissage, et ce même lorsque des dispositions 10 prises assurent, par exemple, qu'une proposition n'est pas faite en cas de probabilité calculée trop faible.However, the success rate of prediction algorithms is not 100%. Errors may arise, in particular at the start of the learning phase, even when arrangements are made, for example, to ensure that a proposal is not made in the event of a too low calculated probability.
Or, un élément clé pour l'acceptation par un utilisateur de tout système basé sur de l'intelligence artificielle is est lié à la capacité qu'a l'utilisateur de suivre et comprendre ce qui a été appris par la machine. On constate donc qu'il existe un besoin de formuler les propositions et résultats fournis par de tels systèmes conjointement avec des éléments explicatifs ou 20 contextuels qui visent à permettre à un utilisateur de comprendre le raisonnement mis en œuvre et, le cas échéant, les raisons d'éventuelles erreurs. Ces éléments informatifs additionnels contribuent en effet à inciter l'utilisateur à être plus compréhensif vis-à-vis des erreurs et à l'écoute des progrès. C'est au prix de telles fonctionnalités qu'un meilleur taux d'acceptation des mécanismes d'intelligence artificielle par les utilisateurs finaux peut être atteint. Ainsi, les systèmes multimédias actuels qui neHowever, a key element for the acceptance by a user of any system based on artificial intelligence is related to the ability of the user to follow and understand what has been learned by the machine. It can therefore be seen that there is a need to formulate the propositions and results provided by such systems in conjunction with explanatory or contextual elements which aim to allow a user to understand the reasoning used and, where appropriate, the reasons possible errors. These additional informative elements indeed help to encourage the user to be more understanding with regard to errors and to listen to progress. It is at the cost of such functionality that a better acceptance rate of artificial intelligence mechanisms by end users can be achieved. So today's multimedia systems that don't
J prennent pas en compte de tels aspects et fournissent des prédictions de contenu sans y adjoindre des éléments informatifs permettant à l'utilisateur de comprendre le cadre du raisonnement mis en œuvre présentent certains désavantages en matière d'interaction homme-machine.I do not take into account such aspects and provide content predictions without adding informative elements allowing the user to understand the framework of the reasoning implemented have certain disadvantages in terms of human-computer interaction.
Présentation de l'inventionPresentation of the invention
L'invention vise à pallier ces inconvénients.The invention aims to overcome these drawbacks.
L'invention a en particulier pour but de fournir un procédé qui est apte à mettre en lien une suggestion de contenu multimédia avec une indication contextuelle qui est présentée à un utilisateur par le bais d'un système multimédia embarqué à bord d'un véhicule terrestre à moteur. Plus spécifiquement, l'invention a pour but de fournir un procédé qui permet que toute suggestion de contenu qui est faite sur la base de la mise en œuvre de mécanismes d'intelligence artificielle soit agrémentée d'au moins une indication contextuelle pertinente qui permet à l'utilisateur de comprendre le raisonnement qui a induit la suggestion. L'invention a aussi pour but de fournir un procédé qui sait extraire certains paramètres distinctifs influents en regard de résultats fournis en utilisant des mécanismes d'apprentissage automatique et de traiter ces paramètres distinctifs pour fournir des informations explicatives utiles pour l'utilisateur.The object of the invention is in particular to provide a method which is able to link a suggestion of multimedia content with a contextual indication which is presented to a user by means of a multimedia system on board a land vehicle. motor. More specifically, the invention aims to provide a method which allows any suggestion of content which is made on the basis of the implementation of artificial intelligence mechanisms to be embellished with at least one relevant contextual indication which allows the user to understand the reasoning that led to the suggestion. The invention also aims to provide a method which can extract certain influential distinctive parameters with regard to the results provided by using machine learning mechanisms and to process these distinctive parameters to provide explanatory information useful for the user.
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur, le procédé comprenant les étapes de :To this end, the subject of the invention is a method for determining at least one value representative of at least one contextual parameter with regard to a suggestion of multimedia content provided by a multimedia system on board a land motor vehicle, the process comprising the steps of:
- constituer des données de fonctionnement, lesdites données de fonctionnement étant générées suite à l'émission d'au moins un signal par au moins un premier appareil de détection agencé dans le véhicule et configuré pour 10 émettre un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du véhicule, recevoir des données de localisation, lesdites données de localisation étant transmises par un système de positionnement par satellite et/ou 15 une source de données distante, traiter lesdites données de localisation pour extraire au moins un paramètre pertinent, constituer des données d'identification relatives à au moins un passager du véhicule, lesdites données d'identification étant en partie générées suite à l'émission d'un signal par au moins un deuxième appareil de détection agencé dans le véhicule et configuré pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique dudit passager, transmettre lesdites données de fonctionnement, lesdites données de localisation et lesdites données d'identification à un module d'apprentissage automatique qui, sur la base desdites données de fonctionnement, desdites données de localisation et desdites données d'identification, établit un modèle prédictif 5 apte à traiter au moins un paramètre d'entrée, utiliser le modèle prédictif pour déterminer ladite suggestion, déterminer au moins un paramètre distinctif en lien avec ladite suggestion, et- constitute operating data, said operating data being generated following the emission of at least one signal by at least one first detection device arranged in the vehicle and configured to emit a signal according to a speed regime. operation of the vehicle, receiving location data, said location data being transmitted by a satellite positioning system and / or a remote data source, processing said location data to extract at least one relevant parameter, constituting data of identification relating to at least one passenger in the vehicle, said identification data being partly generated following the emission of a signal by at least one second detection device arranged in the vehicle and configured to emit a signal as a function of '' at least one component of a physical and / or psychological condition of said passenger, transmitting said operating data, said location data and said identification data to a machine learning module which, on the basis of said operating data, said location data and said identification data, establishes a predictive model 5 capable of processing at least one parameter d entry, use the predictive model to determine said suggestion, determine at least one distinctive parameter related to said suggestion, and
- déterminer la valeur représentative en utilisant le paramètre distinctif.- determine the representative value using the distinctive parameter.
Selon une variante, le procédé peut comprendre une étape d'utilisation de la valeur représentative pour 15 déterminer une indication contextuelle.Alternatively, the method may include a step of using the representative value to determine a context indication.
Selon une autre variante, le procédé peut comprendre une étape d'interaction avec une interface de diffusion d'information apte à prendre en charge l'indication 20 contextuelle pour produire un message sonore et/ou une animation.According to another variant, the method may include a step of interaction with an information broadcasting interface capable of taking charge of the context indication to produce an audio message and / or an animation.
Selon une autre variante, ladite interface de diffusion d'information peut faire partie intégrante dudit système 25 multimédia.According to another variant, said information broadcasting interface can be an integral part of said multimedia system.
Selon une autre variante, l'étape de détermination du paramètre distinctif peut comprendre une étape consistant à faire varier le paramètre d'entrée.According to another variant, the step of determining the distinctive parameter can comprise a step consisting in varying the input parameter.
Selon une autre variante, l'étape d'utilisation du modèle prédictif peut comprendre une étape d'utilisation des données de localisation pour mettre à ur ladite suggestAccording to another variant, the step of using the predictive model may include a step of using location data to bring said suggestion to light.
L'invention a en outre pour objet un système informatique de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre contextuel en 10 regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia embarqué dans un véhicule terrestre à moteur dans lequel sont agencés au moins un premier appareil de détection configuré pour émettre un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du 15 véhicule, au moins un deuxième appareil de détection configuré pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique d'un passager, un récepteur pour recevoir des données de localisation fournies par un système de 20 positionnement par satellites et permettant la détermination horodatée de la position géographique du véhicule et un moyen d'émission et de réception de signaux radiofréquences pour communiquer avec un serveur distant et/ou un appareil électronique portable, le 25 système comprenant des moyens de mise en œuvre d'un procédé tel que défini ci-dessus.The invention further relates to a computer system for determining at least one value representative of at least one contextual parameter with regard to a suggestion of multimedia content provided by a multimedia system on board a land motor vehicle in which are arranged at least a first detection device configured to emit a signal according to a vehicle operating mode, at least a second detection device configured to emit a signal according to at least one component of a physical and / or psychological condition of a passenger, a receiver for receiving location data provided by a satellite positioning system and allowing the time-stamped determination of the geographical position of the vehicle and a means of transmitting and receiving signals radio frequencies for communicating with a remote server and / or a portable electronic device, the system comprising means for setting up implementation of a process as defined above.
Selon une variante, le système peut comprendre une unité de calcul, un module d'apprentissage automatique et des moyens de stockage dans lesquels sont stockés au moins un programme pour l'exécution d'étapes du procédé de détermination tel que défini ci-dessus.According to a variant, the system may include a calculation unit, an automatic learning module and storage means in which are stored at least one program for the execution of steps of the determination method as defined above.
L'invention a en outre pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé tel que défini cidessus.The invention further relates to a computer program comprising instructions for the execution of the steps of a method as defined above.
L'invention a en outre pour objet un véhicule comprenant un système tel que défini ci-dessus.The invention further relates to a vehicle comprising a system as defined above.
Brève description des figuresBrief description of the figures
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention 15 apparaîtront à l'examen de la description détaillée ciaprès, et des dessins annexés, sur lesquels :Other characteristics and advantages of the invention will become apparent on examining the detailed description below, and the appended drawings, in which:
[Fig. 1] est un schéma bloc d'un système de détermination selon l'invention, et [Fig. 2] est un organigramme illustrant certaines étapes d'un procédé de détermination selon[Fig. 1] is a block diagram of a determination system according to the invention, and [Fig. 2] is a flowchart illustrating certain steps of a determination method according to
1'invention.The invention.
Description détaillée de l'inventionDetailed description of the invention
Le système de détermination 100 selon la présente invention est illustré sur la figure 1. Le système comprend une unité de traitement d'information 101 comprenant un ou plusieurs processeurs, des moyens de stockage de données 102, des moyens d'entrée et sortie 103 et un module d'apprentissage automatique 104. Selon certains modes de réalisation, le système 100 est embarqué dans un véhicule terrestre à moteur et est distribué parmi un ou plusieurs calculateurs. Selon d'autres modes de réalisation de l'invention, le système 5 100 comprend un ou plusieurs ordinateurs, un ou plusieurs serveurs, un ou plusieurs supercalculateurs et/ou n'importe quelle combinaison comprenant l'un de ces systèmes informatiques. On peut également envisager certains modes de réalisation dans lesquels certains w éléments du système 100 sont hébergés en partie à bord d'un véhicule terrestre à moteur, sur un ou plusieurs calculateurs, alors que d'autres éléments sont répartis sur un ou plusieurs serveurs distants. Alternativement, le système 100 fait partie intégrante d'un système 15 multimédia d'un véhicule terrestre à moteur.The determination system 100 according to the present invention is illustrated in FIG. 1. The system comprises an information processing unit 101 comprising one or more processors, data storage means 102, input and output means 103 and a machine learning module 104. According to certain embodiments, the system 100 is on board a land motor vehicle and is distributed among one or more computers. According to other embodiments of the invention, the system 5 100 includes one or more computers, one or more servers, one or more supercomputers and / or any combination comprising one of these computer systems. It is also possible to envisage certain embodiments in which certain w elements of the system 100 are partially hosted on board a land motor vehicle, on one or more computers, while other elements are distributed on one or more remote servers. . Alternatively, the system 100 is an integral part of a multimedia system of a land motor vehicle.
Quelle que soit la configuration retenue, le systèmeWhatever the configuration chosen, the system
100 est apte à interagir avec un véhicule, notamment pour extraire et/ou recevoir des données générées par 20 un ou plusieurs appareils de détection (non représentés) agencés dans le véhicule. Avantageusement, le système100 is able to interact with a vehicle, in particular to extract and / or receive data generated by one or more detection devices (not shown) arranged in the vehicle. Advantageously, the system
100 interagit en réalité avec tout système intégré au véhicule, notamment les systèmes et capteurs permettant l'identification du conducteur et d'éventuels passagers 25 additionnels, ainsi que l'analyse de leur condition physique et/ou physiologique. Pour certaines tâches, le système 100 interagit, par exemple par- le biais de ses moyens d'entrée et sortie 103, avec un récepteur d'un système de positionnement par satellites du véhicule, avec le système multimédia embarqué dans le véhicule et/ou avec un émetteur/récepteur de signaux radiofréquences du véhicule, notamment pour extraire des données depuis un ou plusieurs serveurs distants. De 5 préférence, le système multimédia du véhicule est apte à extraire et diffuser un contenu multimédia, par le biais par exemple d'un récepteur radio et/ou d'une interface de communication apte à interagir avec les moyens de transmission de signaux radiofréquences du 10 véhicule pour se connecter au réseau Internet.100 actually interacts with any system integrated into the vehicle, in particular the systems and sensors allowing the identification of the driver and any additional passengers, as well as the analysis of their physical and / or physiological condition. For some tasks, the system 100 interacts, for example - through its input means and output 103, with a receiver of a satellite navigation of the vehicle, with the car multimedia system in the vehicle and / or with a transmitter / receiver of radio frequency signals from the vehicle, in particular for extracting data from one or more remote servers. Preferably, the vehicle multimedia system is capable of extracting and broadcasting multimedia content, for example by means of a radio receiver and / or a communication interface capable of interacting with the means for transmitting radio frequency signals from the 10 vehicle to connect to the Internet.
Tous ces éléments contribuent pour permettre au systèmeAll of these contribute to allow the system
100 de mettre en œuvre un procédé de détermination d'au moins une valeur représentative d'au moins un paramètre is contextuel en regard d'une suggestion de contenu multimédia fournie par un système multimédia pour un véhicule terrestre à moteur, tel que décrit ci-dessous.100 to implement a method for determining at least one value representative of at least one contextual parameter is with regard to a suggestion of multimedia content provided by a multimedia system for a land motor vehicle, as described below. below.
Comme illustré à la figure 2, selon une étape 201, le système 100 constitue, i.e. extrait, enregistre et/ou établit, des données de fonctionnement. De préférence, les données de fonctionnement sont générées lorsque l'un des appareils de détection agencés dans le véhicule émet un signal en fonction d'un régime de fonctionnement du véhicule. Ainsi, lors de chaque trajet, des données de fonctionnement sont par exemple générées selon les signaux reçus d'appareils de détection qui sont aptes à émettre des signaux en fonction du niveau de carburant dans le réservoir- du véhicule, en fonction du niveau de charge d'une batterie du véhicule, en fonction de la luminosité ambiante, en fonction de la présence de gouttes sur le parebrise ou en fonction d'un régime de fonctionnement d'un organe d'éclairage ou d'un essuie5 glace du véhicule.As illustrated in FIG. 2, according to a step 201, the system 100 constitutes, ie extracts, records and / or establishes, operating data. Preferably, the operating data are generated when one of the detection devices arranged in the vehicle emits a signal according to an operating regime of the vehicle. Thus, during each journey, operating data are for example generated according to the signals received from detection devices which are capable of emitting signals as a function of the level of fuel in the tank - of the vehicle, as a function of the level of charge of a vehicle battery, as a function of the ambient light, as a function of the presence of drops on the windshield or as a function of an operating regime of a lighting member or of a vehicle wiper.
Selon une étape 202, le système 100 reçoit aussi des données de localisation. De manière conventionnelle, les données de localisation sont transmises par un système ίο de positionnement par satellites et/ou une source de données hébergées sur un serveur distant. Ces données de localisation peuvent ainsi contenir des éléments de cartographie, des éléments d'information routière ou d'autres informations tels que des points d'intérêt ou is des éléments de signalisation routière. De manière avantageuses, les données de localisation utilisées par le système 100 ne vont pas au-delà des éléments d'information aujourd'hui disponibles et utilisés par les systèmes de navigation actuels.According to a step 202, the system 100 also receives location data. Conventionally, the location data is transmitted by a satellite positioning system ίο and / or a data source hosted on a remote server. This location data can thus contain elements of cartography, elements of road information or other information such as points of interest or is elements of road signs. Advantageously, the location data used by the system 100 does not go beyond the information elements currently available and used by current navigation systems.
Selon une étape 203, les données de localisation sont traitées en regard d'une tâche de prédiction à accomplir, notamment pour déterminer certains paramètres d’entrée qui alimentent le module d'apprentissage automatique 104. Lors de cette étape, le système 100 détermine par exemple une date courante, une heure courante et/ou un lieu courant.According to a step 203, the location data is processed with regard to a prediction task to be performed, in particular to determine certain input parameters which supply the automatic learning module 104. During this step, the system 100 determines by example a current date, a current time and / or a current place.
Selon une étape 204, le système 100 constitue des données d'identification relatives à au moins un passager du véhicule. Ces données d'identification concernent aussi bien le conducteur que, le cas échéant les autres passagers du véhicule.According to a step 204, the system 100 constitutes identification data relating to at least one passenger in the vehicle. These identification data concern both the driver and, where applicable, the other passengers in the vehicle.
Pour une première partie, les données d'identification sont générées lorsque le système 100 interagit avec un dispositif d'identification portable que le conducteur io utilise pour déverrouiller et démarrer le véhicule (e.g.For a first part, the identification data are generated when the system 100 interacts with a portable identification device that the driver uses to unlock and start the vehicle (e.g.
télécommande, clef électronique, etc.).remote control, electronic key, etc.).
Alternativement, ou cumulativement, le système 100 constitue une autre partie des données d'identification en interagissant directement avec un smartphone, par 15 exemple par le biais d'une liaison bluetooth mise à disposition par les moyens de transmission de signaux radiofréquences du véhicule. De manière avantageuse, leAlternatively, or cumulatively, the system 100 constitutes another part of the identification data by interacting directly with a smartphone, for example by means of a bluetooth link made available by the means of transmission of radio frequency signals from the vehicle. Advantageously, the
Sur la base de ces données, le système 100, est apte à déterminer certaines informations sur les passagers du 25 véhicule, en particulier le nombre de passagers transportés. Avantageusement, ces données d'identification permettent aussi au système 100 de retrouver et extraire un profil utilisateur, par exemple stocké sur les moyens de stockage de données 102. Dans ce profil utilisateur, des informations définissent l'identité d'un passager tandis que d'autres sont relatives à son âge ou à son expérience de conduite. Pour une autre partie, les données d'identification sont générées suite à l'émission d'un signal par au moins un appareil de détection agencé dans le véhicule et configuré pour émettre un signal en fonction d'au moins une composante d'une condition physique et/ou psychologique du passager. Par exemple, lors de chaque 10 trajet, des données d'identification sont générées selon les signaux reçus d'appareils de détection qui sont aptes à émettre des signaux en fonction du pouls d'un passager, en fonction de la température corporelle d'un passager, en fonction du poids d'un passager, en 15 fonction de l'état d'ébriété d'un passager et/ou en fonction du positionnement du regard d'un passager, notamment celui du conducteur.On the basis of these data, the system 100 is able to determine certain information on the passengers of the vehicle, in particular the number of passengers transported. Advantageously, these identification data also allow the system 100 to find and extract a user profile, for example stored on the data storage means 102. In this user profile, information defines the identity of a passenger while d others are related to his age or driving experience. For another part, the identification data are generated following the emission of a signal by at least one detection device arranged in the vehicle and configured to emit a signal as a function of at least one component of a condition. physical and / or psychological of the passenger. For example, during each journey, identification data is generated according to the signals received from detection devices which are capable of emitting signals as a function of the pulse of a passenger, as a function of the body temperature of a passenger, as a function of the weight of a passenger, as a function of the intoxication of a passenger and / or as a function of the positioning of the gaze of a passenger, in particular that of the driver.
Lors d'une étape 205, les données de fonctionnement, les données localisation et les données d'identification sont transmises au module d'apprentissage automatique 104. Dans un premier temps, ces données sont utilisées par le module d'apprentissage automatique 104 pour constituer une base d'entraînement.During a step 205, the operating data, the location data and the identification data are transmitted to the automatic learning module 104. Firstly, these data are used by the automatic learning module 104 to constitute a training base.
Progressivement, le module d'apprentissage automatiqueGradually, the machine learning module
104 bâtit un modèle prédictif qui s'affine au fur et à mesure. Pour ce faire, le système 100 met en œuvre, lors chaque trajet, une étape d'analyse des paramètres d'entrée, par exemple la date courante, l'heure courante ou le lieu courant, en regard d'un contenu multimédia écouté et/ou regardé au moyen du système multimédia du véhicule.104 builds a predictive model which is refined over time. To do this, the system 100 implements, during each journey, a step of analyzing the input parameters, for example the current date, the current time or the current location, with regard to a multimedia content heard and / or watched using the vehicle's multimedia system.
Lors d'une étape 206, le système 100 utilise le modèle prédictif établi par le module d'apprentissage automatique 104 pour déterminer une suggestion de contenu multimédia. Sur la base d'un ou plusieurs paramètres d'entrée courants, le module d'apprentissage automatique 104 retourne une suggestion de contenu w multimédia.During a step 206, the system 100 uses the predictive model established by the machine learning module 104 to determine a suggestion of multimedia content. Based on one or more current input parameters, the machine learning module 104 returns a suggestion of multimedia content.
Selon un mode de réalisation plus particulier, le système 100 réalise parallèlement une étape supplémentaire au cours de laquelle la suggestion is retournée par le module d'apprentissage automatique 104 est mise à jour en utilisant les données de localisation. Par ce mécanisme, le système 100 est à même de prendre en compte que, dans certains cas, les données de localisation priment sur les suggestions 20 fournies par le module d'apprentissage automatique 104.According to a more particular embodiment, the system 100 carries out at the same time an additional step during which the suggestion is returned by the automatic learning module 104 is updated using the location data. By this mechanism, the system 100 is able to take into account that, in certain cases, the location data takes precedence over the suggestions 20 provided by the automatic learning module 104.
C'est par exemple le cas lorsque, au fil du temps, le module d'apprentissage automatique 104 a appris que certains lieux de départ impliquent irrémédiablement certains contenus multimédia (par exemple : « départ = 25 travail » implique « contenu multimédia = station de radio X » ; « départ = école des enfants » implique « contenu multimédia = nouvelle vidéo de dessins animés disponible sur Internet ») .This is for example the case when, over time, the automatic learning module 104 has learned that certain places of departure irreparably imply certain multimedia content (for example: "departure = work" implies "multimedia content = station of radio X ";" departure = children's school "implies" multimedia content = new cartoon video available on the Internet ").
Lors d'une étape 207, le système 100 détermine au moins un paramètre distinctif en lien avec la suggestion déterminée au cours de l'étape 2 06. Pour ce faire, le système 100 réalise une étape qui consiste à faire varier un ou plusieurs paramètres d'entrée. En effet en contrôlant si la prédiction retournée par le modèle prédictif du module d'apprentissage automatique 104,During a step 207, the system 100 determines at least one distinctive parameter in connection with the suggestion determined during step 2 06. To do this, the system 100 performs a step which consists in varying one or more parameters entry. In fact, by checking whether the prediction returned by the predictive model of the machine learning module 104,
i.e. la suggestion, est impactée par des variations relatives de certains paramètres d'entrée, le système ίο 100 peut déterminer au moins un paramètre distinctif qui influence la suggestion. Par exemple, le système détermine, relativement à une suggestion de contenu multimédia, si celle-ci reste identique en faisant varier le paramètre d'entrée qui correspond à la date is courante. Si, par exemple, une suggestion reste identique tous les jours de la semaine sauf le weekend, ou seulement tous les lundi matin, le système 100 détermine alors que le paramètre distinctif est lié à la date courante. De même, en faisant varier le 20 paramètre d'entrée qui correspond à l'heure courante, le système 100 peut déterminer si une suggestion de contenu reste identique pour toute heure de la journée ou selon certains créneaux horaires particuliers et établir ainsi si le paramètre distinctif est lié à l'heure courante.i.e. the suggestion, is impacted by relative variations of certain input parameters, the ίο 100 system can determine at least one distinctive parameter which influences the suggestion. For example, the system determines, relative to a suggestion of multimedia content, whether it remains identical by varying the input parameter which corresponds to the current date. If, for example, a suggestion remains the same every day of the week except the weekend, or only every Monday morning, the system 100 then determines that the distinctive parameter is linked to the current date. Likewise, by varying the input parameter which corresponds to the current time, the system 100 can determine whether a suggestion of content remains identical for any hour of the day or according to certain particular time slots and thus establish whether the parameter distinctive is linked to the current time.
Lors d'une étape 208, le système 100 détermine la valeur représentative en utilisant le paramètre distinctif. Par exemple, lorsque le paramètre distinctif a trait à la date courante comme ci-dessus, le système 100 détermine qu'une valeur représentative pour ce paramètre distinctif correspond à une formulation verbale « tous les jours excepté le week-end » ou, selon un autre 5 exemple, « tous les lundi matin ». D'autres valeurs représentatives peuvent cependant être envisagées. Ainsi, lorsque le paramètre distinctif a trait au lieu courant, on peut alors envisager que le système 100 détermine une valeur représentative qui correspond à io une formulation verbale telle que « chaque fois que cet endroit est le lieu de départ ». Comme on l'a compris, la valeur représentative défini donc un paramètre de contexte en lien avec la suggestion.During a step 208, the system 100 determines the representative value using the distinctive parameter. For example, when the distinctive parameter relates to the current date as above, the system 100 determines that a representative value for this distinctive parameter corresponds to a verbal formulation "every day except the weekend" or, according to a another 5 example, "every Monday morning". Other representative values can however be envisaged. Thus, when the distinctive parameter relates to the current place, it can then be envisaged that the system 100 determines a representative value which corresponds to a verbal formulation such as "whenever this place is the place of departure". As we have understood, the representative value therefore defines a context parameter related to the suggestion.
is Ensuite, le système 100 utilise la valeur représentative déterminée à l'étape 208 pour en déduire une indication contextuelle. Par exemple, l'indication contextuelle déterminée par le système 100 lors de cette étape peut correspondre à une suite de mots similaires aux formulations verbales mentionnées ci-dessus. Dans d'autres cas, l'indication contextuelle correspond à un ensemble de données numériques qui définissent une image, une vidéo et/ou un message audio.is then, the system 100 uses the representative value determined in step 208 to deduce therefrom a contextual indication. For example, the contextual indication determined by the system 100 during this step may correspond to a series of words similar to the verbal formulations mentioned above. In other cases, the context indication corresponds to a set of digital data which define an image, a video and / or an audio message.
Enfin, une fois l'indication contextuelle déterminée, celle-ci est transmise vers une interface de diffusion d'information. L'interface de diffusion d'information est configurée pour être apte à utiliser l'indication contextuelle et produire un élément signalétique, par exemple un message sonore ou une animation visuelle. De préférence, l'interface de diffusion d'information fait partie intégrante du système multimédia du véhicule. Alternativement, l'interface de diffusion d'information 5 se présente sous la forme d'un appareil électronique indépendant agencé dans la console du véhicule et qui comprend un écran et/ou un haut-parleur. Dans d'autres cas encore, on peut imaginer que c'est l'une des interfaces de diffusion d'information d'un smartphone 10 (e.g. écran, haut-parleurs) se trouvant à bord du véhicule qui est utilisée à ce stade par le système 100.Finally, once the context indication has been determined, it is transmitted to an information dissemination interface. The information dissemination interface is configured to be able to use the context indication and produce a descriptive element, for example a sound message or a visual animation. Preferably, the information broadcasting interface is an integral part of the multimedia system of the vehicle. Alternatively, the information broadcasting interface 5 is in the form of an independent electronic device arranged in the console of the vehicle and which comprises a screen and / or a loudspeaker. In still other cases, one can imagine that it is one of the information dissemination interfaces of a smartphone 10 (eg screen, speakers) on board the vehicle which is used at this stage by the system 100.
Le système 100 selon l'invention améliore donc considérablement l'interaction avec l'utilisateur dans 15 la mesure où il devient possible de fournir un système multimédia pour véhicule qui ne se contente pas d'apprendre les habitudes et proposer des contenus pertinents mais qui est aussi en mesure de justifier les suggestions qu'il fournit. L'utilisateur, qui 20 comprend mieux les cheminements et raisonnements mis en œuvre par les fonctionnalités d'intelligence artificielle est alors plus compréhensif vis-à-vis d'éventuelles erreurs et plus à l'écoute des progrès.The system 100 according to the invention therefore considerably improves the interaction with the user to the extent that it becomes possible to provide a multimedia system for a vehicle which is not content to learn the habits and offer relevant content but which is also able to justify the suggestions it provides. The user, who better understands the paths and reasoning implemented by the artificial intelligence functionalities, is then more understanding with regard to possible errors and more attentive to progress.
Cette avancée en matière d'interface homme-machine dans le domaine des systèmes multimédias pour véhicules repose sur le procédé et le système selon l'invention qui, tels que décrits ci-dessus et définis par les revendications, établissent un choix spécifique de paramètres et une manière particulière de traiter ces paramètres afin de tirer des résultats exploitables en lien avec le but d'amélioration recherché.This advance in terms of human-machine interface in the field of multimedia systems for vehicles is based on the method and the system according to the invention which, as described above and defined by the claims, establish a specific choice of parameters and a particular way of dealing with these parameters in order to draw exploitable results in connection with the desired improvement goal.
L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-dessus, présentés uniquement à titre d'exemples,The invention is not limited to the embodiments described above, presented only by way of examples,
m.ci i. s s'étend d'autres modes de réalisation, notamment ceux en combinant certaines caractéristiques décrites en lien avec certains modes de réalisation avec d'autres caractéristiques décrites en lien avec d'autres modes de réalisation qui sont à la portée de l'homme du métier.m.ci i. s extends to other embodiments, in particular those by combining certain characteristics described in connection with certain embodiments with other characteristics described in connection with other embodiments which are within the reach of ordinary skill in the art. job.
Claims (8)
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---|---|---|---|---|
US20130080371A1 (en) * | 2011-09-22 | 2013-03-28 | Toyota Infotechnology Center Co., Ltd. | Content recommendation system |
US20180322406A1 (en) * | 2017-05-04 | 2018-11-08 | Zestfinance, Inc. | Systems and methods for providing machine learning model explainability information |
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2018
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130080371A1 (en) * | 2011-09-22 | 2013-03-28 | Toyota Infotechnology Center Co., Ltd. | Content recommendation system |
US20180322406A1 (en) * | 2017-05-04 | 2018-11-08 | Zestfinance, Inc. | Systems and methods for providing machine learning model explainability information |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
YONGFENG ZHANG ET AL: "Explainable Recommendation: A Survey and New Perspectives - Preprint Revision 4", 4 September 2018 (2018-09-04), pages 1 - 87, XP055614658, Retrieved from the Internet <URL:https://arxiv.org/pdf/1804.11192v4.pdf> [retrieved on 20190822] * |
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